jetson tk1是nvidia基於tegra k1開發的一塊低成本開發板，板載一塊tegra k1 32-bit（logan）晶元，開發板上還有乙個hdmi輸出，乙個乙太網口，乙個usb 3.0，乙個micro usb口，sata，mini pcie，sd卡插槽，除錯口有串列埠db9和jtag，以及眾多的io介面引出。可以說是麻雀雖小，五臟俱全。
tegra k1有一顆和桌面gpu同架構的kepler顯示核心，192核架構，峰值浮點運算能力將近是現有最好的單核dsp的數倍到數十倍。開放了移動平台的cuda介面以後，tegra k1作為乙個效能怪獸，將會在更廣闊的市場上有更多更好的應用。
拿到jtk1開發板的時候，應該是預設的l4t（linux for tegra），gstreamer 包和cuda 6.0 sdk都已經安裝好了。如果想自己動手重新玩一遍的話，可以參考以下步驟：
驅動包tegra124_linux_r19.2.0_armhf.tbz2
根檔案系統包tegra_linux_sample-root-filesystem_r19.2.0_armhf.tbz2
sudo tar --numeric-owner -jxpf tegra124_linux_r19.2.0_armhf.tbz2
注意紅色部分，是需要加入的，目前的發行文件裡沒有給出。如果不加入的話，會導致燒寫完成後，系統ubuntu使用者許可權出現問題。完成後，會在當前目錄下生成乙個linux_for_tegra的資料夾。
cd linux_for_tegra/rootfs
sudo tar --numeric-owner -jxpf ../../tegra_linux_sample-root-filesystem_r19.2.0_armhf.tbz2
根檔案系統包解壓縮到驅動包生成的rootfs資料夾中，sudo最好要加上，否則會有warning。
sudo ./flash.sh -s 8gib jetson-tk1 mmcblk0p1
備註：os預設只使用了8gb的空間，如果有需要使用全部emmc空間的親們，可以將上條命令中的8gib改為14580mib 即可
耐心等待燒寫完成，重啟開發板，就可以進入ubuntu桌面環境了，預設的使用者名稱是ubuntu，密碼ubuntu。相應的l4t文件和源**包，可以在這裡找到。
$ sudo dpkg -i cuda-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0
$ sudo usermod -a -g video ubuntu
完成後，將/usr/local/cuda-6.0/bin路徑加入到path中，將/usr/local/cuda-6.0/lib路徑加入到ld_library_path中或者配置pkgconfig。
下面就可以編譯cuda的示例程式了，
$ cuda-install-samples-6.0.sh
如果之前的環境都已經設定成功，那麼進入生成的資料夾，make就可以了。
編碼nvgstplayer -i
1D1A 1 插入排序
演算法導論第乙個演算法就是插入排序，思想簡單，如果是從小到大排序，就是從第二個數開始，和前邊的數比較，直到大於等於前邊那乙個數，然後放在那個位置。而且，先用python寫，就相當於偽 特別好，既有思路，還把python練習一下，然後再用c python def insertsort a for i ...
1 小試牛刀 1
1.echo e 包含轉義序列的字串 2.彩色列印 文字 重置 0，黑 30，紅 31，綠 32，黃 33，藍 34，洋紅 35，青 36，白 37 背景 40，41,42,43,44,45,46,47 example 1 echo e e 1 31m zhangjing e 0m 紅字 2 ech...
演算法（1） 遞迴演算法1
人理解迭代，神理解遞迴。綜上所述，還是不理解地好。遞迴三要素 1 明確遞迴的終止條件 2 給出遞迴終止時的處理辦法 3 提取重複的邏輯，縮小問題的規模 遞迴的兩種解決模式 1 在遞去的過程中解決問題 function recursion 大規模input if end condition endel...