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一、綜合價紹
1. 機構進行Jetson Nano設計(ji)套件
2. 提(ti)拱數據現時代(dai)AI的厲害功能(neng)模塊。全版的免(mian)費(fei)軟件可(ke)c語言編程性。Jetson Nano用到四核64位ARM CPU和(he)128核ibmsNVIDIA GPU，可(ke)提(ti)拱數據472 GFLOPS的運算安全性能(neng)。它還(huan)有(you)(you)4GB LPDDR4貯存器(qi)，用到有(you)(you)效率(lv)，低額定馬力(li)封口，有(you)(you)5W / 10W馬力(li)狀態和(he)5V DC輸進(jin)。
3. 幾(ji)乎兼(jian)容以下的結構框架(jia)和(he)(he)NVIDIA優勢的AI網上(shang)平(ping)臺，應該比(bi)過往更高效地(di)將針對(dui)AI的演(yan)繹(yi)演(yan)繹(yi)推(tui)理運作短(duan)路電(dian)流(liu)研(yan)究部署(shu)到(dao)Jetson。Jetson Nano為多(duo)(duo)種多(duo)(duo)樣(yang)復雜性的廣度中樞神經網洛(luo)（DNN）3d模型帶來及時計(ji)算(suan)方(fang)式機視野(ye)和(he)(he)演(yan)繹(yi)演(yan)繹(yi)推(tui)理。以下功用不支持多(duo)(duo)調(diao)節(jie)器器人(ren)工(gong)控制POS機人(ren)，具(ju)有著智慧邊角了解的智能(neng)物聯機機 和(he)(he)高端的AI控制系統。以至于轉入(ru)自學也(ye)應該用ML的結構框架(jia)在Jetson Nano上(shang)本地(di)服(fu)務從新(xin)體能(neng)訓練方(fang)法(fa)網洛(luo)。
4. Jetson Nano搭(da)建套件的占體積(ji)體積(ji)僅為80x100mm，有著3個穩(wen)定USB 3.0網口(kou)處(chu)，MIPI CSI-2攝像機頭銜接器(qi)，HDMI 2.0和(he)DisplayPort 1.3，千兆以太網，M.2 Key-E輸出模塊，MicroSD卡插(cha)(cha)槽(cao)，和(he)40引腳GPIO插(cha)(cha)頭。網口(kou)處(chu)和(he)GPIO插(cha)(cha)頭拆(chai)封即(ji)用(yong)，有著各(ge)式最(zui)火的外邊環保設備，感應器(qi)器(qi)和(he)即(ji)用(yong)型新項目(mu)。
5、Jetson Nano也可以使用各(ge)種類型各(ge)式各(ge)樣的(de)最(zui)高級(ji)互聯網，比如常(chang)用的(de)ML三層架構的(de)整體原本版，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。按照完成圖象認別，物體查(cha)測和定位性(xing)能，方法估么著，語義分隔，視頻播放不斷增強和智力剖(pou)析等雄(xiong)厚性(xing)能，這樣互聯網都可以于實現全(quan)自動(dong)儀器和更(geng)復雜(za)AI整體。
網絡設備(bei)環境資源及高技術(shu)技術(shu)指標
處里 | |
中央軍事治療器 | 64位四(si)核ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
遺忘 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
短視(shi)頻標識號器(qi)* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
視(shi)頻解密器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
標準接口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（主(zhu)機結構）| USB 2.0 Micro B（機械） |
書籍 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex接觸器） |
展示 | HDMI | DisplayPort的(de) |
登錄 | 千兆以太網(wang)（RJ45） |
手機無線 | M.2有帶PCIe x1的Key-E |
存放 | MicroSD卡(ka)（最好最小16GB UHS-1） |
其(qi)余(yu)I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個(ge)GPIO |
主要是工作工程
服務平臺(tai)提高(gao)OpenCV、機器(qi)學習、深度學習和端(duan)側AI模型(xing)部(bu)署(shu)等(deng)(deng)教學資(zi)源，并提供從(cong)神經(jing)網絡模型(xing)訓(xun)練、模型(xing)轉換(huan)到模型(xing)部(bu)署(shu)的完整文(wen)檔教程(cheng)。配(pei)套豐富(fu)的實訓(xun)案例以(yi)及(ji)開發手(shou)冊等(deng)(deng)。
1、設定基本知識例程
把控(kong)好RGB燈
控制蜂鳴器
操作流程掌握舵機
導入舵機位置上
管理大多數舵機
操縱機戒(jie)臂做些許運作
基本操作機(ji)械制造臂回憶動作
廠家臂夾方塊
2、OpenCV知(zhi)識基礎(chu)例程
圖(tu)像文件讀(du)取(qu)硬盤與提示(shi) ；
畫像作圖；
圖面ROI提取；
圖片平面幾何轉換；
彩色圖(tu)像行態(tai)學操(cao)作使用(yong)；
數字圖像輪廊提現
3、機設備學基(ji)礎(chu)知識例程
(1)歸隊法求；
(2)聚(ju)類分析神(shen)經網絡算法；
(3)分級(ji)java算(suan)法；
(4)管理決策樹；
(5)支持(chi)系統向量機；
4、程度專業學(xue)習理(li)論知識(shi)例(li)程
面神經數(shu)據(ju)網絡(luo)線形復(fu)出；
神經末梢網格非波形歸回；
全接觸神經(jing)末梢網鑒別寫作金額；
卷積神經系統微信網(wang)絡人臉正常識別(bie)(bie)正常識別(bie)(bie)
感覺神經網上模板的保留(liu)與(yu)施用；
5、深層掌握合理例程
(1)姿勢識別系統實(shi)驗設計
(2)顏(yan)色(se)圖片面部(bu)識(shi)別工作
(3)背景顏色設別并獲取積木科學實驗
(4)視覺位(wei)置定位(wei)進行(xing)實(shi)驗
(5)無(wu)用分級(ji)實驗設計
(6)工作目標(biao)追蹤定位(wei)實踐
(7)人面表情圖片(pian)辨別的軟件應用例子
(8)牌照號(hao)分(fen)辨APP案例分(fen)享(xiang)
(9)面膜(mo)加測使用案例分享
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