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一、綜合性價紹
1. 電商平臺應(ying)用Jetson Nano開發設計套件
2. 作為當今AI的(de)強大職能。完整篇(pian)的(de)平(ping)臺可編程控(kong)制器序性。Jetson Nano選用(yong)四核64位ARM CPU和(he)128核結合NVIDIA GPU，可作為472 GFLOPS的(de)計算(suan)公式耐熱性。它(ta)還(huan)主(zhu)要包括(kuo)4GB LPDDR4內存(cun)器，選用(yong)高，低功能消耗封裝(zhuang)，包括(kuo)5W / 10W馬(ma)力(li)機制和(he)5V DC搜索。
3. 壓根兼容(rong)這個(ge)體系(xi)結(jie)構(gou)和(he)NVIDIA更優的(de)AI本職(zhi)工作(zuo)平(ping)臺，應該(gai)比所報更輕易地將(jiang)依(yi)托于(yu)AI的(de)推(tui)論本職(zhi)工作(zuo)裝載堡壘機(ji)被部署到Jetson。Jetson Nano為多(duo)種縝密的(de)縱深神經末(mo)梢網洛(luo)(luo)（DNN）模(mo)式化(hua)(hua)帶來時時確定機(ji)感(gan)(gan)覺和(he)推(tui)論。這個(ge)基本功能支(zhi)技多(duo)感(gan)(gan)應器(qi)器(qi)自動(dong)系(xi)統軟件人(ren)，具自動(dong)化(hua)(hua)邊側具體分析的(de)物互聯網網設配和(he)先進典型的(de)AI系(xi)統軟件。以及遷移自學也應該(gai)采用ML體系(xi)結(jie)構(gou)在Jetson Nano上本地人(ren)重(zhong)的(de)訓練(lian)網洛(luo)(luo)。
4. Jetson Nano激發(fa)套件的(de)土地(di)征用(yong)建筑面積僅為80x100mm，含有幾(ji)個(ge)高速的(de)USB 3.0串口(kou)，MIPI CSI-2攝錄頭(tou)接入器，HDMI 2.0和DisplayPort 1.3，千兆以(yi)太網，M.2 Key-E引(yin)擎，MicroSD卡(ka)插槽，和40引(yin)腳GPIO連接管。串口(kou)和GPIO連接管開蓋即(ji)用(yong)，含有各(ge)種類(lei)型流行趨(qu)勢的(de)外部機(ji)械(xie)，傳加(jia)速度(du)傳感器器和即(ji)用(yong)型的(de)項目。
5、Jetson Nano還可以作(zuo)(zuo)業幾種個種的(de)(de)高檔wifi在(zai)線(xian)(xian)，主要包(bao)括流行歌曲的(de)(de)ML架構設計(ji)的(de)(de)詳細原(yuan)生(sheng)態發行版，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等(deng)。能(neng)夠實(shi)現(xian)了畫(hua)像辨(bian)別(bie)，對象圖片檢測工具和(he)精(jing)準(zhun)定(ding)位，資式(shi)估摸著，語義切割(ge)成，視(shi)頻怎強和(he)智(zhi)能(neng)化解析(xi)等(deng)巨大(da)模式(shi)，這(zhe)部分wifi在(zai)線(xian)(xian)可作(zuo)(zuo)于實(shi)現(xian)定(ding)時刷(shua)卡(ka)機(ji)和(he)很復雜AI模式(shi)。
系統配置(zhi)資源及科技性能
處里 | |
中加工器 | 64位(wei)四(si)核ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記憶能力 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
短(duan)視頻(pin)打碼器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
短視頻解(jie)密器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
主板接口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（虛擬主機(ji)）| USB 2.0 Micro B（產品） |
照相機 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex無線防水連接(jie)器） |
表現 | HDMI | DisplayPort的 |
連接網絡 | 千兆以太網（RJ45） |
移動 | M.2帶有PCIe x1的Key-E |
貯存 | MicroSD卡（提案較(jiao)低16GB UHS-1） |
另(ling)一I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
主要實驗性該項目
網(wang)絡(luo)平臺能提供(gong)OpenCV、機器學習、深度學習和端側AI模型部(bu)署等教(jiao)學資源，并提供(gong)從神(shen)經網(wang)絡(luo)模型訓(xun)練、模型轉換到模型部(bu)署的(de)完整文檔教(jiao)程。配套豐富的(de)實訓(xun)案(an)例以及開發(fa)手冊等。
1、把控好基本(ben)知識(shi)例程
管控RGB燈(deng)
調節蜂鳴器
操控控住舵機
讀出舵機方位
掌握大多數舵機
操縱(zong)自動(dong)化設(she)備臂做(zuo)這些運行
運作(zuo)機械廠臂的記憶動作(zuo)圖(tu)片
機器臂夾方塊
2、OpenCV依據例程
畫面讀入與信(xin)息(xi)顯(xian)示；
圖形設計；
圖面ROI提取；
數字(zi)圖像是多(duo)少呢調節；
影(ying)像底部形態(tai)學操作步(bu)驟；
數字圖像輪廊分離出
3、機子(zi)專業學(xue)習(xi)核心(xin)例程
(1)重返貝葉斯；
(2)聚(ju)(ju)類聚(ju)(ju)類算(suan)法聚(ju)(ju)類算(suan)法；
(3)區(qu)分(fen)聚類算法；
(4)決策制定樹；
(5)支(zhi)持(chi)軟件向(xiang)量機；
4、深淺(qian)學習(xi)知識根本例程(cheng)
精神線上直線蛻變；
精神(shen)系統非平滑重歸(gui)；
全(quan)連入(ru)腦(nao)神經元網絡(luo)信息(xi)辨別筆寫數(shu)字式；
卷積感覺神經手(shou)機網絡面部識別圖片(pian)識別圖片(pian)
中樞神經(jing)互聯(lian)網實體模型(xing)的保存(cun)文檔與應用；
5、長度借(jie)鑒綜合性例程
(1)動作分辨工作
(2)配色辨別的檢(jian)測
(3)顏色等等快速精確并截取積(ji)木工作
(4)視(shi)覺系統市場定位實驗操作(zuo)
(5)沒用(yong)的(de)劃分實驗設計
(6)總體目(mu)標追查(cha)實驗性(xing)
(7)面部分(fen)辨表情(qing)圖片分(fen)辨使用例案
(8)牌(pai)照辨別(bie)的(de)應該用(yong)典例(li)
(9)活性炭口罩的檢測使用(yong)應用(yong)案例
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