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继续学习_STM32CubeMX 将升级为 STM32CubeMX.AI

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wolfgang2015 发布时间：2018-4-27 00:21
阅读主题, 点击返回1楼
赞 收藏 评论19 发布时间：2018-4-27 00:21
19个回答
lebment 回答时间：2018-4-27 13:51:15
基于ARM 官方NN库改的？玩这个至少得会个Tensor Flow吧
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qq305147332 回答时间：2018-4-27 15:56:45
真是很好的分享
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wolfgang2015 回答时间：2018-4-27 16:46:38
lebment 发表于 2018-4-27 13:51
基于ARM 官方NN库改的？玩这个至少得会个Tensor Flow吧

ARM老大定的方向旗帜，ST没有理由拒绝吧。
至于tf 还是 Caffer 目前 ARM NN都支持
不过，关于ARM NN 相关源代码可以从这里下载来学习学习
http://github.com/ARM-software/armnn.git
ARM NN的整体框架如下：
Arm NN support diagram (002).png

对于Android 的 ARM NN API层次如下：
Arm NN for Android-06.png

针对ST大量的Cortex-M 框架定位如下图：
CMSIS Graphic_flow-05.png

至于CubeMX.AI的功能，应该满足下面这个框架，是下图的一个具体实现罢了
ML platform image - Arm NN roadmap.PNG

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z258121131 回答时间：2018-4-27 17:25:05
不明觉厉
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dsjsjf 回答时间：2018-4-27 21:04:59
这么 NB，，
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g921002 回答时间：2018-4-28 00:23:30
自己一直有在用TF，苦於訓練好的框架怎樣才能給STM32用，現在看來不用自己造輪子了。太棒了。
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vilsenma 回答时间：2018-5-30 09:15:03
共勉，追随新技术的脚步
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裤衩007 回答时间：2018-5-30 09:38:54

好厉害的样子
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zjczm 回答时间：2018-5-30 09:49:39
厉害。期待
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ljz1992 回答时间：2018-5-30 10:10:26
不明觉厉
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意法半导体微控制器和微处理器拥有广泛的产品线，包含低成本的8位单片机和基于ARM® Cortex®-M0、M0+、M3、M4、M33、M7及A7内核并具备丰富外设选择的32位微控制器及微处理器

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