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1小时快速搭建基于Azure Custom Vision和树莓派的鸟类分类和识别应用

最近在微软Learn平台学习Azure认知服务相关的内容,看到了一个有关“使用自定义视觉对濒危鸟类进行分类”的专题,该专题的主要内容就是使用 Azure Custom Vision创建一个模型来标识鸟类物种。学习完以后,觉得内容挺有意思,英语不好的同志不要觉得有压力,这个专题学习模块的所有内容已经汉化。但是有个问题就是,学习完以后,你会发现,该项目是在PC上使用现有的照片来进行识别,这样的操作并不是十分方便。目前,随着物联网设备的普及,使用树莓派作为IoT终端、结合摄像头捕捉实时图像,再与Azure Custom Vision进行交互,获得识别结果,这样的方式或许部署起来更加轻巧方便。好的,下面我们就一起来把这个想法实现出来,我整体测算了一下,应该能够在1个小时内搞定。另外,本文使用微软Learn平台的沙盒作为资源,所有的Azure资源使用都是免费的。

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REDHAWK——连接(续)

对于那些需要小型且可能是非连续的数据块(或突发)以及频繁变化的元数据的应用程序,突发输入/输出(BurstIO)提供了满足这些要求的数据传输容器和接口。这个接口仅支持数据向量的传输:float, double, octet (int8/uint8), short (int16), ushort (uint16), long (int32), ulong (uint32), longlong (int64), 和 ulonglong(uint64)。与批量输入/输出(BulkIO)类似,BurstIO 提供了突发信号相关信息(SRI)和精确时间戳,但是它通过每个数据突发中的带内信息提供这些信息。由于元数据的增加的开销要求,通过将多个突发分组为单次传输,无论是通过编程还是通过可配置的策略设置,BurstIO 可以实现其最高吞吐量,以尝试最大化效率并限制延迟。

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