Raspberry Pi(ラズパイ)をプロダクト活用する上で気をつけたい5つのこと – ピクアカインフォ
Raspberry Pi(ラズパイ)は元々学生の教育用コンピュータとして誕生した歴史があります。そのためホビーユースには十分であっても、実際のIoTプロダクトへの採用は不向きとされてきました。しかしすでに内部的にはRaspberry Piを使っている製品も存在します。 今回はRaspberry Piをプロダクト化する上で注意したい事柄について解説します。 SDカードについて とにもかくにも注意したいのがSDカードです。SDカードは書き換え回数が増えるに従って信頼性が失われていきます。全体の領域に対して10万回と言われており、早々10万回に達することはないのですが、業務用途や市販することを考えると注意したい内容です。 そこで採用を検討したいのが業務用SDカードです。SLCまたはMLCと呼ばれる高耐久性を備えたSDカードがあります。また、防水性や温度耐性、静電耐性、X線耐性、衝撃耐性などにも優
TensorFlowでディープラーニングによる『キュウリ』の仕分け | Workpiles
ディープラーニングを使ってキュウリの仕分け（選果とも言う）をしてみました。 今回試してみたのは、TensorFlowのチュートリアル『Deep MNIST for Experts』の畳み込みニューラルネットワークに少し手を加え、キュウリの仕分け作業をやらせてみるとう試みです。 キュウリをWebカメラで撮影した画像により、仕分けを行います。 キュウリの仕分けとは キュウリの仕分けとは、出荷する際に傷や病気があるものを弾いたり、形や色合い、大きさによりランク別に選別したりする作業です。 選別には、とくに統一規格があるわけではなく、各農家によって独自ルールがあったりします。 （主に、出荷先の希望、市場での値の付き方、作業効率などにより決めていると思われる） さて、うちの仕分けルールは、だいたいこんな感じになります。（実際にはもう少し細かいのですが…） 2L〜2S:良品。色艶がよく、比較的まっすぐ
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