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操作步驟 1、實驗箱（或者電腦）需要聯網 2、拷貝文件 拷貝 Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh 到開發板（電腦上的Ubuntu安裝使用Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh） 3、運行安裝文件 運行安裝 Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh（電腦上的Ubuntu安裝使用Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh） ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh 回車（一直回車到提示輸入“yes”）->yes->回車->yes 4、更新環境變量 source /home/tronlong/.bashrc 5、更新環境 /home/tronlong/miniconda3/condabin/conda shell.bash hook 6、創建虛擬環境 創建python虛擬環境，虛擬環境名字為：rk3568-python conda create -n rk3568-python python==3.11 7、進入虛擬環境 conda activate rk3568-python 8、安裝opencv-python pip install opencv-python - i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 9、更新軟件源和軟件 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt-get dist-upgrade 10、安裝setuptools pip install launchpadlib pip install setuptools==45.2 11、安裝jupyter和jupyterlab pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab 12、獲取生成碼 jupyter notebook --generate-config ipython from jupyter_server.auth import passwd passwd() 輸密碼：tronlong exit() 拷貝生成的碼 13、添加內容 在jupyter_notebook_config.py添加內容 根據實際生成的碼進行修改 c.ServerApp.ip = \'0.0.0.0\' c.ServerApp.password = \'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$jEef4LFNODvFiXh4XFNwhw$yRwwFOFOWtVp1/cN/cwXMJl3zQubclPkhhHBEsswo6k\' c.ServerApp.open_browser = False c.ServerApp.port = 8888 c.ServerApp.allow_remote_access = True 添加后保存退出 14、安裝nodejs npm sync sudo apt install nodejs npm 15、安裝SSH sudo apt install openssh-server 16、檢查安裝 jupyter lab --allow-root 然后打開次連接，第一次進入需要輸入密碼，密碼為第12步驟輸入的密碼 然后就可以看到如下界面，則證明安裝成功。 關閉：關掉網頁，然后終端ctrl+c，輸入y，回車。 17、安裝插件 pip install scikit-build -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install cmake -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install Cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install pycocotools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install cv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install pyserial-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install absl-py pip install pygame pip install baidu-aip pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install rospkg、pip install catkin-tools pip install Adafruit_BBIO pip install Adafruit_SSD1306 pip install Pillow pip install chardet pip install matplotlib pip uninstall setuptools pip install setuptools==45.2 pip install demjson 18、安裝arm_lib庫 將src拷貝到開發板（或者電腦ubuntu）中 cd src/Dofbot/0.py_install 然后安裝arm_lib庫： python setup.py install 安裝完畢后如下顯示：

OpenAI新模型o1號稱編程能力8倍殺GPT-4o，MMLU媲美人類專家，MMLU是什么？評估大模型的標準是什么？相信大家在閱讀大模型相關文檔的時候經常會看到MMLU，BBH，GSM8K，MATH，HumanEval，MBPP，C-Eval，CMMLU等等這些都是什么？大模型訓練完成后，如何客觀地評估其效果呢？當然我們不能依靠主觀判斷，于是研究者們制定了一

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