字母（串）大小写转换——Java多方式实现

最新推荐文章于 2025-04-27 16:53:20 发布
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分类专栏： Java
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本文介绍了两种在Java中进行字母大小写转换的方法：一种是通过类型转换，另一种是利用Java内置的`toUpperCase()`和`toLowerCase()`方法。通过实例展示了如何将大写字母转为小写，小写字母转为大写，以及条件转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　例：从键盘输入一个大写字母，要求改用小写字母输出。
输入
　　A
输出

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Jetson nano部署yolov5
magicnnonn的博客
04-01 1458
亲测Jetson nano部署yolov5，一步到位。
Jetson Nano配置YOLOv5并实现实时目标检测
KrbwCoder的博客
09-17 931
通过按照上述步骤配置YOLOv5并实现实时目标检测，你可以在Jetson Nano上进行强大的目标检测任务。记得在运行之前确保你已经正确安装了Jetson Nano和YOLOv5的依赖项，并下载了适当的权重文件。指定了使用的权重文件，你可以根据需要选择不同的权重文件，例如yolov5m.pt或yolov5l.pt。现在，我们可以使用修改后的代码运行带FPS显示的目标检测。在虚拟环境中，我们需要安装YOLOv5所需的Python依赖项。在运行YOLOv5之前，我们需要下载预训练的权重文件。
全流程打通！YOLOV5标注&训练&部署：Windows/Linux/Jetson Nano
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作者| msnh2012 编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群导读本文将分windows和linux, pc和jetson nx平台分别给大家讲解如何使用Msnhnet部署yolov5.准备工作和数据标注1. 安装配置Cuda, Cudnn, Pytorch该部分不进行详细介绍, 具体过程请百度.此...
[转]Jetson nano部署YOLOv8-优快云博客
chinagudujian的专栏
01-04 4017
开始YOLOv8的模型部署，目的是为大家推荐一个全新的tensorrt仓库，大家可以查看我之前的Jetson嵌入式系列模型部署教程，很多细节这里就不再赘述了。考虑到nano的算力，这里采用yolov8n.pt模型，本文主要分享yolov8模型训练和jetsonnano部署yolov8两方面的内容。若有问题欢迎各位看官批评指正!!!😄将下载后的yolov8的代码解压，其代码目录如下图只需要关注ultralytics这个文件夹的内容即可，下面对这个文件夹的整体目录做一个介绍|-assets：存放测试图片。
Nvidia Jetson nano bo1(国产)博乐创，一遍过部署yolov5全流程
weixin_74894728的博客
03-30 1624
可以参考这位UP主，很详细，后续操作也需要看他的视频解压这压缩包解压之后进入到这个目录，安装烧录软件打开界面选这个把TF卡插到读卡器之后让你格式化，记得要选对U盘！！！文件就选刚才解压过镜像文件的第一个文件，接下来就是一路默认就行。等待烧录大概15分钟左右烧录完毕之后直接拔掉读卡器，把TF卡推入这里接着开机进入就行了，以后会让输入nvidi密码就是：nvidia 可以自行去其他地方看，去除密码这个操作。
Jetson orin nano 实现Yolov8环境创建及部署
最新发布
weixin_45865900的博客
04-27 856
之前从来没接触过硬件，第一次部署在踩过无数的坑后成功的将YOLOv8n模型下实现了在Jetson nano上的部署并使用TensorRT加速推理。
jetson nano部署yolov5
a1691125058的博客
07-09 5514
记录下，这一学期踩的坑，总结出来的经验
YoloV5在Jenson nano 上的部署
2301_80288986的博客
12-03 1356
（1）由于英伟达官方指定的服务器默认的源是在国外，通常下载东西十分缓慢为了加快下载各种包的速度要做的事情，第一步我们需要进行镜像源的更换，我们可以使用清华源或者其他的国内源如阿里云的源，中科大的源等等。注意我们要弄清楚我们Jenson nano开发套件的版本型号，我使用的是Jenson nano 2GB版本的，因此下载对于的版本镜像就好。确定好我们的cuda的版本，在添加环境变量的时候，经常因为出现版本不匹配的情况导致配置无法进行，输入以下指令查看Cuda的版本。打开我们的终端，输入以下的指令。
Jetson Nano部署yolov5
m0_67487238的博客
09-30 1802
1.2、在最后添加下方代码 1.3、应用修改完的配置 1.4、检查是否配置成功 3、配置需要用到的库 4、安装所需要的依赖环境 5、安装opencv的系统及依赖,一些编解码的库 6、更新CMake 7、安装pytorch 如果Linux系统安装不了百度网盘的话，可以用网页微信传输pytorch压缩包。 7.2 安装 路径的话直接从文件夹拖到Terminal就行，会自动写入地址。 8、安装torchvision 0.9.0 注意：要和
Jetson nano跟着教程无脑部署YOLOV5
weixin_64632926的博客
10-31 2563
无脑跟着教程走，非常详细
jetson nano 配置yolov5
梦想是要有的，万一实现了呢！
06-16 4103
一、搭建miniconda环境，参考前面文章二、配置CUDA（当前使用ssh终端连接)sudo vi ~/.bashrc添加： 保存，退出 三、修改开发板显存执行： 修改nvzramconfig.sh文件 修改文件中 重起nano。sudo reboot free -h 四、配置torch环境 conda create -n yolov5 python=3.6 -yconda activate yolov5pip install Cython下载torch http://nvi
Jetson Nano配置YOLOv5并实现FPS=25
m0_60028455的博客
04-26 4971
镜像下载、域名解析、时间同步请点击 阿里云开源镜像站 一、版本说明 JetPack 4.6——2021.8 yolov5-v6.0版本 使用的为yolov5的yolov5n.pt，并利用tensorrtx进行加速推理，在调用摄像头实时检测可以达到FPS=25。 二、配置CUDA sudo gedit ~/.bashrc在打开的文档的末尾添加如下： export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2
Jetson Xavier nx 和 Jetson nano 中 Yolov5 头盔检测的 Python 训练和推理实现
04-01
总结，本文详细介绍了在Jetson Xavier NX和Jetson Nano上使用Yolov5进行头盔检测的流程，涵盖了从环境配置、数据准备到模型训练和推理的整个过程。这个话题结合了计算机视觉、深度学习和嵌入式系统的知识，为开发...
目标检测：Jetson Nano配置YOLOv11环境（Pycharm）
Y_147369的博客
01-08 3718
实现了在jetson nano上面配置YOLOv11并且成功使用TensorRT加速推理，因为jetson nano资源有限，YOLOv11模型较大，所以在测试中使用USB摄像头跑yolo11n.pt时FPS大概在7~12，后续会提到一些优化方法。由于jetson nano的局限性，使得在环境部署上面成为一个麻烦，另外在显存上，由于模型较大，很容易出现溢出，也是一个麻烦，本文将记录部署到YOLO运行的过程
Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速
君莫笑的博客
12-01 6224
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jetson nano 运行 yolov5 ( tensorRT 加速， FPS＞25)
delpanz的博客
10-09 7244
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Jetson nano搭载YOLOv5
j556677的博客
09-16 1860
安装记录
【Jeston Nano】环境配置-部署yolov5
weixin_45768644的博客
07-18 2066
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【Yolo】Jetson Orin Nano下部署 YoloV5
jam12315的专栏
04-21 1万+
在Jetson Orin Nano CLB上安装Yolo v5有必要记录一下过程，以便后续无脑重装，让我们开始。
jetson nano tensorrt yolo
09-05
TensorRT是NVIDIA推出的一个用于高性能深度学习推理的优化器和运行时库。而YOLO（You Only Look Once）则是一种非常流行的目标检测算法。如果你想在Jetson Nano上使用TensorRT和YOLO，你可以按照以下步骤进行： 1. 首先，确保你已经安装了Jetson Nano Developer Kit的软件环境。你可以参考NVIDIA官方的文档来获取Jetson Nano的入门指南。 2. 接下来，你需要安装PyTorch for Jetson。你可以在NVIDIA开发者论坛上找到关于PyTorch for Jetson的相关信息。根据论坛上的说明，你可以下载并安装适用于Jetson Nano的PyTorch版本。 3. 由于Jetson Nano的架构是aarch64，与Windows和Linux不同，因此不能直接安装Anaconda。但你可以安装一个替代品，如archiconda，来管理和使用Python环境。 4. 一旦你完成了Python环境的设置，你就可以开始使用TensorRT和YOLO了。你可以使用TensorRT API来优化和部署YOLO模型。具体的实现方法可以参考NVIDIA的官方文档和示例代码。 总结一下，要在Jetson Nano上使用TensorRT和YOLO算法，你需要先安装Jetson Nano软件环境，然后安装PyTorch for Jetson，并使用替代品archiconda来管理Python环境。最后，你可以使用TensorRT API来优化和部署YOLO模型。希望这些信息对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Jetson nano部署Yolov5目标检测 + Tensor RT加速（超级详细版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_67381784/article/details/130638235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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