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一、整體來說簡紹
1. 軟(ruan)件平臺用于Jetson Nano搭建套件
2. 提高當代(dai)AI的(de)更強功(gong)能鍵。全版的(de)系統可程序(xu)編寫性。Jetson Nano進行四核(he)64位ARM CPU和128核(he)集(ji)成式NVIDIA GPU，可提高472 GFLOPS的(de)換算能力。它(ta)還涉及到4GB LPDDR4存放(fang)器，進行效率(lv)，低(di)耗電封裝類型，具5W / 10W額定功(gong)率(lv)玩法和5V DC放(fang)入。
3. 基(ji)本(ben)兼容這部分骨架和NVIDIA技術型的(de)(de)AI機(ji)構，能(neng)夠(gou) 比(bi)過往更方(fang)便地將基(ji)本(ben)概(gai)念AI的(de)(de)偵探邏輯推理本(ben)職(zhi)工作阻抗(kang)堡壘機(ji)被部署到Jetson。Jetson Nano為多種比(bi)較復雜(za)的(de)(de)深(shen)淺感覺神經網(wang)洛（DNN）模式作為實時視(shi)頻核算機(ji)感覺和偵探邏輯推理。這部分作用能(neng)夠(gou)多感知器自(zi)動(dong)機(ji)子人，有著(zhu)智慧邊部解析的(de)(de)云科技網(wang)專用設備和一(yi)流的(de)(de)AI系統。因此變動(dong)學(xue)習的(de)(de)也能(neng)夠(gou) 安(an)全使用ML骨架在Jetson Nano上網(wang)上完后練網(wang)洛。
4. Jetson Nano開發套件的(de)占磚綠地(di)面積綠地(di)面積僅為80x100mm，兼具七個(ge)高(gao)速收費(fei)站USB 3.0服務(wu)器(qi)端口設(she)置，MIPI CSI-2攝像機頭對接器(qi)，HDMI 2.0和DisplayPort 1.3，千兆以太(tai)網，M.2 Key-E控制模塊，MicroSD卡插槽，和40引腳GPIO插頭。服務(wu)器(qi)端口設(she)置和GPIO插頭開蓋(gai)即用(yong)，兼具各樣主流的(de)周圍生產(chan)設(she)備，調(diao)節(jie)器(qi)器(qi)和即用(yong)型(xing)投資項目。
5、Jetson Nano可不可以(yi)行駛(shi)幾種應有盡有的高階系(xi)統(tong)的，例(li)如暢銷的ML的框架的完善(shan)原始舊版本(ben)，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。在實現了圖象(xiang)辨別的，的對象(xiang)檢(jian)則(ze)和分享，動作估測，語義切(qie)割，視頻提(ti)升和自動化(hua)(hua)化(hua)(hua)分享等有力(li)功效，那些(xie)系(xi)統(tong)的可以(yi)于創設自動化(hua)(hua)機氣和多樣化(hua)(hua)AI系(xi)統(tong)的。
設施(shi)配置教育資源(yuan)及技(ji)術(shu)技(ji)術(shu)指(zhi)標
進行處理 | |
國家加工器 | 64位四核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核(he)NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記憶 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視頻數(shu)字器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
短視(shi)頻破(po)譯器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
端口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（監控(kong)主機(ji)）| USB 2.0 Micro B（機(ji)械(xie)） |
單反 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex接觸器） |
顯現 | HDMI | DisplayPort的 |
連機 | 千兆(zhao)以太網(wang)（RJ45） |
無線網絡 | M.2擁有PCIe x1的(de)Key-E |
儲備 | MicroSD卡(ka)（最好(hao)是平均16GB UHS-1） |
各(ge)種(zhong)I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
首要實驗英文投資(zi)項目(mu)
網(wang)站提拱OpenCV、機器(qi)學(xue)習、深度學(xue)習和端側AI模型(xing)部(bu)署等教學(xue)資源，并提供從神經網(wang)絡模型(xing)訓練、模型(xing)轉(zhuan)換到模型(xing)部(bu)署的完整文檔教程。配套豐富的實訓案例以(yi)及開發手冊等。
1、調(diao)控基礎框架例程
管控(kong)RGB燈
保持蜂鳴器
運行管控舵機
讀出舵機職位
調節大多數舵機
有(you)效控制自動化臂(bei)做一(yi)部(bu)分過程
基本操作機(ji)械(xie)性臂回憶動做
機械裝備臂夾方塊
2、OpenCV條件例(li)程
影像導入與表明；
圖像文件建模；
圖案ROI提(ti)取；
圖象圖形切換；
圖案基本特征學操作(zuo)的；
圖像文件紋理去除
3、機(ji)器設備(bei)的(de)學習基本知(zhi)識(shi)例(li)程(cheng)
(1)回歸(gui)百度算法；
(2)聚類分析梯度下(xia)降(jiang)法(fa)；
(3)分(fen)類管理java算法；
(4)決策分析樹；
(5)大力支(zhi)持向量機；
4、角度學校基礎條件例程
運動人(ren)工神經網絡(luo)信(xin)息線形歸來(lai)；
精神電腦網絡非線形重歸(gui)；
全接入腦神經(jing)網上判別(bie)寫作數字式；
卷(juan)積面(mian)神經微信(xin)網(wang)絡(luo)你的面(mian)部快速精確
中樞神經網格模式化的留存與(yu)施用；
5、層次學綜合管理例程
(1)打手勢辨識(shi)實驗操作
(2)顏色(se)等等認別調查
(3)樣色判(pan)別(bie)并提取積木進行實驗
(4)觸(chu)覺市場定位調查
(5)建筑(zhu)廢棄垃圾各類調查
(6)制定(ding)目(mu)標追查試驗(yan)
(7)臉部自動(dong)識別表情包自動(dong)識別用典型(xing)案例
(8)車牌照(zhao)判斷軟件應用經典案例
(9)活性(xing)炭(tan)口罩判斷用途(tu)例
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