мини пк poe — купите мини пк poe с бесплатной доставкой на АлиЭкспресс version

: compulab mintbox mini 2 бесшумный мини-пк

Apple mac mini 2020

В этом году Apple представила последнее поколение неттопов — Mac mini 2020. Аппарат оснащен процессорами Intel Core 8-го поколения: младшую модель укомплектовали 4-ядерным Intel Core i3, старшую — 6-ядерным Core i5 (возможны также конфигурации на базе Intel Core i7).

В стандартной версии компьютер оснащен 8 Гбайт ОЗУ (есть варианты с 16, 32 и даже 64 Гбайт). Со встроенной памятью проблем тоже возникнуть не должно —хранилище увеличили вдвое (256 и 512 Гбайт вместо 128 и 256 Гбайт в предыдущем Mac mini). К тому же память можно дополнительно расширить до 2 Тбайт с помощью SSD-накопителя.

Для подключения периферийных устройств предусмотрены следующие порты: Ethernet, 4х Thunderbolt 3 (USB-C), HDMI 2.0, 2х USB 3 и 3,5 мм выход на наушники. К неттопу можно подключить до двух мониторов 4K одновременно или один монитор 5K, заряжать от него сторонние устройства или добавить внешнюю видеокарту.

Дополняет все это фирменный минималистичный дизайн Apple, теперь еще и экологичный — корпус мини-ПК полностью выполнен из переработанного алюминия.

Arduino industrial 101

Компания/проект — Arduino
Страница продукта
CPU — Qualcomm Atheros AR9331 (1x MIPS24k @ up to 400MHz)
Память — 64MB DDR2 RAM; 16MB SPI flash
Цена — $38.50

Войны Ардуино закончились, но мы не увидели много новых Ардуино-плат, кроме не-Linux, Sigfox-совместипой MKRFOX1200. Два сайта так ии не объединились, и каждый предлагает немного разные решения. Linux-совместимая, расширяемая плата Arduino Industrial 101 доступна на Arduino.org, а со страницы Arduino.ccесть только ссылка.

Плата включает в себя Linux/WiFi от Arduino Yun и COM, интегрированный в Arduino-совместимую базовую плату. Плата включает запаянный модуль Chiwawa LGA, работающий под Linino (версия OpenWrt) на WiFi SoC AR9331, а также 64MB DDR2 RAM и 16MB SPI flash.

Arduino tian

Компания/проект — Arduino
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — Qualcomm Atheros AR9432 (1x MIPS24k @ up to 560MHz); Atmel SAMD21G18 Cortex M0 MCU (48MHz)
Память — 64MB DDR2 RAM; 4GB eMMC; 256KB flash и 32KB RAM для SAMD21G18
Цена — $95.70

По сравнению с Arduino Yun и Yun Mini PoE, плата Arduino Tian имеет размеры 68.5 x 53mm, работает под Linino на более быстром процессоре Atheros AR9432, и использует более мощный 32-bit микроконтроллер Atmel SAMD21G18. В дополнение к WiFi, плата Tian имеет чип Qualcomm CSR8510 с поддержкой Bluetooth EDR/BLE 4.0a. Также вы получаете порт USB 2.0 host, порт GbE, и 4GB eMMC. На стороне Ардуино есть 6 аналоговых портов и 12 выходов PWM.

Arduino yun / yun poe

Компания/проект — Arduino
Страница продукта
CPU — Qualcomm Atheros AR9331 (1x MIPS24k @ up to 400MHz)
Память — 64MB DDR2 RAM
Цена — $68.20 (Yun) или (Yun PoE) $78.10

оригинальный Arduino Yun iпо-прежнему доступен на Arduino.org, и новая версия Arduino Yun PoE продаётся на Arduino.cc. Более маленький Arduino Yun Mini числится на обоих сайтах, но отсутствует в наличии, без обещаний когда-либо появиться. За дополнительные $10 по сравнению с Yun, Arduino Yun PoE добавляет Power-over-Ethernet к оригинальному Yunчто позволяет вам запитывать плату через порт 10/100 Ethernet, с помощью дополнительного модуля, идущего в комплекте.

Обе версии работают под OpenWrt Linino на WiFi SoC Qualcomm’s 400MHz AR9331 и исполняют код Arduino на Atmel Atmega32U4. Работающие под Linux компоненты включают в себя 2.4GHz WiFi-n радиомодуль, порт USB 2.0 host, и слот microSD. Управляемые через Arduino интерфейсы на 5V плате включают в себя 20 портов дискретного ввода-вывода, 7 выходов PWM, и 12 аналоговых портов ввода-вывода.

Asus pb60

ASUS PB60 имеет модульную систему, то есть его функциональность можно расширить, установив в мини-ПК дополнительные компоненты. Это будет особенно актуально, если устройство используется в офисе, где к технике могут быть свои требования. Так, к устройству можно добавить внешний оптический привод с COM- и LPT-портами или акустическую систему.

Компьютер работает на базе Intel Core i3 / i5 / i7 8-го поколения или Intel Pentium Gold G5400T. Производительность, конечно же, будет сильно зависеть от конфигурации. Слота для модулей оперативной памяти у ПК два, а ее объем может варьироваться от 4 до 32 Гбайт.

Стандартный объем хранилища комплектуется 128/256 Гбайт SSD или жестким диском до 1 Тбайт. Несмотря на то, что это не классическая настольная система, пользователь может самостоятельно менять конфигурацию неттопа — добавлять HDD или SSD.

Внешне ASUS PB60 выглядит как небольшая черная коробка (ничего нового или революционного, по сравнению с остальными моделями), которую можно как закрепить за монитором или телевизором с помощью крепления VESA, так и установить на столе в горизонтальном или вертикальном положении — для этого в комплекте есть специальная подставка.

Banana pi bpi-m2

Компания/проект — SinoVoip
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — Allwinner A31 (4x Cortex-A7 @ 1.0GHz); PowerVR SGX544MP2 GPU
Память — 1GB DDR3 RAM
Цена — $40

Плата Banana Pi M2 от SinoVoip, продающаяся за $40 на Amazon, очень напоминает RPi Model B , и оснащена 40-pin разъёмом. M2 имеет GbE, WiFi, пять USB портов, и интерфейсы дисплея и камеры. Мы убрали меньшую плату Banana Pi M2 на Allwinner H3, с интерфейсом SATA из нашего списка, так как её больше нет в продаже.

Banana pi bpi-m3

Компания/проект — SinoVoip
Страница продукта
CPU — Allwinner A83T (8x Cortex-A7 @ 1.8GHz); PowerVR SGX544MP1 GPU
Память — 2GB LPDDR3 RAM; 8GB to 64GB eMMC
Цена — $74

Плата Banana Pi M3 (BPI-M3) от SinoVoip, оснащённая восьмиядерным SoC Allwinner A83T, продаётся за $74 на AliExpress и на доллар дороже на Amazon, и имеет 2GB RAM и 8GB eMMC. Плата M3 имеет тот же размер (92 x 60mm), что и M2 Ultra, и такой же разъём RPi 40-pin.

Как и M2 Ultra, плата M3 поддерживает GbE, WiFi, SATA, 3x USB, и возможности подключения камеры и дисплея. Поддержка со стороны ПО лучше, чем у других плат Banana Pi. Вы можете выбрать из Android 5.1, Debian 8, Ubuntu 16.04 Mate, Raspbian Jesse Mate, Kano, Kali, CentOS, Gentoo, OpenSUSE, Arch, CRUX, и Fedora.

Beaglebone black wireless

Компания/проект — BeagleBoard.org; Octavo Systems
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — Octavo Systems OSD3358 SiP with TI Sitara AM3358 (1x Cortex-A8 @ 1GHz) with PRU MCUs; PowerVR SGX530 GPU
Память — 512MB RAM; 4GB eMMC
Цена — $68.75

При поддержке BeagleBoard.org, Octavo Systems сделала альтернативу Seeed’s BeagleBone Green Wireless (см. ниже), также добавив 2.4GHz 802.11a/b/g/n и Bluetooth 4.1 BLE к дизайну BeagleBone Black. В отличие от двух моделей BB Green от Seeed, плата BeagleBone Black Wireless сохранила порт micro-HDMI, как у BB Black, но потеряла порт Ethernet.

В остальном она идентична BB Black, с двумя исключениями: она построена на основе модуля Octavo Systems OSD3358 SiP (system-in-package), который интегрирует функциональность BeagleBoneв один корпус BGA, что упрощает создание собственных разработок на его основе.

Beaglebone green wireless

Компания/проект — BeagleBoard.org; Octavo Systems
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — TI Sitara AM3358 (1x Cortex-A8 @ 1GHz) with PRU MCU chips; PowerVR SGX530 GPU
Память — 512MB RAM; 4GB eMMC
Цена — $49.90

Плата BeagleBone Green Wireless имеет те же базовые параметры, что и BB Green, с теми же добавлениями и потерями по сравнению с BB Black, включая дополнительные интерфейсы Grove. Модель Wireless содержит WiFi и Bluetooth, и три порта USB host, делая её лидером в плане USB среди всех существующих на сегодняшний день клонов BB Black.

Chip pro dev kit

Компания/проект — Next Thing Co.
LinuxGizmos coverage
Product page
CPU — Allwinner/Next Thing GR8 (1x Cortex-A8 @ 1GHz); Mali-400 GPU
Память — 256MB or 512MB DDR3 (SiP) RAM; 512MB NAND flash
Цена — $49

Одноплатник Chip за $9 сейчас не продаётся, но он скоро вернётся с новой GR8 SiP версией SoC Allwinner R8. Тем временем, вы можете купить «бутерброд» (sandwich style) Chip Pro Dev Kit с двумя GR8 Chip Pro компьютерами на модулях, с интегрированным 802.

11b/g/n и Bluetooth 4.2 BLE. Один из этих Chip-подобных модулей запаян в плату, второй прилагается отдельно. Базовая плата имеет порт USB 2.0 host, порт micro-USB с поддержкой UART, аудиоразъём, и два микрофона. Также есть вход 6-23V DC и вход для батареи 3.

7V LiPo, а также PWM, UART, и интерфейсы GPIO. Набор включает миниатюрную макетную плату, перемычки, разъёмы, и антенну WiFi. Доступна поддержка Linux: Buildroot и Debian. Next Thing также продаёт за $69 набор PocketChip на основе Chip с 4.3-дюймовым сенсорным экраном и клавиатурой.

Cloudbit

Компания/проект — LittleBits Electronics
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — NXP i.MX233 (1x ARM9 @ 454MHz)
Память — 64MB RAM; 4GB microSD card
Цена — $60

Единственная плата на Linux из всех производимых LittleBits, ориентированных на Arduino. Эта плата является одним из самых маленьких одноплатников, размер 15 x 10mm. Плата CloudBit содержит WiFi, питается через micro-USB, и имеет два разъёма “BitSnap” для добавления модулей LittleBits, шесть из которых доступны в наборе за $90.

Creator ci40

Компания/проект — Imagination Technologies
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — Imagination cXT200 (2x MIPS InterAptiv @ 550MHz)
Память — 256MB DDR3 RAM; 512MB flash
Цена — $85 (65 фунтов), или $169 (130 фунтов) для полного набора IoT

Компания Imagination Technologies пытается продать MIPS-бизнес, и плата Creator Ci40 может стать последней в линейке, начатой с Creator Ci20. Платы доступны в RS Electronics за 65 фунтов. Полный набор IoT Kit за 130 фунтов включает несколько беспроводных модулей MikroBus Clicker и дочернюю плату Click от MikroElektronika.

В плате Ci40, по сравнению с Ci20’s процессор Ingenic XBurst заменен на Imagination cXT200 более медленный, более энергоэффективный чип MIPS InterAptiv без GPU. Другие изменения включают лучшую поддержку и интерфейсы расширения MikroBus и Raspberry Pi.

Cubieaio-a20

Компания/проект — Cubieboard.org, CubieTech Limited
Страница продукта
CPU — Allwinner A20 (2x Cortex-A7 @ up to 1GHz); Mali-400 MP2 GPU
Память — 1GB DDR3 RAM; 8GB flash expandable to 32GB (eMMC) or 64GB (TSD)
Цена — $122

Мы убрали плату Cubieboard 3 из обзора, т. к. она старая, дорогая ($100), и в настоящее время не продаётся, и заменили её другой платой на Allwinner A20. Плата CubieAIO-A20 замечательна тем, что предлагает 6 портов USB 2.0 host и micro-USB OTG, два последовательных порта UART, и разъем DIN, с возможностью расширения до 6 последовательных портов через плату расширения.

Такая составная (sandwich-style) плата включает модуль Einstein-A20 COM от CubieTech размером 75 x 50mm, который оснащён WiFi, Bluetooth 4.0, RTC, 200-pin разъемом расширения, и собственным портом micro-USB. Модуль COM одноплатник поддерживают те же дистрибутивы Linux и Android, что и Cubieboard 2 и 3.

Как и COM, одноплатник CubieAIO-A20 имеет размер 172 x 106mm, продаётся за $122 на Amazon, и работает в диапазоне температур от -20 до 70°C. У него есть порт GbE, двойной слот mini-PCIe с поддержкой mSATA и модулей 3G или 4G. Также есть слот для SIM и антенны для стандартного модуля WiFi/BT.

Cubieboard4

Компания/проект — Cubieboard.org, CubieTech Limited
обзор от LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — Allwinner A80 (4x Cortex-A15 @ up to 2GHz, 4x Cortex-A7 @ up to 1.3GHz); PowerVR G6230 GPU
Память — 2GB DDR3 RAM; 8GB eMMC, expandable to 64GB
Цена — $120

Плата Cubieboard4 оснащена восьмиядерным Allwinner A80 SoC с 64-ядерным PowerVR G6230 GPU. Одноплатник размером 111 x 111mm имеет WiFi, Bluetooth, GbE, VGA, HDMI, USB 3.0, и 4 порта USB 2.0. Также есть 54-pin разъём расширения. Одноплатник имеет (опционально) два слота microSD, либо один microSD и флэш-память. Существует много корпусов и расширений для Cubieboards, образы для Debian, Linaro Ubuntu 14.04, и Android 4.4.

Nvidia представила микрокомпьютер jetson nano за $99 с четырехъядерным процессором arm и gpu maxwell

Xcy mini pc n4100

Встраиваем raspberry pi и кулер

Теперь, когда основная часть корпуса готова, давайте установим в него Raspberry Pi. Для начала ввинтим латунные стойки в отверстия в основании.

Заметьте, что я изменил ориентацию винтов и опор, идущих в наборе с Ice Tower, так, чтобы они ввинчивались прямо в нижнюю часть корпуса и не требовали сквозных отверстий. Если вы изучите руководство по Ice Tower, вы заметите, что стойки и винты установлены наоборот.

Нам нужно снять вентилятор с кулера, чтобы мы могли прикрепить его к прозрачной боковой панели. Мы ставим вентилятор именно здесь, чтобы убедиться, что холодный воздух забирается снаружи корпуса, а затем выходит через вентиляционные отверстия на противоположной стороне.

Установите опорные кронштейны на нижнюю часть радиатора Ice Tower в соответствии с инструкцией. Убедитесь, что вы все делаете правильно.

Поместите «малинку» на свое место, а затем используйте второй набор латунных стоек, вкрученных в «дно» корпуса, чтобы все закрепить.

Приклейте подушку радиатора к процессору и снимите верхний слой защитной пленки. Поместите радиатор Ice Tower на тепловую подушку на процессоре и закрепите его четырьмя винтами в латунных стойках.

Делаем акриловые стенки

В целом, с внутренними частями нашего кейса мы закончили. Теперь давайте сделаем акриловые стенки, чтобы завершить его.

Я снова открыл Tinkercad (бесплатная программа для 3D-моделирования — прим. ред.) и примерно прикинул, где должен быть радиатор Ice Tower, чтобы отверстия для крепления вентилятора были в правильном месте на боковых панелях. Затем я экспортировал изображение стенок кейса, чтобы открыть его в Inkscape и нарисовать макет для лазерной гравировки.

Мы делаем две акриловых стенки: одна с вентилятором для забора воздуха, вторая — с отверстиями для отработанного воздуха.

Можно удалить обводку детали, поскольку нам нужно вырезать только контур стенки и отверстия в ней. В целом, в модели нужно учесть отверстие для вентилятора и четыре отверстия для винтов. Также важно добавить отверстия для скрепления акриловой стенки с ранее распечатанным корпусом.

Затем я дублировал форму стенки, где будет установлен вентилятор, и нарисовал ряд шестиугольников на месте отверстия. Логика проста: шестиугольники — для потока отработанного воздуха.

Запуск демоверсий nvidia jetson nano

При использовании NVIDIA Jetson Nano у вас есть две опции для  устройства ввода с камеры:

1. Можно подключить модуль камеры CSI, такой как модуль камеры Raspberry Pi (кстати, совместимый с Jetson Nano)
2. Или USB Веб-камеру

Я использую все свои модули камеры Raspberry Pi для своей будущей книги, Raspberry Pi для компьютерного зрения, поэтому я решил использовать  Logitech C920, который совместим с Nano (вы можете также использовать более новый Logitech C960).

Примеры, включенные в библиотеку Jetson Nano Inference, можно найти в разделе jetson-inference:

• detectnet-camera: Выполняет обнаружение объекта с использованием входного сигнала с камеры.
• detectnet-console: Также выполняет обнаружение объекта, но с использованием входного изображения, а не камеры.
• imagenet-camera: Выполняет классификацию изображений с помощью камеры.
• imagenet-console: Классифицирует входное изображение, используя предварительно обученную на наборе данных ImageNet сеть.
• segnet-camera: Выполняет семантическую сегментацию с использованием  камеры на входе.
• segnet-console: Также выполняет семантическую сегментацию, но на изображении.
• Кроме того, включены несколько других примеров, в том числе оценка глубокой гомографии и суперразрешение

Однако для запуска этих примеров, нам необходимо немного изменить исходный код для соответствующих камер. 

В каждом примере вы увидите, что значение DEFAULT_CAMERA установлено в -1, что подразумевает использование подключенной камеры CSI.

Поскольку мы используем USB-камеру (или любую другую корректную V4L2 камеру), необходимо изменить значение DEFAULT_CAMERA c -1 на 0. 

К счастью, это изменение очень легко сделать!

Начнем с классификации изображений в качестве примера.

Во-первых, откройте директорию   ~/jetson-inference/imagenet-camera:

1 $cd ~/jetson-inference/imagenet-camera

Оттуда откройте imagenet-camera.cpp:

1 $nanoimagenet-camera.cpp

Затем нужно сделать прокрутку вниз примерно до 37 строки, где вы увидите значение DEFAULT_CAMERA:

1 #define DEFAULT_CAMERA -1    // -1 for onboard camera, or change to index of /dev/video V4L2 camera (>=0) 

Просто измените это значение с -1 на 0:

1 #define DEFAULT_CAMERA 0    // -1 for onboard camera, or change to index of /dev/video V4L2 camera (>=0) 

После этого сохраните изменения и выйдите из редактора.

После редактирования файла C вам нужно будет перекомпилировать пример:

1 $cd../build2 $make3 $sudomakeinstall

Имейте в виду, что утилита make достаточно умна, чтобы не перекомпилировать всю библиотеку. Она будет перекомпилировать только файлы, которые изменились (в данном случае, пример классификации ImageNet).

После компиляции перейдите в каталог aarch64/bin и запустите двоичный файл imagenet-camera:   

1  $ cd aarch64/bin/2  $./imagenet-camera3  imagenet-camera4  args (1):  0[./imagenet-camera]  56  [gstreamer]initializedgstreamer,version1.14.1.

07  [gstreamer]gstCamera attempting toinitialize with GST_SOURCE_NVCAMERA8  [gstreamer]gstCamera pipeline string:9  v4l2src device=/dev/video0!video/x-raw,width=(int)1280,height=(int)720,format=YUY2!videoconvert! video/x-raw,format=RGB!videoconvert!appsink name=mysink10 [gstreamer]gstCamera successfully initialized with GST_SOURCE_V4L21112 imagenet-camera:  successfully initialized video device13    width:  128014    height:  72021   depth:  24 (bpp)

161718  imageNet—loading classification network model from:19         — prototxt     networks/googlenet.prototxt20         — model        networks/bvlc_googlenet.caffemodel21         —class_labels networks/ilsvrc12_synset_words.txt22         —input_blob   ‘data’23         —output_blob  ‘prob’24         —batch_size   22526  [TRT]  TensorRT version5.0.

627  [TRT]  detected model format-caffe  (extension ‘.caffemodel’)28  [TRT]  desired precision specified forGPU:FASTEST29  [TRT]  requested fasted precision fordevice GPU without providing valid calibrator,disablingINT830  [TRT]  native precisions detected forGPU:  FP32,FP1631  [TRT]  selecting fastest native precision forGPU:  FP1632  [TRT]  attempting toopen engine cache file networks/bvlc_googlenet.caffemodel.2.1.GPU.FP16.engine33 [TRT]  loading network profile from engine cache…networks/bvlc_googlenet.caffemodel.2.1.GPU.FP16.engine34  [TRT]  device GPU,networks/bvlc_googlenet.caffemodelloaded

Здесь вы можете видеть, что GoogLeNet загружается в память, после чего начинается вывод.

Классификация изображений выполняется при ~10 FPS на Jetson Nano с разрешением 1280×720.

ВАЖНО: Если вы загружаете определенную модель впервые, загрузка может занять 5 — 15 минут.

Внутри библиотека Jetson Nano Inference оптимизирует и подготавливает модель для вывода. Это делается только один раз, чтобы последующие запуски программы были значительно быстрее (с точки зрения времени загрузки модели, а не вывода).

Теперь, когда мы попробовали классифицировать изображение, давайте посмотрим на пример обнаружения объектов на Jetson Nano, который находится в ~/ jetson-inference / detenet-camera / detectnet-camera.cpp.

Опять же, если вы используете веб-камеру USB, вы захотите отредактировать ориентировочно 39 строку файла detenet-camera.cpp и изменить DEFAULT_CAMERA с -1 на 0, а затем перекомпилировать с помощью make (это необходимо, только если вы используете веб-камеру USB).

После компиляции вы можете найти бинарный файл detenet-camera в ~/jetson-inference / build/ aarch64/ bin.

Давайте продолжим и запустим демонстрацию обнаружения объектов на Jetson Nano:

1  $./detectnet-camera2  detectnet-camera3    args(1):  0[./detectnet-camera]  4 5  [gstreamer]initialized gstreamer,version1.14.1.

06  [gstreamer]gstCamera attempting toinitialize with GST_SOURCE_NVCAMERA7  [gstreamer]gstCamera pipeline string:8  v4l2src device=/dev/video0!video/x-raw,width=(int)1280,height=(int)720,format=YUY2!videoconvert!video/x-raw,format=RGB! videoconvert!appsinkname=mysink10 [gstreamer]gstCamera successfully initialized with GST_SOURCE_V4L21112 detectnet-camera:  successfully initialized video device13   width:  128014   height:  72021   depth:  24(bpp)

1617 detectNet—loading detection network model from:18          — prototxt     networks/ped-100/deploy.prototxt19         — model        networks/ped-100/snapshot_iter_70800.caffemodel20          —input_blob   ‘data’21          —output_cvg   ‘coverage’22          —output_bbox  ‘bboxes’23        —mean_pixel   0.

00000024          — class_labels networks/ped-100/class_labels.txt25          —threshold    0.

50000026          —batch_size   22728 [TRT]  TensorRT version5.0.

629 [TRT]  detected model format-caffe  (extension’.caffemodel’)30 [TRT]  desired precision specified forGPU:FASTEST31 [TRT]  requested fasted precision fordevice GPU without providing valid calibrator,disabling INT832 [TRT]  native precisions detected forGPU:  FP32,FP1633 [TRT]  selecting fastest native precision forGPU:  FP1634 [TRT]  attempting toopen engine cache filenetworks/ped-100/snapshot_iter_70800.caffemodel.2.1.GPU.FP16.engine35 [TRT]  loading network profile from engine cache…networks/ped-100/snapshot_iter_70800.caffemodel.2.1.GPU.FP16.engine36 [TRT]  device GPU,networks/ped-100/snapshot_iter_70800.caffemodelloaded

Здесь вы можете видеть, что мы загружаем модель с именем ped-100, используемую для обнаружения пешеходов (на самом деле я не уверен, что конкретно представляет собой архитектура модели, поскольку она не задокументирована на веб-сайте NVIDIA).

Ниже вы можете увидеть пример обнаружения себя с использованием демонстрационной программы обнаружения объектов Jetson Nano:

Согласно выходным данным программы, мы получаем ~5 FPSдля обнаружения объектов в  кадре с разрешением 1280 × 720 при использовании Jetson Nano. Не так уж  плохо!

Как развернуть пользовательские модели в jetson nano?

Одним из преимуществ Jetson Nano является то, что после компиляции и установки библиотеки с поддержкой GPU (конечно, совместимой с Nano) ваш код автоматически использует графический процессор Nano для вывода.

Например, ранее мы установили Keras TensorFlow на Nano. Любые скрипты Python, использующие Keras/ TensorFlow, будут автоматически использовать графический процессор (GPU).

И точно так же любые предварительно обученные модели Keras/ TensorFlow, которые мы используем, будут тоже автоматически использовать графический процессор Jetson Nano для вывода.

При условии, что Jetson Nano поддерживает данную библиотеку глубокого обучения (Keras, TensorFlow, Caffe, Torch/ PyTorch и т. д.), мы можем легко развернуть наши модели в Nano.

Проблема здесь – это  OpenCV

Модуль Deep Neural Network (dnn) OpenCV не поддерживает графические процессоры NVIDIA GPU, включая Jetson Nano.

OpenCV работает над обеспечением поддержки NVIDIA GPU для своего модуля dnn. Надеюсь, результат будет получен в ближайшее время.

Но пока мы не можем использовать простые в использовании функции cv2.dnn в OpenCV.

Если использование модуля cv2.dnn сейчас абсолютно необходимо для вас, я бы посоветовал взглянуть на инструментарий Intel OpenVINO, Movidius NCS и другие OpenVINO-совместимые продукты, которые оптимизированы для работы с модулем OpenCV глубокой нейронной сети.

Компьютеры для cs:go для про игроков

Игру на максималках выбирают профессиональные киберспортсмены, а также игроки, серьезно увлеченные сражениями в Контре. В онлайн-шутере очень важна быстрота реакции: для того чтобы игровая машина успела показать выскочившего из-за угла врага или отрисовала летящий снаряд, нужно не менее 60 FPS.

Для профессиональных игроков в Контру важна максимальная плавность игрового процесса и стабильность работы всей системы. Компьютеры киберспортсменов по КС:ГО выдают в среднем от 120 FPS и больше. Выдержать такое могут игровые компьютеры с мощными видеокартами, производительными процессорами и большим объемом оперативной памяти.

При игре в FullHD 120 и больше FPS выдают видеокарты серии GTX 1050 и 1050 ti, 200 FPS – серии GTX 1060, больше 300 FPS – видеокарты серии GTX 1070 и выше. При игре в UHD больше 150 FPS выдают видеокарты серии GTX 1060 и выше.

Counter Strike: Global Offensive больше всего нагружает процессор. При игре в FullHD с высокими настройками нужен процессор не ниже Inte Core i5-8400. Для стримеров больше подойдут процессоры Intel Core i7-7700K и выше.

При сборке ПК для игры в CS:GO нужно учитывать современные требования. Даже если игра может работать на минималках, зачем ставить морально устаревшие системы. При сборке игровой машины добавьте SSD (это ускорит работу), емкий HDD (для хранения информации) и оперативную память с DDR4.

В каталоге интернет-магазина RoyalPC представлены сбалансированные компьютеры для игры в КС:ГО без лагов и вылетов. Каждую сборку можно изменить в конфигураторе под ваши нужды. Если вы не разбираетесь в комплектующих, вам нужна консультация или вы хотите получить 100% эффективный ПК для игры в Контру – обратитесь в RoyalPC. Мы соберем системный блок, оттестируем его и доставим в любой город России.

Показать еще

Скрыть

Критерии отбора

Определение критерия выбора одноплатных компьютеров с открытыми спецификациями — непростая задача. Ни один из одноплатников не имеет полностью открытых исходников, особенно это касается GPU и иногда скудно документированных CPU, однако архитектура RISC-V может изменить ситуацию в ближайшем будущем.

Некоторые платы из нашего списка имеют полностью open-source лицензию на аппаратное обеспечение. И наконец, проект должен предоставлять подробные спецификации и схемы как минимум портов ввода-вывода, для подсоединения дополнительных плат расширения.

Для большинства покупателей важно, чтобы были доступны для скачивания дистрибутивы Linux или Android с поддержкой ресурсов платы. Для новых плат мы допускаем некоторую отсрочку в данном вопросе.

Обзор, приведённый ниже, включает краткое описание и спецификации каждой платы, со ссылками на страницы соответствующего производителя.

Приведённые цены являются самыми низкими на момент публикации, но цена многих плат может изменяться. Цены не включают в себя пересылку, или включают бесплатную пересылку только в определённые регионы. Иногда цена пересылки может быть существенной, превращая, например, 35-долларовую плату в 50-долларовую. Так как LinuxGizmos имеет международную аудиторию, мы не включаем пересылку в цену.

Мы рады комментариям пользователей, особенно касающихся поддержки и программного обеспечения. Пожалуйста, принимайте участие в дискуссии после поста. Не забывайте проголосовать за свою любимую «хакерскую» плату.

Обзор перечисляет платы в алфавитном порядке, и основан на спецификациях и самых низких доступных ценах за последнюю неделю мая 2021 года, платы доступны к поставке в июле 2021 года.

Мини-пк с поддержкой poe высокой мощности для простой передачи данных —

Одноплатные и мини компьютеры raspberry pi | купить в розницу и оптом

Прежде чем начать работу с jetson nano

Для начала работы понадобятся:

1. MicroSD карта объемом не менее 16 ГБ
2. Источник питания  5 В/2.5 А с разъемом microUSB
3. Кабель Ethernet

Хочу подчеркнуть, что 16 ГБ – это минимум. В первый раз при конфигурации Jetson Nano я использовал карту 16 ГБ, но весь этот объем был быстро занят, особенно после установки интерфейсной библиотеки Jetson, в которой предварительно обученные модели занимают  несколько гигабайт.

Поэтому я рекомендую для вашего Nano 32 ГБ microSD карту. 

Наконец, для работы с Jetson Nano понадобится Ethernet кабель. Это обстоятельство сильно разочаровало меня.

NVIDIA Jetson Nano позиционируется как мощное IoT и современное вычислительное устройство для искусственного интеллекта (AI)… А если это так, то почему в составе устройства нет Wi-Fi модуля?

Я не понимаю этого решения NVIDIA и не считаю, что конечный пользователь должен использовать свой собственный Wi-Fi адаптер. Если целью является доведение AI до IoT и выполнение граничных вычислений (edge computing), тогда обязательно должен быть Wi-Fi.

Техническое сравнение

Устанавливаем oled-дисплей

Теперь нам нужно установить OLED-дисплей. Если контакты вашего дисплея не припаяны, припаяйте их к задней части дисплея.

Вставьте верхний край дисплея под пластиковые зажимы, а затем осторожно надавите на него, чтобы он встал на свое место.

Используйте тот зажим, что мы напечатали на 3D-принтере, и закрепите его маленьким винтом. Для затяжки винта может потребоваться гибкий вал или угловая отвертка на 90 градусов.

Теперь нам нужно подвести провода к OLED-дисплею. Вам нужно будет сделать 4 подключения к контактам интерфейса ввода/вывода общего назначения (GPIO) — два для питания и два для коммуникаций. Я сделал короткий соединительный кабель из соединительных штифтов DuPont и ленточного кабеля.

Когда кабель собран, подключить одну его сторону к задней стороне дисплея, а вторую — к контактам GPIO следующим образом:

Я заметил, что есть две версии этих OLED-дисплеев, порядок размещения контактов в них немного отличается. Поэтому просто убедитесь, что вы подключаете питание к правильным контактам.

Установка tensorflow и keras на nvidia jetson nano

Прежде, чем мы сможем установить TensorFlow и Keras на Jetson Nano, необходимо установить NumPy.

Во-первых, убедитесь, что вы находитесь в виртуальной среде deep_learning с помощью команды workon:

1 $workondeep_learning

Из нее вы можете установить NumPy:

1 $pip install numpy

Инсталляция NumPy на моем Jetson Nano заняла около 10-15 минут, поскольку ее нужно было скомпилировать в системе (в настоящее время нет предварительно собранных версий NumPy для Jetson Nano).

Следующим шагом является установка Keras и TensorFlow на Jetson Nano. У вас может возникнуть соблазн сделать простую установку pip install tensorflow-gpu — не делайте этого!

NVIDIA представила официальный выпуск TensorFlow для Jetson Nano.

Вы можете установить официальный Jetson Nano TensorFlow с помощью следующей команды: