Телефонуйте » (+38) 096 227 41 41
ML
Machine Learning
Встановлення OpenCV 4 на Raspberry Pi 4 з Raspbian Buster | Заняття 7
Розглянемо, як встановити OpenCV 4 на Raspberry Pi 4 з ОС Raspbian Buster за допомогою компіляції з першоджерела. Встановимо та протестуємо OpenCV 4 на Raspbian Buster за п'ять простих кроків.
Встановлення TensorFlow на Raspberry Pi | Заняття 6
У цьому занятті дізнаємось, як встановити TensorFlow на мікрокомп’ютер Raspberry Pi та розглянемо просту класифікацію зображень у заздалегідь підготовленій нейронній мережі.
Використання Keras через tf.keras в TensorFlow | Заняття 5
tf.keras є реалізацією специфікації Keras API для TensorFlow. Цей високорівневий API ефективний для побудови та навчання моделей. tf.keras робить використання TensorFlow простішим, не жертвуючи при цьому гнучкістю і продуктивністю.
Навчання згорткової нейронної мережі з Keras | Заняття 4
Згорткові нейронні мережі (CNN) призначені для роботи з інтенсивностями пікселів і вивчення розрізняючих фільтрів, що дозволяє класифікувати зображення з високою точністю.
Починаємо працювати з Keras | Заняття 3
Розглянемо, як навчити свою першу нейронну мережу розпізнавати об’єкти на оригінальному наборі зображень, як цього вимагають реальні задачі.
Новини
-
SDR в IoTin Новини
iotSDR пропонує платформу розробок для IoT-радіо та мережевих доменів. На платі два передавачі Microchip AT86RF215, для вводу-виводу модему на Xilinx ZYNQ SoC, приймач GNSS MAX2769 для GPS, Galileo, BieDou та Glonass. Плата сумісна з ПЗ GNURadio SDR. Дозволяє розробити протоколи фізичного рівня LoRa, SigFox, WightLess, Bluetooth, BLE, 802.15.4, ZigBee тощо для IoT, або шлюз IoT через TheThingsNetwork, LPWAN або Google Thread. Пам'ять EEPROM: 1x AT24MAC602 , flash-пам'ять: 1x QSPI 128 Мб, RAM: 256 MБ DDR3,слот для Micro SD карти, входи/виходи: 2x 8-бітних інтерфейси PL, інтерфейс 8-бітного PS, Gigabit Ethernet, USB 2.0 (USB3310), USB 2.0 (CP2104), 2x SMA RF-роз'єми для приймача діапазонів IoT, 2x SMA RF-роз'єми для приймача 2,4 ГГц , RF-роз'єм приймач GNSS, FPGA-роз'єм JTAG для програмування. Розміри плати: 76,2 мм x 101,6 мм.
