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Monat: Juni 2021

Geocodierung mit der Nominatim API

Nominatim ist ein Werkzeug, um OpenStreetMap-Daten nach Name und Adresse zu durchsuchen und Adressen oder bekannte Orte in OpenStreetMap-Koordinaten zu ermitteln oder ein Reverse-Geocodierung (Georeferenzierung) Reverse Geocoding ist der Prozess der Umwandlung eines Standorts, wie er durch geografische Koordinaten (Breitengrad, Längengrad) beschrieben wird, in eine für Menschen lesbare Adresse oder einen Ortsnamen. Es ist das Gegenteil von Vorwärts-Geokodierung (oft als Adress-Geokodierung oder einfach „Geokodierung“ bezeichnet), daher der Begriff umgekehrt. Die umgekehrte Geokodierung ermöglicht die Identifizierung von nahegelegenen Straßenadressen, Orten und/oder Gebietsunterteilungen wie Stadtteilen, Landkreisen, Bundesstaaten oder Ländern. https://en.wikipedia.org/wiki/Reverse_geocoding Die Geocodierungsdaten können über die Nominatim API kostenlos abgerufen und verwendet werden. Die API unterliegt keinerlei Limits und es ist auch kein API-Key oder eine OAuth Authentifizierung nötig. Die wichtigsten JSON Endpunkte der Nominatim API sind die folgenden: /search Suche…

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Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 17.49MiB with freed_by_count=0.

Schon mal gesehen? Wer den Jetson Nano 2GB besitzt und schon mal einige Experimente mit Tensorflow und so gemacht hat, der kennt die folgenden Log-Ausgaben betimmt. 2021-06-24 11:28:26.160087: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10 2021-06-24 11:28:28.986454: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.8 2021-06-24 11:28:44.183867: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:248] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 17.49MiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available. 2021-06-24 11:28:44.254723: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:248] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 33.00MiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory…

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Android 9 Wristwatch S999

Aus Interesse habe ich mir mal bei https://de.aliexpress.com/item/1005002327125356.html eine Smartwatch mit einem riesigen 2,88 Zoll Display bestellt und habe sie seit ein paar Tagen im Test. Die S999 4G Smartwatch verfügt über einen MTK6761 Quad Core Prozessor, 4GB RAM 64GB Flash Speicher, Pulsmesser, GPS, Wifi Bluetooth, 2 Kameras und noch einiges mehr. Der verbaute Mediatek MT6761 Prozessor verfügt über 4 ARM Cortex-A53 Kerne. Im AnTuTu v7 CPU Benchmark erreicht er ca. 29990 Punkte was etwa einem Qualcomm Snapdragon 429 entspricht. Weitere Benchmarks und andere Details zum Mediatek Helio A22 MT6761 kann man unter https://www.notebookcheck.com/Mediatek-Helio-A22-MT6761-SoC-Benchmarks-und-Specs.420305.0.html nachlesen. Installiert ist ein Android 9 incl. Google Play Store und den entsprechenden Google Play Diensten (z.B. der Google Assistent ). Auch ein paar Basis-Apps wie z.B.…

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goods not fulfilling the conditions laid down in articles 28 and 29

Ich habe ja schon so einige Pakete aus China bekommen, aber so einen Aufkleber habe ich bisher noch nie gesehen. Üblich sind die grünen kleinen Aufkleber vom Zoll mit dem netten Hinweis:  „von zollamtlicher Behandlung befreit„. Der grüne Aufkleber mit dem Text „von zollamtlicher Behandlung befreit“ soll eigentlich nur eine Ifo darüber sein, dass der Zoll das Paket geprüft hat und festgestellt hat, dass keine Abgaben zu leisten sind. Aber was ist dieser neue Aufkleber mit dem Text „goods not fulfilling the conditions laid down in articles 28 and 29“? Nach ein wenig Recherche in den endlosen Weiten des WWW habe ich dann eine Antwort gefunden: Es handelt sich um eine Bescheinigung darüber, dass anfallende Import -Kosten im Ankunftsland innerhalb…

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Deepspeach Deutsch auf dem Jetson Nano mit 3 Mikrofonen getestet

Nachdem ich mir heute mal etwas Zeit genommen habe um Mozilla Deepspeech auf dem Jetson Nano zu installieren wollte ich mal die Ergebnisse von 3 unterschiedlichen Mikrofonen testen. Für den Test habe ich die SD Karte im Jetson Nano mal wieder neue initialisiert und dann DeepSpeech v0.9.3 installiert. Unter https://github.com/AASHISHAG/deepspeech-german#trained-models habe ich sogar ein deutsches Modell für Deepspeech gefunden. This model is trained on DeepSpeech v0.9.0 using pre-trained English model released by Mozilla English+Mozilla_v5+SWC+MAILABS+Tuda-De+Voxforge (1700+750+248+233+184+57h=3172h)Link: https://drive.google.com/drive/folders/1L7ILB-TMmzL8IDYi_GW8YixAoYWjDMn1?usp=sharing Vielen Dank an Karsten Ohme für die Bereitstellung des TFLite-Modells. Relevant sind die Dateien output_graph_from_koh-osug.tflite und kenlm.scorer. Im Github Repository https://github.com/mozilla/DeepSpeech-examples habe ich das kleine Python Script „mic_vad_streaming.py“ gefunden, dass für den einfachen Test gut geeignet ist, denn es enthält einen Voice Activity Detection (VAD) Filter, der sehr…

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