Jetson-Nano-Ubuntu-20-image

Jetson Nano Ubuntu 20.04深度学习环境配置指南

Jetson Nano Ubuntu 20.04 OpenCV TensorFlow PyTorch Github 开源项目

介绍如何在Jetson Nano上安装和配置Ubuntu 20.04操作系统，预装OpenCV、TensorFlow和Pytorch等核心深度学习工具。包括更新日志、安装步骤和下载链接，适合在Jetson Nano上运行AI模型的开发者。

文档

tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程

COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测

本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像

CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习

docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。

TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台

CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包

GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理

NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。

jetson_stats - NVIDIA Jetson系列设备监控与管理工具

DockerGithubNVIDIA Jetsonjetson-stats开源项目监控工具系统性能

jetson-stats是一款为NVIDIA Jetson系列设备开发的监控和管理工具。它可以解析硬件架构信息，实时监控CPU、GPU、内存和风扇等关键指标，并支持NVP模型和jetson_clocks控制。这个工具不仅可以集成到Python脚本中，还支持Docker容器化部署，使用时无需超级用户权限。jetson-stats与所有NVIDIA Jetpack版本兼容，通过jtop界面提供了直观的设备监控和管理功能。

ubuntu-2004 - Ubuntu Server 20.04 Shell脚本与DevOps实战教程

DevOpsGithubLinuxShell ScriptUbuntu Server开源项目

本课程深入讲解Ubuntu Server 20.04.x LTS,从基础安装到高级配置全面覆盖。通过实践Shell脚本和DevOps方法,学习者可掌握高效部署和管理Ubuntu服务器的技能。课程涵盖网络服务配置、自动化脚本编写、版本控制等内容,适合希望提升Linux服务器管理能力的IT从业者。课程资料免费开放,旨在普及Ubuntu Server专业知识。

TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南

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本项目提供全面易懂的TensorFlow教程，每个教程均附源代码和详细文档，帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域，并提供虚拟环境安装指南，避免包冲突并支持环境定制。

cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记

CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉

这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

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