Installation

本文将为你介绍 Jtop，它是一个基于 Python 的系统监控工具。Jtop 通过终端界面展示系统资源的使用情况，包括 CPU、内存、磁盘、网络等。本文将详细介绍 Jtop 各个面板的作用和功能。 安装先安装pip3 sudo apt install python3-pip Jtop 可以通过 pip 来安装，您可以通过以下命令来安装： sudo pip3 install -U jetson-stats 使用在终端中输入以下命令来启动 Jtop： jtop 在 Jtop 启动后，您可以使用键盘的左右箭头来选择面板，使用 Tab 键来切换到不同的面板，使用 Ctrl + C 命令来退出 Jtop。 面板介绍ALL 面板ALL 面板简要展示了主板的各种信息，包括 CPU、GPU、内存、磁盘、风扇以及关于 jetson_clocks、NVPmodel 等的信息。 GPU 面板GPU 面板主要展示了系统 GPU 的使用情况。在 GPU 面板中，您可以看到系统当前的 GPU 利用率、GPU 温度、GPU 风扇转速、 GPU 内存使用情况等信息。同时，您也可以查看各个进程对 GPU 的使用情况。 CPU 面板CPU 面板主要展示了系统 CPU 的使用情况。在 CPU 面板中，您可以看到系统当前的 CPU 利用率、每个 CPU 核心的利用率、以及各个进程的 CPU 使用情况。您可以使用键盘上下箭头来选择进程，使用回车键来查看进程详情。 MEM 面板内存面板主要展示了系统内存的使用情况。在内存面板中，您可以看到系统当前的内存利用率、总内存、可用内存、已经使用的内存等信息。同时，您也可以查看各个进程的内存使用情况。 ...

由于 Jetson 为 ARM64 (aarch64) 的系统架构，所以不能用 pip install 直接安装，需要通过源码编译。 升级系统 JetPack由于 Open3D-ML 目前只支持 CUDA 10.0 以及 CUDA 11.*，并且 JetPack 的 CUDA 开发环境只有10.2、11.4以及12.2，所以我们只能选择 CUDA 11.4 进行安装。 使用 jtop命令查看 JetPack 版本。如果 Jetson 系统的 JetPack 低于 5.1.2 则需要通过 SDK Manager 升级到 JetPack 5.1.2。 如果你的系统已经是 JetPack 5.1.2 那我也推荐你通过 SDK Manager 重新安装一遍，排除难以发现的错误。 详细指南参考文章[Jetson Xavier NX 升级或重新安装 JetPack 指南]。 安装 PyTorch安装教程参考文章[Jetson Xavier NX 安装 CUDA 支持的 Pytorch 指南]。 注意，PyTorch 的 CUDA 支持版本需要和 Open3D-ML 的一致，同为 CUDA 11.4。否则与最后安装 Open3D-ML 的时候会报错： ...

本指南将帮助开发者完成在 Jetson Xavier NX 上安装 CUDA 支持的 PyTorch。 安装方法在 Jetson 上安装 Pytorch 只有两种方法。 一种是直接安装他人已经编译好的 PyTorch 轮子； 一种是自己从头开始开始构建 PyTorch 轮子并且安装。 使用轮子安装可以从我的 GitHub 仓库 直接下载我编译好的 PyTorch 轮子（torch-1.13.0-cuda-11.4-python-3.8-aarch64）。 安装前先确保 python 版本为 PyTorch 轮子对应的 Python 3.8。 下载完毕后使用pip install安装： sudo -H pip install torch-1.13.0a0+git7c98e70-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 如果你以前安装过 torch 的其他版本，则需要添加--force-reinstall覆盖安装。 其他低于 CUDA 11 的 PyTorch 轮子可以在 Qengineering 的 GitHub 仓库 寻找。 编译源码安装接下来说一下重点，自己从源码构建轮子并安装。自行构建需要花费数个小时的时间。 PyTroch 1.11.0 以及以上版本只能在 Ubuntu 20.04 上安装。 安装依赖sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install ninja-build git cmake sudo apt-get install libjpeg-dev libopenmpi-dev libomp-dev ccache libopenblas-dev libblas-dev libeigen3-dev sudo pip3 install -U --user wheel mock pillow sudo -H pip3 install testresources setuptools==58.3.0 scikit-build 下载源码请克隆自己需要的 PyTorch 版本，修改-b后的版本参数。 ...

前提你需要拥有一台 x86 架构（非ARM64）的 Ubuntu 主机。 下载安装 SDK Manager下载在 Nvidia SDK Manager 官网下载，下载自己系统对应的 .deb 或 .rpm 安装包。 下载之前需要注册 Nvidia 开发者帐号，SDK Manager 也需要开发者帐号才能使用。 安装Ubuntu 系统使用 apt 安装刚刚下载的 .deb 文件： sudo apt install ./sdkmanager_[version]-[build]_amd64.deb CentOS 8.0 和 8.2 系统使用 dnf 安装 .rpm 文件： sudo dnf install ./sdkmanager_[version]-[build].x86_64.rpm CentOS 7.6 使用 yum 安装： sudo yum install ./sdkmanager_[version]-[build].x86_64.rpm 启动 SDK Manager在终端使用命令启动 SDK Manager： sdkmanager 启动后需要登录 Nvidia 开发者帐号。 安装 JetPack连接 Jetson先将 Jetson 与 SDK Manager 主机使用 USB to Micro-USB 数据线相连接。 ...

下载Boost前往Boost官网下载源码压缩包。 或通过 wget 下载 1.83 版本： wget https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/1.83.0/source/boost_1_83_0.7z 下载完毕后，解压 7z 压缩包 7z x boost_1_83_0.7z 编译安装cd boost_1_83_0 ./bootstrap.sh --with-python=/root/.virtualenvs/ETRS/bin/python3 --with-python-version=3.8 --with-libraries=all --with-python 的路径可以通过 which python3 查看。 --with-python-version 的版本号可以通过 python3 --version 查看，注意这里需要填成 3.x 格式 ，而不是 3.y.z，省略最后的版本号。 运行完以上命令后，需要修改 project-config 配置文件。 vim project-config.jam 修改第 21行，在双引号里添加两个路径，分别是当前 Python 版本的 include 路径和 lib 路径。 Python 的 include 路径和 lib 路径可以通过下面的 Python 代码查看： import sysconfig sysconfig.get_path('include') # 查看 include 路径 sysconfig.get_path('stdlib') # 查看 lib 路径 开始编译： ...

安装不建议使用apt安装，因为apt安装的版本总是不是最新版。一些neovim插件依赖于高版本的neovim，因此使用apt安装可能会导致一些插件无法正常使用。 下面介绍安装最新版neovim的方法。 下载安装压缩包： wget https://github.com/neovim/neovim/releases/latest/download/nvim-linux64.tar.gz 安装： tar xzvf nvim-linux64.tar.gz cp ./nvim-linux64/bin/nvim /usr/bin/ 测试： nvim -v nvim配置核心配置配置 nvim 需要先创建配置文件的文件夹。 cd ~ mkdir -r .config/nvim cd .config/nvim nvim 使用 lua 语言作为配置文件语言，新建 init.lua，该文件是 nvim 的配置的入口。 touch init.lua 模块化配置nvim 支持模块化配置，所以可以在 nvim 文件夹下创建多个配置模块： mkdir -r lua/core cd lua/core core 文件夹存放 nvim 的核心配置，例如 nvim 基础配置（options.lua）和快捷键配置（keymaps）： touch options.lua keymaps.lua 此时，neovim 的配置文件结构如下所示： ~ `--.config `-- nvim |-- init.lua |-- lua | |-- core | | |-- keymaps.lua | | `-- options.lua | `-- plugins | `-- plugins-setup.lua `-- plugin `-- packer_compiled.lua 回到 init.lua 文件，在 init.lua 中调用刚刚新建的两个模块： ...

本指南帮助 ARM64 架构的 Jetson Nano 安装 PCL（点云库）。 安装步骤第一步：安装依赖在终端中运行以下命令，安装 PCL 所需的依赖： sudo apt-get update sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev sudo apt-get install cmake cmake-gui sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common sudo apt-get install libpcap-dev sudo apt-get install libflann1.9 libflann-dev sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libboost-all-dev sudo apt-get install vtk6 libvtk6.3 libvtk6-dev libvtk6.3-qt libvtk6-qt-dev sudo apt-get install libqhull-dev libgtest-dev sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev sudo apt-get install mono-complete sudo apt-get install libopenni-dev libopenni2-dev sudo apt install build-essential libssl-dev 第二步：安装Eigen库先卸载Eigen库 ...

本文是一个简单易用的Ubuntu安装OpenCV的指南，帮助用户轻松完成OpenCV的安装和配置。 安装步骤第一步：安装依赖项sudo apt-get install cmake git build-essential libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev 一口气全安装。 ###第二步：下载OpenCV源代码 GitHub下载： 切换到用户目录（也可以选择其他文件夹，本文以用户目录~/为例）： cd ~ 下载源码： git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv 可以根据需要替换为其他版本号，建议使用最新版： git checkout 4.7.0 OpenCV官网下载： 若Git速度慢，也可以选择在OpenCV官网下载源码压缩包： 下载完成后将压缩包移到用户目录~/文件夹下，解压文件： unzip -q opencv-4.7.0.zip cd opencv-4.7.0 注意，不同版本的文件名不同。 第三步：编译和安装OpenCV 新建并进入build文件夹： mkdir build && cd build 编译OpenCV： cmake .. make -j8 安装OpenCV： sudo make install 第四步：配置OpenCV 获取lib文件夹路径： ...