Ещё если есть там какие подводные камни при пайке типа антистатики или теплоотвода, которые очевидны и скучны для мастера, но непонятны для новичка — хорошо бы тоже осветить.
Автор сообщения в Telegram: Andrey Andreyuk
Ссылка на сообщение в Telegram
Зеркало Telegram-чата "Репка / Repka-Pi"
- Автор темы repka_telegram_group
- Дата начала
- Статус
Ещё если есть там какие подводные камни при пайке типа антистатики или теплоотвода, которые очевидны и скучны для мастера, но непонятны для новичка — хорошо бы тоже осветить.
Автор сообщения в Telegram: Andrey Andreyuk
Ссылка на сообщение в Telegram
Здравствуйте! Плат версии 1.3 больше нет?
Автор сообщения в Telegram: Danil
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Danil
Ссылка на сообщение в Telegram
На фото в Вашем сообщении в версии 1.3 (Фото слева)перемычка указана в одном месте, а в мини мануале по 1.3 версии от Репка/Repka-Pi (Фото справа) в другом, какое правильное господа?
Автор сообщения в Telegram: Serj GSG
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Serj GSG
Ссылка на сообщение в Telegram
Спутниковая навигация + Repka Pi
Спутниковая навигация становится всё более актуальной темой во многих отраслях и специальных задачах - предлагаем Вашему вниманию статью о возможности применения Repka Pi для решения данных задач.
https://repka-pi.ru/blog/post/74
Спутники оснащены очень точными атомными часами и способны передавать сигналы для устройств навигации (которые также называют GNSS-приемниками или часто просто GPS-навигаторами или просто навигаторами).
Самые известные на сегодняшний день (но не единственные) из систем навигации — GPS (США), ГЛОНАСС (Россия), Galileo (Европейский союз) и BeiDou (Китай).
Первые спутники американской системы GPS были запущены в начале 1978 года. Всего на настоящий момент на орбите Земли находится 31 спутник GPS и 27 спутников ГЛОНАСС и размер спутниковых группировок постоянно увеличивается.
Это статья о том, как применить Ваш одноплатник Repka Pi в качестве узла навигационной системы - в РепкаБлоге опубликована очередная статья серии о применении Repka Pi для связи и навигации, именно её и предлагаем её Вашему вниманию.
Уверены, что многим данный материал будет очень интересен и полезен.
#SIM868 #GPS #Глонасс #RepkaFon #NMEA #GNSS #AT
Автор сообщения в Telegram: Репка / Repka-Pi
Ссылка на сообщение в Telegram
Спутниковая навигация становится всё более актуальной темой во многих отраслях и специальных задачах - предлагаем Вашему вниманию статью о возможности применения Repka Pi для решения данных задач.
https://repka-pi.ru/blog/post/74
Спутники оснащены очень точными атомными часами и способны передавать сигналы для устройств навигации (которые также называют GNSS-приемниками или часто просто GPS-навигаторами или просто навигаторами).
Самые известные на сегодняшний день (но не единственные) из систем навигации — GPS (США), ГЛОНАСС (Россия), Galileo (Европейский союз) и BeiDou (Китай).
Первые спутники американской системы GPS были запущены в начале 1978 года. Всего на настоящий момент на орбите Земли находится 31 спутник GPS и 27 спутников ГЛОНАСС и размер спутниковых группировок постоянно увеличивается.
Это статья о том, как применить Ваш одноплатник Repka Pi в качестве узла навигационной системы - в РепкаБлоге опубликована очередная статья серии о применении Repka Pi для связи и навигации, именно её и предлагаем её Вашему вниманию.
Уверены, что многим данный материал будет очень интересен и полезен.
#SIM868 #GPS #Глонасс #RepkaFon #NMEA #GNSS #AT
Автор сообщения в Telegram: Репка / Repka-Pi
Ссылка на сообщение в Telegram
Repka Pi и Open CV. Часть 1.
Другая, не менее интересная, востребованная и полезная тема - различные задачи распознавания изображений и видео.
Значительная часть таких задач часто решается с помощью применения библиотеки Open CV, ставшей уже в своём роде классикой и просто удобной связкой.
Ссылка на статью:
https://repka-pi.ru/blog/post/71
Напоминаем, что вопросы по работе устройства разработчикам и опытным участникам сообщества можно задавать в группе сообщества
https://t.me/RepkaPitalk
Ранее так же был пост со ссылкой на статью с тестами Repka Pi 3 в работе с обученной моделью нейронной сети
https://t.me/repka_pi3/328
#OpenCV #ComputerVision #CV
Автор сообщения в Telegram: Репка / Repka-Pi
Ссылка на сообщение в Telegram
Другая, не менее интересная, востребованная и полезная тема - различные задачи распознавания изображений и видео.
Значительная часть таких задач часто решается с помощью применения библиотеки Open CV, ставшей уже в своём роде классикой и просто удобной связкой.
Ссылка на статью:
https://repka-pi.ru/blog/post/71
Напоминаем, что вопросы по работе устройства разработчикам и опытным участникам сообщества можно задавать в группе сообщества
https://t.me/RepkaPitalk
Ранее так же был пост со ссылкой на статью с тестами Repka Pi 3 в работе с обученной моделью нейронной сети
https://t.me/repka_pi3/328
#OpenCV #ComputerVision #CV
Автор сообщения в Telegram: Репка / Repka-Pi
Ссылка на сообщение в Telegram
То есть вы, ребята, решили залезть в курятник "Модуля"? Смело и похвально. Давно пора.
Автор сообщения в Telegram: Дмитрий Кондрашов
Ссылка на сообщение в Telegram
"Целью высокого решения спектора задач "
как вообще человек мог такую конструкцию придумать. Понимаю. Что придираюсь на ровном месте но аж глаз режет.Автор сообщения в Telegram: Maria
Ссылка на сообщение в Telegram
Расскажите пожалуйста для чайников, что за Модуль!?
Автор сообщения в Telegram: Александр Ковалкин
Ссылка на сообщение в Telegram
Скажите, пожалуйста, а релиз Repka Pi 5 ориентировочно планируется в следующем году?)
Автор сообщения в Telegram: Eugene
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Eugene
Ссылка на сообщение в Telegram
Ну просто ребята что пишут, статьи любые на тему айти, пишут простым языком, для простых людей, а тут было похоже что это сводка новостей. Где пишут так что при прочтении ничего не понятно. Понимаю что написано на русском, но контекст,не понимаю, ещё могу привести пример. Это как юридический язык на консультант плюс. А там очень не красиво написано. Понятно почему там так написано. Но спустя несколько абзацев контекст понять уже очень сложно. В любом случаи большое спасибо за понимание 
*мысленно обнимаю*
Автор сообщения в Telegram: Maria
Ссылка на сообщение в Telegram
*мысленно обнимаю*Автор сообщения в Telegram: Maria
Ссылка на сообщение в Telegram
НТЦ "Модуль". Занимаются системами машинного зрения - в числе прочих задач. Но стоят их платы раза в два-три дороже "Репки".
Автор сообщения в Telegram: Дмитрий Кондрашов
Ссылка на сообщение в Telegram
Ничего там про 4 не слышно? Когда в 24 году ждать?
Автор сообщения в Telegram: Muslim
Ссылка на сообщение в Telegram
Там (в модуле) немного другого уровня техника. Ядрышки ARM, а вот нейросети на собственном DSP neuromatrix, и своя система программирования под него.
Даже в простейшем (и доступном для покупки) - ядро то же, что в малине-1.
Так что процы разные, мощности разные и задачи, соответственно, разные.
Автор сообщения в Telegram: Alexey Khromov
Ссылка на сообщение в Telegram
С другой стороны, если на Репке можно будет научится распознаванию с помощью OpenCV, в модуле спасибо скажут)
Автор сообщения в Telegram: Alexey Khromov
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Alexey Khromov
Ссылка на сообщение в Telegram
Выбрал вариант как в мини-инструкции, н-да ювелирка, но процесс пошёл (в плане поставить 0402) 
Автор сообщения в Telegram: Serj GSG
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Serj GSG
Ссылка на сообщение в Telegram
Если Yolo обучать на своем наборе данных, будет нормальная скорость уже даже на 3 репке.
Например обученная классификация на 27 классах 0.1сек кадр. Готовая детекция на coco наборе 1 сек кадр.
Но само обучение конечно стоит на gpu картах.
Классификатор 27 классов на 8000 фотографиях 60-90 эпох будет 1.5ч на rtx3080.
На cpu несколько суток(~2-3..)
Автор сообщения в Telegram: Дядя Азур
Ссылка на сообщение в Telegram
Скорость так сильно не зависит от данных, на которых обучается йола. Вы что-то путаете.
Автор сообщения в Telegram: Georgy Makarov
Ссылка на сообщение в Telegram
Инференс вообще от этого не должен зависеть, только время обучения варьируется.
Автор сообщения в Telegram: Georgy Makarov
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Georgy Makarov
Ссылка на сообщение в Telegram
Количество классов. На imagenet там где-то 4-6сек. 1000 классов.
Автор сообщения в Telegram: Дядя Азур
Ссылка на сообщение в Telegram
Поэтому чтобы поднять скорость нейросети, учите ее на свое количество классов, а все остальные в класс мусор
Автор сообщения в Telegram: Дядя Азур
Ссылка на сообщение в Telegram
Автор сообщения в Telegram: Дядя Азур
Ссылка на сообщение в Telegram
- Статус