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一、整體來說介紹書
1. 網上平臺采取Jetson Nano開發設計套件(jian)
2. 出示很多AI的強勁功用。齊全的應用可程序設(she)計性。Jetson Nano用于四核64位(wei)ARM CPU和128核集成系統NVIDIA GPU，可出示472 GFLOPS的計算(suan)出來穩定(ding)性。它還有著4GB LPDDR4數據庫器，用于高(gao)效(xiao)益，低工作電壓(ya)芯片封裝，有著5W / 10W馬力(li)狀態和5V DC錄入。
3. 徹底兼容等的(de)(de)(de)架構(gou)圖和(he)NVIDIA領跑的(de)(de)(de)AI運(yun)轉平臺(tai)，能(neng)否比一(yi)直(zhi)以來更(geng)更(geng)快(kuai)地將體系結構(gou)AI的(de)(de)(de)邏(luo)輯題運(yun)轉載荷(he)啟(qi)動(dong)到(dao)Jetson。Jetson Nano為(wei)(wei)各樣很(hen)復雜的(de)(de)(de)深度.面神(shen)經(jing)網洛(luo)算法數據(ju)（DNN）仿(fang)真(zhen)模(mo)型打造(zao)即(ji)時計算的(de)(de)(de)機(ji)感覺和(he)邏(luo)輯題。等能(neng)力兼容多(duo)感知(zhi)器自(zi)動(dong)電腦人，都具有(you)自(zi)動(dong)化邊角數據(ju)分析的(de)(de)(de)物登錄網環保設備和(he)較(jiao)為(wei)(wei)先進的(de)(de)(de)AI裝置。還(huan)變動(dong)學(xue)業也能(neng)否用到(dao)ML的(de)(de)(de)架構(gou)圖在Jetson Nano上本機(ji)二次魔鬼訓練網洛(luo)數據(ju)。
4. Jetson Nano聯合開發套(tao)件(jian)的(de)征占(zhan)規模僅(jin)為80x100mm，有著(zhu)五個(ge)髙速USB 3.0串(chuan)口(kou)(kou)，MIPI CSI-2電腦攝像頭頭進行接(jie)插件(jian)，HDMI 2.0和DisplayPort 1.3，千兆以(yi)太(tai)網，M.2 Key-E模快，MicroSD卡插槽，和40引腳GPIO線連接(jie)管。串(chuan)口(kou)(kou)和GPIO線連接(jie)管拆(chai)包即用，有著(zhu)繁(fan)多潮(chao)流的(de)外邊(bian)設施，傳(chuan)調節器(qi)器(qi)和即用型品牌(pai)。
5、Jetson Nano需要作業各種名(ming)種的名(ming)種的層級網洛，也包(bao)括時(shi)尚的ML知識體(ti)系的完善原始(shi)的版(ban)本(ben)(ben)，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。依據保證 畫像快速精確，對(dui)方驗測和(he)(he)(he)定位基(ji)本(ben)(ben)功能(neng)，資式(shi)估摸著，語義切分，短視(shi)頻怎強(qiang)和(he)(he)(he)自己化(hua)講解等更強(qiang)基(ji)本(ben)(ben)功能(neng)，某(mou)些網洛能(neng)用于創(chuang)造(zao)出一個自己機氣和(he)(he)(he)繁復AI設備(bei)。
操(cao)作系統成本及方法數(shu)據(ju)
外理 | |
地方治理器 | 64位四核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
印象 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視頻圖(tu)片數字器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
短視頻(pin)音頻(pin)解碼器器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
主板接口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（主機結構）| USB 2.0 Micro B（主設(she)備） |
相機鏡頭 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex聯接器） |
屏幕上顯示 | HDMI | DisplayPort的 |
聯機 | 千兆(zhao)以太網(wang)（RJ45） |
無線網 | M.2會有PCIe x1的(de)Key-E |
貯存 | MicroSD卡(ka)（意見(jian)和建議最低標準16GB UHS-1） |
同(tong)一I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
主耍實驗所新項目
工作平臺(tai)供給(gei)OpenCV、機器學(xue)習、深度學(xue)習和端側AI模型(xing)部署等(deng)教學(xue)資源，并提供從神經網絡模型(xing)訓練(lian)、模型(xing)轉換到(dao)模型(xing)部署的完(wan)整文檔教程(cheng)。配套豐(feng)富的實訓案例以及開發手冊等(deng)。
1、操作基本條件例程
控(kong)制RGB燈
掌控蜂鳴器
的操作控制舵機
讀取硬盤(pan)舵機地理位(wei)置
管理大部分舵機
管理自動化機械手做(zuo)有些行為
實(shi)際操作廠家(jia)臂(bei)記憶里操作
機械設備臂夾方塊
2、OpenCV基礎框架例程
圖(tu)像(xiang)文件(jian)收錄與體現(xian) ；
圖象制圖；
圖文ROI提(ti)取；
圖相如何放大；
影像體型學方法；
數字圖像輪廓線提煉
3、機(ji)器(qi)設備(bei)自學根本例程
(1)復出算法為基礎；
(2)聚類分(fen)析算法為基(ji)礎(chu)；
(3)各類(lei)算法為基(ji)礎；
(4)科學決策樹；
(5)蘋果支持向量機(ji)；
4、程度學(xue)會根基例(li)程
感覺神經網曲(qu)線回歸(gui)祖國；
周圍(wei)神經網絡模(mo)型(xing)數據非平滑再現；
全連(lian)結(jie)面神(shen)經(jing)互(hu)聯(lian)網識別(bie)寫作加數；
卷積(ji)神經末梢互聯網人臉快速精確(que)快速精確(que)
中樞神(shen)經互聯網實(shi)體模型的(de)保護與安全使用(yong)；
5、寬度自學網絡(luo)綜(zong)合例程
(1)手(shou)式判別(bie)實驗報告
(2)本色識(shi)別系統實驗操(cao)作
(3)外表(biao)顏色鑒別(bie)并捉取積木調查(cha)
(4)視(shi)覺識別準確定位科學試驗
(5)沒用的歸類科學實驗(yan)
(6)總(zong)體目標定位(wei)跟蹤實驗報告
(7)面部區(qu)(qu)分神情區(qu)(qu)分采用事例
(8)車(che)牌照快速精確選用情況(kuang)
(9)面膜查測(ce)APP經典案例(li)
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