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边缘设备上的实时AI人员检测:在Raspberry Pi上启动SSD(译文)
在本文中,我们将介绍如何在设备上安装Python-OpenCV并运行代码.
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- 10月08日 2020年
边缘设备上的实时AI人员检测:使用预先训练的SSD模型检测人员(译文)
在本文中,我们将展示用于启动这些模型并检测图像中人物的Python代码.
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- 10月07日 2020年
边缘设备上的实时AI人员检测:选择深度学习模型(译文)
在本文中,我们将讨论现有DNN方法的优缺点,并选择一种经过预先训练的模型以进行进一步的实验.
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- 10月06日 2020年
训练自己的Android TensorFlow神经网络(译文)
在本文中,我们将从一个程序生成输出,该程序将提供一个TensorFlow冻结图,准备好使用或转换为TensorFlow Lite.
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- 09月23日 2020年
Android Tensorflow Lite最佳做法和优化(译文)
在本文中,我们将考虑可以进一步优化网络的方式.
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- 09月22日 2020年
在Android上可视化TensorFlow Lite AI结果(译文)
在本系列的先前安装中,TensorFlow Lite解释器检查了图像并产生了输出.在本文中,我们将学习如何解释这些结果并为其创建可视化效果.
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- 09月21日 2020年
在Android上将ONNX神经网络模型与TensorFlow Lite结合使用(译文)
在本文中,我们将采用预训练的神经网络并将其调整为可在TensorFlow Lite中使用.
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- 09月17日 2020年
设置Android AI开发环境(译文)
这是有关在Android上使用TensorFlow Lite将机器学习和深度神经网络的力量引入移动应用程序的系列文章的第一篇
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- 09月16日 2020年
在Python中使用可移植的ONNX AI模型(译文)
在本文中,我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式.
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- 09月14日 2020年
在C#中使用可移植的ONNX AI模型(译文)
在本文中,我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式.
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- 09月10日 2020年
使用ONNX使TensorFlow模型可移植(译文)
在本文中,我为寻求构建和训练神经网络的深度学习框架的人员提供了TensorFlow 1.0和TensorFlow 2.0的简要概述.
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- 09月09日 2020年
使用ONNX使PyTorch AI模型可移植(译文)
在本文中,我为那些寻求用于构建和训练神经网络的深度学习框架的人提供了PyTorch的简要概述.
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- 09月08日 2020年
radar 发布`2020年9月版(译文)
回来了!我们在这里为您带来2020年9月的最新,最出色的版本.这些令人激动的新版本来自一些最酷的项目.从改变世界的技术到业余爱好,应有尽有.
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- 09月04日 2020年
使用ONNX使Keras模型可移植(译文)
在本文中,我为那些寻求用于构建和训练神经网络的深度学习框架的人提供了Keras的简要概述.
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- 09月04日 2020年
带有ONNX的便携式神经网络(译文)
本文是七篇系列文章中的第一篇,我们将探讨ONNX在三种流行的框架和三种流行的编程语言方面的价值.
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- 09月03日 2020年
[译]pyDAAL简介
本文展示了英特尔®数据分析加速库(Intel®DAAL)工具的python API如何工作.首先,我们说明如何使用pyDAAL编程接口来处理数据,然后说明如何将其与python数据处理/数学API集成.
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[译]TensorFlow-使用TensorFlowSharp创建C#应用程序
如何使用TensorFlowSharp创建C#应用程序
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[译]使用TensorFlow将对象检测添加到机器人项目
在本文中,我们将AI添加到现有的ROS(机器人操作系统)House Bot中.
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[译]使用Visual Studio代码在容器内部开发服务
使用VS Code在本地运行的容器,云VM或Kubernetes容器中创作和调试任何语言的服务
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[译]在C#中使用可移植的ONNX AI模型
在本文中,我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式.
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IoT中心让我们:教程1(译文)
设置Azure IoT中心并通过Raspberry Pi 3连接到它
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Raspberry Pi入门-第三部分-如何使用Breadboard?(译文)
在本文中,我们将介绍如何使用Breadboard-这是我们将电路与您pi连接在一起的绝佳方法.
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rWTT-基于链接到Dynamics AX的Raspberry硬件的Worktime Tracker(译文)
一种工作时间跟踪解决方案,可在集成到Dynamics AX 2009的基于Raspberry的终端上读取RFID标签
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Zukuno |物联网的个人助手(译文)
了解如何将Raspberry Pi设置为wifi路由器,使用GTFS跟踪公共运输,安装和使用Django以及在Android应用中将CMUsphinx,Webview和Microsoft的语音API结合在一起.我们还将控制Sonos扬声器,构建安全摄像头,并使用一些API(包括CodeProject API)
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使用Digispark Attiny85构建Raspberry Pi电源(译文)
Raspberry Pi的开机,安全关机和断电
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远程控制LED/气象站/消息显示(第1部分-Raspberry Pi)(译文)
一个使我儿子大惊喜的小项目
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