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一、基本介紹
1. app平臺用(yong)Jetson Nano發展套件
2. 帶來現在AI的強有力效果(guo)。刪改的APP可和程序編(bian)寫性(xing)。Jetson Nano用(yong)到(dao)四核64位ARM CPU和128核集(ji)成化(hua)NVIDIA GPU，可帶來472 GFLOPS的計算出來能(neng)力。它還包涵4GB LPDDR4隨意調(diao)節器(qi)，用(yong)到(dao)有效率(lv)，低耗電(dian)量封(feng)裝，具5W / 10W輸(shu)出功率(lv)方法(fa)和5V DC輸(shu)人(ren)。
3. 幾乎兼容等(deng)等(deng)知識(shi)體系和(he)NVIDIA當先的(de)(de)(de)(de)AI品(pin)臺(tai)，可(ke)能比以外更輕(qing)松(song)自在地將(jiang)特(te)征提取(qu)AI的(de)(de)(de)(de)推論運作根據(ju)部暑到Jetson。Jetson Nano為不(bu)同多(duo)(duo)樣化的(de)(de)(de)(de)深淺神經裝置(zhi)電腦(nao)網絡數據(ju)（DNN）模板作為實時公(gong)交計(ji)算機所視線和(he)推論。等(deng)等(deng)作用支持軟(ruan)件多(duo)(duo)感測器(qi)器(qi)自主化工具(ju)人，具(ju)備著智慧角(jiao)處剖(pou)析的(de)(de)(de)(de)云(yun)科技網機器(qi)和(he)品(pin)質可(ke)靠的(de)(de)(de)(de)AI裝置(zhi)。幾乎轉回學習培(pei)訓也可(ke)能適(shi)用ML知識(shi)體系在Jetson Nano上本機重復(fu)操練電腦(nao)網絡數據(ju)。
4. Jetson Nano建設套件的土(tu)地征(zheng)用綠地面積(ji)僅(jin)為80x100mm，更(geng)具兩個公路USB 3.0串(chuan)口，MIPI CSI-2攝(she)像(xiang)機頭連入器(qi)(qi)，HDMI 2.0和(he)DisplayPort 1.3，千兆以太網，M.2 Key-E信息模塊，MicroSD卡插槽，和(he)40引腳GPIO插頭。串(chuan)口和(he)GPIO插頭拆封即用，更(geng)具各種(zhong)各樣的主流的周(zhou)邊(bian)機器(qi)(qi)，感測器(qi)(qi)器(qi)(qi)和(he)即用型新項目。
5、Jetson Nano能(neng)夠(gou) 使用(yong)各(ge)種形(xing)形(xing)色色的(de)形(xing)形(xing)色色的(de)初級數據網上(shang)，有盛行的(de)ML知識體系的(de)完整性原生(sheng)態(tai)安卓版本(ben)，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等(deng)。借助保證影像識別(bie)，文本(ben)驗測和手機定位，方法計算(suan)出來，語義(yi)分開，視頻圖片強化和智力淺析(xi)等(deng)變強技能(neng)，一些(xie)數據網上(shang)可(ke)以用(yong)在于在校園(yuan)營銷推廣(guang)活動的(de)環節(jie)之中所構建手動工具和非常復(fu)雜AI程序。
硬件系統物資及枝術叁數
加工處理 | |
黨中央加工器 | 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 |
視頻圖片編號(hao)器(qi)* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
短視頻解密(mi)器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
標準接口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（機(ji)箱）| USB 2.0 Micro B（裝置(zhi)） |
像機 | MIPI CSI-2 x2（15位(wei)Flex對接器(qi)） |
提示 | HDMI | DisplayPort的 |
聯機 | 千兆以太網（RJ45） |
無限 | M.2有PCIe x1的Key-E |
內存 | MicroSD卡（個人建議最低標準16GB UHS-1） |
另外I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
通常檢測新項目
網絡平臺展(zhan)示 OpenCV、機(ji)器學習、深度學習和端側AI模(mo)(mo)型(xing)部署等(deng)教學資源，并提(ti)供(gong)從神經網絡模(mo)(mo)型(xing)訓(xun)練、模(mo)(mo)型(xing)轉換到模(mo)(mo)型(xing)部署的(de)完整(zheng)文檔(dang)教程。配(pei)套(tao)豐富的(de)實訓(xun)案例以(yi)及開發手冊等(deng)。
1、抑制地基例程
操縱RGB燈(deng)
控制蜂鳴器
操作的控制舵機
加載舵機角度
把控所有舵機
把控機制臂做一系(xi)的動作(zuo)
運作自動(dong)化機械手(shou)臂記(ji)憶的英(ying)文(wen)瑜伽(jia)動(dong)作
機械制造臂夾方塊
2、OpenCV基(ji)礎理論例程
畫像讀與展示；
圖像文件生成；
畫面(mian)ROI提取；
圖象幾何式更改；
圖相性(xing)狀學(xue)操(cao)作(zuo)方法；
畫像邊界抽取
3、機(ji)器人掌握(wo)知識基礎例程(cheng)
(1)重返(fan)算(suan)法流程圖；
(2)聚類分析算法為(wei)基礎；
(3)種(zhong)類神經網絡算法；
(4)決策制定樹；
(5)大力支(zhi)持向(xiang)量(liang)機；
4、深度(du)的專業學(xue)習前提例程
感覺神經數據網絡直線(xian)歸隊；
周圍神經手(shou)機網絡非平滑回到；
全(quan)無線連接(jie)運動(dong)神經(jing)微信網絡自動(dong)識別寫作字(zi)母；
卷積神經末梢網(wang)洛刷臉分(fen)辨(bian)
周圍神經微信網絡實體(ti)模型的同步保(bao)存與便(bian)用；
5、寬度練習綜合評估(gu)例程
(1)姿勢(shi)自動(dong)識(shi)別實驗操作
(2)背景顏色正常識別(bie)實驗性
(3)配色(se)分辨(bian)并(bing)扒取積木實驗所
(4)感覺市場定位實踐
(5)餐廚垃(la)圾定義進(jin)行實驗
(6)工作目標(biao)搜尋實(shi)驗設計
(7)你(ni)的面部小動作辨認運用案列
(8)汽車牌照判別選用案例庫(ku)
(9)防護(hu)口(kou)罩的檢測技術應用真實案例
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