11 2019 档案
摘要：https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/tensorflow_bring_your_own/tensorflow_bring_your_own.ipynb Buil
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摘要：https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/pytorch_extending_our_containers/pytorch_extending_our_contain
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摘要：https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-container SageMaker TensorFlow Containers SageMaker TensorFlow Containers is an open source library for ma
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摘要：Amazon SageMaker Python 开发工具包提供了开源 API 和容器，使您可在 Amazon SageMaker 中，轻松使用多种不同的机器学习和深度学习框架来训练和部署模型。有关 Amazon SageMaker Python 开发工具包的一般信息，请参阅 https://gith
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摘要：https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-container SageMaker TensorFlow Containers SageMaker TensorFlow Containers is an open source library for ma
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摘要：https://pypi.org/project/sagemaker-containers/ Project description SageMaker Containers Code style: black SageMaker Containers gives you tools to crea
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摘要：https://devblogs.nvidia.com/jetson-nano-ai-computing/ Table 2 provides full results, including the performance of other platforms like the Raspberry P
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摘要：https://docs.aws.amazon.com/greengrass/latest/developerguide/ml-dlc-console.html#atom-lambda-dlc-config Configuring an Intel Atom To run this tutorial
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摘要：https://docs.aws.amazon.com/greengrass/latest/developerguide/ml-dlc-console.html#jetson-lambda-dlc-config Configuring an NVIDIA Jetson TX2 To run this
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摘要：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/greengrass/latest/developerguide/ml-dlc-console.html#jetson-lambda-dlc-config NVIDIA Jetson TX2 の設定 NVIDIA Jetson TX
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摘要：https://qiita.com/sparkgene/items/2562045dee93e6f3826b 前回の記事では、Jetson Nano上でAWS IoT GreengrassのML Inferenceを試しました。Jetson Nano Developer KitでAWS IoT Gr
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摘要：https://qiita.com/sparkgene/items/425d310c1d6c9158f896 前回の記事では、Jetson Nano上でAWS IoT Greengrassを動かしました。Jetson Nano Developer KitでAWS IoT Greengrassを動かし
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摘要：https://qiita.com/sparkgene/items/2757f35bbae0186cced7 NvidiaのJetson Nanoを手に入れたので、AWS IoT Greengrassが使えるか実際に試してみました。 Jetson NanoのセットアップはGetting Starte
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摘要：https://github.com/matterport/Mask_RCNN
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摘要：numpy升级以后遇到以上错误，版本变化函数名称发生变化：根据错误提示点击到arrycrop.py文件 加入下面语句 修改前： import numpy as np from numpy.lib.arraypad import _validate_lengths 修改后 import numpy a
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摘要：Jetson Nano NVIDIA Jetson Nano is an embedded system-on-module (SoM) and developer kit from the NVIDIA Jetson family, including an integrated 128-core
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摘要：The Jetson line of embedded Linux AI and computer vision compute modules and devkits from NVIDIA: Jetson TK1: single-board 5" x 5" computer featuring
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摘要：NVIDIA Jetson开发板的历史价格一直是几百美元，在最新的高性能产品中，Jetson AGX Xavier的价格是1299美元。Jetson Nano的零售价仅为99美元，不过很明显它的性能无法与AGX Xavier相媲美。Jetson Nano开发工具包是被动冷却的，但在PCB上有一个4针
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摘要：Use case and High-level description This model is an instance segmentation network for 80 classes of objects. It is a Mask R-CNN with ResNet50 backbon
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摘要：一、研究意义 卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生
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摘要：2019小学三年级寒假英语课外阅读推荐 新东方网整理 1. Oxford Reading Tree 8-9级 2. Treasures grade 3 3. 小猪Mercy Watson 4. My Weird School 5. Flat Stanly 6. 奇先生妙小姐的英文版 7. I can
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摘要：https://github.com/matterport/Mask_RCNN Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation This is an implementation of Mask R-CNN on Python 3, Keras, a
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摘要：一、研究意义 卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生
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摘要：1，OPC UA是设备间的通信，工业场景使用较多，目的是：让不同的工业设备拥有同一种语言，不要你西门子Profinet，他施耐德modbus。他们设备间通信太麻烦，当然这里面也包括PC。2，MQTT是一种为物联网（一定程度上）应用开发的协议。它解决的是物联网的传感器基于互联网的数据传输（低带宽，不可
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摘要：物联网（IoT，或者说工业互联网）的基础在于设备之间的通信，通信协议在将海量设备连接到互联网时发挥着重要作用。本文介绍IoT中的通信/通讯协议，并对常用的协议如：MQTT, CoAp, OPC UA, Modbus, Profinet ，介绍其特点，并进行比较，说明协议的适用场景。先上一张大图。 I
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摘要：一、简述 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的"轻量级"通讯协议，该协议构建于TCP/IP协议上，由IBM在1999年发布。MQTT最大优点在于，可以以极少的代码和有
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摘要：https://github.com/node-opcua/opcua-commander https://www.npmjs.com/package/opcua-commander
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摘要：什么是OPC UA?为了应对标准化和跨平台的趋势，为了更好的推广OPC，OPC基金会近些年在之前OPC成功应用的基础上推出了一个新的OPC标准-OPC UA。OPC UA接口协议包含了之前的 A&E, DA,OPC XML DA or HDA，只使用一个地址空间就能访问之前所有的对象，而且不受WIN
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