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PaddleLite Python安装包（whl格式）已编译至Nvidia Jetson开发版。

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简介：
Nvidia Jetson 开发版所编译的 PaddleLite Python 安装包，以 whl 格式提供，其版本号为 2.9。

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  • Nvidia Jetson开发版PaddleLite Python whl安装包编译版本
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    本项目提供适用于NVIDIA Jetson开发板的PaddleLite Python whl文件的定制化编译版本，便于开发者在Jetson平台上快速部署与运行基于PaddlePaddle框架的应用程序。 Nvidia Jetson开发版编译的PaddleLite Python安装包whl版本为2.9。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • NVIDIA Jetson系列ARM版torch.whl包
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    本资源提供NVIDIA Jetson平台专用的PyTorch预编译whl文件，支持多种Jetson硬件版本及Ubuntu系统，助力开发者快速部署深度学习应用。 torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
     
  • Azkaban 3.9安装包（已编译）下载
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    本页面提供Apache Azkaban调度平台3.9版本的预编译安装包免费下载，帮助用户快速部署和使用Azkaban进行工作流任务管理。 Azkaban是一款开源的工作流执行器，主要用于大数据处理工作流程的调度与管理。它由LinkedIn开发，并被广泛应用于Hadoop和Hive等工具的任务调度中。 在Hadoop生态系统里，Azkaban扮演着重要角色。作为分布式计算框架，Hadoop用于大规模数据存储及处理；而基于该平台的数据仓库工具——Hive，则支持用户使用类似SQL的语言进行查询与分析操作。通过结合这两者，Azkaban能够帮助定义、组织并调度一系列数据处理任务，从而构建有序的工作流程。 Azkaban具备以下特点： 1. **工作流管理**：它能创建复杂的依赖关系，并精确控制各任务的执行顺序，在大数据项目中尤其有用。 2. **Web界面**：提供直观的操作平台，用户可通过浏览器上传作业、配置工作流及触发执行。此外，该界面还支持监控作业状态和查看日志信息。 3. **调度能力**：依据时间、事件或前一任务成功完成的条件来安排作业运行。 4. **重试机制**：若某项任务失败，Azkaban可自动尝试重新执行，或者按照预设策略跳过该错误并继续后续操作。 5. **权限管理**：设有用户和项目级别的访问控制功能，限制不同用户的操作范围。 6. **集成性**：不仅适用于Hadoop与Hive，还能与其他大数据工具如Pig、MapReduce及Spark等进行整合。 7. **可扩展性**：支持多服务器部署，并通过负载均衡处理大量并发作业执行。 Azkaban压缩包通常包含以下组件： - **Azkaban Server**：负责接收用户提交的作业任务、调度运行并监控状态信息。 - **Azkaban Web Server**：提供用于交互操作的Web界面，供用户上传作业及配置工作流。 - **Azkaban Executor**：执行实际的数据处理任务。 - **数据库脚本**：建立所需的数据库表结构以存储作业和流程数据。 - **配置文件**：包含各组件的具体设置参数。 - **文档资料**：为用户提供指南与开发资源，帮助理解和使用Azkaban。 安装及配置步骤如下： 1. 确认系统满足运行要求（如Java环境的部署）； 2. 设置数据库并导入脚本段落件以存储作业信息； 3. 根据具体需求修改相关配置参数； 4. 启动各服务组件：包括服务器、Web界面和执行器。 5. 通过网页提交测试作业，验证Azkaban是否正常运行。 总之，Azkaban是一个高效管理大数据处理流程的工具。其预先编译好的安装包简化了部署过程，并与Hadoop及Hive等平台协同工作以提高数据仓库项目的效率。
     
  • NVIDIA Jetson TX2 SPI编程
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    NVIDIA Jetson TX2 SPI编程 简介：本教程详细介绍在NVIDIA Jetson TX2平台上进行SPI（串行外设接口）编程的方法与技巧，涵盖硬件配置、软件开发及常见问题解决。 NVIDIA JETSON TX2 spi接口调试过程中，在J21接口进行spi收发对接，如果能收到数据且与代码内发送的数据一致，则表示接口调试成功。
     
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    lightly-1.2.8版本-whl安装包是一款专为Python设计的数据处理与分析工具包，提供高效便捷的数据预处理和管理功能。此whl格式的安装包便于用户在Windows、Linux等系统上快速部署使用。 资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：lightly-1.2.8-py3-none-any.whl 安装方法请参考官方文档或相关教程。
     
  • PaddleLite 2.8版本的whl文件
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    PaddleLite 2.8版本的whl文件是专为轻量级模型推理设计的Python包，支持多种硬件平台和移动端部署，便于开发者快速集成与应用。 PaddleLite 2.8版本的whl文件可以直接安装到树莓派上，无需源码编译。使用方法可以参考相关文档或博客文章中的指导说明。
     
  • PaddleLite 2.6版本的whl文件
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    PaddleLite 2.6版本的whl文件是专为轻量级模型部署设计的Python封装库，支持快速集成与运行飞桨(PaddlePaddle)训练的模型。 直接下载编译好的whl包并安装即可。
     
  • NVIDIA Jetson平台Torch安装指南及Jetson-Inference使用教程
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    本指南详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上安装PyTorch的方法，并提供了Jetson-Inference库的基础使用教程，帮助开发者快速上手深度学习应用开发。 基于NVIDIA Jetson平台的Torch安装教程及Jetson-Inference使用是我最喜欢的部分之一。最近我一直在寻找适用于不同阶段的各种加速工具，而Jetson平台上的TensorRT则是在推理阶段非常实用的一种解决方案。我会在不久的将来专门写一篇总结文章来介绍各种不同的加速工具。 书中关于如何利用TensorRT的内容有些复杂，并且我在尝试安装时遇到了一些问题和挑战。在这里我想分享一下我最终成功完成安装的方法，希望能对其他人有所帮助。
     
  • Python 3.9.9 安装包（tgz格式）
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    此简介为Python编程语言官方3.9.9版本的安装文件，采用tgz压缩格式，内含该版本的所有源代码及相关文件，便于开发者在Unix或Linux系统中快速部署和使用。 python-3.9.9.tgz安装包