有人说：一个人从1岁活到80岁很平凡，但如果从80岁倒着活，那么一半以上的人都可能不凡。

生活没有捷径，我们踩过的坑都成为了生活的经验，这些经验越早知道，你要走的弯路就会越少。 

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第一章 初识NANO板卡

• • • 一、 英伟达Jetson Nano 是什么
    • 二、 为什么要用NVIDIA DIGITS
    • 三、 我们可以在Jetson Nano上运行什么样的算法?
    • 四、英伟达 NANO板卡配置参数
    • 五、NANO板卡运行
    • • • 2.1格式化用到SD Card Formatter.exe
        • 2.2烧录镜像用到etcher.exe
    • 六、 NANO系统启动

NVIDIA 最新推出的Jetson Nano Developer
Jetson Nano开发套件是一款功能强大的小型人工智能计算机，插microSD卡即可，可运行多个神经网络，算法计算。

一、 英伟达Jetson Nano 是什么

    Nvidia Jetson Nano开发工具包是一款功能强大的嵌入式应用AI计算设备。

1. 使用Nvidia驱动程序完成桌面Linux环境(Ubuntu 18.04);
2. 库和api，例如:
   -CUDA工具包;
   -cuDNN - CUDA深度神经网络库;
   -TensorRT-用于图像分类、分割和目标检测神经网络的深度学习推理运行时;

• VisionWorks -计算机视觉和图像处理软件开发包;

1. 多媒体API;
2. 开发工具- Nsight Eclipse Edition，调试和分析工具;
3. 文档和示例代码。

    完全兼容其他流行的机器学习库和框架。
    Jetson Nano非常适合作为Edge AI设备，使其成为一种具有无限可能性的设备。

二、 为什么要用NVIDIA DIGITS

    英伟达通过提供DIGITS (Deep Learning GPU Training System™)，它支持多种任务:

1. -管理数据集;
2. -设计和训练高精度的深度神经网络用于图像分类、分割、目标检测等任务;
3. -监测模型的性能;
4. -验证和可视化结果;
5. -为部署选择最佳模型。

三、 我们可以在Jetson Nano上运行什么样的算法?

    英伟达的Jetson Nano可以运行如下算法:

1. -分类;
2. -目标检测;
3. -对象跟踪;
4. -分割;
5. -姿态和运动估计;
6. -特征跟踪;
7. -视频增强(视频稳定)等。

    这些算法中的许多都可以实时处理，还可以用于许多其他业务和工业应用程序。

四、英伟达 NANO板卡配置参数

    开发板上丰富的外围接口，使得开发人员可以轻松连接不同的传感器，以支持各种人工智能应用程序及AI项目的快速搭建。

1. GPU：NVIDIA MaxwellTM架构，配备128个NVIDIA CUDA核心
2. CPU：四核ARM® Cortex®-A57 MP Core处理器
3. 内存：4GB 64位 LPDDR4
4. 存储空间：16GB eMMC 5.1闪存
5. 视频编码：4K @30（H.264/H.265）
6. 视频解码：4K @60（H.264/H.265）
7. 摄像头：12通道（3x4或4x2） MIPI CSI-2 DPHY 1.1（1.5Gbps）
8. 连接：千兆以太网
9. 显示器：HDMI 2.0或DP1.2 |eDP 1.4|DSI（1x2） 2同步
10. UPHY：1x1/2/4 PCIE、1xUSB3.0、3xUSB2.0
11. I/O：1xSDIO/2xSPI/6xI2C/2xI2S/GPIO
12. 尺寸：100 mm x 80 mm x 29 mm

五、NANO板卡运行

nano板卡入门指南： https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#intro
    根据官方提供的SD卡格式化软件和烧录软件，进行格式化和烧录。

2.1格式化用到SD Card Formatter.exe

2.2烧录镜像用到etcher.exe

六、 NANO系统启动

nano插卡，通电启动，完毕。

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   一边赶路，一边寻找出路，希望大家在每个幸福的日子里，都能快乐前行。

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