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    机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统

    选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们

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    树莓派的产品定位,以及探讨与ARM开发板的区别

    1、树莓派是一款基于Linux系统的单板机电脑。它由英国的树莓派基金会所开发,目的是以低价硬件及自由软件刺激在学校的基本的计算机科学教育。树莓派被赋予的希望是,能够帮助全世界的孩子学习编程,并能够了解计算机是如何工作的; 2、树莓派只要加上USB键盘、鼠标、HDMI屏幕就立马变成一个小型电脑,用于学习编程(Linux系统),系统中预装多种编程软件和环境,方便使用;并且利用树莓派,可以搭建多种应用:路由器、智能小车、智能家居、服务器等,这些都有成熟的开源代码; 3、树莓派跟windows虚拟机跑linux操作系统有什么区别?   1)对于系统使用,本质上没啥区别,都是Linux操作系统罢了,主要有以下三点区别;   2)软件上,树莓派预装很多开发软件,方便使用者直接用,不用经过繁琐的软件安装;   3)硬件系统不同,树莓派拥有丰富的硬件外接接口,用来对接其它硬件做试验;比如树莓派(作为主机)与Aduino(AVR内核的卡片机,作为从机)配合工作;   4)基于树莓派设备基础的社区生态比较完善,有很多开发者在树莓派软硬件基础上设计很多有用的工具和项目; 4、Raspberry的几种操作系统:   1)NOOBS   2)Raspbian   3)Ubuntu Mate   4)Snappy Ubuntu Core; 注意:采用不同的操作系统,本身的软硬件资源是不同的,视乎应用而选定; 5、常见的Linux系统:   1)商业版:red hat 、CentOs、suse;   2)开源版:debian ubuntu ;   3)系统的选择取决于你拥有的硬件,和商业应用。 6、树莓派上常用的脚本语言:Shell(Linux系统管理,运行软件:Bash/Dash/Tsch/LXTerminal)、Python(跨平台管理:服务器、网站管理); 7、树莓派自2012年推出以来全球销量已达1250万块,世界第三大计算平台。

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    Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0

    最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证,但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码),而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间,因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片,这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候,我才发现网上很多方法不仅繁琐,而且有的甚至还不是那么一回事,没看到一篇完全适合我的情况的。于是,我花了一天半左右的时间,整理这些材料并结合一点TRIZ原理,完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结,不过我的方案不尽完善,欢迎大家指点修正,帮助后人节省时间。

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