随笔分类 - 嵌入式编程
摘要：i2c_smbus系列函数有： 1. i2c_smbus_read_byte()、i2c_smbus_write_byte() 这两个函数是没有太大意义的，如果是read，则连读的基地址都没有，如果是write，则是简单将value发送过去了，设备或许都不知道这是发送写的基地址还是写的数据，这两个函
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摘要：在TX2上使用 查看相机参数时报错： 手动安装：
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摘要：刷机jetpack3.3 首先TX2必须是3.3版本的jetpack，因为截止目前nvidia发布的tensorflow只支持3.3版本的jetpack，刷机的具体步骤可以参考 "NVIDIA Jetson TX2刷机" 安装cuda9.0 正常如果在刷机时选择了CUDA选项，在刷机完成之后是会自动
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摘要：安装： 检测i2c总线数目 用i2cdetect检测有几组i2c总线在系统上： 可以看到系统中有9组IIC。 检测i2c总线上挂载的设备 用i2cdetect检测挂载在i2c总线上器件： 可以看到并没有挂载设备。 可以看到0x4C，0x50挂载了设备。 I2C 设备的位置显示为UU或者表示设备地址的
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摘要：概述 通过 sysfs 方式控制 GPIO，先访问 /sys/class/gpio 目录，向 export 文件写入 GPIO 编号，使得该 GPIO 的操作接口从内核空间暴露到用户空间，GPIO 的操作接口包括 direction 和 value 等，direction 控制 GPIO 方向，而
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摘要：因为之前调试I2C时，修改了EEPROM Layout，所以，在刷机时遇到此问题。 解决办法是按照此文档中的介绍来修改布局。 实际操作时，我拿了一块正常的TX2，按照指令： 查看了正常布局的值，然后修改了异常的核心板。
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摘要：准备工作 版本：jetpack3.1,R28.1，TX2 虚拟机：ubuntu14.04 参考文档、编译工具链、源码下载 编译 主要步骤记载如下： <crossbin>是交叉编译工具的路径，如： outdir是编译生成文件的目标路径。 进入源码路径： 依次执行： 替换 替换Image 到指定编译生成
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摘要：安装Qt 安装Qt Creator，打开终端执行如下命令： 安装Qt示例和文档： 配置Qt 打开Qt 搜索Qt并打开应用程序： 配置编译器 Tools->Options->Build & Run->Compilers，单击add选择添加GCC编译器，GCC编译器默认路径为/usr/bin/gcc，添
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摘要：安装命令： 查看是否已经安装以及版本号：
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摘要：官方安装教程 JetPack下载 主机端环境准备 需要在PC端安装虚拟机，虚拟机中安装Ubuntu14.04系统。 按照上面的地址下载JetPack-L4T-3.1-linux-x64.run 主机端安装JetPack-L4T-3.1-linux-x64.run 终端输入： 输入sudo的Passw
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摘要：背景 一般在TX2上部署深度学习模型时，都是读取摄像头视频或传入视频文件进行推理，从视频中抽取帧进行目标检测等任务。对于大点的模型，推理的速度是赶不上摄像头或视频的帧率的，如果我们使用单线程进行处理，即读取一帧检测一帧，推理会堵塞视频的正常传输，表现出来就是摄像头视频有很大的延迟，如果是对实时性要求
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摘要：USB摄像头与网络摄像头相比，可选择范围广、种类多、成本低，但是实际使用时需要通过rtsp流来访问，起到直播的效果，因此在摄像头采集终端上构建rtsp流媒体服务器，将USB摄像头数据转化为rtsp，可以多个客户端访问。 ffserver 关键概念 ffserver，负责响应客户端的流媒体请求，把流媒
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摘要：工作模式介绍 Jetson TX2由一个GPU和一个CPU集群组成，CPU集群由双核丹佛2处理器和四核ARM Cortex A57组成，通过高性能互连架构连接。 拥有6个CPU核心和一个GPU，您可以不必自行运行所有性能/功耗来测试最佳的运行状态，因为NVIDIA的新的命令工具Nvpmodel，提供
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摘要：处理器方面，TX2由TX1的Tegra X1升至Tegra Parker处理器，该处理器由16nm工艺制造，6核心设计，CPU部分由2个丹佛+4个A57核心共同组成。 GPU则采用Pascal架构，拥有256 个CUDA，浮点性能为1.5TeraFLOPS，相比老款Tegra X1的 GPU性能提高
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摘要：使用root 登录，然后执行：
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摘要：查看Jetson TX2 L4T版本 查看系统版本 查看系统l内核 查看内存 查看CPU详情 查看硬盘空间 查看正在运行的进程 查看USB设备
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摘要：在qt程序中使用yolo时报错： 解决办法： 首先找到libcublas.so.8.0 这个文件在哪里，在我的系统Ubuntu16.04，文件在 /usr/local/cuda 8.0/lib64/ 目录下。 然后: 在文档里添加目录 写完后，然后： 记住一定要用sudo，除非你在root下。
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摘要：源码下载 网址： "qt everywhere opensource src 5.5.1.tar.gz" 配置生成MakeFile 文件 解压源码包，在源码包路径下生成配置 MakeFile ： prefix /home/qt 5.5.1 指定最终的安装路径为 ； static 来生成静态库是为了方
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摘要：环境安装与准备 "下载opencv3.4.1" . 或者 "下载opencv3.2.0" . 进入到opencv所在的目录新建目录 ,`install` 安装cmake： 安装gtk等： 配置和生成 启动cmake： 没有安装的话，根据提示进行安装即可，安装完成后进行配置： Configur 上图：
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