英国BBC micro:bit 已登陆中国销售,用于促进青少年编程教育的ARM开发板。

BBC micro:bit是一款采用ARMCortex-M0的nRF51822处理器的小型开发板,内置蓝牙功能及多种传感器。它配备了5×5 LED点阵、两个可编程按钮、加速度计、地磁传感器和温度计等。通过20+5pin的扩展接口,可支持多种编程应用场景,如电子游戏、机器人控制、科学实验和可穿戴设备开发。
英国BBC micro:bit 板子采用了基于ARM Cortex-M0的nRF51822处理器,集成蓝牙功能,板载5×5 LED点阵、两个可编程按键、加速度计、三轴地磁和温度计等资源。
我还引出了20+5pin的扩展接口,可轻松胜任各种编程相关的教学与开发场景,包括编写电子游戏、机器人控制、科学实验和可穿戴装置开发等; 

我仅有信用卡一半大小(4cm×5cm),你还可以把我集成到诸多便携的项目中。








详细的硬件资源【可谓是麻雀虽小五脏俱全】

  • Nordic nRF51822
    • 16 MHz 32-bit ARM Cortex-M0 microcontroller
    • Bluetooth® 4.0 low energy/2.4GHz RF SoC
    • 16kB RAM
    • 256kB Flash
  • Freescale KL26Z – 48 MHz ARM Cortex-M0+内核的单片机
  • Compass – Freescale MAG3110 3-axis 地磁传感器,I2C接口
  • Accelerometer - Freescale MMA8652 3-axis 加速度传感器,I2C接口
  • Power connector - 3V电源供电接口
  • Reset button - 复位按键
  • Micro USB connector - Micro USB接口,用于接入电脑烧写、仿真程序,串口通信等
  • 5x5 LED display - 5x5 LED点阵,可以显示文字、图形等
  • Button A/B - 可编程按键
  • I/O connection pins - I/O扩展接口,20+5个扩展引脚(含SPI、UART、I2C、Analog、PWM等功能)

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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