配置操作系统
先为Orion装上鼠标、键盘以及DP（Display Port）接口显示器就能使用，使用DP to VGA转接头也是可以，目前测试过DP to HDMI、TypeC-TypeC方式是有问题的。
安装开发环境
1. 检查内核版本：
首先检查预安装系统的内核版本，请执行以下指令：
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$ cat /etc/nv_tegra_release
出现类似以下的信息：
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# R34 (release), REVISION: 0.4, GCID: 30414990, BOARD: t186ref, EABI: aarch64, DATE: Tue May 17 04:20:55 UTC 2022
粗体部分显示目前内核版本为R34.0.4，不过JetPack 5.0 DP（Developer Preview）版本的内核为R34.1.x，因此需要执行以下步骤调整源的版本：
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$ sudo bash -c 'echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/common r34.1 main" >> /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list'
$ sudo bash -c 'echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/t234 r34.1 main" >> /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list'
2. 安装Jetpack开发环境：
在Orion开发套件预安装系统里内置Jetpack的安装包
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sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo reboot
在这里必须执行一次重启的动作，否则会出现一些不稳定的现象。重启之后只要执行以下指令即可：
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sudo apt install nvidia-jetpack
如果网络顺畅的话，大约1个小时时间就能全部安装完毕（不包含DeepStream），如果安装过程出现中断的话，就得重复上述指令，直到完成为止，如果持续的失败，那就建议将Orion的APT源更换成国内源。
3. 检查开发环境：这里主要检查以下项目
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vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11/lib
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11/bin
source ~/.bashrc
(1) CUDA
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nvcc -V
如果出现以下信息表示正确！
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nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Nov_11_23:44:05_PST_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.166
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30645359_0
(2) CUDNN
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dpkg -l libcudnn8
如果出现以下信息表示正确！
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Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold
| Status=Not/Inst/Conf-files/Unpacked/halF-conf/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend
|/ Err?=(none)/Reinst-required (Status,Err: uppercase=bad)
||/ Name Version Architecture Description
+++-==============-===================-============-======================
ii libcudnn8 8.3.2.49-1+cuda11.4 arm64 cuDNN runtime libraries
(3) TensorRT
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dpkg -l tensorrt
如果出现以下信息表示正确！
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Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold
| Status=Not/Inst/Conf-files/Unpacked/halF-conf/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend
|/ Err?=(none)/Reinst-required (Status,Err: uppercase=bad)
||/ Name Version Architecture Description
+++-==============-===================-============-=====================
ii tensorrt 8.4.0.11-1+cuda11.4 arm64 Meta package of TensorRT
(4) OpenCV
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$ dpkg -l libopencv
如果出现以下信息表示正确！
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Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold
| Status=Not/Inst/Conf-files/Unpacked/halF-conf/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend
|/ Err?=(none)/Reinst-required (Status,Err: uppercase=bad)
||/ Name Version Architecture Description
+++-==============-===================-============-=======================
ii libopencv 4.5.4-8-g3e4c170df4 arm64 Open Computer Vision Library
4. 安装jtop系统监控工具
这是Jetson系列非常著名的监控工具，请执行以下指令进行安装：
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$ sudo apt install python3-pip
$ sudo -H pip3 install -U pip
$ sudo -H pip install jetson-stats==4.0.0rc1 ### jtop github pages https://github.com/rbonghi/jetson_stats/releases/tag/3.0.0
安装DeepStream
使用DeepStream压缩包进行安装：
https://developer.nvidia.com/deepstream-getting-started ，进入后会看到如下图的DeepStream SDK 6.1版本说明：
下载“Download tar”
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# 安装依赖库
$ sudo apt install -y libssl1.1 libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-tools
gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly
gstreamer1.0-libav libgstrtspserver-1.0-0 libjansson4 libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev libgstrtspserver-1.0-dev
libx11-dev
# 重新安装nvidia-l4t的相关库
$ sudo apt install --reinstall -y nvidia-l4t-gstreamer nvidia-l4t-multimedia
nvidia-l4t-core
现在请到前面下载的deepstream_sdk_v6.1.0_jetson.tbz2的位置，执行以下指令开始安装DeepStream开发工具：
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$ sudo tar -xvf deepstream_sdk_v6.1.0_jetson.tbz2 -C /
$ cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream
$ sudo ./install.sh && sudo ldconfig
接下来执行下面指令，检验DeepStream的安装是否成功：
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$ deepstream-app --version-all
第一次执行会出现一些警告（warning）信息，再执行一次就会正常出现下图信息：
挂载硬盘
https://blog.csdn.net/enlaihe/article/details/120503019?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-120503019-blog-122636393.pc_relevant_multi_platform_whitelistv3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-120503019-blog-122636393.pc_relevant_multi_platform_whitelistv3&utm_relevant_index=1
