前几天一直被miniconda的安装整的头痛不已，安装了四个版本依然没能运行起来，很是苦恼。本想着直接安装python完事，但是仔细一想，还是要用conda管理至少两个环境，这样用起来方便，也是可以一个卡跑paddle框架和mediapipe这个基于tensenflow框架的库，感觉会冲突，加上之前在服务器配置边缘计算的时候MQTT处理的库下载不下来的头痛事情，决定再上网查一查到底怎么回事，怎么解决。
先是配置设备联网，因为把设备拿到了办公室这边，得换个WiFi重新联网，还是先找个网线给它接上去，然后连上以后搜索WiFi，再用指令
sudo wifi_connect "SSID" "PASSWD"执行连接，结果这时候突然发现连接断开了，仔细一想，会不会是网卡只能有线无线连接一个，于是乎登上路由器管理界面，果然找到一个Ubuntu的用户，先拔掉网线，在用=尝试连接，果然可以啦。这样配置感觉有点麻烦，感觉可以设置一个配置文件，优先连接两个WiFi，连不上再说网线，下次可以试一试
这么一查还真查到一篇博客，它说aarch64有两个安装conda系列的方法，一个是安装miniconda3，这个已经被证明无法正常使用了。于是决定试一试它提到的第二种方法，也就是第二种archiconda3（https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.2/Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh），而且这个也符合我们的硬件系统。
安装的流程是，首先
wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.2/Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh这里推荐不要直接从GitHub下载，速度慢到离谱，甚至动不动卡死。建议通过一些代理或者镜像，或者也可以先用这些方法下载到本地，然后用mobaxterm传上去就好。
我用的第二种方法，20S就下载完成了，上传以后运行指令
bash Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh一路yes+Enter，最后改一下路径到/home/sunrise/conda3/下，然后等待安装完成。
见证奇迹的时刻到了！先添加路径，不然会command not find这样的问题，这一步类似Windows系统里系统环境变量的添加，输入指令
export PATH="/home/sunrise/conda/bin:$PATH"即可正常使用conda来操作了哦，但是这个指令每开一个新窗口似乎都要重新输入以此，有点麻烦，下次看一看怎么自动执行。
如图，输入“conda list”后，成功显示正常内容啦！
接下来开始配置第一个环境，创建一个名字叫paddle的环境，用来后续安装paddle框架。
这里出现了一个报错，信息是
CondaHTTPError SSLError
去网上查了查，原因是之前设置镜像源的时候，网址有问题（这里我也当时一下子没反应过来，明明之前的conda都删干净了，怎么还有之前配置的东西。后来仔细一想，指令不是给conda的而是给系统的。
当时的指令是
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64
show_channel_urls: true
应该是这里的https涉及到和清华源验证SSL的问题，这里没有验证成功，出现了这样的报错
#### 解决的方法主要有三种
- 在命令行中输入
conda config --set ssl_verify false修改设置
- 在文件~/.condarc末尾添加一行ssl_verify: false（有则修改即可）
经过这一步，可以正常创建环境啦
但是要注意，建议创建完环境以后回到常用用户，不要因为修改配置文件什么的进入root后就在root创建环境，可能会出现root时创建的环境平时无法访问的问题。
如果遇到这种问题，也有对应的解决方法，就是先进入base环境，再退出来，然后通过直接地址访问环境。
1 首先终端输入如下指令进入环境
source activate
2 然后终端输入如下指令退出base
source deactivate3 然后再使用指令
conda activate /home/sunrise/conda3/envs/paddle这样就可以进入环境啦，但是可以看到要输入三个指令，相当麻烦，不如直接退出root建立环境来的方便快捷。
成功配置好conda以后，顿觉神清气爽。
接下来使用conda进行环境的配置，为接下来的工作所使用的python环境进行准备。不过在conda中使用conda install指令下载速度非常慢，不如直接使用pip install进行下载。
首先安装一个pyserial，接下来读取所使用的串口包。
pip install pyserial这个包似乎是比较容易安装的，因为之前换过源，所以很快就跑下来了。注意这个包在import时所使用的名称是serial，和下载时所使用的名称不一样。直接使用这个名称会造成报错。
接下来为MQTT协议的发送端进行一个配置。之前在服务器上部署了emqx作为中间件broker，在旭日派这个边缘端，只需要通过Paho包进行发出即可。这里同样存在着前面所提到的，包名和使用时名称不一致的问题。实际使用时使用如下指令进行下载。
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple paho-mqtt这里也使用了豆瓣的镜像来下载 paho-mqtt。
最后在旭日派上进行了paddle的部署和调试验证。paddle作为国产人工智能模型平台，就是部署极为方便，在派上只需要通过数条指令即可下载最新版的CPU版本，而且下载速度极快，体验极佳
首先判断系统是否符合条件
uname -m && cat /etc/*release确认Python 和 pip 是 64bit，并且处理器架构是 x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构。下面的第一行输出的是”64bit”，第二行输出的是”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"此时，确认环境无误后，就可以直接使用指令进行下载啦，当然也可以一开始就直接下载cpu版本，具体信息设置为Linux，pip。
python3 -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装完成后可以使用 python指令 进入 python 解释器，输入。
import paddle
paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明已成功安装。
在完成后，在边缘端所部署需要的，USB串口读取、MQTT协议输出全部完成初步的环境配置。在这个环境里即可展开下一步的代码测试和USB测试。在配置conda的时候，一定要注意选择正确版本和正确架构的conda；在虚拟环境的建立中，也要格外注意根目录和其他用户之间所属的关系和管理权限，尽量在常用的用户中创建和配置环境，以防在根目录配置完成，在其他用户中无法正常使用的问题，造成使用的不便。
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