Begum, Khaaza M. Unnisha:Reconhecimento facial usando Raspberry Pi | Khaaza M. Unnisha Begum | Taschenbuch | Paperback | Portugiesisch | 2023 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786206026457
- Livro de bolso 2023, ISBN: 9786206026457
[ED: Taschenbuch], [PU: Edições Nosso Conhecimento], Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades grá… mais…
[ED: Taschenbuch], [PU: Edições Nosso Conhecimento], Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades gráficas do Raspberry Pi são aproximadamente equivalentes ao nível de desempenho da Xbox de 2001. O chip Raspberry Pi, que funciona a 700 MHz por defeito, não aquece o suficiente para necessitar de um dissipador de calor ou de um arrefecimento especial. O SoC é empilhado por baixo do chip de RAM, pelo que apenas a sua extremidade é visível. O cache de nível 2 é de 128 KB, usado principalmente pela GPU, não pela CPU. Este sistema é mais pequeno, mais leve e com menor consumo de energia, pelo que é mais conveniente do que o sistema de reconhecimento facial baseado em PC. Devido ao código-fonte aberto, o desenvolvimento de software em Linux é mais livre. Os resultados experimentais mostram que é um método eficaz de usar uma placa Raspberry Pi para actualizar um sistema de captura de imagem incorporado., DE, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot, 72, [GW: 125g], Banküberweisung, PayPal, Klarna-Sofortüberweisung, [CT: Sonstiges / Sonstiges]<
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[ED: Taschenbuch], [PU: Edições Nosso Conhecimento], Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades gráficas do Raspberry Pi são aproximadamente equivalentes ao nível de desempenho da Xbox de 2001. O chip Raspberry Pi, que funciona a 700 MHz por defeito, não aquece o suficiente para necessitar de um dissipador de calor ou de um arrefecimento especial. O SoC é empilhado por baixo do chip de RAM, pelo que apenas a sua extremidade é visível. O cache de nível 2 é de 128 KB, usado principalmente pela GPU, não pela CPU. Este sistema é mais pequeno, mais leve e com menor consumo de energia, pelo que é mais conveniente do que o sistema de reconhecimento facial baseado em PC. Devido ao código-fonte aberto, o desenvolvimento de software em Linux é mais livre. Os resultados experimentais mostram que é um método eficaz de usar uma placa Raspberry Pi para actualizar um sistema de captura de imagem incorporado., DE, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot, 72, [GW: 125g], Banküberweisung, PayPal, [CT: Sonstiges / Sonstiges]<
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Reconhecimento facial usando Raspberry Pi Khaaza M. Unnisha Begum Author
- novo libro2001, ISBN: 9786206026457
Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades gráficas do Raspberry Pi são aproximadame… mais…
Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades gráficas do Raspberry Pi são aproximadamente equivalentes ao nível de desempenho da Xbox de 2001. O chip Raspberry Pi, que funciona a 700 MHz por defeito, não aquece o suficiente para necessitar de um dissipador de calor ou de um arrefecimento especial. O SoC é empilhado por baixo do chip de RAM, pelo que apenas a sua extremidade é visível. O cache de nível 2 é de 128 KB, usado principalmente pela GPU, não pela CPU. Este sistema é mais pequeno, mais leve e com menor consumo de energia, pelo que é mais conveniente do que o sistema de reconhecimento facial baseado em PC. Devido ao código-fonte aberto, o desenvolvimento de software em Linux é mais livre. Os resultados experimentais mostram que é um método eficaz de usar uma placa Raspberry Pi para actualizar um sistema de captura de imagem incorporado. Trade Books>Trade Paperback>Business>Business & Economics>Busn Profiles, Edições Nosso Conhecimento Core >1<
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Begum, Khaaza M. Unnisha:Reconhecimento facial usando Raspberry Pi
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[ED: Softcover], [PU: Edições Nosso Conhecimento], Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades gráficas do Raspberry Pi são aproximadamente equivalentes ao nível de desempenho da Xbox de 2001. O chip Raspberry Pi, que funciona a 700 MHz por defeito, não aquece o suficiente para necessitar de um dissipador de calor ou de um arrefecimento especial. O SoC é empilhado por baixo do chip de RAM, pelo que apenas a sua extremidade é visível. O cache de nível 2 é de 128 KB, usado principalmente pela GPU, não pela CPU. Este sistema é mais pequeno, mais leve e com menor consumo de energia, pelo que é mais conveniente do que o sistema de reconhecimento facial baseado em PC. Devido ao código-fonte aberto, o desenvolvimento de software em Linux é mais livre. Os resultados experimentais mostram que é um método eficaz de usar uma placa Raspberry Pi para actualizar um sistema de captura de imagem incorporado.
2023. 72 S. 220 mm
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Khaaza M. Unnisha Begum:Reconhecimento facial usando Raspberry Pi
- Livro de bolso 2023, ISBN: 6206026450
[EAN: 9786206026457], Neubuch, [PU: Edições Nosso Conhecimento], nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este livro resume o protótipo experimental do sistema de c… mais…
[EAN: 9786206026457], Neubuch, [PU: Edições Nosso Conhecimento], nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este livro resume o protótipo experimental do sistema de captura de imagens incorporado com o sistema Raspberry Pi. As capacidades gráficas do Raspberry Pi são aproximadamente equivalentes ao nível de desempenho da Xbox de 2001. O chip Raspberry Pi, que funciona a 700 MHz por defeito, não aquece o suficiente para necessitar de um dissipador de calor ou de um arrefecimento especial. O SoC é empilhado por baixo do chip de RAM, pelo que apenas a sua extremidade é visível. O cache de nível 2 é de 128 KB, usado principalmente pela GPU, não pela CPU. Este sistema é mais pequeno, mais leve e com menor consumo de energia, pelo que é mais conveniente do que o sistema de reconhecimento facial baseado em PC. Devido ao código-fonte aberto, o desenvolvimento de software em Linux é mais livre. Os resultados experimentais mostram que é um método eficaz de usar uma placa Raspberry Pi para actualizar um sistema de captura de imagem incorporado., Books<
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