我与Jetson的过去一年
在过去的一年里，我投入了大量的时间和精力来学习并使用NVIDIA Jetson。在此期间，我使用了多种 Jetson 平台其中包括：Orin\Agx xavier\TX2\Nano，并掌握了 TensorRT、CUDA、YOLO 等多种深度学习技术。
最初，我对于这些硬件及技术感到十分陌生，但随着时间的推移，我学会了如何使用这些工具来构建功能强大的深度学习模型。我学习了如何使用 YOLO 算法来检测和识别对象，如何使用 CUDA 进行高效的并行计算，以及如何使用 TensorRT 对深度学习模型进行加速。
通过将这些技术与 ROS 等其他系统融合起来，我能够更轻松地构建出更复杂、更有用的应用程序。在不断的实践中，我逐渐掌握了 Jetson 平台上深度学习的核心概念和技术，这使我感到非常自豪。
我与Jetson的现在与未来
近来，我还使用 Jetson 平台探索了一些新的应用场景，如自动驾驶、智能机器人和边缘计算等。在这些项目中，我得以将深度学习技术与物理实体相结合，以实现更加智能化和自主化的功能。
例如，在自动驾驶领域，我使用 Jetson AGX Xavier 平台构建了一个基于深度学习的车辆检测和跟踪系统，该系统能够准确地检测和跟踪道路上的其他车辆。在机器人领域，我使用 Jetson TX2 平台构建了一个自主导航机器人，该机器人可以通过深度学习模型识别和避开障碍物，实现自主导航。
这些项目不仅让我在 Jetson 平台上运用深度学习技术的同时，也让我更深入地了解了现实世界中的物理问题。通过将这些技术与实际应用相结合，我得以构建出更加实用的系统，并将 Jetson 平台的潜力充分发挥出来。
我相信，在未来，Jetson 平台将会越来越广泛地应用于各种领域，而我也将继续不断学习和探索，以在 Jetson 平台上创造出更加令人惊叹的应用。