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DIY无人机组装与飞控参数调试记录(DJI NAZA-LITE)
早就想玩一玩无人机 xff0c 奈何各种原因一直没有机会 xff0c 工作之后资金富足 xff0c 加上本身工作和这个相关性比较大 xff0c 于是就自己DIY了一台无人机 一 材料准备 xff1a F450机架 GPS支架 好盈乐天 20
DIY
Dji
NAZA
Lite
无人机组装与飞控参数调试记录
sylixos标准工程移植到Lite版本
1 概述 针对低端处理器 xff08 如ARM M系列处理器 xff09 的开发工作 xff0c 翼辉信息推出了SylixOS Lite工程版本 SylixOS Lite版本工程属于SylixOS轻量级工程 xff0c 与标准的SylixO
SylixOS
Lite
标准工程移植到
AHB-APB_Lite总线协议及Verilog实现
AHB APB Lite总线协议及Verilog实现 文章目录 AHB APB Lite总线协议及Verilog实现一 AHB Lite协议介绍二 系统框架介绍三 代码设计四 仿真测试 一 AHB Lite协议介绍 AHB xff08 Ad
AHB
APB
Lite
verilog
总线协议及
Ubuntu 16.04中用bazel交叉编译tensorflow lite
首先在csdn上着了大神关于这个的实践如下链接 https www cnblogs com jojodru p 7744630 html 但是报错如下 xff0c 说是找不到opt选项 INFO Reading rc options for
Ubuntu
bazel
tensorflow
Lite
交叉编译
tensorflow lite example label_image 分析【二】
接上文 3 代码分析 main函数首先将入参写入参数结构体 Settings s struct Settings bool verbose 61 false bool accel 61 false bool input floating 6
tensorflow
Lite
Example
label
image
PX4代码中LIDAR-Lite v3激光测距仪PWM驱动
调试了LIDAR Lite v3激光测距仪PWM驱动 xff0c 在这里做一下记录 飞控硬件是pixhawk1 xff0c PX4软件版本为1 7 3 按照官方教程进行接线和配置 xff0c 链接为 https docs px4 io en
PX4
LIDAR
Lite
PWM
激光测距仪
PX4代码中LIDAR-Lite v3激光测距仪I2C驱动
调试LIDAR Lite v3激光测距仪 xff0c 通读了PX4代码中驱动相关的部分 在这里做一下记录 飞控硬件是pixhawk1 xff0c PX4软件版本为1 7 3 按照官方教程进行接线和配置 xff0c 链接为 https doc
PX4
LIDAR
Lite
I2C
激光测距仪
使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型
使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型 1 2022 03 05 文章目录 使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型 1 一 訓練自定義模型 4 1 收集數據2 訓練模型 二 集成TFLite模型的步驟
tensorflow
Lite
部署自定义对象检测模型
树莓派4 运行 Tensorflow Lite
树莓派4 运行 Tensorflow Lite 1 更新树莓派 span class token function sudo span apt update 2 下载安装脚本 span class token function git sp
tensorflow
Lite
深度学习 - TensorFlow Lite模型,云侧训练与安卓端侧推理
TensorFlow Lite模型 xff0c 云侧训练与安卓端侧推理 引言一 云侧深度模型的训练代码1 加载数据集的格式分析1 1 从数据集加载的数据格式1 2 对加载的数据进行处理 2 深度模型搭建3 模型训练 评估 保存 转换4 模型
tensorflow
Lite
深度学习
云侧训练与安卓端侧推理
springboot中@bean的lite模式
当 64 Beans相互依赖时 xff0c 表示依赖关系就像一个bean方法调用另一个方法一样简 单 xff1a 64 Configuration public class AppConfig 64 Bean public Foo foo
springboot
Bean
Lite
Tengine-Lite在Nvidia AGX Xavier上的安装
一 说明 由于工作需要 在Nvidia AGX Xavier上使用Tengine Lite引擎进行模型的推理使用 Tengine Lite是什么 Tengine 由 OPEN AI LAB 主导开发 xff0c 该项目实现了深度学习神经网络
tengine
Lite
NVIDIA
AGX
xavier
树莓派4B:跑通Paddle-Lite-Demo
上周跟以前单位的大神见面 xff0c 期间大神聊到了百度飞桨框架 xff0c 并建议我看看能不能做点什么有意思的东西跑在树莓派上 大神就是大神 xff0c AI是我等学渣也配玩的吗 不过既然大神都这么推荐了那就尝试一下 xff0c 大不了从
Paddle
Lite
Demo
基于HTML5的超酷图片画廊 -Juicebox Lite
日期 xff1a 2012 5 22 来源 xff1a GBin1 com 在线演示 本地下载 图片画廊是web或者网站开发中经常会用到的组件 xff0c 非常适合作为图片展示 xff0c 个人作品展示和相册使用 今天我们将介绍一个非常棒的
html5
Juicebox
Lite
超酷图片画廊
使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型
使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型 1 2022 03 05 文章目录 使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型 1 一 訓練自定義模型 4 1 收集數據2 訓練模型 二 集成TFLite模型的步驟
tensorflow
Lite
部署自定义对象检测模型
深度学习 - TensorFlow Lite模型,云侧训练与安卓端侧推理
TensorFlow Lite模型 xff0c 云侧训练与安卓端侧推理 引言一 云侧深度模型的训练代码1 加载数据集的格式分析1 1 从数据集加载的数据格式1 2 对加载的数据进行处理 2 深度模型搭建3 模型训练 评估 保存 转换4 模型
tensorflow
Lite
深度学习
云侧训练与安卓端侧推理
Android 机器学习模型的轻量级框架 TensorFlow Lite
TensorFlow Lite 简介 TensorFlow Lite 是一款用于在移动设备 嵌入式设备和物联网设备上运行机器学习模型的轻量级框架 它是 TensorFlow 在移动领域的延伸 xff0c 旨在解决手机等设备上机器学习计算资源
Android
tensorflow
Lite
机器学习模型的轻量级框架
TensorFlow Lite 支持移动 GPU,速度推测提升4-6倍
最近 xff0c 开源机器学习框架 TensorFlow Lite 更新 xff0c 新版更新支持了 GPU 支持 GPU 原因 虽然移动设备的处理能力和功率都有限 虽然 TensorFlow Lite 提供了不少的加速途径 xff0c 比
tensorflow
Lite
GPU
支持移动
速度推测提升