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原创配置opencv的环境中一些命令的作用

为了验证，我做了个实验，在/etc/profile,/etc/bashrc,/.bashrc和/.bash_profile文件的最后追加同一个变量分别赋予不同的值，实验结果表明变量最后的值为~/.bash_profile里的值。（5）~/.bash_logout: 当每次退出系统(退出bash shell)时,执行该文件. 另外,/etc/profile中设定的变量(全局)的可以作用于任何用户,而~/.bashrc等中设定的变量(局部)只能继承/etc /profile中的变量,他们是”父子”关系。

2025-01-21 16:12:49 931

原创从OpenGL开始-尝试维护一个可以跨平台的核心算法工程

下载：点击本页面提供的下载链接，下载 CMAKE 3.25 的 .msi 安装包。安装：双击下载好的 .msi 文件，按照向导步骤进行安装。推荐选择“添加到PATH”选项以便全局使用。验证：安装完成后，打开命令提示符或PowerShell，输入 cmake --version，如果显示 CMake 3.25 的版本信息，则表示安装成功。使用示例对于新建项目的基本使用流程：在项目根目录下创建 CMakeLists.txt 文件。编辑 CMakeLists.txt 来指定项目配置。

2025-01-10 10:04:07 901

原创 wsl2中配置docker

原因是你的系统并没有使用 systemd 作为其初始化系统（PID 1），在没有 systemd 的系统上，systemctl 命令是无法工作的。原先的 Wsl2不支持 systemd，而是采用systemv, 这导致常用的systemctl无法正常使用，参考官方文档发现，最新版本的Ubuntu发行版已经默认使用 systemd 作为初始化系统, 如果是曾经安装的发行版，可以检查一下 WSL 的版本。以下为失败案例，和过程---------------------------V。

2025-01-08 13:25:30 986

原创【Jetson Orin NANO 8G部署】操作摄像头使用YOLO5实现实时检测——环境配置

我们的附录/模型文件/cat_dog中提供了训练35个周期的模型和100个周期的模型，如果你不想训练，可以自己把模型传到Nano下的你的路径/jetson-inference/python/training/classification/models/cat_dog解压就好，yahboom的镜像则不需要操作，里面已经存在100次的训练后的模型。默认情况下，训练脚本设置为运行35个时期，但是如果您不希望等待那么长时间来测试您的模型，您可以提前退出训练并继续下一步(可以选择稍后从您停止的地方重新开始训练)。

2024-12-18 12:30:24 1411

原创【Jetson Orin NANO 8G部署】操作摄像头使用YOLO5实现实时检测——环境配置

0.简介NVIDIA TensorRT™是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。在推理期间，基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT，您可以优化在所有主要框架中培训的神经网络模型，以高精度校准低精度，最后部署到超大规模数据中心，嵌入式或汽车产品平台。

2024-12-18 11:04:47 1848

转载【Jetson Orin NANO 8G部署】使用YAHBOOM套餐-基础操作（一→五章）

yahboom搭载的系统是基于ubuntu20.04的jetson 官方系统所搭建出的yahbooom版本的系统。系统的配置如下图所示：可得到：linux 64位系统python 3.8CUDA 11.4cuDNN 8.6密码：yahboom只要正常开机，就能直接进入了桌面，通过连接鼠标、键盘、显示器，就能像操控电脑一样操作jetson orin nano了。详细的桌面介绍链接。

2024-12-12 11:04:16 721