面向 NVIDIA Jetson 嵌入式设备的深度学习推理部署指南，用 TensorRT 加速图像识别等视觉任务，配套教程和预训练模型开箱即用。

在 NVIDIA Jetson 系列开发板上实时查看 CPU、GPU、内存和功耗状态，还能直接调整风扇与功耗模式，省去手动翻 sysfs 的麻烦。

为 Jetson Nano 准备的 Ubuntu 20.04 系统镜像，预装 CUDA、OpenCV、PyTorch、TensorFlow、TensorRT 等深度学习环境，省去在边缘设备上手动配置的麻烦。

把 PyTorch、TorchScript 和 FX 模型编译成 TensorRT 引擎，在 NVIDIA GPU 上做推理加速，省去手写 TensorRT 网络的麻烦。

把 YOLOv8 的检测、分割、姿态模型导出为 ONNX 并用 TensorRT 加速推理，支持 Jetson 和 DeepStream 部署。

在 Jetson 上跑 TensorRT 加速的视觉模型示例集，涵盖 MODNet 抠图、YOLOv3/v4 检测、SSD、MTCNN 人脸和 GoogLeNet，帮你快速部署边缘推理。

基于 NVIDIA cuVSLAM 加速的 ROS 视觉 SLAM 与里程计包，在 Jetson 和 GPU 上实时完成机器人定位与建图。

把任意电脑或边缘设备变成计算机视觉推理服务器，一条命令部署目标检测、分类、实例分割等模型，省去自己搭服务的麻烦。

quadplay✜ 是一个浏览器里的幻想主机，集成了 2D 游戏引擎、模拟器和 IDE，让开发者用 JavaScript 直接编写和运行复古风格游戏。

基于 NVIDIA GPU 加速的 3D 场景重建工具，为 ROS2 机器人提供 Nav2 局部代价地图，让机器人在 Jetson 上实时构建三维环境并用于导航避障。

用纯 Go 直接调用 llama.cpp 做本地推理，支持 CUDA、Metal、ROCm 硬件加速，覆盖 Linux、macOS、Windows 和 WebAssembly，方便在 Go 应用里嵌入大模型。

把 YOLO 系列模型接入 NVIDIA DeepStream SDK 的推理实现，支持 Darknet、PyTorch、Paddle 等多种权重格式，方便在 Jetson 和 GPU 上做实时目标检测部署。

基于深度学习与 NVIDIA GPU 加速的 3D 物体位姿估计 ROS/ROS2 包，可在 Jetson 上通过 TensorRT 推理，为机器人抓取和操作提供实时六自由度位姿。

给四足和人形机器人用的模块化开源大脑，带 Web 界面做遥操作、自主导航、建图和监控，配套可 3D 打印硬件，跑在 ROS2 上。

面向嵌入式设备的开源 AI 模型训练与部署工具，支持在 ESP32、Jetson、树莓派等硬件上完成图像分类、目标检测等任务的训练与推理。

基于 C++ 和 TensorRT 的 RF-DETR 推理引擎，支持目标检测与实例分割，可在 NVIDIA GPU 和 Jetson 上以 FP32/FP16/INT8 量化部署。

面向 ROS2 机器人的 GPU 加速目标检测包，基于 TensorRT 和 Triton 推理深度学习模型，可在 Jetson 上实时运行。

基于 GStreamer 和 TensorRT 的 GPU 加速实时视频与多传感器分析 SDK，可在边缘、本地和云端搭建多路视频 AI 推理流水线。