凌晨时分,尤雨溪突然在知乎上发布了一个消息,宣布了一个提案:Vue3 将不再支持 IE11。
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。
Think Python 中文第二版 第一章 编程之路 第二章 变量,表达式,语句 第三章 函数 第四章 案例学习:交互设计 第五章 条件循环 第六章 有返回值的函数 第七章 迭代 第八章 字符串 第九章 案例学习:单词游戏 第十章 列表 第十一章 字典 第十二章 元组 第十三章 案例学习:数据结构的选择 第十四章 文件 第十五章 类和对象 第十六章 类和函数 第十七章 类和方法 第十八章 继承 第十九章 更多功能 笨办法学 Python · 续 中文版 引言 第一部分:预备知识 练习 0:起步 练习
为了不让树莓派吃灰较劲了脑汁,其实这个功能很早之前就折腾过了,但是当时鼓捣的的外观并不好看,所以也没有打算分享的计划.最近一直在折腾树莓派ZERO WH,后面又买了UPS和墨水屏,个人认为这就是树莓派ZERO WH的最终归宿,能断电展示信息(墨水屏性质),UPS又能保证不间断电源.
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。
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写Python越多,写函数越多,于是乎有人觉得Python是函数式语言,其实不然,Python只是从函数式语言中借鉴了一些好的想法而已。
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。
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
近来这篇文章很火:How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow (作者是Lukas,CrowdFlower创始人) ,中文译本为《
狗机器人的大脑是一台 Raspberry Pi 4 计算机,它接收来自无线 PS4 控制器的命令并控制伺服电机,每条腿三个,将脚和身体移动到正确的位置。
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?
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。
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
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
KNX是一种热门的自动化构建协议,专门用于将传感器、执行器和其他组件互联在一起。而KNX-Bus-Dump这是一款功能强大的KNX总线数据监听和分析工具,该工具使用了Calimero Java库来记录和监控所有通过KNX总线发送的数据。
预计在不久后的将来,人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界,它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。
在使用树莓派 (Raspberry Pi) 可以做的所有事情中,将其用作为家庭网络中的服务器非常流行。微小的占地面积和低功耗使其成为运行轻量级服务器的完美设备。
本文为awk入门系列的第二篇文章,在本篇文章中,你可以了解到有关字段,记录和一些功能强大的awk变量。
Linux系统的基本操作对于大多数计算机类相关学生或者相关从业人员都很重要,本文以树莓派上的Linux系统为实例,从基础出发,详细介绍Linux系统中最需要掌握的知识点,介绍常见的命令参数与用法。
图片来源:Cicada Strange on Flickr, CC BY-SA 2.0
19年初的时候在实验室终于搞定了自己的一套树莓派的嵌入式管理平台,实现了对履带式坦克机器人的控制以及之智能家传感器的管理,由于之前开发的平台还是基于18年的raspbian(搭建过程如下:SmartRobotControlPlateform——智能机器人控制平台),最近家里的4B一直空着,必须让它发光发热,决定重新在4b 上搭建一套嵌入式平台,搭建过程中发现有些库换了,因此,记录下基于2021-05-07-raspios-buster-armhf的4B搭建过程。
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
烧录镜像 Raspberry Pi OS – Raspberry Pi Operating system images – Raspberry Pi OS (64-bit) 📷 📷 串口登录 sudo raspi-config 3 Interface Options Configure connections to peripherals 📷 I6 Serial Port Enable/disable shell messages on the serial connection 📷
与统计学相比,基于内容来向用户推荐相似的内容,往往更容易获得。对于推荐来说,则有两种方式: 手动推荐 自动推荐 (PS:我承认,这句话说了等于没说。) 如下图所示: 玩点什么推荐 手动推荐。在技术领域
【导读】过去一个月里,我们对近 250 个 Python 开源项目进行了排名,并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达 1140,涵盖了包括性能分析、提取 PDF 中的表格、HTTP Framework、Refactoring, Unix-gazing shell、HTTP APIs、PaperTTY 等主题,希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
由于我的工作与安全软件设计以及政府合规性密切相关,我会不断地告诉自己:“如果它不安全,你最终会被黑客攻击”。但实际上,被黑客攻击是怎样一种情况?如果我设置一个服务器,并且不使自己成为一个明显易受攻击的目标(即不会出现在常见的 shodan.io 搜索中),这样,会发生什么事呢?
大家在小的时候可能在电影中看到过,一个大黑阔从手里掏出了一个U盘,然后噼里啪啦的操作一番,某大BOSS电脑就被打开了。在电脑被破解的那一刻,大家是否也想过,总有一天我能不能也能这样呢?
【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
这篇文章详细记录了下怎么在树莓派上安装安卓系统,使用了LineageOS版本的Android。
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。
Python简单易如门,但是具体怎么入门?第一步就是要找一本书籍先学一些基础知识,今天小编为大家推荐几本浅显易懂的基础入门书籍,希望对你有所帮助。
大学开学也快两个月了,现在这边是运动会。 当然,作为大学生的我当然不会参加任何运动会比赛的啦。
作者:matrix 被围观: 2,057 次 发布时间:2013-07-17 分类:兼容并蓄 零零星星 | 无评论 »
作为一个喜欢折腾的程序员,平时大多鼓捣的是一些软件层面的东西,对于硬件也是一直抱有兴趣,但从未去实践过。最近自己在玩智能家居,想打造一个自己的智能家居中枢(HA homeassistant),我便立即想到了鼎鼎大名的树莓派了,我是完全的硬件小白,在这里记录一下自己从选购到成功让树莓派成功运行的过程。对于为什么选择树莓派,因为对于实现一个智能家居中枢来说,还有其他的方案,如ITX主机亦或者用软路由来玩都可以,最重要的是树莓派一直都想玩,其次是够小不占空间,然后功耗也低,所以我最终选择了树莓派。
(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
Mu 是一个给初学者的 Python 编辑器,它旨在使学习体验更加愉快。它使学生能够在早期体验成功,这在你学习任何新知识的时候都很重要。
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/
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中,我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念,例如背景减法和光流计算,然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例,以及有关代码和新功能的详细说明。
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。
使用的口罩检测 项目是AIZOO团队实现的 使用的是目标检测常用的SSD算法。 该团队也提供了数据集,大家也可以自己去训练一下。 (由于疫情在家 连不上实验室的服务器我还无法训练) 项目GitHub链接
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
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。
最近,有小伙伴问我“如何学习Python?”,我给出的建议是首先要做好一个心理准备,Python学习过程真的很痛苦,其次要选择好python2还是python3,。然后学习的时候要多看书多学习。今天,小编整理了一下详细的如何学习Python。希望对大家能够有所帮助!
有开发者发现,自己的Raspberry Pi OS在更新后,apt的软件源列表中加入了微软仓库。
SD卡格式化工具、系统烧录工具、Raspbian系统镜像 https://pan.baidu.com/s/1o5j_uD31hxLsPP–GRZ4Bw 提取码:9nhv
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
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