首先，我们需要更新一下软件源，关于从Jetson Nano开发板中更改软件源的方法，请参考：Chuanrui の 初见之旅-NVIDIA Jetson nano 开发板 Ubuntu系统更换镜像源 (1314.cool)：
1、卸载之前安装的MySQL # rpm -qa | grep mysql --查看系统之前是否已安装MySQL。 # rpm -e --nodeps mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64 --执行删除语句 # rm -rf /var/lib/mysql* --善后处理 # rm -rf /usr/share/mysql* 2、安装MySQL 2.1 下载并安装 libaio # cd /usr/local # wget http://mirror.centos.org/
首先要确定主板和CPU都支持虚拟化技术，在BIOS将VT-d、VT-x设置成enable。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
之后，按照提示安装，成功后重启即可。 如果提示安装失败，不要着急重启；可重复上述步骤，多试几次。
运行上面的命令后会进入container，你可以安装好所有需要的依赖库。安装好后执行如下命令即可退出container
https://live.sysinternals.com/PsExec64.exe
1.先使用“百度网盘客户端”下载NV_CN_2021软件安装包到电脑磁盘里，并解压缩，安装前先断网，然后找到Autodesk_Navisworks_Manage_2021_Multilingual_Win_64bit_dlm_001_002.sfx.exe，鼠标右击选择【以管理员身份运行】
接前文，在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了：构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。为了分享总结经验，同时也方便自己以后有使用需求，现简单总结下构建过程。
查看GPU型号： lspci | grep -i nvidia 驱动安装： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动
在平时开发中，本地新旧项目并行开发的过程中，你大概率会遇到一个令人头疼的问题，如何同时使用两个不同版本的 Golang Runtime 进行开发呢？
因为手上刚好有树莓派所以这里使用树莓派作为我们的服务器，你也可以租一台服务器，或者自己电脑搭建，不过树莓派(Raspbian OS)是基于Linxu的(其他发行版也可以)，所以本文教程也是基于Linux的教程，如果你是其他操作系统也无妨，大同小异。
nvPress是由熊猫(panda)开发的一个基于Node.js实现的内容管理系统（CMS）。nvPress支持三种部署方式：Docker（推荐）、Windows系统、Linux系统，目前免费使用。
渗透测试过程中会用到一些系统shell工具，有几只长得很像，分别是netcat(nc), nmap-cat(ncat), socat, powercat. 都是跟“猫”相关的，这几只“猫”上得了庭堂，下得了厨房，不对，是上可卖萌，下可贩贱，最近汇总了下这几只“猫”的用法，分享如下。
网上关于使用libyuv库在Linux下对NV12格式进行缩放的教程是在太少了，对于博主这种菜鸡来说简直就是煎熬，因为本人阅读源码的能力实在很差啊！！！但不管怎么样，把这几天所得写下来，希望对大家有帮助。
我们入侵Linux之后，植入nc后，想盗取部分内容无法直接传输，因为会遇到防火墙的拦截，这里就需要进行加密传输。
将上述资源包下载完成解压后，把示例程序100ASK_viplite-driver放在Ubuntu中的任意目录中。假设我放在/home/book/workspaces目录下，下面为人形识别和人脸识别应用程序的目录结构。
kali作为一个渗透测试者最受欢迎的操作系统，集成了非常多的安全工具，让渗透测试人员更方便的做一些渗透测试工作，本文来自国外某位大神的github，在这里给大家做一个分享，具体内容如下：
国庆节期间，NVIDIA在其开发者Blog上发布了一篇文章： 也就是说：开发者从CUDA11.8开始，可以在Jetson上像PC上那样的安装新版本的CUDA开发包了！ 这确实是一件好事情，为什么这么说呢？ 原本Jetson上有两种系统，一种是NV打包好的Jetpack，普通开发者们已经很熟悉了。另外一种是用的NV的BSP包，第三方厂商自己制作的系统（在NV的一堆组件， 包括内核源代码的基础上）自己构建的。 但是无论这两种情况，里面都自带有一个固定版本的CUDA开发包/运行时/驱动，例如11.x或者10.
现在进行年度回顾是否为时过早？在2016年，我们看到了网络虚拟化（NV）作为开放和专有技术的混合、作为未来的云网基础的令人振奋的发展趋势。 在竞争方面，我们在9月份发布的“网络虚拟化和SDN控制器未来的报告”中详细探讨了市场，市场将持续增长，现有企业和初创公司的动态混合推动了市场的发展。 NV市场持续增长 NV的市场已经是一个数十亿美元的市场，Cisco、Juniper、Nuage、VMware是NV市场的四大巨头，他们占据了NV市场的绝大多数收入。要了解NV的市场规模，可以查看思科和VMware公布的公开
NV21是android平台摄像设备输出的标准格式，经常需要将它转为RGB或BGR格式, 以下是NV21格式图像矩阵转为RGB/BGR的实现代码,代码在windows/linux/android平台测试通过.
新型商业开源公司的出现，挑战了公共云的主导地位，掀起了一场许可战争，使人们对开源的真正意义提出了质疑。我们在上个月的洛杉矶GrafanaCon上对这个话题进行了辩论，在那里我参加了一个充满活力的小组讨论。
以上分为：软件控制流程、图像算法、图像效果，这是相对于Android平台来划分的(图片来源于韦东山老师专家计划的Camera相关章节的学习笔记)。对于驱动工程师，我们只需要关注以下两个点：
最近几年有幸参与公司GPU芯片的软件开发工作，目前公司和个人都到了一个十字路口，趁着闲暇时间从一个软件工程师的角度梳理总结一下GPU相关知识。知识多数来自网络和个人经验。
系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe会混乱不堪
镜像需求cuda-10.2 python-3.8 构建步骤base 镜像可以随便找一个grpc的官法docker镜像cuda 安装在虚拟机上安装cuda会需要人为输入操作指令，而在docker上安装则可以直接通过yum，具体可参照Nvidia的[dockerfile](https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/-/tree/master/dist/10.2/centos7), 注意repo中有三个镜像 `base`, `run`, `devel`,
SDN和NFV孰优孰劣？SDN？NFV？或者两者一起？软件定义网络（SDN），网络功能虚拟化（NFV），网络虚拟化（NV）他们之间是互补的技术，每一个都提供了全新的设计、部署以及管理网络及服务的方式： 1）SDN：把网络的控制（大脑）和转发（肌肉）平面分离，将更高效的分布式网络架构和自动化网络服务进行集中管理。 2）NFV：重点是优化网络服务本身。NFV将网络功能（如DNS、缓存等）从专有硬件设备中解耦，因此这些网络功能可以在软件上运行，加速服务创新和配置，尤其是在服务提供商环境中。 3）NV：确保网络
NVIDIA 视觉编程接口 (VPI) 是一个软件库，可提供一组计算机视觉和图像处理算法。这些算法的实现在 NVIDIA Jetson 嵌入式计算机或独立 GPU 上可用的不同硬件引擎上得到加速。
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NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架。可惜的是，这个项目被开源出来一年后就草草停止维护了。
，一个 Linux 上的开源游戏平台。你可以使用 Lutries 安装、移除、配置、启动和管理你的游戏。它可以在一个单一界面中帮你管理你的 Linux 游戏、Windows 游戏、仿真控制台游戏和浏览器游戏。它还包含社区编写的安装脚本，使得游戏的安装过程更加简单。
刚使用Win7 系统不久，前段时间在清理系统垃圾时发现，win7系统的windows文件夹下的winsxs 文件夹占用空间很大，想清理之，却提示无权限无法清理。随即在网上查了个到底，原来winsxs是一个超大的文件仓库，系统所在分区差点儿全部的系统文件都在那里至少有一个备份。并且随着系统的使用，winsxs的所占的空间还将不断的积累壮大，终于将吞噬整个系统分区的磁盘空间。以下附上搜索来的一篇winsxs的具体描写叙述文摘、winsxs的瘦身方法和一篇关于 DLL Hell问题 的描写叙述文摘和大家分享：
NVIDIA对VPI（视觉编程接口-Vision Programming Interface)做了一个比较详细的介绍，尤其讲解了为什么要用VPI：
使用 GPU 进行网络数据包内联处理是一种数据包分析技术，可用于许多不同的应用领域：信号处理、网络安全、信息收集、输入重建等。
使用Tina-SDK生成的镜像已经默认装载了GC2053的MIPI摄像头驱动，可以通过如下命令查看
小助手今天说的这个工具，是Linux下网络探测必备，在故障排查，远程连接中，简单方便，配上管道符操作，可以组装成强大的功能。
MPSoC是带ARM处理器和FPGA(PL)的SoC，包含4核A53及其常用外部模块（PS）。A53（PS）使用Arm GIC-400，属于GICv2架构。如果想了解GIC-400的具体细节，请参考文档APU GIC: CoreLink GIC-400 Generic Interrupt Controller, DDI 0471B, r0p1。
NVIDIA相关的nvidia-smi.exe位置变化不定的问题，想必很多人都有遇到过，我自己电脑是NVIDIA显卡，也遇到过，我网上搜了下，很多人有遇到。我自己遇到过系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe，混乱不堪。在阿里云、腾讯云等云厂商都有nvidia显卡的GPU云服务器，也会有这些问题。了解此知识点，云上云下通用。请一定要详细阅读我这篇文档：https://cloud.tencent.com/developer/article/2076819
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
配置很简单，只用解注 config/kibana.yml 中这一行 elasticsearch.url: “http://localhost:9200”
2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics Proce
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
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由于项目需求，需要使用Jetson Nano进行io输入采集和输出控制，在网上查找到的资料无法满足所需，有些虚拟引脚号无法得到，以至于无法对相应的io进行操作。
但是有时候，驱动不够新，比如14.04用的是340.98版本，如果手动安装驱动可以参考官网指南。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
（一）准备工作 1、准备几台机器 10.1.51.100 ambariserver 本地mirrorserver及ambari server都在这一台机器 10.1.51.10 master 10.1.51.11 slave1 10.1.51.12 slave2 2、都创建管理用户hadoop 3、做ssh免密码登录(ambariserver到其他机器的，hadoop用户) ssh-keygen cd .ssh cat id_rsa.pub >> authorized_keys chmod 700 ~/.ssh chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 注意，免密码一定要互相登陆一次，让他记住密码 4、设置sudo免密码(hadoop用户)---后续所有操作都在hadoop用户下去做 在各节点上进入root: visudo 加入如下内容： hadoop ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL 5、Maximum Open File Descriptors(10000) 检查语句 ulimit -Sn ulimit -Hn sudo vi /etc/security/limits.conf @hadoop soft nproc 262144 @hadoop hard nproc 262144 @hadoop soft nofile 262144 @hadoop hard nofile 262144 sudo vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf @hadoop soft nproc 262144 以上改动重启才能生效，最好同时执行ulimit -u 10240 命令，是其立即生效。（ulimit 命令很多啊） 6、Check Existing Package Versions 7、Set up Service User Accounts(设置服务用户账户) http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/Ambari-2.0.0.0/Ambari_Doc_Suite/ADS_v200.html#ref-70627b43-7d78-4cbb-8df8-e3f43cbd8422 hdp的各个服务运行在不同的linux账户下，如果你创建了这些账户，ambari就会直接用，否则他会自动创建，但是自动创建的用户不知道密码是什么，但是还是可以 sudo su hdfs进入到这些用户下，不过这样就不方便了。 比较好的办法是自己创建的账户，使用ambari安装组件时选择自定义账户即可(UID >= 1000)。 8、Enable NTP on the Cluster and on the Browser Host 集群各节点，包括安装ambari webui的机器都得开启ntp服务已同步时间，如果有条件，局域网应该有ntp服务器 To check that the NTP service is on, run the following command on each host:chkconfig --list ntpd To set the NTP service to start on reboot, run the following command on each host:chkconfig ntpd on To turn on the NTP service, run the following command on each host:service ntpd start 9、Check DNS(可以选择10) 集群所有机器必须配置正向和反向DNS,如果条件不允许，就设置/etc/hosts文件，每个节点都得改 10、/etc/hosts 1.2.3.4 <fully.qualified.domain.name> //一行一个 注意：这两行千万不要删除 127.0.0.1 localhost.localdomain localhost ::1 localhost6.localdomain6 localhost6 vi /etc/sysconfig/network NETWORKING=yesNETWORKING_IPV6=yes HOSTNAME=<fully.qualified.domain.name> 11、关闭防火墙 12、Disable SELinux and PackageKit and check the umask Value set SELINUX=disabled in /etc/selinux/config sudo vi /etc/yum/pluginconf.d/refresh-packagekit.conf 设置：enabled=0 Ambari supports a umask value
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