苏州市网站建设有限公司和公司的区别

苏州市网站建设,有限公司和公司的区别,制作app需要学哪些知识,网站子目录怎么做反向代理设置jetson ubuntu 中文设置#xff1a; 这一部分是因为在使用jetson的时候发现没有中文以及中文输入法#xff0c;需要做一些设置上的修改。 步骤一#xff1a;安装中文语言包 系统默认安装的语言包可能不包含中文#xff0c;需要先安装。 打开终端 (Terminal)。 输入以下…jetson ubuntu 中文设置这一部分是因为在使用jetson的时候发现没有中文以及中文输入法需要做一些设置上的修改。步骤一安装中文语言包系统默认安装的语言包可能不包含中文需要先安装。打开终端 (Terminal)。输入以下命令更新包列表并安装中文语言支持包sudo apt update sudo apt install language-pack-zh-hanszh-hans是简体中文的代码。步骤二通过设置更改语言点击左上角的Activities或右上方状态栏的系统菜单然后选择Settings设置。在设置菜单中找到Region Language区域和语言。点击Language语言选项。在列表中查找并选择Chinese (Simplified)或中文 (简体)。系统会提示您是否将新选择的语言应用于整个系统请确认。系统可能会提示您注销 (Log Out)或重启 (Restart)以使更改完全生效。请选择注销或重启。步骤三添加中文输入法可选但推荐如果您需要输入中文还需要安装中文输入法如 Fcitx 或 iBus。回到Region Language设置中找到Input Sources输入源。点击号添加新的输入源。搜索并添加您喜欢的输入法例如Intelligent Pinyin (Fcitx)或SunPinyin。当您在Input Sources中添加输入法时如果搜索不到您想要的中文输入法如 Fcitx 或 Pinyin通常是因为输入法框架本身还没有安装在您的系统上。Jetson 的系统Ubuntu默认可能只安装了基本的输入源。您需要手动安装一个主流的中文输入法框架例如Fcitx或iBus。我推荐安装Fcitx因为它在 Linux 社区中更稳定且支持的中文输入法如搜狗、谷歌拼音等更丰富。解决步骤安装 Fcitx 输入法框架请在您的 Jetson 终端中执行以下命令1. 安装 Fcitx 框架和中文拼音输入法Bashsudo apt update sudo apt install fcitx fcitx-pinyin fcitx-table-wubifcitx: 输入法框架本体。fcitx-pinyin: Fcitx 默认的拼音输入法。fcitx-table-wubi: 可选如果您使用五笔输入法。2. 配置系统使用 Fcitx安装完成后您需要告诉系统使用 Fcitx 作为默认的输入法框架打开Settings设置。找到Region Language区域和语言。点击Manage Installed Languages管理已安装的语言。系统会打开一个新窗口询问是否安装缺失的组件点击确认。在新打开的Language Support语言支持窗口中找到底部的Keyboard input method system键盘输入法系统。将下拉菜单从默认的iBus更改为fcitx。3. 重启系统推荐为了确保 Fcitx 服务能够正确启动并接管输入建议重启您的 Jetson。sudo reboot4. 添加输入法再次尝试重启后回到Settings$\rightarrow$Region Language$\rightarrow$Input Sources再次点击添加输入源。现在您应该能够搜索到并添加Pinyin (Fcitx)或SunPinyin等中文输入法了。安装pytorch首先要查看jatpack版本jtop查看jatpack比如我的jetson是5.0.1的版本所以后续的pytorch和torchvisions要去官网根据这个版本的jatpack来对应下载whl文件。原因如下深度学习框架PyTorch/TensorFlow版本限制这是 Jetson 平台最复杂的部分尤其当您需要使用 GPU 加速时。问题核心Jetson 的系统 (JetPack) 中已经预装了特定版本的CUDA、cuDNN 和 TensorRT。您安装的 PyTorch 或 TensorFlow必须与这些预装库的版本完全匹配才能使用 GPU。解决方案不要使用 Conda 或 Pip 直接安装 PyTorch/TensorFlow。确定版本首先使用sudo apt-cache show nvidia-jetpack或jtop命令确定您的JetPack 版本。查找预编译包访问NVIDIA 官方开发者论坛找到与您的JetPack 版本和您所需的Python 版本精确匹配的PyTorch/TensorFlow 预编译.whl文件。在 Conda 环境中安装激活您新建的 Conda 环境后使用pip install path/to/precompiled.whl命令来安装这个预编译好的包。下面是去nvidia的下载中心下载。https://developer.nvidia.cn/embedded/downloads#?searchtorchhttps://developer.nvidia.cn/embedded/downloads#?searchtorch找到对应版本的torch文件下载好之后在自己的conda环境中安装即可有一个问题是这里要注意pytorch文件和你python环境要相互对应。这里的cp38即这个版本的jetpack对应的pytorch只能用python3.8版本来编译下载。我用3.9和3.10版本尝试后都是有问题的。下载好之后pip安装一下pip install torch-1.13.0a0340c4120.nv22.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl安装成功后来安装torchvision。这个torchvision有的博主说也要从这个Nvidia下载中心下载但是我寻找之后发现是没有的。因为Nvidia在jetson没有做gpu版本的torchvision现成的安装包需要自己去github上拉取编译一下。安装教程可以参考这个网址PyTorch for Jetson - Jetson Embedded Systems / Announcements - NVIDIA Developer Forums下载的步骤时这样的sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev git clone --branch version https://github.com/pytorch/vision torchvision # see below for version of torchvision to download cd torchvision export BUILD_VERSION0.x.0 # where 0.x.0 is the torchvision version python3 setup.py install --user cd ../ # attempting to load torchvision from build dir will result in import error pip install pillow7 # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0 with Python 3.6最后下载成功之后可以用ai生成一个检验下载成功的代码测试一下即可。