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    你真的需要Apple TV吗?不如自制一个Android TV!

    去年我写了一篇《树莓派家用指北》,介绍了树莓派是如何作为家庭服务器改善我的生活的,指路链接 👉 树莓派家用指北 今天我们的主角依旧是我的那个树莓派,只是以另一种形式在我的家里发光发热——电视盒子。 看到这可能有人会好奇,这个树莓派用作电视盒子后,原先的家庭服务器怎么办?事实上我之所以把这个树莓派做成电视盒子,第一个原因是我搬家了,需要重新升级规划下家里的软件系统,第二是我用 NAS 替代了原先的树莓派用作家庭服务器(有机会的话以后讲一下)。 所以为了不让这个“理财产品”就这么吃灰下去,我一直积极探索可能的

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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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    领券