NVIDIAの「Jetson Nanoによる入門コース」をやってみた。
Jetson Nano 2GB 開発者キットでNVIDIAのAI入門コース(Getting Started with AI on Jetson Nano!)をやってみた。Jetson Nanoを購入したは良いけど、何から手を付ければ良いのか分からない人は、まずはこちらの入門コースをやってみるのが良いと思う。
note to self Jetson Nano 2GB 開発者キットでNVIDIAのAI入門コース(Getting Started with AI on Jetson Nano!)をやってみた。Jetson Nanoを購入したは良いけど、何から手を付ければ良いのか分からない人は、まずはこちらの入門コースをやってみるのが良いと思う。 WordPressで制作したページにGoogle Analyticsのタグを埋め込むプラグインGoogle Analytics Integration for WordPressの設定方法についての記事。WordPressのダッシュボードにGoogle Analyticsの集計結果を表示する事ができる。 Classroomは教育用レゴマインドストームEV3の新しいプログラミング環境だ。 ClassroomのユーザインターフェースはScratch風に変更されているのだが、従来のLabVIEWソフトウェアでのプログラミングと同じことがほぼ出来るはずなので、まずは黒ライントレースのプログラムを作ってみた。 レゴマインドストームEV3のプログラミング環境が従来のLabVIEWのレゴマインドストームソフトウェアからScratch風のプログラミング環境のEV3 Classroomに変わった。 従来のプログラミング環境も自分的には気に入っていたのだが世の中の他のヴィジュアル・プログラミング環境の潮流に合わせたのかも知れない。 NVIDIAのJetson Nano 2GB 開発者キットを購入したのでセットアップを行った。従来のメモリ4GBモデルのの廉価版で価格は7,000円前後とかなり安くなっている。メモリは2GBだがswap領域を拡大することで、学習速度は多少低下するがResNet-18で問題なく学習ができた。 M5StickCに温湿度気圧センサー(BME280)を接続してBLE(Bluetooth Low Energy)でRaspberry Pi 4Bに無線で情報を飛ばしてコンソールに表示するプログラムの作成してみた。 NVIDIAのJetson Nanoで遊んでいた時の事、MicroSDカードにLinuxインストールしていたのだがフォーマットから設定をやり直したくなりWindows10のパソコンでMicroSDカードを読み込もうとしたのだがドライブとして認識されなかった。何とか認識をさせてフォーマットをした時の記録を残しておく。 古くて普段使いには遅くて使えないAndroidタブレットをデジタルフォトフレームとして再利用した。 温湿度と気圧を測定するセンサー(BME280)と空気の汚れを検出するガスセンサー(MQ-135)とラズパイゼロで環境情報を収集してクラウドにアップしてグラフ化するまでの記事の後編。環境の準備、AWS関連の設定、プログラムについて説明している。 人間の姿勢を推定する機械学習モデルのPoseNetをRaspberryPi 4Bで動かしてみた時の備忘録。PoseNetのPython版(Javascript版もある)をRaspberryPi 4Bにインストールして、ラズパイカメラ、そしてCoral USB Acceleratorで動かしてみた。 そう備忘録

NVIDIAの「Jetson Nanoによる入門コース」をやってみた。
WordPressにGoogle Analyticsのタグを埋めて集計結果をダッシュボードに表示する
レゴマインドストームEV3のClassroomで黒ライントレースをしてみる
レゴマインドストームEV3の新しいプログラミング環境EV3 Classroomのインストール
NVIDIA Jetson Nano 2GB 開発者キットのセットアップをしてみた。
M5StickCとラズパイ4とのBLE(Bluetooth Low Energy)通信を試してみた。
BLEはBluetoothの拡張仕様のひとつでその名の通り省エネルギーで無線通信が可能な規格だ。 Windowsからドライブとして認識しないSDカードを何とかフォーマットした
古いタブレットをデジタルフォトフレームにした話(Fotoo編)
今回Fotooというアプリを試してみたので、備忘録として記事にしておく。
尚、設定メニューが全て英語なのでちょっと躊躇してしまうかも知れないが一通りの機能については試してみたので誰かの参考になればと思い記事にしておく。 ラズパイゼロで温湿度と気圧、空気の汚れを検出してグラフ化するIoT機器(後編)
RaspberryPi 4BでTesorFlow LiteのPoseNet(姿勢推定)を動かしてみた
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