Gerade wenn große und tiefe neuronale Netze trainiert werden, kann das Training mit der CPU des Rechners mehr oder weniger lange dauert. So kann es schnell passieren, dass ein einzelner Zyklus zwischen 30 Minuten und 1 Stunde lang rechnet und für ein optimales Ergebnis müssen dann auch noch mehrere Zyklen berechnet werden.
WeiterlesenErstellen eines eigenen Treibers für den Raspberry Pi
Ich lese mich zur Zeit etwas intensiver in die Treiberentwicklung unter Linux ein und der Raspberry Pi ist zum Entwickeln von Treibern ein idealer Kandidat. Da die Codeentwicklung auf dem Raspberry Pi aber auf Grund der geringen Rechenleistung und der SD-Karte als Speicher alles andere als ideal ist, empfiehlt es sich hier, den Code auf einer anderen Maschine zu entwickeln und dann mit einem Cross Compiler für den Raspberry Pi zu kompilieren.
WeiterlesenPortables GPIO-Interface für den Raspberry Pi
In diesem Beitrag stelle ich eine Realisierungsmethode für ein portables Webinterface, mit dem die GPIOs des Raspberry Pi geschaltet werden, vor. Die Applikation wird in Python mittels Flask realisiert und anschließend in einem Docker-Container untergebracht.
WeiterlesenAVR-GCC unter die Haube geschaut…
In den letzten Tagen habe ich mich intensiv mit meiner AVR-Bibliothek beschäftigt und einige Treiber für die XMega- und die ATMega32-Peripherie weiter geschrieben bzw. in einer ersten Version als statische Bibliothek veröffentlicht. Während der Codeentwicklung für das Batteriebackup-Systems, bzw. des Clocksystems des XMegas bin ich allerdings auf ein Hindernis gestoßen.
WeiterlesenDer k-NN als Einstieg in das maschinelle Lernen
In diesem Beispiel möchte ich (als Einstieg ins maschinelle Lernen) einen Klassifikationsalgorithmus vorstellen, der nicht direkt was mit “richtigem” lernen zu tun hat, den sogenannten k-Nearest Neighbors (k-nächste Nachbarn). Mit diesem Algorithmus soll eine Klassifikation von Lilienarten entwickelt und getestet werden.
WeiterlesenVisualGDB zum Entwickeln von Anwendungen für den Raspberry Pi unter Windows
Mittlerweile programmiere ich schon seit fast 10 Jahren und in dieser Zeit habe ich eine ganze Menge Entwicklungsumgebungen verwenden müssen bzw. dürfen (AVR-Studio, Bascom IDE, Arduino IDE, Eclipse in allen Formen und Farben, etc.) und keine Entwicklungsumgebung hat mir (bisher) so gut gefallen wie Visual Studio von Microsoft…
WeiterlesenMachine Learning mit Keras
Seit etwa einem Jahr beschäftige ich mich mit dem Thema Machine Learning, vorzugsweise im Bereich der Bilderkennung. Alles in allem ist das ein sehr spannendes Thema, welches ich gerne näher ausführen möchte.
WeiterlesenRedesign des Blogs
Hallo zusammen, nach einer längeren Abwesenheit möchte ich die Aktivitäten an diesem Blog wieder aufnehmen. Aus diesem Grund befindet sich die Seite gerade im Redesign und wird in Kürze wieder zur Verfügung stehen. Daniel
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