边缘计算
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YOLOv8转换PyTorch模型为TensorRT(.engine)运行Numpy报错的解决办法
起因：根据官方教程将PyTorch模型转换为了.engine的TensorRT格式以期提高加载和推理速度，在Windows10/RTX4060上没有任何问题，推理所需时间从20ms/frame降低到了8ms/frame，提升显著。 然而在Jetson Xavier NX上转换后，虽然转换过程没有报任
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NVIDIA Jetson Xavier NX 部署 Triton-Inference-Server
参考：https://blog.csdn.net/zachary_hao/article/details/132149492 查看当前的JetPack版本 jtop 使用jtop查看系统信息，按数字键7切换到INFO：
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NVIDIA Jetson Xavier NX开启蓝牙音频功能
默认情况下，Jetson的蓝牙音频是关闭的，需要手动开启： sudo nano /lib/systemd/system/bluetooth.service.d/nv-bluetooth-service.conf 可以看到，默认是禁用了蓝牙音频协议的，我们只要把禁用声明删掉即可。 然后，还需要安装Pu
NVIDIA Jetson Xavier NX 部署 pytorch环境(YOLOv8/v5)
部分参考：https://blog.csdn.net/weixin_50060664/article/details/121960835 虽然新款Xavier开发板已经发布且Xaiver NX的JetPack已经基本不再更新（停留在5.x），但我装的版本JetPack5.1.3(Ubuntu20.0
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NVIDIA Jetson Xavier NX 简单配置
1.使用NVIDIA SDK Manager刷入系统 这部分比较基础，需要良好的网络环境和基本的软件安装操作能力，主要分为以下步骤： 安装Ubuntu 20.04 x64虚拟机 在虚拟机中安装NVIDIA SDK Manager 使用micro-B数据线将板子连接到电脑，并且设置默认连接到虚拟机 如
从0开始配置WSL开发环境（Hadoop,Spark)
1.初识WSL-Ubuntu 从开始菜单打开已经安装好的Ubuntu，会自动进行安装 安装好后，会要求设置UNIX用户名和密码。 此密码需要牢记，且最好不要太过简单。 一个题外话： 启动WSL子系统的方法有非常多，包括
快速安装 WSL2-Ubuntu 并配置 Hadoop,Spark 环境
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