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一、總的簡紹
1. 網站采用了(le)Jetson Nano規(gui)劃設計套件(jian)
2. 給予(yu)目前AI的有力(li)技能。完正的軟文(wen)可程序編寫性。Jetson Nano用于(yu)四核64位ARM CPU和(he)(he)128核集成式NVIDIA GPU，可給予(yu)472 GFLOPS的測(ce)算機械性能。它還例如4GB LPDDR4貯存器(qi)，用于(yu)提高效(xiao)率(lv)，低輸(shu)出工作功率(lv)二極管封(feng)裝，具(ju)有著5W / 10W工作功率(lv)方(fang)式和(he)(he)5V DC發送。
3. 全(quan)兼容這(zhe)個方框和NVIDIA一流的(de)(de)AI網站(zhan)，都可(ke)以(yi)比往(wang)年更(geng)高效地(di)將特(te)征提取AI的(de)(de)邏輯(ji)演繹推理(li)(li)的(de)(de)工(gong)作負債啟動到Jetson。Jetson Nano為多種多樣較(jiao)為復雜的(de)(de)角度神經末梢網站(zhan)（DNN）型(xing)號出(chu)具時(shi)實估(gu)算機(ji)(ji)聽覺和邏輯(ji)演繹推理(li)(li)。這(zhe)個設備適(shi)用多傳(chuan)紅外(wai)感應(ying)器器獨立刷卡(ka)機(ji)(ji)人，體現了(le)智能化(hua)邊側進行分析的(de)(de)物(wu)登陸網機(ji)(ji) 和品質可(ke)靠的(de)(de)AI設備。可(ke)能轉入培(pei)訓也都可(ke)以(yi)適(shi)用ML方框在Jetson Nano上本地(di)化(hua)之后(hou)的(de)(de)訓練網站(zhan)。
4. Jetson Nano制(zhi)作套件的征占(zhan)建(jian)筑面(mian)積僅為80x100mm，還具以(yi)下高USB 3.0接(jie)口，MIPI CSI-2攝錄頭(tou)對(dui)接(jie)器，HDMI 2.0和(he)(he)DisplayPort 1.3，千兆以(yi)太網，M.2 Key-E控制(zhi)模塊，MicroSD卡(ka)插槽，和(he)(he)40引腳GPIO直金(jin)屬(shu)接(jie)頭(tou)。接(jie)口和(he)(he)GPIO直金(jin)屬(shu)接(jie)頭(tou)拆封即用(yong)，還具不同(tong)受(shou)歡(huan)迎的外面(mian)主(zhu)設備，感(gan)測器器和(he)(he)即用(yong)型產品。
5、Jetson Nano可以開機運行各項多(duo)種的(de)高(gao)級的(de)微信網(wang)咯，例如興起的(de)ML架(jia)構設計的(de)齊全安卓原(yuan)生平臺ios版本，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。經過做(zuo)到圖文判斷，對方(fang)檢(jian)查(cha)測(ce)量和(he)產品定位，方(fang)式(shi)估測(ce)，語義分(fen)開，視頻播放加強和(he)智慧(hui)剖(pou)析(xi)等強性能(neng)，哪些微信網(wang)咯能(neng)用于引入會自動(dong)儀器和(he)復(fu)雜化AI平臺。
硬件配(pei)置網絡資(zi)源及技術設備(bei)基(ji)本參數
處里 | |
中除理器 | 64位四(si)核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
印象 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視頻播(bo)放(fang)標識號器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
視頻音頻解碼器器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
端口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（機(ji)器主機(ji)）| USB 2.0 Micro B（機(ji)器） |
拍照 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex接連(lian)器） |
體現 | HDMI | DisplayPort的 |
連接wifi | 千兆以太網(wang)（RJ45） |
無線wifi | M.2代有PCIe x1的Key-E |
存儲器 | MicroSD卡（意見和建議保底16GB UHS-1） |
其(qi)他的I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個(ge)GPIO |
首要實驗性工程
網絡(luo)平臺出具OpenCV、機器學(xue)習、深度學(xue)習和(he)端(duan)側(ce)AI模型部署等(deng)教學(xue)資(zi)源，并提供從神經網絡(luo)模型訓練、模型轉換到模型部署的(de)完整文檔教程。配套豐(feng)富的(de)實(shi)訓案例以及開發(fa)手冊等(deng)。
1、把控好框架例程
把控好(hao)RGB燈
把控蜂鳴器
方法管理舵機
載入舵機定位
控制其他舵機
把握機械(xie)廠臂做其他動作
進行自動化機(ji)械手(shou)記意過(guo)程
機器臂夾方塊
2、OpenCV的基(ji)礎例程
形象識別與體現；
圖形制作；
形象ROI提取；
圖形如何調整；
數字圖像特征學(xue)操作流(liu)程(cheng)；
彩色圖像線條領取
3、POS機(ji)自學基礎知識例程(cheng)
(1)歸隊(dui)梯度下降法；
(2)聚(ju)類分(fen)析法(fa)圖(tu)像匹配(pei)；
(3)幾大類計算方法；
(4)戰略樹；
(5)搭載向量機；
4、寬(kuan)度(du)掌(zhang)握的基礎例程
神經系統網絡上平滑回(hui)歸(gui)模型；
神經系統手機(ji)網絡非直線(xian)重返(fan)；
全相連感覺神經(jing)手機網絡(luo)識(shi)別寫作小數(shu)；
卷積中樞神經網洛刷臉面部識別
精(jing)神微信網(wang)絡繪圖的保留與實用；
5、進一步(bu)學網絡綜(zong)合例(li)程
(1)手式鑒別實驗報告
(2)背景色自動識別(bie)測試
(3)樣色辨別的并提(ti)取(qu)積木研究
(4)看上去(qu)準確定位實驗操作
(5)沒用的細分實驗(yan)所(suo)
(6)目的追蹤定(ding)位實(shi)踐
(7)面部分辨聊天(tian)表情分辨選用成功(gong)案(an)例
(8)號牌鑒別app案列
(9)醫用口(kou)罩檢查測量用途(tu)事例
887--------m.mm3w.cn
242--------m.prvr.cn
187--------m.mctnf.cn
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860--------m.nenbinen.cn
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