NVIDIA Jetson Nano 4GB B01 डेवलपर किट फॉर एज AI/ROS - A57 1.43GHz, 128-कोर मैक्सवेल GPU

अवलोकन

जेटसन NANO 4GB B01 AI बड़े मॉडल डेवलपर किट एक कॉम्पैक्ट डेवलपर किट (डेवलपर बोर्ड प्लेटफॉर्म) है जिसे AI के साथ शुरुआत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, विभाजन, और भाषण प्रसंस्करण जैसे अनुप्रयोगों के लिए समानांतर में कई न्यूरल नेटवर्क चला सकता है, और इसे केवल 5 वाट में चलाया जा सकता है।

यह जेटसन नैनो प्लेटफॉर्म एक क्वाड-कोर ARM Cortex-A57 प्रोसेसर और 128-कोर मैक्सवेल GPU के साथ 4GB LPDDR मेमोरी का उपयोग करता है, और TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, और MXNet जैसे लोकप्रिय AI ढांचे और एल्गोरिदम का समर्थन करता है।

मुख्य विशेषताएँ

• CPU: क्वाड-कोर ARM A57 @ 1.43 GHz
• GPU: 128-कोर मैक्सवेल
• AI कंप्यूटिंग शक्ति: 473 GFLOPS (प्रदान किए गए पाठ में 472 GFLOP के रूप में भी कहा गया है)
• कम शक्ति संचालन: केवल 5 W (प्रदान की गई तुलना सामग्री में 5 W–10 W के रूप में भी दिखाया गया है)
• वीडियो एन्कोड: 4K @ 30; 4x 1080p @ 30; 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)
• वीडियो डिकोड: 4K @ 60; 2x 4K @ 30; 8x 1080p @ 30; 18x 720p @ 30 (H.264/H.265)
• कैमरा इंटरफेस: MIPI CSI-2 DPHY चैनल *2
• डिस्प्ले: HDMI और DP
• नेटवर्किंग / विस्तार: गीगाबिट ईथरनेट; M.2 की E; M.2 डुअल-बैंड हाई-स्पीड नेटवर्क कार्ड का समर्थन करता है; USB हाई-स्पीड नेटवर्क कार्ड का समर्थन करता है
• USB: 4x USB 3.0; USB 2.0 माइक्रो-B
• अन्य I/O सूचीबद्ध: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
• पावर इनपुट का उल्लेख: माइक्रो USB, DC पावर, और PoE (जैसा कि प्रदान किए गए पाठ में कहा गया है)

विशेषताएँ

स्टोरेज नोट्स (आधिकारिक डेमो बनाम SUB संस्करण)

• प्रदान की गई तुलना सामग्री में दो प्रकार सूचीबद्ध हैं: जेटसन नैनो 4GB डेवलपर किट (SUB) और जेटसन नैनो 4GB डेवलपर किट (आधिकारिक डेमो).
• SUB स्टोरेज (दिखाया गया): 16GB eMMC. सामग्री में कहा गया है कि बोर्ड को बाहरी स्टोरेज के बिना शुरू किया जा सकता है, और 16GB eMMC नियमित विकास आवश्यकताओं को पूरा करता है और आधिकारिक सिस्टम इमेज फ़ाइल के साथ संगत है।
• आधिकारिक डेमो स्टोरेज (दिखाया गया): माइक्रोSD (शामिल नहीं). सामग्री में कहा गया है कि उपयोगकर्ताओं को TF कार्ड (माइक्रोSD) खरीदने की आवश्यकता है और बोर्ड को शुरू करने के लिए सिस्टम इमेज फ़ाइल को लिखना होगा।
• यदि किसी प्रोजेक्ट के लिए संग्रहण क्षमता अपर्याप्त है, तो सामग्री में कहा गया है कि क्षमता को USB डिस्क या TF कार्ड का उपयोग करके बढ़ाया जा सकता है।

TF कार्ड / सिस्टम इमेज नोट

• प्रदान की गई सामग्री में कहा गया है: “शिपिंग सूची में शामिल TF कार्ड सभी सिस्टम इमेज के साथ लिखे गए हैं।”
• प्रदान की गई सामग्री में यह भी कहा गया है: “किट के सभी संस्करणों में 64GB का TF कार्ड शामिल है।”
• एक अन्य नोट में कहा गया है कि आधिकारिक सिस्टम इमेज + AI वातावरण कॉन्फ़िगरेशन स्थापित करने से 32GB से अधिक हो सकता है, और 64GB या उससे अधिक का U डिस्क/TF कार्ड उपयोग करने की सिफारिश की जाती है।

ट्यूटोरियल वीडियो

कोर्स / ट्यूटोरियल सामग्री (जैसा प्रदान किया गया है)

• जून 2026 में अपडेट किया गया: OpenClaw तैनाती और अनुप्रयोग ट्यूटोरियल (नया)। दो इंटरैक्शन विधियों का उल्लेख किया गया है: WAP और वॉयस मॉड्यूल।
• उन्नत ROS ट्यूटोरियल (गर्म): ROS1 और ROS2 के मूल बातें और संबंधित अध्ययन सामग्री प्रदर्शित की गई हैं।
• उन्नत AI दृष्टि विकास ट्यूटोरियल (गर्म): इसमें ऑन-बोर्ड कैमरा ट्यूटोरियल, USB बाहरी कैमरा परीक्षण, Jetson-Inference वातावरण निर्माण, DeepStream वातावरण निर्माण, और अधिक (नीचे दिए गए रूपरेखा में सूचीबद्ध) शामिल हैं।

Jetson Nano B01 पाठ्यक्रम रूपरेखा (निष्कर्ष)

• जल्दी शुरू करें: 1. मार्ग सीखें; 2. त्वरित प्रारंभ ट्यूटोरियल
• Jetson Nano B01 मूल ट्यूटोरियल: 1. Jetson nano B01 का परिचय; 2. सिस्टम छवि को फ्लैश करें; 3. फ्लैश की गई SD को फिर से पढ़ें; 4. Jetson Nano B01 शुरू होता है; 5. आधिकारिक छवि लिखें (SDK)
• Jetson Nano B01 SUB बोर्ड मूल ट्यूटोरियल: 1. Jetson Nano B01 SUB बोर्ड का परिचय; 2. EMMC सिस्टम छवि लिखें
• TF प्रारंभ: 1.Jetson Nano SUB TF कार्ड स्टार्टअप और स्केलिंग; 2. TF कार्ड सिस्टम इमेज लिखें; 3. फ्लैश किए गए SD को फिर से पढ़ें; 4. TF कार्ड बूट लिखें
• यू डिस्क स्टार्टअप: 1. EMMC बूट लिखें; 2. यू डिस्क सिस्टम लिखें; 3. फ्लैश किए गए यू डिस्क को फिर से पढ़ें; 4. Jetson Nano SUB स्टार्टअप
• सिस्टम बेसिक सेटअप ट्यूटोरियल: 1. Jetson Nano B01 सिस्टम और डेस्कटॉप का परिचय; 2. SD कार्ड विस्तार; 3. नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन; 4. SSH टेलनेट & फ़ाइल ट्रांसफर; 5. VNC रिमोट लॉगिन; 6. Jetson Nano B01 सिस्टम बैकअप; 7. Jetson Nano B01 स्वैप स्पेस बढ़ाना; 8. Jtop की स्थापना और उपयोग
• GPIO हार्डवेयर नियंत्रण ट्यूटोरियल: 1. GPIO लाइब्रेरी का API उपयोग; 2. Jetson Nano B01 हार्डवेयर लाइब्रेरी कॉन्फ़िगरेशन; 3. पिन पढ़ने का फ़ंक्शन; 4. पिन स्तर आउटपुट नियंत्रण; 5. LED नियंत्रित करें; 6. Jetson Nano B01 बाहरी डिवाइस सीरियल पोर्ट के साथ संवाद करता है; 7. Jetson Nano B01 I2C संचार
• AI उन्नत दृश्य ट्यूटोरियल: 1.ऑन-बोर्ड कैमरा ट्यूटोरियल; 2. यूएसबी एक्सटर्नल कैमरा परीक्षण; 3. जुपिटर लैब और जेटचैम स्थापना; 4. टेन्सरफ्लो स्थापित करें (वैकल्पिक); 5. जेटसन-इनफेरेंस वातावरण निर्माण (वैकल्पिक); 6. हेलो एआई वर्ल्ड; 7. इमेज क्लासिफिकेशन तर्क; 8. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन तर्क; 9. सेमांटिक सेगमेंटेशन; 10. पोज़ अनुमान; 11. एक्शन पहचान; 12. बैकग्राउंड हटाना; 13. मोनोकोलर डेप्थ अनुमान; 14. डीपस्ट्रीम वातावरण निर्माण (वैकल्पिक); 15. ऑटोमोटिव निरीक्षण; 16. योलो5 का परिचय; 17. YOLO5 वातावरण निर्माण (वैकल्पिक); 18. योलो5 का वास्तविक समय में पता लगाना; 19. योलो5 + टेन्सरआरटी त्वरक; 20. योलो5 + टेन्सरआरटी त्वरक + डीप स्ट्रीम (ओपन कैमरा); 21. मेडियापाइप वातावरण निर्माण (वैकल्पिक); 22. मेडियापाइप विकास; 23. पढ़ें मुझे
• YOLOv11 / YOLO26 उन्नत उपयोग (नया): 00. चलाने से पहले पढ़ें; 01. YOLOv11 वातावरण निर्माण; 02. सीएलआई उपयोग; 03. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन; 04. इंस्टेंस सेगमेंटेशन; 05. पोज़ अनुमान; 06.छवि वर्गीकरण; 07. उन्मुख बाउंडिंग बॉक्स वस्तु पहचान; 08. मॉडल रूपांतरण
• ROS1 मूल पाठ्यक्रम: 1. ROS का परिचय; 2. परियोजना फ़ाइल संरचना; 3. सामान्य आदेश और उपकरण; 4. प्रकाशक; 5. ग्राहक; 6. विषय संदेशों को अनुकूलित करना और उपयोग करना; 7. क्लाइंट; 8. सर्वर; 9. सेवा संदेशों को अनुकूलित करना और उपयोग; 10. TF रिलीज और निगरानी
• ROS1 दृश्य छवि प्रसंस्करण पाठ्यक्रम: 1. AR दृष्टि; 2. AR QR कोड; 3. ROS+OpenCV आधार; 4. ROS+OpenCV अनुप्रयोग; 5. MediaPipe विकास
• ROS2 मूल बातें पाठ्यक्रम: 1. ROS2 का परिचय; 2. ROS2 स्थापित करें Humble; 3. ROS2 विकास वातावरण; 4. ROS2 कार्यक्षेत्र; 5. ROS2 फ़ंक्शन पैकेज; 6. ROS2 नोड; 7. ROS2 विषय संचार; 8. ROS2 सेवा संचार; 9. ROS2 क्रिया संचार; 10. ROS2 कस्टम इंटरफ़ेस संदेश; 11. ROS2 पैरामीटर सेवा मामला; 12. ROS2 मेटा-फ़ंक्शन पैकेज; 13. ROS2 वितरित संचार; 14. ROS2 DDS; 15.ROS2 समय संबंधित API; 16. ROS2 सामान्य कमांड उपकरण; 17. ROS2 rviz2 उपयोग; 18. ROS2 rqt टूलबॉक्स; 19. ROS2 लॉन्च स्टार्टअप फ़ाइल कॉन्फ़िगरेशन; 20. ROS2 रिकॉर्डिंग और प्लेबैक उपकरण; 21. ROS2 URDF मॉडल; 22. ROS2 Gazebo सिमुलेशन प्लेटफ़ॉर्म; 23. ROS2 TF2 समन्वय परिवर्तन
• डॉकर कोर्स: 1. अवलोकन और स्थापना; 2. सामान्य कमांड; 3. छवियों को समझें और प्रकाशित करें; 4. हार्डवेयर इंटरैक्शन डेटा प्रोसेसिंग; 5. डॉकर कंटेनर में प्रवेश करें; 6. डॉकर छवियों को अपडेट करें
• OpenCV छवि प्रोसेसिंग कोर्स: 1. OpenCV बेसिक कोर्स; 2. ROS+opencv एप्लिकेशन; 3. QR कोड पहचान; 4. AR दृष्टि; 5. Mediapipe
• ऑफलाइन AI बड़े मॉडल ट्यूटोरियल: 0. AI बड़े मॉडल सिस्टम छवि निर्देश; 1. AI बड़े मॉडल वातावरण तैनाती; 2. बड़े मॉडल संवाद प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करें; 3. मेटा AI Llama 3.2 मॉडल; 4. अलीबाबा क्लाउड Qwen2 मॉडल; 5. अलीबाबा क्लाउड Qwen3 मॉडल; 6. SUTD TinyLlama; 7. DeepSeek DeepSeek-R1 मॉडल; 8.Microsoft Phi-3; 9. Microsoft Orca Mini; 10. NVIDIA StarCoder2; 11. Google Gemma3 Visual Multimodal Large Model; 12. ऑफ़लाइन टेक्स्ट से स्पीच (TTS); 13. ऑफ़लाइन स्पीच से टेक्स्ट (ASR)
• ऑनलाइन बड़े मॉडल ट्यूटोरियल: 1. OpenRouter बड़े मॉडल API एग्रीगेशन प्लेटफ़ॉर्म; 2. मल्टीमोडल विज़ुअल समझ एप्लिकेशन; 3. मल्टीमोडल विज़ुअल स्थानीयकरण एप्लिकेशन; 4. मल्टीमोडल टेबल स्कैनिंग एप्लिकेशन; 5. मल्टीमोडल स्वायत्त प्रॉक्सी एप्लिकेशन
• ऑनलाइन बड़े मॉडल (वॉयस इंटरैक्शन): 0. वॉयस इंटरैक्शन हार्डवेयर कनेक्शन (ReadMe); 1. ऑफ़लाइन स्पीच से टेक्स्ट (ASR); 2. ऑफ़लाइन टेक्स्ट से स्पीच (TTS); 3. AI बड़े मॉडल वॉयस इंटरैक्शन; 4. मल्टीमोडल विज़ुअल समझ स्पीच इंटरैक्शन; 5. मल्टीमोडल विज़ुअल पोजीशन एप्लिकेशन; 6. मल्टीमोडल टेबल स्कैनिंग एप्लिकेशन; 7. मल्टीमोडल स्वायत्त प्रॉक्सी एप्लिकेशन; 8. AI बड़े मॉडल ऑफ़लाइन वॉयस असिस्टेंट
• OpenClaw तैनाती और बुनियादी उपयोग: 1.OpenClaw तैनाती; 2. OpenClaw WAP प्लगइन एप्लिकेशन; 3. OpenClaw वेबचैट इंटरैक्शन; 4. OpenClaw TUI इंटरैक्शन; 5. OpenClaw उपकरणों का परिचय; 6. OpenClaw गेट गेटवे उपयोगकर्ता मैनुअल; 7. OpenClaw सुविधाओं का अवलोकन; 8. OpenClaw हब का परिचय (कौशल स्थापना); 9. OpenClaw एप्लिकेशन-फाइल प्रबंधन; 10. OpenClaw एप्लिकेशन-कैमरा; 12. OpenClaw एप्लिकेशन-स्क्रिप्ट निष्पादन; 13. OpenClaw एप्लिकेशन-प्रोग्रामिंग (परिधीय & GPIO नियंत्रण); 14. OpenClaw एप्लिकेशन-विशिष्ट AI सहायक
• OpenClaw उपयोग से पहले की तैयारी: 1. परिधीय हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन; 2. OpenClaw API-KEY कॉन्फ़िगरेशन; 3. OpenClaw स्विचिंग मॉडल; 4. OpenClaw प्रॉम्प्ट शब्द; 5. AI वॉयस इंटरैक्शन कॉन्फ़िगरेशन; 6. 3D योजना कॉन्फ़िगरेशन परीक्षण
• OpenClaw परिधीय कार्य प्रोग्रामिंग (परिधीय नियंत्रण): 1. सर्वो नियंत्रण; 2. RGB लाइट स्ट्रिप; 3. OLED
• OpenClaw एक्सटेंशन उन्नत विकास: 1.तापमान और आर्द्रता सेंसर; 2. कैमरा एप्लिकेशन; 1. पौधों की देखभाल बटलर; 2. एआई-हीट अनुमान; 3. एआई-गेसिंग पाम गेम; 4. एआई पालतू; 5. एआई मौसम विज्ञान स्टेशन; 6. तापमान संवेदनशीलता मीटर; 7. अनुसूचित कार्य

पैकिंग सूची (दिए गए नोट्स)

• प्रदान की गई सामग्री में कहा गया है: अलग बोर्ड संचालन के लिए एक पावर एडाप्टर और 64G मेमोरी कार्ड की आवश्यकता होती है।

अनुप्रयोग

• एज एआई प्रोटोटाइपिंग: छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, विभाजन, भाषण प्रसंस्करण
• आरओएस अध्ययन और रोबोटिक्स विकास (प्रदान की गई सामग्री में आरओएस प्रणाली / आरओएस रोबोट को समर्थित अध्ययन लक्ष्यों के रूप में दिखाया गया है)
• कंप्यूटर दृष्टि और कैमरा-आधारित परियोजनाएँ MIPI CSI-2 (2 चैनल) या USB कैमरों के माध्यम से (कोर्स रूपरेखा में संदर्भित)

आदेश पुष्टि के लिए (स्टोरेज वैरिएंट, शामिल सहायक उपकरण) या एकीकरण प्रश्नों के लिए (M.2 की ई वाईफाई कार्ड, कैमरे, पावर), संपर्क [email protected] or यात्रा https://rcdrone.top/ .

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