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一、綜合性了解
1. 手機平臺采取Jetson Nano發展套件(jian)
2. 供(gong)應當今AI的(de)很強工作。詳盡的(de)手(shou)機(ji)app可編程(cheng)控(kong)制器序性。Jetson Nano按(an)照四核64位ARM CPU和128核集(ji)合NVIDIA GPU，可供(gong)應472 GFLOPS的(de)核算(suan)能。它還(huan)包含4GB LPDDR4存放(fang)器，按(an)照快速，低功效(xiao)打包封(feng)裝，兼有(you)5W / 10W功效(xiao)模式切(qie)換和5V DC插入(ru)。
3. 已(yi)經(jing)兼(jian)容以下方框和(he)NVIDIA精英(ying)型的(de)(de)AI服務平臺，會(hui)比(bi)近半年更簡單地將(jiang)應用場(chang)景AI的(de)(de)推(tui)(tui)論(lun)作業負載電阻構(gou)建(jian)到Jetson。Jetson Nano為(wei)不同(tong)僵化的(de)(de)層次(ci)精神電腦網(wang)(wang)絡上(shang)（DNN）實體(ti)模(mo)型提(ti)供(gong)數據雷達回波(bo)圖算起機機氣人視覺和(he)推(tui)(tui)論(lun)。以下用途(tu)搭載多(duo)感測器器自主經(jing)營機氣人，有(you)著智力邊側分(fen)享的(de)(de)物高速聯(lian)網(wang)(wang)網(wang)(wang)的(de)(de)設備和(he)先進性的(de)(de)AI系(xi)統性。幾乎轉意學習成績也會(hui)在(zai)使用ML方框在(zai)Jetson Nano上(shang)本(ben)地網(wang)(wang)之(zhi)后訓(xun)練法(fa)電腦網(wang)(wang)絡上(shang)。
4. Jetson Nano搭建(jian)套件的占地板體積(ji)僅為80x100mm，有(you)著二個髙速USB 3.0接口處，MIPI CSI-2攝像(xiang)機頭鏈接器，HDMI 2.0和(he)DisplayPort 1.3，千兆(zhao)以太網，M.2 Key-E引(yin)(yin)擎，MicroSD卡(ka)插(cha)槽，和(he)40引(yin)(yin)腳GPIO金(jin)(jin)屬(shu)插(cha)頭。接口處和(he)GPIO金(jin)(jin)屬(shu)插(cha)頭拆(chai)包即用，有(you)著很多時興的外邊機 ，調(diao)節器器和(he)即用型工作(zuo)。
5、Jetson Nano可能行(xing)駛個種(zhong)個種(zhong)的專業網絡上(shang)數據(ju)，其中包括歐美流行(xing)的ML體系結構(gou)的完整性原(yuan)生態手機版本(ben)，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。經(jing)由推動畫像甄別，群體查重(zhong)和位置(zhi)，的姿勢預測，語義分隔，視(shi)頻圖片增加和自(zi)己(ji)(ji)化具體分析(xi)等強功能模塊，許(xu)多網絡上(shang)數據(ju)要用于(yu)創設(she)自(zi)己(ji)(ji)廣州POS機和冗雜AI系統(tong)。
計算(suan)機硬件(jian)平臺量(liang)及方(fang)法技術指標
進行處理 | |
中心地方治療器 | 64位四核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
背誦 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
短視(shi)頻商品編(bian)號器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
視頻音(yin)頻解碼器(qi)器(qi)* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
數據接口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（臺式(shi)主機）| USB 2.0 Micro B（產品(pin)） |
攝像機 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex相連器） |
表現 | HDMI | DisplayPort的 |
2.連接網絡 | 千兆以太網（RJ45） |
wifi手機 | M.2有(you)點PCIe x1的Key-E |
儲備 | MicroSD卡（建立極低16GB UHS-1） |
一些I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
包括檢測新項目
app打造OpenCV、機器學習、深度(du)學習和端側AI模(mo)(mo)型部(bu)署等教學資(zi)源，并提供從神經網絡模(mo)(mo)型訓(xun)練、模(mo)(mo)型轉換(huan)到模(mo)(mo)型部(bu)署的(de)完整(zheng)文檔教程。配套豐富的(de)實訓(xun)案例(li)以及(ji)開(kai)發手冊等。
1、操縱的基礎例程
操(cao)控RGB燈
把握蜂鳴器
作業管理舵機
顯示舵機方位
掌控整個舵機
操控機械制(zhi)造臂做很多運作(zuo)
操作流(liu)程自動化(hua)機械(xie)手記意姿態
機誡臂夾方塊
2、OpenCV根(gen)本(ben)例程
彩色圖像調用與信息顯(xian)示；
圖像文件編寫；
影像ROI提取(qu)；
圖形圖形改換；
圖形性(xing)狀學(xue)操作流程；
彩色圖像形狀分離出
3、絲機(ji)深造基礎(chu)性例(li)程
(1)重歸梯度下降法；
(2)聚類分析(xi)法貝葉斯；
(3)各類數(shu)學模型；
(4)行為樹；
(5)幫助向量機；
4、的深度了(le)解理(li)論(lun)知(zhi)識例程
面神經手機(ji)網絡規則化回(hui)到；
腦神經網格非線形歸來；
全進行(xing)連接(jie)精神網路辨識書寫(xie)數據；
卷積(ji)周(zhou)圍神經網(wang)格人面分(fen)辨(bian)
感覺(jue)神經互(hu)聯網建模方法的保管與采用；
5、長度學習的(de)融(rong)合例程
(1)手型判斷實驗
(2)外表顏色設別(bie)測(ce)試
(3)有顏色辨(bian)別的并(bing)添(tian)加(jia)積(ji)木(mu)試驗
(4)觀感分析實驗
(5)沒用(yong)的(de)種類實驗室
(6)對象監視調查
(7)刷臉表情圖區分(fen)用途 裝修案例
(8)車牌號碼辨別應(ying)用軟件范(fan)例
(9)棉布(bu)口罩檢查應(ying)運(yun)例案
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