NVIDIA Jetson Xaiver NX通过Docker安装任意版本ROS(Jetson Container)
前言 众所周知，ROS由于对于系统软件包版本的高度依赖，导致每个大版本ROS都必须绑定着新版Ubuntu系统发布，例如： 这里只是简单列出一些，并不完整，详细可以参考： https://blog.csdn.net/qq_42450767/article/details/124738627
Linux
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Docker更换镜像源（附国内可用镜像源地址）
可用镜像源 众所都周知，2024年6月以后国内很多大型的Docker镜像站都停止了服务或改为内部使用，包括但不限于： Docker中国官方镜像 网易云 七牛云 腾讯云 百度云 南京大学 上海交大 电子科技大学 …… 具体已经停止服务的以及可用的镜像列表可以在这里找到：
ROS
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学习ROS过程碰到的一些常见问题
说明 这些是在我个人学习ROS1（Melodic/Ubuntu18）过程中碰到的一些问题，在此记录仅供参考。理论上来说适用于大多数较新ROS1版本。 catkin_make编译成功，但rosrun找不到package 问题 [rospack] Error: package 'xxxxxx' not
使用WSL2+WSLg优雅地安装ROS系统
前置条件 本教程推荐使用WSL2+WSLg图形化的方式运行ROS及其GUI程序，根据微软官方的要求，最低系统配置如下： 使用 Windows 10 版本 19044+ 或 Windows 11 已安装适用于 vGPU 的驱动程序（只要你安装了最新显卡驱动就没问题） 如果你还没有安装显卡驱动
边缘计算
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NVIDIA Jetson Xavier NX 将PyTorch(.pt)模型转为TensorRT加速推理
使用PyTorch导出ONNX再使用trtexec转换为engine 这种方式导出的兼容性最好，可以用于Triton服务器部署，也可以用Python代码直接使用模型推理。 准备PyTorch模型 对YOLOv8进行训练之后，在train/run**/weights文件夹内会有last.pt和best
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
边缘计算
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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：
边缘计算
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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
Linux
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Ubuntu永久打开USB串口权限、232串口权限
参考来源：https://blog.csdn.net/qq_39779233/article/details/111400187 一般的给予串口权限方法 以USB串口为例，列出当前可用的USB串口： ls /dev/ttyUSB* 给予当前用户串口权限： sudo chmod 666 /dev/tt
Linux
未读
Ubuntu 取消关机等待90秒（关机慢）
刚装的Ubuntu 22.04，由于远程连接过，关机时候会提示还有用户登录，等待90秒退出，然而这电脑只有我自己用啊！所以得关掉这个90秒等待，不然太浪费时间…… 修改这个文件： sudo nano /etc/systemd/system.conf 取消这一行的注释，然后把时间改到1s即可。 应用设