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ubuntu使用ssh -Y远程连接jetson nano运行图形化程序卡顿
暗影岛之米
2020-12-08 10:28:32
[size=16px]用一个ubuntu系统的笔记本电脑去远程连接jetson nano,然后运行图形化的程序,
ssh-Y ssh-X都尝试过了,运行图形化程序的时候,打开一些窗口都会很卡顿;
用的也是jetson nano官方推荐的无线网卡,硬件应该是没问题的,wifi信号也是满的;
有什么可以优化或者是根治这个图传卡顿的问题呢,感激不尽!
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ubuntu使用ssh -Y远程连接jetson nano运行图形化程序卡顿
[size=16px]用一个ubuntu系统的笔记本电脑去远程连接jetson nano,然后运行图形化的程序, ssh-Y ssh-X都尝试过了,运行图形化程序的时候,打开一些窗口都会很卡顿; 用的也是jetson nano官方推荐的无线网卡,硬件应该是没问题的,wifi信号也是满的; 有什么可以优化或者是根治这个图传卡顿的问题呢,感激不尽!
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暗影岛之米
2020-12-22
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ssh图形化界面无论硬件多好都会卡顿,换成vnc就可以完美解决问题了!vnc内网外网都可以!
Jet
son
Nan
o安装配置
文章目录安装部署系统配置开发环境检查配置检查python检查TensorRT检查CUDA检查CuDNN检查OpenCV安装配置拼音输入法删除LibreOffice开发环境搭建pip安装和配置TensorFlow安装和配置设置交换区Python虚拟环境安装及配置jtop安装OpenCV编译安装其他 安装部署 首先根据NVIDIA官网的指南就很容易知道如何安装
Jet
son
Nan
o了。大致也就如下几步:
使用
“SD Memory Card Formatter”格式化SD卡;
使用
“Etcher”将官方镜像刷进
Jet
son
_
nan
o环境配置
准备工作:写入系统镜像 准备microSD卡(32G以上), 官网下载系统镜像(
Ubuntu
18.04LTS); https://developer.nvidia.com/embedded/dlc/
jet
son
-
nan
o-dev-kit-sd-card-image (2)下载镜像制作工具Etcher; (3)傻瓜式操作,选择插入的microSD卡,然后点击“Flash!”,直到制作完成。...
小智音箱部署
Jet
son
Nan
o物体检测模型
本文探讨了小智音箱与
Jet
son
Nan
o融合的视觉感知系统,涵盖模型选型、边缘部署优化及多模态集成,重点分析YOLOv5s在INT8量化下实现高效实时检测,并提出动态推理、隐私保护与鲁棒性增强策略。
jeston
nan
o + YOLOv8
从表中我们可以看出,旧版的4Gb A02
Jet
son
Nan
o和新版的B01
Jet
son
Nan
o的差别只是少了一个CSI摄像头接口,而新的
Jet
son
Nan
o 2GB的明显区别是少了2Gb的内存和接口上的差异。
Jet
son
Nan
o 2GB 没有了Display Port,只留下 HDMI 端口连接外部显示器。USB连接器也发生了变化。只有一个 USB 3.0 和一个 USB 2.0。
PyTorch-CUDA-v2.9镜像能否用于边缘设备?
Jet
son
Nan
o兼容性测试
标准PyTorch-CUDA镜像无法直接在
Jet
son
Nan
o上
运行
,因其基于x86架构,而
Nan
o采用ARM64。实际可行方案包括
使用
NVIDIA官方L4T镜像、本地安装PyTorch或结合VS Code远程开发。部署时需注意模型轻量化、内存复用与GPU资源监控,才能实现高效边缘推理。
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