linux下安装npm

AGX Orin 部署PyTorch与Torchvision 2026避坑指南 本文提供了2026年在AGX Orin开发板上部署PyTorch与Torchvision的详细避坑指南。针对ARM64架构和JetPack 6.2系统,重点解决了Python 3.10环境配置、官方wheel包安装、torchvision源码编译等关键步骤,并分享了常见问题解决方案和性能优化技巧,确保深度学习环境稳定运行。 阅读详情

curl http://npmjs.org/install.sh | sh ;

安装不了的话。

我用上面的命令报错然后用下面的方法解决的

首先找一个安装的目录  我的 

cd  /usr/loacl/node/   没有目录自己创建一个

wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/latest-v4.x/node-v4.4.7-linux-x64.tar.gz

tar -zxvf node-v4.4.7-linux-x64.tar.gz

cd node-v4.4.7-linux-x64

创建软连接

ln -s /usr/local/node/node-v4.4.7-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm

ln -s /usr/local/node/node-v4.4.7-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node


[root@localhost bin]# npm -v
2.15.8


安装成功!

模型压缩技术:剪枝、量化与知识蒸馏实战 模型压缩技术:剪枝、量化与知识蒸馏实战,在深度学习领域,模型的性能往往与模型的规模紧密相关,更大的模型通常能学习到更复杂的模式,从而在任务中取得更好的效果。然而,随着模型规模的不断增大,其在实际应用中面临着诸多挑战,如内存占用高、计算资源需求大、推理速度慢等问题,这使得在资源受限的设备(如移动设备、嵌入式设备)上部署变得困难重重。模型压缩技术应运而生,它旨在在尽可能保持模型性能的前提下,通过各种方法减少模型的参数数量和计算量,提高模型的效率和可部署性。 阅读详情

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weixin_44260806的博客 7582
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