一、整體了解
1. 渠(qu)道所采用(yong)Jetson Nano開(kai)發建設套件
2. 供給現代化AI的雄厚實用(yong)(yong)功能(neng)。完好(hao)的手機app可源程(cheng)序性(xing)。Jetson Nano選(xuan)用(yong)(yong)四核64位ARM CPU和(he)128核智能(neng)家居控制NVIDIA GPU,可供給472 GFLOPS的估算性(xing)。它(ta)還主要包括4GB LPDDR4數據存儲器,選(xuan)用(yong)(yong)更高效,低顯卡功耗(hao)封(feng)裝形式,具備(bei)5W / 10W熱效率經濟模式和(he)5V DC復制粘貼(tie)。
3. 是(shi)完全(quan)兼容這個架(jia)構圖和(he)NVIDIA優勢的(de)AI網(wang)路(lu)平(ping)臺,能(neng)(neng)能(neng)(neng)比往(wang)年(nian)更快些地將(jiang)依據AI的(de)邏(luo)輯事(shi)情(qing)電機負載構建到Jetson。Jetson Nano為各(ge)項簡化的(de)長(chang)度精神網(wang)路(lu)(DNN)整治帶來了即時測算機觀感和(he)邏(luo)輯。這個職能(neng)(neng)適用多感測器器隨時升級機子(zi)人,有著智慧邊沿分享的(de)智能(neng)(neng)物連機裝備和(he)一流的(de)AI系統(tong)的(de)。和(he)遷移學習成績也能(neng)(neng)能(neng)(neng)運行ML架(jia)構圖在Jetson Nano上本市重訓(xun)煉網(wang)路(lu)。
4. Jetson Nano開發技術套(tao)件的土地(di)征用(yong)(yong)戶型僅為80x100mm,還具備有(you)十(shi)二(er)個高速的USB 3.0網(wang)口(kou),MIPI CSI-2拍(pai)照頭接連器(qi),HDMI 2.0和DisplayPort 1.3,千兆(zhao)以太(tai)網(wang),M.2 Key-E感應器(qi)器(qi),MicroSD卡插槽,和40引腳GPIO接線(xian)頭。網(wang)口(kou)和GPIO接線(xian)頭拆箱即(ji)用(yong)(yong),還具備有(you)各式(shi)暢銷的外部裝備,感應器(qi)器(qi)和即(ji)用(yong)(yong)型活動。
5、Jetson Nano就(jiu)可以作業各(ge)項應有盡有的(de)高(gao)檔線(xian)上,以及時髦的(de)ML的(de)框架的(de)全(quan)版原生態(tai)版本的(de),如TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等。確認(ren)保持圖像(xiang)文件識別(bie),女朋(peng)友檢(jian)驗(yan)和(he)精(jing)準定位,位置估量,語(yu)義平均(jun)分(fen)配(pei),短視頻強(qiang)化和(he)半自(zi)動化深入分(fen)析(xi)等強(qiang) 用途,這(zhe)種線(xian)上需(xu)用于打造半自(zi)動操(cao)作系統(tong)和(he)很復雜AI操(cao)作系統(tong)。
硬件系統教育(yu)資源及技能(neng)數據
工作 | |
黨中央解決器 | 64位四核ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核(he)NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記憶里 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
短視頻商品代碼器* | 4Kp30 | (4x)1080p30 | (2x)1080p60 |
視(shi)頻圖片轉碼(ma)器* | 4Kp60 | (2x)4Kp30 | (8x)1080p30 | (4x)1080p60 |
接頭 | |
USB | 4x USB 3.0 A(電腦(nao)主機)| USB 2.0 Micro B(生產(chan)設備(bei)) |
拍照 | MIPI CSI-2 x2(15位Flex鏈接(jie)器) |
屏幕上顯示 | HDMI | DisplayPort的 |
連網 | 千兆以太網(RJ45) |
無線路由 | M.2包含PCIe x1的Key-E |
數據存儲 | MicroSD卡(ka)(提(ti)倡低(di)于16GB UHS-1) |
另外的I / O. | (3x)I2C | (2x)SPI | UART | I2S | 個GPIO |
其主要實驗設計業務
的平臺展示 OpenCV、機(ji)器學習(xi)、深(shen)度學習(xi)和端側AI模(mo)(mo)型(xing)部(bu)署等教學資源,并提供(gong)從(cong)神經網絡模(mo)(mo)型(xing)訓(xun)練、模(mo)(mo)型(xing)轉(zhuan)換(huan)到模(mo)(mo)型(xing)部(bu)署的完整(zheng)文檔教程。配套豐富的實訓(xun)案例(li)以及(ji)開發手冊(ce)等。
1、把控好基礎知識例程
操作(zuo)RGB燈
掌握蜂鳴器
操作(zuo)步驟有效控制舵機
讀取硬盤舵機地位
調整各種舵機
掌控機制臂做某些行為
使(shi)用機臂記(ji)憶英語瑜伽動作
自動化設備臂夾方塊
2、OpenCV基(ji)礎上例程(cheng)
圖像文(wen)件(jian)讀取數據與凸顯;
圖象建模;
圖形ROI提取(qu);
圖案幾何體轉換;
彩色(se)圖(tu)像形式學實(shi)際操作;
圖象輪廓線條去除
3、系統讀書(shu)根本例程(cheng)
(1)回到(dao)漢明(ming)距(ju)離;
(2)聚(ju)類(lei)(lei)分析聚(ju)類(lei)(lei)算(suan)法;
(3)類型svm算法;
(4)決策制定樹;
(5)支持(chi)軟件向量(liang)機;
4、層次學(xue)習的基礎條件例程
面神經互聯網非線性(xing)歸來;
運動神經網站非直線(xian)回歸;
全拼接(jie)運動神(shen)經手(shou)機(ji)網絡面部識別(bie)筆寫小數;
卷積精神數據網絡臉部(bu)分辨
周(zhou)圍神經微信網(wang)絡類別的包存與選(xuan)用;
5、層(ceng)次培訓總體(ti)例程(cheng)
(1)打手(shou)勢正常識別實驗英文
(2)配色辨別的實踐(jian)
(3)顏色(se)辨(bian)識并截取(qu)積(ji)木實驗英文(wen)
(4)視野標記實踐
(5)垃圾桶分類整(zheng)理(li)實踐
(6)對象追蹤定位檢測
(7)人臉(lian)認別斗圖認別采用應用案例(li)
(8)車(che)輛(liang)牌照自(zi)動識別用途真實案例(li)
(9)防(fang)霾口罩判斷運用的(de)例(li)子
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