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如何让树莓派成为你有效的扶墙好帮手

树莓派相信熟悉小型Linux开发板的朋友都不陌生,作为一款优秀的卡片型小电脑,麻雀虽小五脏俱全,普通电脑能做的事情,它全都能做,最重要的一个优点,它作为一台24小时不停服的服务器来讲,低功耗,高收益,所以民间高手用树莓派来diy各种千奇百怪好玩好用的东西,例如用树莓派做家庭nas存放自己的小姐姐,用树莓派做为软路由管理家庭的网络,用树莓派做自己的贴心语音小助手来管理家庭智能家电等等一系列的应用场景,可玩性很高,作为一个很爱折腾的我也是对它爱不释手,很多人买来树莓派就是放在角落吃灰,但我的树莓派至今已经平稳运行了2年之久,它承担了我的毕业设计---智能语音机器人,承担了家中的nas共享,承担了平时在家的jupyter开发环境,在今天,我将赋予它新的使命---扶墙(FQ)好帮手,让我们家庭网络的终端中,无需连接威批恩便可以顺畅睁眼看世界!接下来请跟随文章的脚步,一起走进奇妙的折腾之旅~~~

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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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