Supporta più metodi di programmazione e supporta l'espansione di più moduli Supporta l'addestramento online del modello di intelligenza artificiale Questa è una scheda di sviluppo Linux A open source basata su Allwinner V831, adatta a principianti, appassionati, studenti universitari, produttori, insegnanti STEM, sviluppatori embedded e altri gruppi senza basi AI. Attraverso la programmazione Python, la tecnologia AI può essere applicata facilmente e rapidamente Il prodotto supporta più metodi di interazione come unità flash USB, IDE, terminale ADB, ecc. Puoi scegliere una programmazione Python semplice e facile da usare o uno sviluppo ad alte prestazioni, che può verificare rapidamente l'effetto funzionale e implementare ulteriormente il prodotto Questo progetto open source è adatto alle seguenti persone: studenti, appassionati, maker, ecc. che vogliono capire e imparare ad applicare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale visiva. Vuoi applicare le funzionalità di intelligenza artificiale visiva per risolvere i problemi Chip: Allwinner V831 Frequenza principale: ARM--A7 800MHz (single core) Consumo energetico a pieno carico: 5V@1A Memoria di corsa: 64 MB Spazio di archiviazione: scheda SD esterna Sistema integrato: (Openwrt) Linguaggio di sviluppo: Python3/C/C++ Strumento IDE: supporto Elaborazione immagini: maixpy3 Accelerazione Al: accelerazione hardware AWNN Servizio di formazione: MaixHub Funzione vocale: supporto Riproduzione video: supporto Funzione wireless: scheda di rete wireless integrata Macchina fotografica: SP2305 Schermo: schermo IPS integrato 240x240 da 1,3 pollici, può essere convertito in schermo da 2,4/2,8 pollici A causa dei diversi lotti, le parole stampate sul prodotto saranno diverse, il che non pregiudica l'uso Colore:Nero Materiale: PCB Contenuto della confezione: 1x scheda di sviluppo MAIX-II M2dock 1x scheda TF 32G Solo il contenuto della confezione di cui sopra, gli altri prodotti non sono inclusi. NOTA: La riflessione della luce e display diversi possono far sì che il colore dell'articolo nell'immagine sia leggermente diverso da quello reale. L'errore di misurazione consentito è di +/- 1-3 cm.