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cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.002.zip

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简介：
这是一款专为NVIDIA Jetson平台设计的CUDA 9.0软件包，适用于arm64架构，包含必要的依赖库和配置文件，便于开发者在Jetson设备上进行GPU加速计算开发。 这是从TX2 JetPack 3.3下载的cuda9安装包，它可以安装在任意Jetson平台上。在我的博客中有提到如何在一个Nano上安装cuda9的例子，因为Nano默认系统自带的是cuda10。这个文件被分卷压缩成三个部分上传：cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.001、cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.002和cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.003，需要一起下载并解压。

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  • cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.002.zip
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    这是一款专为NVIDIA Jetson平台设计的CUDA 9.0软件包，适用于arm64架构，包含必要的依赖库和配置文件，便于开发者在Jetson设备上进行GPU加速计算开发。 这是从TX2 JetPack 3.3下载的cuda9安装包，它可以安装在任意Jetson平台上。在我的博客中有提到如何在一个Nano上安装cuda9的例子，因为Nano默认系统自带的是cuda10。这个文件被分卷压缩成三个部分上传：cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.001、cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.002和cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.003，需要一起下载并解压。
     
  • cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.001.zip
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    此文件为NVIDIA Jetson平台专用的CUDA 9.0软件库安装包，适用于arm64架构，用于加速深度学习与高性能计算任务。 这段文字描述了一个从TX2 Jetpack 3.3下载的cuda9安装包，并指出此安装包适用于任何Jetson平台。在博客里有一个关于Nano设备上安装cuda9的例子，因为Nano默认系统自带的是cuda10版本。该文件被分成了三个部分压缩上传：cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.001、cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.002和cuda9.0-repo-l4t-arm64-jetson.zip.003，需要一起下载并解压。
     
  • IDA Pro 7.6 SP1 (x86, x64, ARM, ARM64, MIPS).7z.002 更新版
    优质
    这是IDA Pro 7.6服务包1的更新版本，支持x86、x64、ARM、ARM64和MIPS等多种架构，包含增强功能与修复。 IDA Pro 7.6 SP1 提供了对 x86, x64, ARM, ARM64 和 MIPS 架构的支持。文件名为 IDA_Pro_7.6_SP1_(x86,_x64,_ARM,_ARM64,_MIPS).7z.002。
     
  • PyTorch与CUDA9.0
    优质
    本教程全面介绍如何在安装了CUDA9.0的环境下配置和使用PyTorch进行深度学习项目开发，涵盖环境搭建、模型构建及训练优化等核心内容。 torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl官网经常无法访问，请再次备份一份，有需要的请自行下载。
     
  • CUDA9.0与cudnn7安装包合集.zip
    优质
    本压缩文件包含NVIDIA CUDA Toolkit 9.0及cuDNN v7库的完整安装包，适用于进行深度学习和高性能计算的研究人员与开发者。 CUDA9.0在线安装包与cudnn7配套压缩包以及测试代码文件可供使用；如需自行下载，请访问官方渠道获取。
     
  • Zabbix_Aliyun_5.0.repo
    优质
    Zabbix_Aliyun_5.0.repo 是一个配置文件，用于阿里云上Zabbix监控系统的软件源设置，便于用户安装和升级至5.0版本。 Zabbix 安装简便且配置简单，学习成本低。它支持多语言（包括中文），是免费开源的软件，并具备自动发现服务器与网络设备的功能以及分布式监控能力。此外，Zabbix 还拥有良好的 WEB 界面交互和通知功能。 在主要监控方面，Zabbix 可以监测 CPU 负载、内存使用情况、磁盘使用状况、网络状态、端口监视及日志监视等。
     
  • CUDA9.0用的cuDNN7
    优质
    简介：cuDNN是NVIDIA为深度学习加速开发的一款软件库，专为配合CUDA 9.0使用而优化至版本7，助力开发者在GPU上高效运行神经网络。 cudnn7.0版本对应cuda9.0。文件包括bin、include和lib三个文件夹，其中bin文件夹下包含cudnn64_7.dll。此版本适用于64位Windows 10系统。
     
  • MDKCM525.zip.002 更新版
    优质
    MDKCM525.zip.002 更新版 是针对嵌入式开发环境 MDK (Microcontroller Development Kit) 的一个更新包，适用于ARM处理器，提供对C525版本的改进和错误修正。 MDK 5.0支持4.0的补丁为MDKCM525.exe。使用MDK5打开MDK4项目工程时会弹出提示窗口：“这是一项基于Cortex-M设备的MDK版本4项目，需要相应的硬件支持。”由于官方下载速度较慢，可以考虑寻找其他途径获取此补丁文件。
     
  • Ubuntu-18.04.5-Desktop-Amd64-Zip.002
    优质
    此文件为Ubuntu 18.04.5桌面版64位系统安装包的一部分，适用于amd64架构电脑，提供便捷的操作系统部署与更新功能。 ubuntu-18.04.5-desktop-amd64,共2部分，此为第2部分。
     
  • valgrind-arm64.zip
    优质
    Valgrind-arm64.zip 是一个包含针对ARM64架构编译的Valgrind工具集的压缩文件，用于检测和诊断C、C++程序中的内存泄漏、越界访问等问题。 预编译好的valgrind-arm64.zip适用于Android aarch64环境。可以参考相关文档跳过编译步骤，直接进行安装使用。 Valgrind内存检测工具的使用方法如下： 1. 将文件推送到设备：`adb push .\valgrind-arm\Inst\data\local\Inst /data/local` 2. 进入shell模式并导航到相应目录： - `adb shell` - `cd /data/local/Inst/data/local/Inst` 3. 设置权限： - `chmod -R 777 bin/data/local/Inst` - `chmod -R 777 lib` 4. 运行Valgrind工具，检测内存泄漏（针对testmain）： ```bash LD_LIBRARY_PATH=./ VALGRIND_LIB=/data/local/Inst/lib/valgrind /data/local/Inst/bin/valgrind --tool=memcheck --leak-check=yes --log-file=memcheck.vlg ./testmain ``` 5. 对于使用.so文件的情况，运行如下命令： ```bash LD_LIBRARY_PATH=./ VALGRIND_LIB=/data/local/Inst64/lib/valgrind /data/local/Inst64/bin/valgrind --tool=memcheck --leak-check=yes --log-file=memcheck.vlg ./testWithSo ``` 以上步骤提供了如何在Android设备上使用Valgrind进行内存泄漏检测的基本指南。