【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
本文转载自：https://towardsdatascience.com/nvidia-jetson-nano-vs-google-coral-vs-intel-ncs-a-comparison-9f950ee88f0d
在本教程中，将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用，以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
树莓派自2012问世以来，从第一款Pi 1到现在的Pi 4经历了4个大版本，在RAM大小和外围设备支持方面都发生了很大的变化。那么2019年千呼万唤始出来的树莓派4b现在售价是多少钱，性能有什么样的提升，值不值得购买呢？
图片来源：Cicada Strange on Flickr, CC BY-SA 2.0
本节的标题很大，但内容仅限于演示一个在树莓派上应用 Python 语言进行开发的示例，如果读者对本节标题相关的内容有兴趣，推荐查阅有关专门资料。
它支持4个框架，包括tkinter，Qt，WxPython和Remi。与直接使用基础框架编写代码相比，PySimpleGUI代码更简单、更短，因为PySimpleGUI实现了许多“样板代码”，并且接口已被极大的简化，用最少的代码即可实现所需功能。
历史 1.1.0（2017-09-23） 将可能使用dlib的5点脸部姿势估计器（而不是68点脸部姿势参数） dlib v19.7现在是最低要求的版本 face_recognition_models v0.3.0现在是最低要求的版本 1.0.0（2017-08-29） 通过面部删除呼叫中的model =“cnn”参数，增加了对dlib的CNN脸部检测模型的支持 使用dlib的CNN面部检测器模型增加了对GPU批量面部检测的支持 在示例中添加了find_faces_in_picture_c
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为RPi，(或者RasPi / RPI)是为学习计算机编程教育而设计)，只有信用卡大小的微型电脑，其系统基于Linux。随着Windows 10 IoT的发布，我们也将可以用上运行Windows的树莓派。
推荐普通用户使用官方镜像即可. 该系统对树莓派设备适配优化的最为成熟. Download Raspberry Pi OS for Raspberry Pi https://www.raspberrypi.org/downloads/raspberry-pi-os/
探索 Jetson Nano 为 myCobot 280 提供的强大功能，机器人技术的一个有前途的组合
首先尝试使用yolo官网yolo给的教程，在树莓派上测试，但是在运行时出现段错误，尝试很多方法无法解决。在国外的网站找到darknet-nnpack这个东西，可以完美的在树莓派上运行。
树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan：树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
如果您是Raspberry Pi的初学者，并且正在寻找一个简单的硬件项目，那么不就对了。本教程将向您展示开发一种基于python的机器人，避免障碍物和自由导航。 障碍避免机器人是相当普遍和容易。在这里，您可以使用该项目将对象避免功能添加到您的机器人。或者只是使用它来开始混淆Python和Raspberry Pi上的硬件外设。该系统使用IR模块来检测物体，但是稍后我们将进入技术方面。所以，如果你有一个raspberry pi，并希望建立一个基于硬件使用它的东西，只需向下滚动，玩得开心:)。查看底部的视频，看看
Raspberry Pi（树莓派）是为学习计算机编程教育而设计，只有信用卡大小的微型电脑。自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧。从第一枚树莓派发布至今，已经有过10种不同的版本，其尺寸从存储棒大小的 Zero 系列、到 A+、再到信用卡大小的 Model B，可用于各类智能产品、可穿戴设备的 DIY。下面发一张树莓派至今（2018年）最完整的全家福，包括了不同的小版本，看看你拥有多少？
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
如果这里出现这个，是电压不够，因为我上面是USB转TTL上面的5V直接PI，后面就报错了。
人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。
最近爆出来的 Intel CPU 的底层漏洞可谓是影响巨大，过去20年的电脑都可能会受影响。前几天 Raspberry Pi 的官方 Twitter（@Raspberry_Pi） 转推了这篇文章，通过简单的 Python 程序分析了各种硬件术语和漏洞攻击模式，内容简单易懂，看后神清气爽。今天抽空将其翻译，分享给大家。本人英语也不算太好，对着百度磕磕绊绊的翻译了出来，如有错误请多多包涵。——2018年1月8日 *原文地址：https://www.raspberrypi.org/blog/why-raspber
云台HAT的选择是非常重要的。因为我们必须找到一种控制Pan-Tilt HAT的方法。我们使用的是Waveshare的Pan-Tilt HAT，小伙伴们可能需要花费一些时间来了解如何通过键盘或者通过HAT手动控制伺服电机。USB-C输出的电池对于Raspberry上的项目（其中Raspberry必须是可移动的）非常有用。
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
Raspberry Pi（树莓派）是一款只有信用卡大小、使用基于 Debian 系统的微型电脑，它内置多种接口，包括视频、USB、LAN 等，你很容易就可以以非常少的价格拼装出一台可用的微型计算机。 ![1.jpg][1]
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一步步教你用现有硬件，构建隐私、开源、声控的音箱。 Snips 的团队已经开发了一款开源智能扬声器，它与 Spotify 一起运行。 音箱（或扬声器）专注于音乐播放，并且可以轻松地通过说出您想要听的东西，来控制您正在听的音乐。它纯粹只是一个演示项目，但是我们已经习惯了便利性，所以我们希望让任何有兴趣，在家就可能以简单的复制。 我们在整个项目中，将学到关于 Raspberry Pi 上的音乐播放、Arduino 和各种 IoT 技术，并希望能分享最有趣的部分。我们将介绍扬声器的每个部分。但是为了尽可能简单，我
用户可以按照自己的意愿随时设置计算机。 Pi-Top，是一家位于伦敦的创业公司，他们创建了由RaspberryPi驱动的笔记本电脑（又称树莓派），13日，这家公司宣布推出其最新一代树莓派笔记本电脑，让
最近入手了树莓派,简单整理一些入手的注意事项,本文尤其是对于不了解树莓派并想要购买的同学有参考意义.
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
Linux容器已成为云开发和部署工作流中的标准工具。使用它的好处有很多，包括跨平台的可移植性，最小的开销，以及开发人员对他们代码运行方式的更多控制。容器的普及率持续增长：Docker是一个开源的容器引擎，尤其受到了高度关注，一项研究显示，在一年中它的采用率提高了40％。很明显，容器很重要，我们认为它们对于物联网来说更是如此。
Raspberry Pi 的 CPU架构为 ARM，如果你下载使用了 X86 架构的话，你的安装是没有办法运行的。
带有桌面和推荐软件的 Raspberry Pi OS 发售日期：2022 年 4 月 4 日 系统：32位 内核版本：5.15 Debian 版本：11 大小：2,277 MB 发行说明 2022-04-04: * 默认“pi”用户已被删除；首次启动向导强制创建新用户帐户 * 添加了重命名用户脚本，以允许通过临时重新启动到缩减的首次启动向导来重命名现有用户 * Overscan 现在由 KMS 下的 xrandr 管理，可以为两个显示器独立设置，并且即时生效而不需要重新启动 * GTK3 开
工业自动化领域的发展离不开 PLC（可编程逻辑控制器）的应用。传统上，PLC 通常采用闭源的商业产品，但随着开源软件和硬件的兴起，越来越多的开源 PLC 解决方案开始涌现。本文将介绍几个开源 PLC 项目，探讨它们在工业自动化中的应用、优势以及一些潜在的挑战。
本文收集了树莓派使用过程中经常需要用到的资源，主要包括树莓派系统镜像、树莓派硬件介绍、树莓派GPIO引脚编号、树莓派电路原理图下载、树莓派应用等等，非常值得收藏。
树莓派简介：简写RPI，只有信用卡大小的微型电脑，系统基于Linux。自树莓派问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。
由于工作原因，需要一台 arm64 的服务器测试一些功能。但是目前这个点没法快速采购到腾讯云或者百度云的arm服务器（这俩公司的arm服务器好像都只是在内测阶段，据说得2022年初才能 Release）。想了一圈发现树莓派似乎正好有 arm64 的cpu，于是去官网确认了下 Specification：
新的树莓派Zero 2 W核心为RP3A0，装有主频为1GHz 的四核64位ARM Cortex-A53处理器和 512MB的SDRAM。
可参考这篇文章；找到自己想烧录的使用国内镜像站下载树莓派 Raspberry Pi OS 操作系统_raspberry pi os with desktop and recommended softw-CSDN博客
Raspberry Pi 基金会 推出了 Pi Zero W。作为 Pi Zero 的一个新型号，Pi Zero W 在主板上新集成了 WiFi 和蓝牙，其 10 美元的售价要比 Pi Zero 贵上一倍，但是与五年前发布的 Raspberry Pi Model B 的 35 美元售价相比依然便宜不少。具备主板联网功能的 Pi Zero W 将开启物联网项目的更好前景。
随着物联网（IoT）和嵌入式系统的发展，将深度学习模型部署到嵌入式设备上变得越来越重要。这不仅可以实现实时数据处理，还能大幅降低数据传输的延迟和成本。本文将介绍如何使用Python将深度学习模型部署到嵌入式设备上，并提供详细的代码示例。
如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序？你可能会回答使用 C++ 或 Python 去访问 Raspberry Pi 的引脚。现在，C# 程序员可以使用 .NET Core 在 Raspbian(Linux) 上构建 IoT 应用程序。只需要引入 System.Device.GPIO NuGet 包即可。
“它适用于信息目前掌握在少数人而非许多人手中的任何领域，少数人控制产品、服务或实体的生产、分发和改进的任何领域。” 我们已搞明白了这点，那么“Kubernetes”或者“Arduino”的含义
每款单片机都有其独特的优势和适用场景，选择合适的单片机需要根据具体项目的需求和预算进行。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它的目标是提供一个简单易用的计算机视觉基础设施，帮助人们快速构建复杂的应用程序。它包含 500 多项功能，涵盖许多视觉领域，包括工厂产品检测、医学成像、安全、用户界面、相机校准、立体视觉和机器人技术。
这篇文章主要译： https://msdn.microsoft.com/magazine/mt694090 有很多都是胡说，随便喷，但我不会理。 https://blogs.msdn.microsoft.com/lucian 今天的科技行业最常用的短语之一就是“物联网”，物联网可以让每个设备使用云而智能。使用云，设备可以分享数据和控制别的设备。我们可以远程控制相机，远程收集分析数据。
http://file.allitebooks.com/20180817/Python For Dummies.pdf http://file.allitebooks.com/20180805/MySQL ConnectorPython Revealed.pdf http://file.allitebooks.com/20180722/Learn Raspberry Pi Programming with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180719/Instant Pygame for Python Game Development How-to.pdf http://file.allitebooks.com/20180623/Python Graphics.pdf http://file.allitebooks.com/20180603/Web Scraping with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180526/Advanced Data Analytics Using Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180513/The Python 3 Standard Library by Example.pdf http://file.allitebooks.com/20180512/Data Science Fundamentals for Python and MongoDB.pdf http://file.allitebooks.com/20180312/Dive into Python 3.pdf http://file.allitebooks.com/20180228/Practical Python AI Projects.pdf http://file.allitebooks.com/20180223/Learn Data Analysis with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180218/Beginning Programming with Python For Dummies, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180109/Python for the Busy Java Developer.pdf http://file.allitebooks.com/20171221/Practical Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20171213/wxPython Recipes.pdf http://file.allitebooks.com/20171126/MicroPython for the Internet of Things.pdf http://file.allitebooks.com/20171124/Make Your Own Python Text Adventure.pdf http://file.allitebooks.com/20171108/Getting Started with Python and Raspberry Pi.pdf http://file.allitebooks.com/20171029/Python Machine Learning Case Studies.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Programming with MicroPython.pdf http://file.allitebooks.com/20170831/Thoughtful Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20170822/Test-Driven Development with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20170813/Python Requests Essentials.pdf http://file.allitebooks.com/20170710/Effective Python Penetration
之前介绍过一种远程（无线）更新的方式，详见《起飞！通过无线WIFI下载调试FPGA》，这种方式缺点有两个：一是速度较慢；二是我们的设备中需要增加一个无线设备，增加成本的同时增加了暴露的风险。这两点即无法在调试的时候使用也没办法在实际设备中使用。今天我们再介绍另一种简单方式。
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
Raspberry Pi 一直都是最流行的单板电脑。它可以被用作各种目的，例如：桌面PC，家庭影音中心，智能 WI-FI路由器，自动化操作系统和游戏服务器。用户场景数不胜数。
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