Python人工智慧圖控 - 研習交流廳 造訪社團

Android Studio是Google官方自家推出的免費開發工具，學習Android程式設計當然首選是Android Studio。 現在智慧手機功能強大， 多核心、影像、語音、通訊、GPS該有的都有了，隨身攜帶配合不同Sensor，想到智慧手機就有128種用途，不好好利用它實在浪費，計畫開相關Android軟/硬體實作課程。有興趣的同學可先下載Android Studio熟悉一下開發環境。 p.s. 因為Android Studio主要是用Java語言來開發程式，下次再貼文如何用Python結合Android Studio開發應用程式的方法。 注意，必須先安裝JDK，再安裝Android Studio。 步驟1. JDK下載與安裝: 須確定你的作業系統是32位元或64位元，然後選擇32位元或 64位元。 https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk14-downloads.html 因為我的OS是Win10 64位元，故選 jdk-14_windows-x64_bin.exe 圖1 ? 步驟2. 確認JDK安裝版本是否正確 進入命令列視窗後輸入「java -version」指令，即可查詢目前java運作的版本。 圖2 ? 步驟3. Android Studio下載與安裝 請到下面官網Android Developers 下載，安裝很簡單，按Next鍵就對了。 https://developer.android.com/studio ? 圖3 步驟4. Android Studio IDE 如圖開發環境特寫。 ? 圖 4

感謝批准入社

同學們我將課程 : 虛擬儀錶板設計程式碼 Instrument 放在雲端請自行下載解壓縮(Instrument.7z)，人數較多我就不一一通知了!

Python + PyQt5 圖控教學 – 虛擬儀錶板設計講義 放在檔案區。

Instrument程式碼下載區

https://www.dropbox.com/s/i0mot9wfj2fsljt/Instrument.7z?dl=0

今天不談神經網路的推導公式，先把它晾在一邊，我們來說說自動程式產生器應用到神經網路學習模型的開發。

深度學習已經大幅提升了影像、語音的辨識率，但實際上，底層的神經元(neuron)及網路是極度簡化下的模型，只能說還是有很大的成長空間，因此才會冠上類神經網路(ANN)模型的名稱。

圖是N年前為了做影像處理專案時設計的一個影像功能拖放(drag and drop)圖控軟體框架，主要就是將所有影像的演算法封裝在工具箱圖控(icon)元件中，使用者只要拖拉不同icon連結或直接將icon放置在圖片上就可自動影像處理，很像現在的LabVIEW，設計的理想就是做到了end user不用再寫任何影像處理有關的程式。

這跟神經網路有甚麼關係呢?

現在很多人工智慧的產品卻沒有人工智慧! 我們當然希望按一個鍵，電腦就可以幫我們完成幾百甚至上萬件事情，而不是反過來要看厚厚的手冊、學幾年的程式語言只為了完成一件事。當然上述我是有點誇張，不過我主要訴求就是要有一些人工智慧，程式就盡量自動化產生，雖然我也很愛Coding。

最後回到正題，計畫用Python 和 C++做類似圖中的圖控軟體框架，改寫成一個自適應類神經網路的專家系統，研究者只要拖拉圖控元件，讓電腦自已完成神經網路的架構及模型推論，當然我會把一些深度學習及機器學習演算法也封裝進圖控元件中，因為我這邊的超級電腦還沒搞定，所以大概只能跑一般的GPU了。

p.s. 這個版本會開源，因為只能假日抽空整理，以陸續釋放程式碼的方式為主。有興趣的朋友就當作一起線上技術交流研討^^

大家好，我又來問問題了@@

最近應該確定會入手 Jetson Nano

但還是有一些小問題想要確定一下，
因此想要來請教板上的前輩們

1. 目前 JetBot 在官網上有幾個不同廠商出的不同車型，有沒有比較推薦的 ? 其差異點在哪裡 ? 目前台灣我看坊間有再販售的多以 waveshare 出的那台比較多，不知道使用上面是否推薦 ?

2. Nano 開發板現在有出到第二代了，這些車型都適用嗎 ? 我問幾個賣家也沒有給我一個肯定的答案 @@，不知道板上前輩是否知道一二代板與車子的適用性 ?

會用樹莓派直接控制四軸飛行器的飛控板理由是 : 你可以用一台筆電 + ROS(機器人作業系統)的資料鏈串連起來，就可指揮上百台無人飛行器做空中分列式，或幾百台水上無人艦艇跳芭蕾舞、、等等，當然前提是你要會寫些程式才行。 連接方式很簡單, 如圖綠色圈起來的就是Pixhawk通訊埠: 將飛控板Pixhawk上的Telem2接口四根線引出(其實就是UART)： Telem2的5V接Pi的5V Telem2的TX接Pi的RX Telem2的RX接Pi的TX Telem2的GND接Pi的GND 這樣子筆電就可以和多個樹莓派通訊進而控制多個飛行器，當然中間還是有一言難盡的技術，再擇期說明。 軟體設定可參考下面教學，我就不重複了。 https://blog.csdn.net/liberatetheus/article/details/77968424 https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/90373992?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task https://blog.csdn.net/weixin_42704669/article/details/83791117?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

全世界最受歡迎的程式語言 2004-2019

資料來源: PYPL PopularitY of Programming Language

運動控制卡: 使用iMC408A
變頻器 : 使用Best FC300

因為運動控制卡本身除了控制八軸伺服/步進馬達外，尚支援8路AD(精度12bit )、4路 DA(精度12bit)及4路PWM輸出，所以在採集資料(如溫度、壓力、電壓、電流、高度、流量)及控制無刷馬達方面都很方便，特別是可用自已寫的軟體規畫所有功能，影片是測試葉片正、反轉，用慢速300rpm運轉，怕24000轉葉片會變飛刀射到自已，有興趣的朋友應該可以改裝成小型風洞作流體動力學實驗了，再加上 Python程式做控制及數據分析就太完美了^^