g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Bu B istasyonu ustası çok sert! El yapımı AI küçük TV: donanım kaynak kodunun tamamı elle yazılmıştır

İçbükey tapınaktan Xiaocha Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI

Neden düşük anahtarlı bir yapay zeka geliştiricisi B istasyonunun ana sayfasına giriyor, milyonlarca kez video oynatıyor ve meslekten olmayan kişi ve içeriden biri tarafından ikna ediliyor?

Sert çekirdekli el yapımı bir çalışmaya güvenerek - "sahte bebek" ile küçük bir TV seti.

Ve bu tarihteki en zor "yerli oyuncak bebek" olabilir: B İstasyonunun küçük televizyonu, el yapımı bir televizyonda başarılı bir şekilde yayınlandı.

Sadece B istasyonu videosunun geliştirme panosu + görüntüsünü oynatabileceğini düşünüyorsanız, o zaman oldukça yanılıyorsunuz.

Bu, sıfırdan yapılmış bir AI asistanı "Jarvis" dir.

Sadece bir ses asistanı olamaz, aynı zamanda gerçek zamanlı görüntüleri işleyebilir ve hatta bir web sunucusu olabilir. . .

Iron Man gibi, up master da tasarım çizimleri çizer ve kompozisyonu manuel olarak kaynak yapar. Sanki Iron Man mağarada ilk nesil kıyafeti yapmış.

Çip haricinde, tüm küçük TV'nin neredeyse tamamı up master tarafından tasarlanmıştır. Usta, küçük TV'nin normal bir şekilde açıldığını görür mü bilmiyorum, Stark, Stark'ın mağaradan koşarak çıktığını hissedecek mi?

Bu oyuncak bebek TV'yi yaratan üst düzey sunucu "Jihui Jun" un gerçek adı Peng Zhihui , Artık OPPO'nun bir AI mühendisi.

Zhihui Jun, B istasyonunda birçok DIY donanım videosunu paylaşmadan önce, sert ama ılık olmasına rağmen, kendi kendine yaptığı küçük TV'nin ortaya çıkmasına kadar, çalışması ilk kez B istasyonunun önerilen ana sayfasındaydı ve 1 milyondan fazla para aldı. Çalma hacmi.

Sözde meslekten olmayan kişi heyecanı görüyor, içeriden biri kapıyı görüyor. Videosunda bu kadar harika olan ne? Profesyonel bir netizen şunları söyledi:

Aslında bazı şeyler var, meslekten olmayan kişi çok iyi görünüyor, ama aslında benim gibi uzman hala çok iyi görünüyor.

PCB'yi elle çizmekten C ++ kodu yazmaya kadar

Zhihui Jun, "B istasyonlu küçük TV" nin tüm sürecini göstermek için 3 dakikalık kısa bir video kullandı.

Önce kağıda çizin.

Geliştirme kurulu yok mu? Önemli değil, Zhihui Jun bunu kendisi yaptı.

Devre kartı nasıl yapılır? kullanım Altium Tasarımcısı PCB panoları çizin, her şeye gücü yeten bir şirket olan Taobao'dan yardım isteyin ve çelik hasırlar basmak ve üretmek için işletmeler bulun.

Ardından PCB'ye lehim pastası uygulayın, çipleri, dirençleri, kapasitörleri ve diğer bileşenleri tek tek yapıştırın ve yeniden akış lehimlemeyi tamamlamak için sıcak hava tabancasıyla ısıtın.

Kabuğa gelince, Zhihui Jun kullanır Gergedan Küçük TV'nin muhafazasının 3B modelini çizin ve ardından bunu kendi 3B yazıcımla oluşturun.

Satın alınan LCD panel ile küçük televizyonun donanım kısmı tamamlanmış olur.

Donanım üretiminin tamamlanması sadece bir başlangıç ve ardından Zhihui Jun'u kel kılacak yazılım geliştirme bağlantısıdır.

Bu, kendi kendine tasarlanmış eksiksiz bir pano seti olduğu için, aynı zamanda, tümü C ++ ile satır satır yazılan uboot / çekirdek yapılandırması, aygıt sürücüleri, uygulama katmanı Uygulama geliştirme, algoritma modeli dağıtımı vb. Dahil olmak üzere, alttan yazılım geliştirmesi gerekir.

Video sırasında, kodun satır satır hızla geçtiğini gördünüz, ancak aslında Zhihui Jun birkaç kel gece geçirdi ve hatta devre kartını yeniden tasarladı.

Son olarak, Jun Zhihui, Linux'un Xfce masaüstü ortamını küçük TV'ye kurdu. Ekranın çok küçük olmasına aldırmazsanız, fareyi bağlamada sorun olmaz ve VNC ve RDP aracılığıyla uzaktan erişilebilir.

Linux ile TensorFlow'u kurun, görüntü tanımayı gerçekleştirmek için kamerayı bağlayın veya ses tanımayı gerçekleştirmek için mikrofonu bağlayın ve küçük TV'yi blogunuz için bir web sunucusu olarak kullanın.

Küçük televizyon da kendi kendine oynayabilir ve "yerli bebek" videosunu gerçekleştirebilir.

Bilgi sistemi

Yukarıdaki Sao operasyonları listesini görünce, zaten şaşkın mısınız?

Teknik bir kodaman istatistiklerine göre, Zhihui Jun'un ustalaştığı beceriler şunlardır:

Elektronik temel, elektronik bileşen seçimi, devre şeması tasarımı, yüksek hızlı devre PCB tasarımı, elektronik bileşen kaynak teknolojisi, devre kartı hata ayıklama, başlangıç programı UBOOT kesme ve nakli, linux kernel kesme ve nakli, dosya sistemi, düşük seviyeli sürücü (C dili, ARM mimarisi montajı, linux kernel mimarisi), üst seviye uygulamalar (C ++, Qt, JAVA, Python, vb., Derin öğrenme, makine öğrenimi, OpenCV, sinir ağı, doğal dil işleme), statik blog sunucusu yapımı, gelişmiş matematik, doğrusal cebir, olasılık Teori, ayrık matematik, 3 boyutlu modelleme, 3 boyutlu baskı, gravür makinesi, video çekimi post prodüksiyon, saç dökülmesini önleme teknolojisi.

Bunların arasında en zoru son teknolojidir.

Zhihui Jun da aynı fikirdeydi: Ona tüm geliştirme sürecindeki en zor sorunun ne olduğunu sorduğumuzda, "pek çok şeyi öğrenmek için geç kalarak saç dökülmesini nasıl önleyebiliriz" dedi.

Artık saç dökülmesini önleme tekniklerinde ustalaştığımıza göre, bazı sırları öğretip öğretemeyeceğinizi sormak istiyorum.

Merak etmeyin, Zhihui Jun, gelecekte bir dizi detaylı öğretici olacağını söyledi, umarım herkes onun alanına ve son gelişmelere dikkat eder.

Başka ne söyleniyorsa, madeni para zaten açıkça icat edildi ve bu kez arka arkaya üç kez desteklenmesi gerekiyor.

Donanım ve yazılımda iki büyük kardeş

Son olarak, büyük adamları tanımamıza izin verin.

Zhi Huijun, Çin Elektronik Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden mezun olmuştur ve şu anda OPPO Şangay Araştırma Enstitüsü'nde çalışmaktadır.

2015 yılından beri teknoloji blogunu güncelliyor ve çok çalışıyor. İlk başta, kendi video depolama sunucusu olarak yalnızca B istasyonunu kullanıyordu, ancak çok fazla istikrarlı hayran kazanmasını beklemiyordu ve sonra gelişmelere ev sahipliği yapmak için dönüşmeye başladı ve yarım yılda kendini popüler hale getirmeyi beklemiyordu.

Zhihui Jun, donanım ve yazılımın iki çiçeği olarak tanımlanabilir.OPPO ile röportaj yapmaya gittiğinde, biri donanım gönderisi ve diğeri algoritma gönderisi için olmak üzere iki Süper Özel teklif aldı.

Ancak şirkette aynı anda iki maaş almadığını, bir AI algoritma mühendisi olduğunu vurguladı.

Zhihuijun aynı zamanda Arduino Çin topluluğunun moderatörüdür ve gitar ve mızıkayı sever.

Bu sefer sert çekirdekli el işçiliğinin popüler hale gelmesinden sonra, geliştirme deneyimini paylaşan Zhihui Jun ile de iletişime geçtik.

Qubit: Lisans anadalınızın biyoloji olduğunu duydum, ancak daha sonra bilgisayar bilimlerinde yüksek lisans yapmayı seçtiniz, neden?

Jun Zhihui: Evet, lisans öğrencileri biyomedikal mühendisliğinde uzmanlaşıyor ve lisansüstü öğrenciler bilgi ve iletişim sistemlerinde uzmanlaşıyor, bu yüzden aslında CS dersleri olarak görülmüyorlar. Ana dal seçmenin nedeni de bir tesadüftü Kısacası daha sonra biyoloji bölümünde beklediğimden fazla kız öğrenci olmadığını keşfettim.

Bana göre bilgisayar bilimleri ana dili İngilizce gibi temel bir beceridir. "Problemlerin verimli bir şekilde nasıl çözüleceğini" inceleyen bir konudur. Diğer konularla birleştirmek kolaydır. Yani biyoloji okurken, aslında başladı. Bilgisayarı kendim öğren.

Aynısı EE için de geçerlidir, çünkü bu küçük TV gibi işlerde yer alan profesyonel yönlerin kolejlerde ve üniversitelerde herhangi bir ana dal tarafından tam olarak kapsanamayacağı görülebilir; Problem adında bir öğrenme yöntemi dalı vardır. -Temel Öğrenme, sorunlara çözüm bulmak ve sorunlara yanıtlar bulmak için kendi kendine çalışma yoluyla probleme yönelik öğrenmedir.

Qubit: Gömülü ve yapay zekaya olan ilginizi ne zaman geliştirdiniz?

Jun Zhihui: Gömülü cihazlara olan sevgim, çocukken aletleri sökmeyi öğrendiğim dönemde başladı. Üniversite düzeyinde analog ve dijital elektronik, tek çipli mikrobilgisayar, Linux ve öz denetim ilkeleri gibi giriş derslerini aldıktan sonra kendimi bırakmaya başladım.

Yapay zekaya olan ilgi, derin öğrenmenin son birkaç yıl içinde yeniden ortaya çıkmasından kaynaklanıyor. "Araba kullanabilen bir yapay zeka sürücüsü oluşturduğunuzda, sürebilen sayısız sürücüye sahip oluyorsunuz." Bu fikir beni çok etkiledi.

Qubit: Gömülü geliştirmeyi öğrenmekle ilgilenen yazılım mühendisleri için ne tür tavsiyeleriniz var?

Jun Zhihui: Gömülü geliştirme yapmak istiyorsanız, önünüzdeki teknolojinin yalnızca dörtte üçüne dikkat etmemelisiniz, aksi takdirde iyi bir meyve suyuna sahip olmak zor olacaktır. RTOS öğrenmek, RISC-V öğrenmek, heterojen öğrenmek ... Hiçbir zaman tam olarak hazırlanmış bir yetenek yoktur ve gençken savaşırken öğrenmeniz gerekir.

Çok fazla bilgiye sahip olduktan sonra, her şeyi anlatmak zordur.Önemli noktaları net bir şekilde anlamayı öğrenmelisiniz.Yalnızca kalan bilgiyi kullandığınızda referans kitaplarına başvurmanız gerekir. İyi bir mühendis, kaç gramer standardı ve el kitabının ezberlenebileceğiyle ilgili değildir, ancak genel bir görüşe sahipken temel sorunları çözebilir. İki tür bilgi vardır, biri bildiğiniz şeydir, diğeri de onu nerede bulacağınızı bildiğiniz şeydir.

Gömülü ve son teknoloji alanların kesişimi, uç bilgi işlem, yerleşik yapay zeka, Nesnelerin İnterneti, uç bulut entegrasyonu vb. Hakkında daha fazla bilgi edinin ve düşünün.

Qubit: Neden B istasyonu küçük TV projesini yapmayı düşündünüz?

Jun Zhihui: Kişi üst düzey eğlenceden çıktığında, çeşitli kum heykel projelerini yaparken daha rahat hale gelecektir (gülüyor). Benim zevkim hafta sonları bu işe yaramaz ve faydalı şeyleri atıp bırakmak.

Bu küçük TV projesini yapmanın asıl amacı, daha önce yayınladığım bir videoda belirtilmişti.Aslında, şu anda piyasada bulunan küçük kişisel sunuculardan memnun değildim ve bazı sıkıntılarım vardı, bu yüzden kendim yapmayı planladım.

Diğer bir neden de, kişisel olarak bir projeyi belirli bir ölçüde yeni bilgi ve beceriler biriktirdikten sonra tüm bu bilgileri kullanmak ve sunmak için tasarlamayı tercih etmemdir. Bir yandan, bu yöntem öğrenme etkisini zaman içinde pekiştirebilir ve diğer yandan, "uygulamayı öğrenmek", teknolojik gelişmenin ebedi hedefidir.

Böylece herkes dört gözle bekleyebilir. Son zamanlarda, boş zamanlarımda bazı gelişmiş robot kontrolü ve optimizasyon teorileri de öğreniyorum.Gelecekte paylaşacak ilginç projeler olabilir.

Qubit: Hobilerinizi ve çalışmanızı nasıl dengeliyorsunuz?

Jun Zhihui: Neyse ki hobim benim işim.

Bence ideal çalışma durumu şudur: iş kendi irademden gelir, deneyim biriktirmek için her gün istediğimi yapmak, uygun baskı altında aktif olarak yenilik yapmak, bu arada önemli ödüller alırken kendi büyümemi toplamak. Basitçe söylemek gerekirse, kişisel hobilerin, şirket değerlerinin ve zamanın trendinin birleştiği zamandır. Hala öğrenecek çok şey olmasına rağmen şu anda bu yönde çalıştığımızı düşünüyorum.

Kendime verdiğim inanç şudur: On yıl boyunca buz içmek soğuk ve kanlı olmak zordur.

Qubit: Mevcut işiniz için genellikle hangi ilham kaynağını kullanıyorsunuz?

Jun Zhihui: Probleme Dayalı Öğrenmeden bahsetmiştim Öğrenme problem çözmeye dayanır Gelecek hayat boyu öğrenme çağıdır.Üniversiteden mezun olduktan sonra öğrenmemek diye bir şey yoktur.

Yapay zeka aynıdır, bir öğrenme sürecidir.Eğer pratik mühendislik tecrübesi olan yapay zeka uzmanlarına sorarsanız çoğu algoritma hakkında konuşmadan önce iki temel soru soracaktır:

Birincisi, hangi sorunu çözmek istiyorsunuz; ikincisi, bu soruna karşılık gelen öğrenmeye yönelik verileriniz var mı?

Ek olarak, bilgi genellikle birbiriyle bağlantılıdır ve farklı disiplinler arasındaki aktarım öğrenimi, çabanın yarısı ile sonucu iki katına çıkarabilir.Örneğin, yazılım tasarımında yüksek bağlılık ve düşük kuplaj modülü yeniden kullanım konsepti, gömülü gibi devre tasarımına da uygulanabilir. Geliştirme deneyimi, derin öğrenme modelinin çıkarım uygulamasını optimize etme sürecinde beklenmedik bir yardım sağlamıştır.