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Raspberry Pi 4 从新固件 Beta 版本中获得 USB Bootloader

Raspberry Pi Foundation 宣布了一个 Beta 版本的新固件更新和一个引导加载程序,以用于从 USB 大容量存储设备引导 Raspberry Pi 4。 对于那些希望选择从更快的 USB 大容量存储设备进行引导,而不仅仅是使用 SD 卡进行引导的 Raspberry Pi 4 所有者来说,新的固件和引导加载程序可能会很有用。 于 2019年 6 月推出的Raspberry Pi 4拥有的功能亮点之一是 USB 3.0,与以前版本的计算机相比,其可以实现更快的存储速度。不过,与先前的型号不同的是,Raspberry Pi 4 不支持 USB 大容量存储启动,从而阻止了用户从 USB 大容量存储设备安装操作系统。对此,官方也曾承诺称,该差距将在将来的软件更新中消除。 此次更新将提供完整的 USB 启动支持,从而完全不需要 microSD 卡。使用此 Beta 固件,Pi 4 所有者可以使用 USB 3.0 引导操作系统。感兴趣的可以在Raspberry Pi 网站上查看有关引导程序配置的完整详细信息。 如果你希望能够通过 USB 引导 Raspberry Pi,需要注...

iPhone 11 训练神经网络的开源项目火了,准确率可与 i7 MacBook Pro 持平

前几天有人发布了一个可以在 iOS设备上直接训练神经网络的开源项目MNIST-CoreML-Training,引起热议。 项目使用 MNIST 手写数字数据集部署图像分类模型,不需要在其他 ML框架中训练,而是基于 Core ML直接本地训练出一个卷积神经网络(LeNet CNN)模型。项目作者还将之和其他设备模型做了对比。在模型架构和训练参数相同的情况下,同时在 iphone 11上运行 Core ML和在 i7 MacBook Pro 上运行 TensorFlow 2.0,两种方式的准确率都超过了0.98,前者训练时间大概为248秒,后者为158秒。 虽然用时上还有一定差距。但该项目和实验被认为证明了 ios 设备计算性能的提升,也探索了移动设备在本地训练的可能性。目前移动设备本地训练还难以完美实现,但想要在移动端部署 AI 应用还是有很多途径的,今天就来看看移动端的 AI 开发。 iOS的 Core ML 和 Andorid 的 NNAPI 在移动端实现卷积神经网络,一般可以先在 GPU 或 TPU 上训练模型,之后再压缩部署到移动端。早前,有人基于开源的计算机视觉库 OpenC...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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