http://elinux.org/Android_Memory_Usage

本文讨论了Android平台上应用程序的内存使用情况,并深入分析了GestureListener对手势识别过程中内存的影响。通过研究可以更好地理解如何优化Android应用的性能。
http://elinux.org/Android_Memory_Usage

OnGestureListener
http://topic.youkuaiyun.com/u/20101229/10/9bd48452-08a4-4e82-b92c-2c6fd7c95756.html?10073
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
安装pytorch 出现(yolo5) root@jetlcc-desktop:~# wget http://ftp.de.debian.org/debian/pool/main/h/hwloc/libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb --2025-07-15 08:22:18-- http://ftp.de.debian.org/debian/pool/main/h/hwloc/libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb Resolving ftp.de.debian.org (ftp.de.debian.org)... 141.76.2.4, 2a13:dd80:deb::deb Connecting to ftp.de.debian.org (ftp.de.debian.org)|141.76.2.4|:80... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 97856 (96K) [application/vnd.debian.binary-package] Saving to: ‘libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb’ libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb 100%[===================================================>] 95.56K 197KB/s in 0.5s 2025-07-15 08:22:19 (197 KB/s) - ‘libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb’ saved [97856/97856] (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i .bash_history .condarc .ros/ .bashrc .config/ .rviz2/ .cache/ .local/ libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb .colcon/ .profile libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb .conda/ .python_history miniconda3/ (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb Selecting previously unselected package libhwloc5:arm64. (Reading database ... 106787 files and directories currently installed.) Preparing to unpack libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb ... Unpacking libhwloc5:arm64 (1.11.12-3) ... Setting up libhwloc5:arm64 (1.11.12-3) ... Processing triggers for libc-bin (2.35-0ubuntu3.10) ... (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb (Reading database ... 106797 files and directories currently installed.) Preparing to unpack libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb ... Unpacking libopenmpi2:arm64 (2.1.1-8) over (2.1.1-8) ... Setting up libopenmpi2:arm64 (2.1.1-8) ... Processing triggers for libc-bin (2.35-0ubuntu3.10) ... (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# python Python 3.8.20 (default, Oct 3 2024, 15:18:56) [GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py", line 198, in <module> _load_global_deps() File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py", line 151, in _load_global_deps ctypes.CDLL(lib_path, mode=ctypes.RTLD_GLOBAL) File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/ctypes/__init__.py", line 373, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory
07-16
<think>我们正在处理一个在ARM64架构(如Jetson设备)上安装PyTorch时遇到的问题。用户尝试在conda环境(名为yolo5)中导入torch时遇到了错误: `OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory` 这个错误表明PyTorch在运行时找不到CUDA相关的库文件。具体来说,缺少的是`libcublasLt.so.10`,这是CUDA 10版本中的一个库文件。 可能的原因和解决方案如下: 1. **CUDA版本不匹配**:PyTorch版本可能要求CUDA 10.x,但系统中安装的CUDA版本可能不同(例如,可能是11.x或12.x)。在Jetson设备上,通常使用JetPack SDK,它包含特定版本的CUDA。需要检查当前JetPack版本(即CUDA版本)是否与PyTorch要求的版本匹配。 2. **未正确安装CUDA**:虽然JetPack会安装CUDA,但有时环境变量可能没有正确设置,或者安装不完整。 3. **PyTorch安装问题**:可能安装的PyTorch版本不是为ARM64架构预编译的,或者不是为当前CUDA版本编译的。 针对Jetson设备(ARM64),通常需要安装NVIDIA官方提供的PyTorch wheel,而不是通过pip或conda直接安装(因为官方的PyTorch通常只提供x86架构的预编译包)。 **解决步骤:** 1. **确认CUDA版本**:在终端运行`nvcc --version`或`cat /usr/local/cuda/version.txt`来检查CUDA版本。在Jetson设备上,CUDA通常安装在`/usr/local/cuda`。 2. **根据CUDA版本安装对应的PyTorch**:NVIDIA为Jetson提供了预编译的PyTorch。可以在[NVIDIA的开发者论坛](https://forums.developer.nvidia.com/)或[PyTorch for Jetson](https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29)找到合适的版本。 例如,对于JetPack 4.4(CUDA 10.2),可以安装: ``` wget https://nvidia.box.com/shared/static/ssf2v7pf5i245fk4i0q926hy4imzs2ph.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install numpy torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 注意:这里需要根据实际的Python版本和CUDA版本调整。 3. **设置环境变量**:确保CUDA的库路径在`LD_LIBRARY_PATH`中。通常,在Jetson设备上,CUDA库位于`/usr/local/cuda/lib64`,可以添加: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 可以将这行添加到`~/.bashrc`中。 4. **检查是否安装了正确的PyTorch版本**:如果已经安装了不匹配的PyTorch,需要先卸载: ```bash pip uninstall torch ``` 然后重新安装正确的wheel。 根据用户提供的错误信息,错误是`libcublasLt.so.10`缺失,这通常意味着PyTorch需要CUDA 10.x,但系统可能安装的是其他版本。因此,需要检查CUDA版本并安装匹配的PyTorch。 **针对用户的具体情况:** 用户已经安装了libhwloc和libopenmpi,这些是必要的依赖,但问题在于CUDA库的缺失或不匹配。 因此,建议用户: 1. 检查CUDA版本。 2. 根据CUDA版本安装对应的PyTorch预编译包(从NVIDIA官方提供的链接下载)。 3. 设置环境变量。 如果用户使用的是JetPack 4.x(CUDA 10.2),那么安装PyTorch 1.7或1.8的预编译包可能是合适的。如果使用的是JetPack 5.x(CUDA 11.4),则需要安装支持CUDA 11的PyTorch版本(如PyTorch 1.12以上)。 **注意:** 在Jetson设备上,由于ARM架构,不能使用pip直接安装`torch`(除非有预编译的wheel),所以必须使用NVIDIA提供的wheel。 现在,根据要求,在回答末尾提出3-5个相关问题。</think>根据错误信息`OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file`,问题核心是**PyTorch运行时缺少CUDA 10的依赖库**。这通常发生在以下情况: 1. **CUDA版本不匹配**:安装的PyTorch版本需要CUDA 10.x,但系统中未安装或未正确配置CUDA 10。 2. **ARM架构限制**:Jetson设备(ARM64)需使用NVIDIA官方编译的PyTorch版本,直接通过`pip`安装的x86版本不兼容。 ### 解决方案 #### ✅ 步骤1:确认CUDA版本 ```bash nvcc --version # 或 cat /usr/local/cuda/version.txt ``` - 若输出为**CUDA ≥11.0**(如JetPack 4.6+),需安装匹配的PyTorch版本 - 若输出为**CUDA 10.2**(JetPack 4.4-4.5),需补充安装缺失库 #### ✅ 步骤2:安装正确版本的PyTorch(ARM64专用) 根据CUDA版本选择: 1. **CUDA 10.2环境**(JetPack 4.4-4.5): ```bash wget https://nvidia.box.com/shared/static/wa34qwrwtk9njtyarwt5nvo6imenfy26.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 2. **CUDA 11.x环境**(JetPack 5.x): ```bash pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118 ``` #### ✅ 步骤3:验证安装 ```python python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())" ``` 应输出版本号及`True`。 ### 关键注意事项 1. 必须从[NVIDIA官方ARM仓库](https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch)下载PyTorch 2. 避免使用`conda install pytorch`(不兼容ARM) 3. 若仍报错,尝试添加库路径: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ```
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