Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка.

В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.

Мозговой штурм и комментарии позволили определить следующие направления развития:

• обучить собственную E-net сеть под нужный размер картинок
• передать запуск нейросети с самой Raspberry на специальную железку, из которых наиболее часто упоминался Intel Movidius (он же Neural Compute Stick aka NCS).

Приделать к роботу новую железку — это же самое интересное в роботехнике, поэтому кропотливая работа по обучению нейросети оказалась отложенной до лучших времен.

Несколько дней — и интеловская чудо-железка у меня в руках.

Она довольно большая, и в нижний USB разъем малинки ее не воткнешь. Учитывая, что правые USB порты были заслонены штативом камеры, а верхний левый занят GPS модулем, вариантов оставалось не то, чтобы много.

В итоге, GPS был посажен на кабель, переведен вниз, и кабель обернут вокруг штатива, а на его место зашел NCS.

На этом hardware часть была завершена.

Сила JavaScript и браузерного API

Мир становится все более взаимосвязанным — число людей, имеющих доступ к Интернету, выросло до 4,5 миллиардов.


Но в этих данных не отражено количество людей, у которых медленное или неисправное интернет соединение. Даже в Соединенных Штатах 4,9 миллиона домов не могут получить проводной доступ к интернету скорость которого будет более 3 мегабит в секунду.

Остальной мир — те, кто имеет надежный доступ к Интернету — все еще подвержен потере соединения. Некоторые факторы, которые могут повлиять на качество сетевого подключения, включают в себя:

• Плохое покрытие от провайдера.
• Экстремальные погодные условия.
• Перебои питания.
• Пользователи, попадающие в «мертвые зоны», такие как здания, которые блокируют их сетевые подключения.
• Путешествие на поезде и проезд туннелей.
• Соединения, которые управляются третьей стороной и ограничены во времени.
• Культурные практики, которые требуют ограниченного или отсутствия доступа в Интернет в определенное время или дни.

Учитывая это, ясно, что мы должны учитывать автономный опыт при разработке и создании приложений.

В статье описывается простой способ унификации правил валидации пользовательского ввода клиент-серверного приложеия. На примере простого проекта, я покажу как это можно сделать, с использованием Asp net core и Vue js.

Разрабатывая веб приложения, мы как правило сталкаваемся с задачей двойной валидации данных, вводимых пользователем. С одной стороны, пользовательский ввод необходимо валидировать на клиенте, чтобы сократить избыточные запросы к серверу и ускорить саму валидацию для пользователя. С другой стороны, говоря о валидации, сервер не может принимать "на веру" то, что клиентская валидация действительно отработала перед отправкой запроса, т.к. пользователь мог отключить либо модифицировать валидационный код. Или вообще осуществить запрос из API клиента вручную.

У Радислава Гандапаса есть отличная книга Полная Ж. В ней говорится о том, как оценить направления своей жизни, и как разработать план развития.

Мне захотелось создать инструмент, который будет в моем смартфоне и поможет составить мой радар.

С распространением и развитием нейронный сетей все чаще возникает потребность их использования на встроенных и маломощных устройствах, роботах и дронах. Устройство Neural Compute Stick в связке с фреймворком OpenVINO от компании Intel позволяет решить эту задачу, беря тяжелые вычисления нейросетей на себя. Благодаря этому можно без особых усилий запустить нейросетевой классификатор или детектор на маломощном устройстве вроде Raspberry Pi практически в реальном времени, при этом не сильно повышая энергопотребление. В данной публикации я расскажу, как использовать фреймворк OpenVINO (на C++) и Neural Compute Stick, чтобы запустить простую систему обнаружения лиц на Raspberry Pi.

Как обычно, весь код доступен на GitHub.

К написанию сей заметки меня сподвигло то, что я устал делать развёрнутые замечания на эту тему в комментариях к статьям, где в качестве части инструкции по сборке и настройке чего-либо для конкретного дистра предлагают выполнить make install.

Суть сводится к тому, что эту команду в виде «make install» или «sudo make install» использовать в современных дистрибутивах нельзя.

Но ведь авторы программ в руководствах по установке пишут, что нужно использовать эту команду, возможно, скажете вы. Да, пишут. Но это лишь означает, что они не знают, какой у вас дистрибутив, и дистрибутив ли это вообще, может, вы вступили в секту и обкурилисьчитались LFS и теперь решили под свою хтоническую систему скомпилять их творение. А make install является универсальным, хоть и зачастую неправильным способом это сделать.