Jetson Nano部署yolov8或11【致命三连坑】 1.JetPack4.6自带的Python3.6根本跑不动YOLOv11（最低得python3.8） 2.CUDA10.2根本找不到对应PyTorch版本 3.自己编译环境各种报错，opencv/numpy版本连环冲突 【救命锦囊】 编译了适配JetPack4.6的： Python3.8环境 CUDA10.2专属PyTorch1.11 完整依赖项的whl安装包 （终于不用自己配环境配到哭） 随着人工智能技术的不断发展，边缘计算和智能视觉应用越来越受到重视。NVIDIA Jetson Nano作为一款面向边缘计算的微型计算机，因其出色的性价比和性能，被广泛应用于小规模的人工智能项目中。在这些项目中，实时目标检测算法的部署尤为关键，YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的目标检测算法，其最新版本yolov8和yolov11在性能和速度上都有显著提升，但部署这些高版本YOLO到Jetson Nano上面临着诸多挑战。 Jetson Nano出厂预装的JetPack4.6版本自带Python3.6，而YOLOv11至少需要Python3.8版本才能顺利运行。这意味着用户需要升级系统自带的Python环境，以确保兼容性和性能。CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大增加部署的复杂度和失败的风险。 为了解决这些难题，开发者精心编译了一套适配JetPack4.6的软件包。这个软件包包括了Python3.8环境，专门为CUDA10.2适配的PyTorch1.11版本，以及所有必需依赖项的预编译whl安装包。通过这种方式，开发者确保了环境的一致性和稳定性，大大降低了用户在部署YOLOv8或YOLOv11时的技术门槛。 有了这套预编译的whl包，开发者和用户可以更加快速和便捷地在Jetson Nano上部署YOLO，享受GPU加速带来的实时目标检测的便利。这对于希望在边缘设备上部署高性能AI应用的开发者而言，无疑是一个巨大的福音。 这个资源包对于希望在NVIDIA Jetson Nano上部署最新版YOLO的开发者来说，提供了一个简化的解决方案。它不仅解决了版本不兼容的头疼问题，还极大地提升了部署效率和成功率，使得在边缘计算设备上实现高效的实时目标检测成为可能。

Cisco 1800系列Mobility-Express部署手册中文版的内容涉及的是思科公司针对中小企业推出的一种名为Mobility Express的无线网络解决方案。这种解决方案能够帮助企业快速部署无线网络。以下是对Mobility Express无线网络解决方案的详细解释，以及如何部署和使用它的相关知识点。 关于Mobility Express无线网络解决方案，它是为了满足中小企业的快速部署需求而设计的。这种无线网络解决方案具有易操作、易管理、成本低等特点，能够帮助企业以最快的速度建立起自己的无线网络环境，从而提升工作效率和改善员工的工作环境。 Mobility Express是思科的无线网络产品线中的一个新品，与以往的无线网络产品相比，Mobility Express在部署的便捷性、运行的稳定性以及对移动终端的良好支持等方面都有了显著的提升。 在部署方面，Mobility Express采用了一种全新的配置方式，可以实现即插即用。对于技术力量较弱的中小企业来说，这一点是非常重要的。即使是非专业技术人员，也可以在较短的时间内完成设备的配置和网络的部署。 在运行稳定性方面，Mobility Express采用了先进的无线网络技术和算法，保证了网络的高速和稳定运行。它可以支持大量的无线设备同时在线，而且网络带宽可以随着在线设备数量的增加而自动调整，确保每个设备都能获得较好的网络体验。 对于移动终端的良好支持，是Mobility Express的另一大亮点。目前市场上的大多数移动设备如智能手机、平板电脑等，都可以无缝连接到Mobility Express构建的无线网络。无论是在会议室、公共区域还是在员工的办公桌前，都可以享受到流畅的无线网络体验。 在实际部署过程中，首先需要准备网络设备，包括无线接入点(AP)和无线控制器等硬件设备，同时还需要安装相关的软件系统。在硬件设备方面，Mobility Express无线解决方案通常使用的是Cisco 1800系列的无线接入点(AP)，这种设备性能稳定，可以提供广泛的无线覆盖范围。 接下来是无线网络的配置。Mobility Express无线网络解决方案支持通过Web界面或者使用命令行进行配置。其中，Web界面的配置方式更加直观和简便，适合没有网络技术背景的用户使用。通过Web界面，用户可以轻松地完成无线网络的设置，比如设置无线网络的SSID、密码、加密方式等。此外，还可以对网络进行一些高级设置，如限速、访问控制列表等。 在网络的管理方面，Mobility Express提供了一套完善的网络管理方案，可以帮助企业管理人员监控整个网络的运行状况，对网络进行优化，甚至可以进行故障排查。通过网络管理工具，管理人员可以实时查看网络的运行状态，包括无线接入点的工作情况、客户端的连接状态等，从而确保网络的稳定性。 在安全性能方面，Mobility Express也做了精心的设计。它提供了多种安全措施，包括无线接入点的物理安全、无线信号的加密传输、用户的访问控制等。通过这些安全措施，可以有效地防止非授权的用户接入无线网络，确保企业的信息安全。 在实际使用过程中，用户可能会遇到各种问题，比如网络连接不稳定、网络速度慢等问题。对于这些常见问题，Mobility Express无线网络解决方案也提供了相应的解决方案和故障排查方法，帮助用户快速解决问题。 Mobility Express无线网络解决方案是思科公司针对中小企业推出的一款全面、易用、安全、稳定的无线网络产品。它不仅可以帮助企业快速建立起自己的无线网络，而且还可以通过简便的管理和维护，确保网络的稳定运行和安全。对于需要快速部署无线网络的中小企业来说，Mobility Express无疑是他们理想的选择。

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大语言模型的应用越来越广泛。DeepSeek - R1 作为一款强大的语言模型，能够为用户提供丰富的知识和智能交互体验。Ollama 是一个方便在本地运行大型语言模型的工具，它允许用户在本地设备上部署和使用模型，无需依赖云端服务，这不仅增强了数据隐私性，还能避免网络延迟带来的影响。本指南将详细介绍在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的具体步骤。 我们需要了解硬件要求。建议使用性能较强的多核处理器，如英特尔酷睿 i7 或更高版本，或者 AMD Ryzen 7 及以上系列。多核 CPU 能够提供足够的计算能力来处理模型的推理任务，提高响应速度。如果有 NVIDIA GPU 会更好，特别是具有 CUDA 支持的显卡，如 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更高端的型号。GPU 可以显著加速模型的推理过程，提升性能。至少需要 16GB 以上的内存，最好是 32GB 或更多。因为 DeepSeek - R1 模型在运行时会占用大量内存，足够的内存可以确保模型的稳定运行。准备至少 20GB 以上的可用磁盘空间，用于存储模型文件和相关数据。建议使用固态硬盘（SSD），其读写速度远高于机械硬盘，能够加快模型的加载和运行速度。 软件要求包括确保你的 Windows 11 系统已经更新到最新版本，以保证系统的稳定性和兼容性。从 Ollama 官方网站下载适用于 Windows 的安装包。下载完成后，双击安装包，按照安装向导的提示完成安装。安装过程中可以选择默认的安装路径，也可以根据自己的需求进行自定义设置。 接下来，我们需要启动 Ollama 服务。安装完成后，打开命令提示符（CMD）或 PowerShell。在命令行中输入以下命令启动 Ollama 服务：ollama serve。启动成功后，你会看到一些提示信息，表明 Ollama 服务已经开始运行。此时，Ollama 会在本地监听端口11434，等待用户的请求。 然后，我们需要从 Ollama 的模型库中拉取 DeepSeek - R1 模型。在启动 Ollama 服务的命令行窗口中，输入以下命令：ollama pull deepseek - r1。这个过程可能需要一些时间，具体取决于你的网络速度。拉取过程中，Ollama 会从模型库中下载 DeepSeek -R1 模型的文件，并将其存储在本地的模型目录中。在下载过程中，你可以看到下载进度的提示信息。 为了确保模型已经成功下载到本地，可以使用以下命令查看本地已有的模型列表：ollama list。在输出结果中，如果能够看到 “deepseek - r1” 模型，说明模型已经成功拉取到本地。 当模型成功拉取后，就可以使用以下命令来运行 DeepSeek - R1 模型，并向其发送提示信息进行交互：ollama run deepseek - r1 "你想要询问的内容"。模型会根据你输入的提示信息进行分析和处理，并返回相应的回答。等待片刻后，你将在命令行中看到DeepSeek - R1 模型给出的回答。 此外，还可以通过 REST API 与 DeepSeek - R1 模型进行交互。以下是一个使用 Python 的示例代码：import requests data = { "model": "deepseek - r1", "prompt": "介绍一下北京的旅游景点" } response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json=data) print(response.json()["response"])。将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 test.py），然后在命令行中运行 python test.py，就可以通过REST API 向 DeepSeek - R1 模型发送请求并获取响应。 Ollama 还允许用户通过 Modelfile 自定义模型的参数。具体操作可以参考相关的文档和教程。 以上就是在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的详细步骤。希望这份指南能帮助你顺利完成部署，并体验到 DeepSeek - R1 模型带来的智能交互乐趣。

### Hadoop集群部署及测试实验知识点详述 #### 一、实验目的与要求 本实验旨在让学生通过实际操作，深入了解并掌握Hadoop集群的基本安装、配置及简单的测试过程。具体目标包括： 1. **理解虚拟机环境搭建**： - 掌握在虚拟机上安装CentOS操作系统的方法。 - 学会使用常见的Linux发行版，如Ubuntu、CentOS、Red Hat和SUSE Linux等。 2. **熟悉Linux基础操作**： - 掌握基本的Linux命令行操作。 - 理解Linux系统的文件结构。 3. **JDK安装与配置**： - 在Linux系统上安装JDK并正确配置环境变量。 - 了解如何验证JDK安装是否成功。 4. **SSH远程免密登录设置**： - 掌握SSH服务的安装与配置。 - 实现主机之间的免密登录。 5. **Hadoop集群安装与配置**： - 下载并安装Hadoop软件。 - 配置Hadoop的核心文件（`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`）。 - 启动并测试Hadoop集群。 #### 二、实验条件 - **硬件配置**： - CPU: I3 - 内存: 8GB - 硬盘: 256GB - **操作系统**： - Windows 7/8/10 - **软件工具**： - VMware Workstation（用于虚拟机环境搭建） - CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso（操作系统镜像文件） - SecureCRT（用于SSH连接） - **系统架构图**： - Hadoop01（Master） - Hadoop02（Slave） - Hadoop03（Slave） - 虚拟交换机采用NAT模式，确保与外网连通。 #### 三、实验步骤详解 1. **下载所需文件**： - 下载CentOS安装镜像和SecureCRT等软件。 2. **创建虚拟机目录**： - 使用英文命名虚拟机文件夹，便于后续管理和识别。 3. **创建并配置虚拟机**： - 打开VMware Workstation，创建新虚拟机。 - 引导ISO文件安装CentOS系统。 - 根据个人电脑配置合理分配虚拟机资源。 4. **安装操作系统**： - 启动虚拟机，选择GNOME桌面安装（可选）。 - 设置账号密码和创建用户。 5. **启动虚拟机**： - 迷你版或桌面版均可根据需求进行选择。 6. **Hadoop运行环境搭建**： - 测试虚拟机联网情况。 - 安装必要的工具包，如epel-release和net-tools。 - 关闭防火墙。 7. **JDK安装与配置**： - 下载JDK安装包。 - 使用SecureCRT的SFTP功能上传文件至虚拟机。 - 在 `/export/servers/` 目录下解压并安装JDK。 - 编辑 `/etc/profile` 文件，配置JDK环境变量。 - 通过 `source /etc/profile` 命令使配置生效。 - 验证JDK安装是否成功。 8. **Hadoop安装**： - 下载Hadoop2.7安装包。 - 解压到 `/export/servers/` 目录下。 - 编辑 `/etc/profile` 文件，配置Hadoop环境变量。 - 通过 `source /etc/profile` 命令使配置生效。 - 使用 `hadoop version` 命令验证Hadoop安装是否成功。 9. **配置Hadoop核心文件**： - 修改 `hadoop-env.sh` 文件，指定JDK路径。 - 配置 `core-site.xml` 文件，设置HDFS的默认FS。 - 配置 `hdfs-site.xml` 文件，定义数据块副本数量。 - 配置 `mapred-site.xml` 和 `yarn-site.xml` 文件，设定MapReduce和YARN的相关参数。 - 更新 `slaves` 文件，添加所有集群节点的主机名。 通过上述步骤，可以完成Hadoop集群的搭建与初步测试，为进一步的学习和开发打下坚实的基础。此外，这些步骤也涵盖了Hadoop集群部署的关键知识点，对于初学者来说是非常有价值的实践指南。

Apache Flume 是一个分布式、可靠且可用的服务，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，主要用于大数据的实时流处理。Flume 的设计目标是具有高容错性，即使在部分节点故障时，也能确保数据的完整性。 标题 "apache-flume-1.11 官网 安装部署包" 暗示了我们将讨论 Apache Flume 的 1.11.0 版本，这是一个官方发布的稳定版本，包含了安装和部署所需的所有文件。这个版本可能包含了一些新特性、改进和错误修复。 Flume 的核心组件包括源（Sources）、通道（Channels）和Sink（Sinks）。源负责从不同数据源（如Web服务器日志、syslog、Twitter流等）接收数据，通道则作为临时存储，确保数据在处理过程中不会丢失，而Sink则将数据传输到目的地，如HDFS、HBase、Kafka或其他数据存储系统。 在安装 Apache Flume 1.11.0 之前，确保你的系统已经安装了Java运行环境（JRE）和Java开发工具包（JDK），因为Flume是基于Java的。接下来，你可以按照以下步骤进行安装： 1. 下载：从Apache官方网站下载 `apache-flume-1.11.0-bin` 压缩包，并将其解压到合适的目录。 2. 配置：修改 `conf/flume.conf` 文件，这是Flume的全局配置文件。在这个文件中，定义你的数据流配置，包括Source、Channel和Sink。 3. 启动：通过执行 `bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume.conf --name -Dflume.root.logger=INFO,console` 来启动Flume代理。这里的 `` 是你为Flume代理指定的名称。 4. 监控与管理：Flume 提供了一个Web界面，可以用来监控和管理Flume实例。启动Web界面的方法是在Flume命令中添加 `--webui` 参数。 在部署Flume时，需要考虑以下几点： - 高可用性：通过设置多个Flume代理和复制数据流，可以在节点故障时保持服务的连续性。 - 数据容错：利用有状态的Channel（如Memory Channel或File Channel），可以在节点崩溃时恢复未处理的数据。 - 扩展性：可以通过添加更多代理和配置复杂的流拓扑来扩展Flume的处理能力。 - 安全性：根据需求，配置SSL/TLS以确保数据在传输过程中的安全性，同时可以启用Kerberos认证以增强集群的安全。 Flume 还支持与其他大数据组件的集成，例如与Hadoop的HDFS集成，实现高效的数据写入；与Kafka集成，作为数据流处理链的一部分；或者与ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈配合，提供实时的日志分析和可视化。 Apache Flume 是一个强大的工具，适用于构建高可用、可扩展的日志数据收集系统。通过对 `apache-flume-1.11.0-bin` 包的正确安装和配置，你可以轻松地管理和处理大规模的日志数据，为你的数据分析和业务决策提供有力支持。

内容概要：本文详细记录了一个完整的基于Hadoop平台的WordCount任务实现过程，从环境准备到最终成果展示，涵盖了关键步骤的具体操作流程。首先介绍了创建所需文件夹结构并上传原始文本文件至HDFS；其次详述了构建Maven项目来组织相关源代码，以及定义Map（映射）、Combine（组合）、Reduce（归约）三个重要的处理环节所对应的程序逻辑；然后阐述了项目打包、分发过程及远程节点上部署运行该作业的整体思路；最后，通过访问Web界面确认最终生成的统计报告保存路径及其部分内容，验证任务成功完成。 适用人群：适用于初学者及有一定经验的数据工程师或研究人员，特别是那些希望快速掌握MapReduce模型实际应用技巧的人士。 使用场景及目标：此教程可以帮助用户深入了解Apache Hadoop生态系统内的MapReduce计算范式的运作机制。它演示了如何借助命令行工具高效管理和查询大规模非结构化或半结构化的数据集，从而支持后续更加复杂的分析任务的需求探索。此外，对于正在寻找入门级实战演练的学习者而言，这也是非常有价值的练习资料，既包括理论概念的学习也提供了充分的机会来进行动手实验。 其他说明：为了确保最佳实践效果，请注意跟随文中指引逐步尝试每一个新概念的应用，尤其是在编码部分，尽量不要跳过任何一步骤，并积极查阅官方文档或其他权威参考资料作为补充材料，遇到困难时也不必气馁，多做几次重复试验往往能带来意外收获。同时考虑到性能优化的可能性，可以在适当时候调整配置参数，比如增大堆栈容量或者更改块副本数目等。

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Deepseek本地大模型在容器化的环境下进行了部署，并基于.Net4.7.1（WinForm），该版本为离线运行模式。本项目的特色在于实现了无需联网即可运行完整的大模型功能的离线解决方案，适合需要独立运行环境的应用场景。通过容器化技术，确保了应用的高度可扩展性和稳定性；同时，采用C#和Windows Forms框架构建界面、操作简便的用户交互界面。作为完全离线的工具，能够在任何网络环境下正常运行，满足需要独立部署大模型服务的场景需求。

内容概要：本文档详细介绍如何在C++和OpenCV环境下搭建基于YOLOv11的旋转框目标检测系统，涵盖环境配置指导、数据准备工作、代码实施细节以及系统特性和未来发展等方面的内容，提供了一个完整的项目解决方案。 适合人群：适用于具有基本OpenCV操作背景的研发工作者或者对目标检测技术有兴趣的学习者。 使用场景及目标：该检测系统可以应用于无人机监测、自动驾驶辅助等领域，在各种应用场景中提供精确的目标物体检测结果，尤其适用于存在高角度变化的环境中。 其他说明：该目标检测项目的源代码公开分享，用户可根据需求自由调参并扩展系统的功能性。此外，本文档也为进一步的功能优化提供了明确的方向建议。

"Java项目实战-百货中心供应链管理系统（附源码，部署说明）.zip" 涵盖了几个关键的IT知识点，主要集中在Java编程语言、软件开发实战以及供应链管理系统的实现上。这个项目提供了从设计到实现的完整流程，对于学习和理解企业级应用开发具有很高的参考价值。 Java作为全球最广泛使用的编程语言之一，其核心知识点包括面向对象编程（OOP）、异常处理、集合框架、多线程、IO流、网络编程等。在百货中心供应链管理系统中，Java可能被用来实现业务逻辑层、数据访问层以及用户界面层。开发者可能会使用Spring Boot或Spring Framework来构建后端服务，这涉及到依赖注入、AOP（面向切面编程）以及RESTful API的创建。 供应链管理系统是企业管理中至关重要的一环，它涵盖了采购、生产、库存、销售等多个环节。在系统中，可能运用到的数据结构与算法包括数据库设计、库存优化策略、订单处理算法等。数据库文件"03数据库.rar"可能包含了SQL脚本，用于创建和初始化系统所需的数据库表，涉及关系型数据库管理，如MySQL或Oracle，以及数据库查询优化和事务处理。 再次，"06源代码.rar"包含的源码能够展示实际项目中的编码规范、模块划分和项目结构。这通常包括MVC（模型-视图-控制器）架构、DAO（数据访问对象）模式、Service层的设计以及前端界面的实现，可能使用了HTML、CSS、JavaScript以及一些前端框架如React或Vue.js。 "部署说明.txt"文件提供了如何在实际环境中运行和测试系统的指南。这可能涵盖服务器配置、环境变量设置、数据库连接配置、应用部署（如使用Tomcat或Jetty服务器）以及启动和监控服务的方法。这涉及到运维知识，如Docker容器化部署、持续集成/持续部署（CI/CD）工具的使用，以及性能监控和日志管理。 通过这个项目，开发者不仅可以深入理解Java技术栈的应用，还能学习到如何设计和实现一个完整的供应链管理系统，这对于提升实际项目开发能力和解决复杂业务问题的能力非常有帮助。同时，源码分析和部署实践也能增强开发者对软件工程全生命周期的理解，有助于成长为一名专业的IT从业者。