lsusb arm 移植

本文详细介绍了如何在ARM架构的设备上移植并使用lsusb命令,内容包括理解lsusb的工作原理、源码获取、编译环境搭建、编译过程及遇到的问题解决等,旨在帮助开发者在没有USB设备树的ARM系统中实现USB设备的检测和管理。

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### 将软件或功能移植到NVIDIA Jetson Nano平台 #### 1. 环境准备 为了确保Jetson Nano能够顺利运行所需的功能或软件,首先要准备好合适的开发环境。这通常涉及到安装特定的操作系统版本以及必要的依赖库。 对于Jetson Nano而言,推荐使用官方支持的Linux发行版,如Ubuntu。当需要刷新或首次配置设备时,可以通过将REC与GND短接使设备进入恢复模式[^2]。此时通过USB连接至主机,“`lsusb`”命令应能检测到来自Nvidia Corp.的相关输出,表明已成功建立连接。 #### 2. 安装基础工具链 一旦操作系统就绪,则需设置好编译器和其他构建工具。针对CUDA编程或其他GPU加速应用来说,还需要额外安装相应的SDK和支持包。这些准备工作可通过Apt-get等包管理器完成自动化处理。 #### 3. 移植具体应用程序 假设目标是从其他计算架构向Jetson Nano迁移现有项目: - **清理存储介质**:如果计划将新镜像写入SD卡或eMMC芯片,请务必先清除旧数据以防冲突发生。例如,在Windows环境下利用磁盘管理删除所有现存分区[^3]。 - **调整代码兼容性**:考虑到不同硬件特性的差异,可能需要修改源码中的部分实现细节来适应ARM架构下的优化特性或是充分利用Jetson系列特有的API接口。 - **集成第三方库/框架**:如果是基于深度学习的应用场景,比如部署YOLOv5这样的计算机视觉模型,除了基本的Python解释器外,还需考虑引入PyTorch/TensorFlow Lite等形式的支持,并探索借助TensorRT SDK进一步提升推理效率[^1]。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git libopencv-dev python3-pip pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 上述脚本展示了如何更新系统并安装一些常用的开发工具和机器学习库;实际操作过程中应当依据具体的项目需求灵活调整安装列表。
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