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1.有哪些读源代码的源码软件？
2.适于初学者的基于终端的文本编辑器 GNU Nano 5.0 版发布 | Linux 中国
3.NVIDIA Jetson NX安装torchvision教程
4.linux backtrack常用命令小结
5.NVIDIA Jetson Nano使用指南
6.小白自制Linux开发板 ：Linux内核与文件系统移植

有哪些读源代码的软件？

       为了阅读源代码，有许多软件可供选择，安装每种软件都有其独特的源码优势。例如，安装Textastic 是源码一个非常强大的文本编辑器，支持多种编程语言。安装小狐狸游戏源码破解然而，源码它的安装价格可能对于一些用户来说略显昂贵。

       如果你正在寻找免费选项，源码Documents 的安装文本编辑器和 SSH 到一台 Linux 机器使用 nano 都是不错的选择。Documents 的源码文本编辑器具有简洁的界面和强大的功能，适合阅读各种格式的安装文本文件。

       SSH 到一台 Linux 机器并使用 nano 读取源代码，源码这种方法既经济又实用。安装首先，源码你需要确保目标机器上已经安装了 SSH 服务器和 nano 编辑器。然后，通过 SSH 客户端连接到目标机器，输入 nano 命令并打开所需的源代码文件。这将允许你在 Linux 机器上进行编辑和修改源代码。

       此外，Visual Studio Code、Sublime Text 和 Atom 等现代文本编辑器也提供了强大的功能来阅读和编辑源代码。它们支持语法高亮、自动完成、调试等功能，适合专业开发者和初学者使用。

       总之，选择适合自己的源代码阅读工具取决于个人需求和预算。免费的选项如 Documents 的文本编辑器和 SSH 到 Linux 机器使用 nano 提供了经济实惠的选择，而 Textastic、Visual Studio Code、Sublime Text 和 Atom 等付费软件则提供了更强大的功能和用户体验。

适于初学者的基于终端的文本编辑器 GNU Nano 5.0 版发布 | Linux 中国

       开源文本编辑器 GNU nano 已进阶至 5.0 版本。这一新版本带来了哪些亮点？请继续阅读。采集头条大家都在问源码

       Linux上提供丰富基于终端的文本编辑器供用户选择。例如，Emacs和Vim因其强大的功能与复杂的键盘快捷键而备受赞誉，但同时也对新手用户构成挑战。相比之下，GNU nano凭借其简洁易用的特点，成为Ubuntu和众多其他发行版的默认选项。预计 Fedora 版本也将采纳此编辑器作为终端默认文本编辑器。

       GNU nano 5.0版本在功能上有哪些新亮点？请查看以下主要更新：

       目前，Ubuntu .版本中的nano版本为4.8。考虑到Ubuntu的LTS版本更新周期较长，用户可能需要等待一段时间才能升级至新版本。对于使用Arch Linux的用户，通常能够较早获取新版本。其他发行版用户也将在较短时间内获得新版本。

       对于热衷于直接从源代码安装软件的用户，可以前往下载页面获取最新版本。

       如果你是初次接触GNU nano编辑器，强烈推荐一篇入门指南，助你快速上手。

       新版本是否吸引你？你期待使用GNU nano 5.0吗？

       获取更多信息，请访问：/nano-5-rele...

       来源：Abhishek Prakash，选题：lujun，译者：wxy，校对：wxy

       本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

NVIDIA Jetson NX安装torchvision教程

       安装 torchvision 前，先确保已安装 pytorch，参考相关教程进行操作。

       首先，切换至国内软件源，执行更新操作。

       安装 torchvision 所需依赖。

       使用 dpkg 手动安装时，注意到 libpython3-dev 未有候选版本，bocc波段趋势主图源码需手动安装。安装其他依赖已满足。

       下载 arm 架构的 libpython3-dev_3.6.7-1~._arm.deb 包，确保版本与当前 python3（3.6.9）兼容。

       使用 dpkg -i 安装 deb 包，若遇到依赖问题，直接在网页中查找所有依赖的下载链接。

       安装 libpython3-dev 的依赖 libpython3.6-dev 时，出现版本不正确的错误。分析后发现 libpython3.6-dev 需要的版本为 3.6.9-1~.ubuntu1.4，已有的版本为 3.6.9-1~.，因此安装 libpython3.6-dev 的候选版本 libpython3.6-stdlib 中最后一个版本，即为所需版本 3.6.9-1~.ubuntu1.4。

       安装 torchvision 源码，确保 pytorch 和 torchvision 版本匹配，如 torch 1.6 版本对应 torchvision 0.7.0 版本。

       使用码云账号注册并导入 torchvision 仓库，完成代码下载。

       进入 torchvision 目录，使用命令编译，通常需时约十分钟。

       当出现 pillow 报错时，说明 torchvision 近于安装成功。返回上一级目录，使用 pip/pip3 安装 pillow。

       若下载速度慢，可使用国内豆瓣源下载安装 pillow。

       安装 pillow 后，再次尝试导入 torch 仍报错，需再次进入 torchvision 目录进行编译安装。这次配置完成迅速。

       使用 pip3 list 查看已安装包及版本，确认 torchvision 安装完成。

       执行卷积神经网络训练，指标源码幅度大小怎么调整速度比本地快四倍。使用 jtop 监控 CPU、GPU 运行情况，观察在 Jetson Nano 上使用 pytorch 并设置 CUDA 进行训练时，主要由 GPU 执行计算，W 功率能达到的算力相当不错。

linux backtrack常用命令小结

       基本

        passwd 修改密码。

挂载本地分区:

        mount /dev/hda1 /mnt/hda1 挂载。

       ls -l /mnt/hda1 显示分区的目录和文件。

挂载windows网络共享:

        share user targetIP remote share--输入密码 挂载share文件。

       ls -l /mnt/share/ 显示内容。

       umount /mnt/share 卸载共享

编辑文件:

        nano file.sh 创建文件。

       ctrl+x 退出。

       y 保存。

       enter 写入改变。

       chmod file 改变文件权限。

       ./file.sh 运行脚本

编写c程序:

        gcc -o filename file.c 编译c代码。

       ./filename 运行c程序。

源码安装软件:

        tar zxvf program.tar.gz 解压(bz文件是jxvf参数)

       cd program 进入解压后的目录。

       ./configure 配置makefile。

       make 编译。

       make install 安装。

显卡不支持(vmware)

        fix-vesa使用默认显卡配置。

       dpkg-reconfigure xserver-xorg重新配置x服务器。

       fix-vesa-vmware使用vmware的显卡驱动。

切换图形界面:

        dragon 图形界面选择工具。

       desktop fiuxbox使用fiuxbox桌面。

       quit退出。

网络

        动态ip:

       ifconfig eth0 up 打开网卡。

       dhclient [eth0] dhcp给一个新的ip。

       静态ip:

       ifconfig eth0 ..0./ 设置静态ip。

       route add default gw ..0.1 设置网关。

       echo nameserver ..0.1 /etc/resolv.conf 设置dns。

       /etc/network/interfaces静态ip配置。仿安居客网站源码公司

       auto eth0

       iface eth0 inet static

       address ..1.

       netmask ...0

       network ..1.0

       broadcast ..1.

       gateway ..1.1

       开机自动启动网络:

       update-rc.d networking defaults

       /etc/init.d/networking restart

无线

        /etc/init.d/wicd start启动无线GUI工具

       界面启动:KDE Internet Wicd Network Manager

       update-rc.d wicd defaults设置开机启动

服务

        apache服务:

       apachectl start 打开服务(端口)

       apachectl stop 关闭服务。

ssh服务:

        sshd-generate 创建公钥私钥(第一次需要)

       /etc/init.d/ssh start打开服务(端口)

       /etc/init.d/ssh stop 关闭服务。

       ssh user@targetIP 连接ssh服务器。

       update-rc.d -f ssh defaults设置开机启动。

tftp服务:

        atftpd --daemon --port /tmp/ 打开tftp(端口)

       pkill tftpd 关闭服务。

vnc服务:

        vncserver 打开服务()

       pkill Xvnc 关闭服务。

检查端口监听:

        netstat -ant 显示tcp监听端口。

       netstat -anu 显示udp监听端口。

       netstat -ant | grep 显示ssh的状态。

       netstat -anu | grep 显示tftp的状态。

帮助

        man 命令

       info 命令

       命令--help

       命令---h

软件安装:

        apt命令

       apt-get install 软件名 下载全部依赖关系并安装。

       apt-get remove [--purge] 软件名 移除软件包。--purge 指定清除包.

       apt-get update 更新安装源的软件包目录。

       apt-get upgrade 升级安装过的所有软件包。

       apt-get dist-upgrade [-u] 和上面个想象要解决依赖关系。

       apt-cache search 软件 搜索软件包的摘要信息。

       apt-cache show 软件 显示安装过的软件包的完整说明。

       apt-cache showpkg 软件 显示软件包的详细信息和依赖关系。

       man apt 查询apt命令更多的使用。

       dpkg命令

       dpkg -i 软件.deb 安装一个已下载的软件包。

       dpkg -c 软件.deb 列出deb文件的信息。

       dpkg -I 软件.deb 提取的deb文件包信息。

       dpkg -r 软件.deb 移除一个已安装的软件包。

       dpkg -P 软件.deb 完全清除一个已安装的软件包(包括配置)

       dpkg -L 软件.deb 流出已经安装的软件包。

       dpkg -s 软件.deb 资料显示已安装的软件包。

       dpkg-reconfigure 软件.deb 重新配置已安装的软件包。

       man dpkg 查询dpkg命令更多的使用。

内核升级到bt4r2:

        apt-get install linux-source

       cd /usr/src/

       tar jxpf linux-source-2.6..8.tar.bz2

       rm linux

       ln -s linux-source-2.6..8 linux

       cd linux

       cp /boot/config-2.6..8 .config

       make scripts make prepare

       ln -s /usr/src/linux /lib/modules/2.6..8/build

       apt-get clean

       cd /root/

       摘自 acmfly的博客

NVIDIA Jetson Nano使用指南

       本文旨在提供NVIDIA Jetson Nano的使用指南，分享个人在端侧机器学习系统课程助教和PRP相关研究项目中的经验。如有疑问，欢迎在评论区留言。先前也撰写过关于树莓派的经验帖，欢迎关注。

       Jetson系列专注于边缘端AI平台，自年发布Pascal架构的TX2子系列，至年推出Ampere架构的Orin子系列，涵盖Nano、TX2/NX、AGX等型号，满足入门级、主流级和自主机器市场的需求。Nano是尺寸最小、性能最弱、价格最低的型号。

       Jetson开发板一般包含核心板和载板两层。核心板集成了Tegra架构SoC、CPU、GPU、内存和视频编解码器等，带有eMMC闪存。载板提供额外的外设接口，如HDMI、网口、USB等。Nano型号的官方载板和国产载板在布局上基本一致。

       硬件准备包括：Nano开发板、无线网卡（推荐高级套件，避免干扰）、数据线（Micro-USB和DC接口）、电源（推荐5V3A或更高，避免使用过长电源线）、外壳（保护电路避免意外损坏）。注意Micro-USB和Mini-USB的区别。

       固件刷写包括BootLoader和Linux内核。使用VMWare加载虚拟机，确保硬件资源设置为1个CPU和1个线程，通过短接控制引脚和Micro-USB连接实现硬件与虚拟机的连接，然后进入/home/linux_for_Tegra文件夹，运行终端命令，输入密码nvidia完成刷写。

       系统烧录需要使用balenaEtcher工具，选择TF卡作为目标，加载并执行烧录过程。此过程中使用的系统镜像包含了Jetpack4.6.1和CUDA.2，适用于Nano。

       分区扩容可通过GParted工具实现，更新apt源为清华源以优化网络体验，安装GParted并扩展主分区至TF卡最大容量。

       配置风扇自启动，编辑自启动脚本以实现开机时风扇启动，确保系统散热。

       SSH远程登录配置包括静态IP地址设置和免密登录，以支持远程访问Nano系统。

       深度学习环境配置涉及PyTorch和torchvision的安装，需要在官网下载预编译的whl文件或从源码编译安装，确保兼容aarch架构。

       VSCode远程开发环境配置包括安装Remote Development插件，设置远程连接，通过SSH终端连接Nano系统进行编程。

       通过MNIST神经网络时延测试，评估Nano在端侧机器学习应用中的性能，包括硬件限制和资源消耗，提供直观的速度对比。

小白自制Linux开发板 ：Linux内核与文件系统移植

       Linux内核

       若要移植F1CS/F1CS至Linux，可直接利用官方源码对licheepi nano的支援。首先，访问kernel.org下载最新长支版本内核源码（建议使用5..），若使用特定版本，如5.7.1，则可直接下载对应链接。解压后，将内核源码复制至Ubuntu虚拟机。

       配置编译

       在Linux内核代码中找到Makefile文件，修改ARCH和CROSS_COMPILE配置为Arm，使用编译工具交叉编译。完成内核配置后，下载licheepi_nano的配置文件，放置于arch/arm/configs目录下。使用图形化配置界面完成内核与开发板soc的对应配置。

       配置TF卡设备树信息

       在arch/arm/boot/dts目录下修改suniv-f1cs.dtsi和suniv-f1cs-licheepi-nano.dts文件，添加相应的头文件与配置选项。确保内核编译成功，生成zImage和dtb文件。

       TF分区配置

       通过Gparted软件分区，将TF卡分为两个分区，一个用于存放zImage、dtb文件，另一个用于根文件系统。格式化为fat和ext4，确保正确分配分区大小并保存配置。

       内核复制与执行

       将内核文件复制至TF卡的BOOT分区，插入开发板后，通过u-boot启动并自动进入内核启动环节。确保TF卡根文件系统正确挂载。

       文件系统移植

       使用Buildroot制作根文件系统，选择目标选项、编译选项、工具链与系统配置，确保文件系统兼容并能正常挂载。构建完成的根文件系统镜像解压至TF卡第二分区。

       执行与升级

       登录自制Linux系统，通过修改/etc/profile文件调整命令行显示。运行GPIO实验，利用Linux GPIO子系统实现LED灯的点灯功能，探索Linux内核的驱动实现。

       总结

       完成了Linux内核与文件系统的移植，从内核配置到文件系统挂载，再到驱动实验，逐步实现自制Linux开发板的操作系统。后续将升级硬件设备并进行更有意义的项目开发，期待你的进步。

Jetson nano部署Yolov8

       于年1月日成功完成了Jetson nano B的Yolov8部署，无需科学上网，准备工作包括U盘。

       1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载（压缩文件需解压）。

       1.2 使用Etcher工具进行烧录

       2. 配置Python环境：推荐Python 3.8，因ultralytics要求。创建独立环境，具体步骤如下：

       2.1 安装基础环境

       2.2 下载Python 3.8源代码至Jetson Nano

       2.3 解压并进入Python-3.8.文件夹进行后续操作

       2.4 到Python-3.8.中编译并配置Python环境

       3.1 安装PyTorch和Torchvision：由于平台不兼容，需手动下载预编译和编译安装

       3.2 将下载的文件传输至U盘，通过终端在Jetson nano中安装

       3.3 安装ultralytics，注意在激活独立环境后操作

       4. 使用时，每次启动需打开独立环境，可能遇到libomp.so.5库缺失，需安装OpenMP库解决

       5. 个人简介：拥有丰富的学习和竞赛经历，目前准备出国留学，目标是新加坡国立大学的机器人学研究生

       5.2 可通过以下方式联系：

       CSDN主页，小红书和抖音，Gitee和Github代码仓库，以及ac@.com邮箱和微信。

教程三分钟学习NCNN算法移植

       本文介绍如何基于EASY EAI Nano移植NCNN部署库，以及如何成功运行yolov4的Demo。NCNN是由腾讯优图实验室开发的高性能神经网络前向计算框架，专为手机端优化，支持多输入、多分支结构的卷积神经网络计算，并且无第三方库依赖，支持跨平台操作。NCNN基于C++实现，支持ARM NEON汇编级优化，内存管理精细，支持多核并行计算，以及基于Vulkan API的GPU加速。支持8bit量化和半精度浮点存储，可导入多种框架的模型。

       NCNN广泛应用于图像分类、风格迁移、目标检测、人脸检测等领域，并已被多款APP使用。接下来，我们通过以下步骤完成NCNN算法的移植学习。

       1. 下载与编译NCNN源码

       从百度网盘获取NCNN源码包，使用解压命令展开NCNN库。

       执行编译指令，生成NCNN库文件。

       2. 运行yolov4的Demo

       下载包含yolov4基于NCNN运行的Demo，解压并执行编译指令。

       将编译后的可执行程序文件通过Ubuntu推送至EASY EAI Nano板卡的指定目录。

       在EASY EAI Nano板卡执行程序，观察执行结果。

       在Ubuntu端获取识别成功的，并查看实际效果。

       至此，NCNN算法移植学习完成。更多教程请持续关注我们。欲了解更多关于EASY EAI Nano的信息，请访问官方页面。