此外，我们的模型部署系统非常小巧，易于迁移，并具有出色的环境耐受性。这意味着我们的系统可以适应各种工业环境，无论是在车间、生产线还是其他现场场景中，都能够可靠运行。 2.1.

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Linux公共镜像 BaiduLinux OS版本 镜像信息 发布时间 更新内容 BaiduLinux 3.0 UUID: b7fb3b9d-c3f6-4828-a749-827cc4057241 family: bcc#baidulinux#3.0#AMD64 OS version: 3.0 x86_64 (64bit) 2024-09-19 内核版本: 5.10.0-3.0.1.8 MLNX OFED

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以下为具体的系统、硬件环境支持： 操作系统 系统支持 硬件环境要求 Linux C++ CPU: AArch64 ARMv7l Windows 64位 Windows7 及以上 Intel CPU x86_64 环境依赖： .NET Framework 4.5 Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013 Visual C++

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公共镜像不适用 imageType String 镜像类型：自定义镜像becCustom 、BEC公共镜像becCommon systemDisk Integer 系统盘大小 osType String 操作系统类型，linux、windows osVersion String 操作系统版本 osName String 操作系统名称 osBuild String 基准镜像构建时间 osLang String

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实例类型 连接方式 Linux实例 使用用户名密码验证连接Linux实例 putty使用SSH密钥登录Linux实例 xshell使用SSH密钥登录Linux实例 SecrueCRT 使用SSH密钥登录Linux实例 Linux/Mac使用SSH密钥登录Linux实例 使用VNC远程登录云服务器 使用SmartTerm远程登录云服务器 Windows实例 使用远程桌面登录Windows实例 使用VNC

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dir "C:\\cmd_create01" 4 mkdir "C:\\cmd_create02" 重装云服务器完成用户数据注入 重装系统之前需要清空已有UserData，然后才能进行用户数据注入。 Linux实例可使用User-Data脚本。

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configs/detection/yolov3/image.json 基于EdgeBoard1.5.1示例版本模型部署 部署步骤： 1、将模型上传至系统自带的sample的不同示例工程中； EdgeBoard支持图像分类和物体检测两类模型 1）如果是图像分类模型，模型需上传到 /home/root/workspace/PaddleLiteSample/classification/models

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本文将使用 YoloV3_MobileNetV3 模型 Linux操作系统 下适配 通用ARM芯片 的模型SDK EasyEdge-Linux-YoloV3_MobileNetV3_large-arm-SDK.zip 来做详细讲解。

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