当我开始在红帽工作时，我发现一个复古系统周围有一个充满激情的社区，尤其是Amiga。我们在总公司有一个专门用于突破旧系统的会议室，我的红帽里的同事也向它捐赠了游戏并慰问了它。...或者更经常地说，“我想知道我是否可以在上面安装Linux？”我把这种心态归于我年轻时玩冒险游戏和解谜的经历。最近，我想，“我不知道是否可以在上面放一个Amiga模拟器？”...Raspberry Pi 对于Raspberry Pi，Amiga有两个专用发行版：Amiberry，运行在DietPi上，Amibian。...；默认为英国（UK） 更新到最新版本，总是好的 配置仿真器 把kickstart ROMs复制到你的Raspberry Pi上。...Amiga.org DHL's Amiga Archive 我希望你在你的Raspberry Pi上玩得开心！
如果你的 Raspberry Pi 出厂时没有附带预装 NOOBS 的 SD 卡，你需要手动在你的 SD 卡上安装一个操作系统。...你可以在 Raspberry Pi 上运行多种不同的操作系统，包括：Windows 10 IoT, FreeBSD, 和各种 Linux 发行版，例如 Arch Linux 和 Raspbian。...这个指南描述了如何在一个 Raspberry Pi 上安装 Ubuntu。 Ubuntu 是最流行的 Linux 发行版，它可以运行在各种硬件上，从高端电脑到微设备，例如：Raspberry Pi。...前往 Raspberry Pi 下载页面 ，下载适合你的操作系统的最新版本的 Imager，并且安装这个应用程序。 请注意将一个镜像刷写到 SD 卡上是一个破坏性的过程，它将擦除所有的数据。...四、总结 在 Raspberry Pi 上安装 Ubuntu 是一个非常直接的过程。所有你需要做的就是将镜像写入 SD 卡，并且启动 Raspberry Pi。 ----
注意：如果尚未安装 OpenCV，请先安装它。...ncnn Raspberry 64-bit (aarch64) # check for updates (64-bit OS is still under development!)...github.com/Tencent/ncnn.git # install ncnn $ cd ncnn $ mkdir build $ cd build # build 32-bit ncnn $ cmake -D PI3.../toolchains/pi3.toolchain.cmake .. $ make -j4 $ make install # copy output to dirs $ sudo mkdir /usr/...MNN 默认cmake、Protobuf、opencv都已安装。
所以，难怪Raspberry Pi最受欢迎的用途之一就是重温80年代和90年代初8位和16位的游戏黄金时代。但从哪里开始呢？ 在圆周率上玩老游戏有几种方法。它们各有优缺点，我将在这里讨论。...Retropie是在Raspbian上构建的，这意味着您拥有Raspberry Pi最流行的操作系统。...它有什么不好的地方 Retropie的安装的简单性和易用性在某种程度上是一把双刃剑。你可以花很长时间学习Retropie，而不必学习简单的东西，这意味着你错过了很多Raspberry Pi的经验。...因为Pi中的ARM处理器是阿基米德中的曾孙，所以我们仍然可以在它上安装RISC操作系统，只要做一点工作，就可以运行这些游戏。...有一系列的本地测试的工作在Raspberry Pi Linux的游戏。 好在哪里 您可以使用命令行从软件包安装其中的大部分，然后开始播放。容易的。
本文内容安排如下： 刷机 刷机完成后的操作 安装TensorFlow1.0.1 install TensorFlow v1.2.1 刷机 刷机的目的是把Ubuntu操作系统和JetPack SDK安装到...Jetson TX2上。...Host会先把操作系统刷到TX2上，这一步是通过数据线连接的方式完成，然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2，所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下，方便Host找到TX2的ip地址。...刷机开始的时候需要将TX2设置到RECOVRY MODE，设置方法在安装过程中会给出提示，请仔细阅读该提示即可完成操作。...安装TensorFlow 对于普通的Ubuntu、Windows等系统，TensorFlow提供了简单的pip方式，分为有GPU和无GPU版本，但是pip安装方式存在一个问题，TensorFlow执行CPU
有时候在查看官方文档时，常常看到很多的分支，所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。...无需安装其中的Visual Studio开发工具，我们将使用PyCharm。 安装TensorFlow 在启动菜单中找到并启动Anaconda的命令行工具”Anaconda Prompt”。...发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。...启动后创建一个项目，在创建项目时配置项目的解释器到安装了TensorFlow的环境： 在Exising interpreter中选择Conda Enviroment，然后选择路径，找到C:\ProgramData...\Anaconda3\envs\tensorflow目录下的python.exe文件： 验证TensorFlow的安装 在新建的项目中新建一个hello.py文件，输入并尝试执行一下的代码：
当在 Mountain View 办公室里装配了一台新的 Raspberry Pi 时，我们遇到了一个棘手的问题：Pi 不单单侦测到了加州火车（true positive），也侦测到了太平洋联合货运的火车和...我在 Raspberry Pi 上运行图片分类器，来保证这套设备用户是可以支付得起的。此外，由于不能保证网络连接的速度，我必须直接在设备上运行分类器以避免把图片发送到中心服务器所造成的延迟。...为了能够在 Raspberry Pi 32Bit ARM芯片上编译，我使用的是来自SamAbraham 的 Pi-TensorFlow enthusiasts 小社区的指引（https://github.com...解决 TensorFlow 在 Raspberry Pi 上出现的问题 虽然有好的文档记录如何在 Android 和其他小型计算设备上安装 TensorFlow，但大多数的例子都是单张图片识别或批处理，...Pi 上的图片分类器，并用 TensorFlow 识别不同类型车辆。
该边缘TPU与小尺寸发展，为移动和嵌入式设备“边缘” 在Google Cloud Next '18上存储TPUv1，TPUv2（上，中）。云TPU加快了TensorFlow模型的训练和推理。...第3部分-Raspberry Pi安装 可以通过两种方式将Raspbian安装到Micro SD卡上： NOOBS（全新的即用型软件）是GUI操作系统的安装管理器。...第9部分-测试Pi相机 接下来，通过启动相机的预览图来验证Pi相机是否已正确安装。叠加层将在Pi的主显示屏（HDMI）上呈现。...第10部分—测试对象检测 接下来，验证可以在Raspberry Pi上运行对象检测模型（MobileNetV3-SSD）。...例如，要跟踪香蕉，可以运行： $ rpi-deep-pantilt track --label=banana 在Raspberry Pi 4（4 GB）上，以大约每秒8帧的速度对模型进行基准测试。
十二、在 Raspberry Pi 上开发 TensorFlow 应用 根据 Wikipedia 的说法，“ Raspberry Pi 是 Raspberry Pi 基金会在英国开发的一系列小型单板计算机...几乎没有什么功能-实际上，TensorFlow 的开发人员从 2016 年中期开始在早期版本的 Raspberry Pi 上提供了 TensorFlow，因此我们可以在微型计算机上运行复杂的 TensorFlow...在本章中，我们将了解如何在设备上离线实现演示中的任务以及增强学习，从而展示 TensorFlow 在 Raspberry Pi 上的强大功能。...在 Raspberry Pi 上，您可以选择直接使用 TensorFlow Python API 或 C++ API 在 Pi 上运行 TensorFlow 模型，尽管通常仍会在功能更强大的电脑上训练模型...您可以通过运行pip list来验证是否已安装 TensorFlow 1.6 和 Gym（“在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow”的最后部分介绍了如何安装 TensorFlow 1.6
所需工具Python 3.xTensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例）TensorFlow Lite（用于嵌入式设备）Raspberry Pi 或其他嵌入式设备步骤一：安装所需库首先...TensorFlow Lite解释器在嵌入式设备上运行模型。...Pi上部署将转换后的TensorFlow Lite模型部署到Raspberry Pi上。...以下是步骤：将模型文件传输到Raspberry Pi：scp mnist_model.tflite pi@raspberrypi.local:/home/pi/在Raspberry Pi上安装TensorFlow...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。
TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非常方便地在多种架构下实现深度学习算法。TensorFlow在充分利用GPU方面表现特别好，相应地在运行深度学习算法上也表现很好。...图1：物体识别机器人的架构 新的第三代 Raspberry Pi 对该项目来说非常好。Amazon上的售价是36美元，搭载WiFi、四核CPU和千兆字节RAM。...不得不说，在障碍物周围操纵声呐和驱动系统的机器人非常有趣！ 为机器人编程 最后，是时候安装TensorFlow了。...安装的方法有许多，但实际上TensorFlow配有makefile文件，能让你把它正确安装到系统上。安装过程需要几个小时，还会出现一些dependency，不过对我来说还算顺利。...在 Google 工作的 Pete Warden 帮我把 TensorFlow 编译得适用 Raspberry Pi，还给我提供了许多客户支持。
Pi上安装OpenVINO优化的OpenCV 在本节中，将介绍在Raspberry Pi上安装OpenCV和OpenVINO所需的先决条件和所有步骤。...步骤1：回收Raspberry Pi上的空间 在Raspberry Pi上获得更多空间的一个简单方法是删除LibreOffice和Wolfram引擎以释放Pi上的一些空间： $ sudo apt-get...步骤3：在Raspberry Pi上安装OpenVINO + OpenCV依赖项 此步骤显示了在每个OpenCV系统上安装的一些依赖项。...图5：Intel OpenVINO setupvars.sh文件要求在Raspberry Pi上插入OpenVINO安装目录的路径。...步骤＃7：在Raspberry Pi上测试OpenVINO安装 在尝试OpenVINO示例之前，做一个快速的健全性测试，看看OpenCV是否准备就绪。
VS 2013 professional版在win10上安装出错的解决方法 win10上安装完VS 2012 professional和VS 2017 professional后，由于项目的需要，要在电脑上继续安装...，如果需要使用update 4版，就下载升级包继续安装呗~ 问题2....事实上，安装过程中从来都没有修改过安装文件的兼容性，并不是兼容性的问题。按网上有人说的uncheck兼容性设置中的部分选项是无效的~ ?...试遍了网上各种方法都无效，刚开始我将 .iso 文件挂载到虚拟光驱上总是报出这个错误。...接着，返回安装~ 如果已安装多个高版本的visual studio，请重复上述过程~ 参考链接： Visual Studio 2013 Setup Blocked: The product version
文 / Lucia Li 实习生，TensorFlow Lite Smart Photo Booth 应用实时运行图示 我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi...我们使用 Tensorflow Lite 模型性能测试工具对人脸检测模型在 Raspberry Pi 上的表现进行性能评估。...人脸检测 TensorFlow Lite 模型的推理时间约为 30 毫秒。这意味着模型可以在 Raspberry Pi 上实现实时检测人脸。 ?...其在 Raspberry Pi 上的推理时间可以达到 30 毫秒左右。 如何识别语音命令？...我们能够保存的先前结果的数量，在很大程度上取决于我们的推理时间。例如，我们模型在 Raspberry Pi 上的推理时间约为 160 毫秒，这意味着我们最多可以保存 9 个先前结果。
工具介绍 树莓派 树莓派（Raspberry Pi）是一款基于Linux的单板机电脑，它只有巴掌大小，却有惊人的计算能力，你可以把它当做一台普通电脑。...安装完后可以直接运行：tensorflow/contrib/pi_examples/label_image/gen/bin/label_image来识别物体。...我的安装过程 我们先安装已经适合树莓派的Tensowflow，这种工作，肯定有人做过，github一搜果不其然：tensorflow-on-raspberry-pi。...我们开始安装： wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/raw/master/bin/tensorflow-0.9.0...树莓派支持GPU运算，不过tensorflow-on-raspberry-pi目前没有GPU版本的whl，linux/mac都有GPU版本的whl.此问题详细谈论可以参考:Question on GPU
该平台基于Python，集成了多种开源技术和硬件，如Keras、TensorFlow、OpenCV以及Raspberry Pi等，使得用户能够轻松构建和测试自己的自动驾驶小车。...Raspberry Pi：开源硬件平台，为Donkeycar提供了强大的计算能力和灵活的接口。...3、构建Donkeycar自动驾驶小车 构建Donkeycar自动驾驶小车需要准备以下硬件： Raspberry Pi（推荐Raspberry Pi 4） 广角摄像头（用于图像采集） 电机速度控制器（PWM...控制） 转向伺服系统（如9g舵机） 有刷电机驱动 传感器（如陀螺仪、加速度计等，可选） 遥控车底盘（如大脚车） 软件安装与配置: 安装Raspberry Pi操作系统：在Raspberry Pi上安装Debian...连接硬件：将摄像头、电机速度控制器、转向伺服系统等硬件连接到Raspberry Pi上，并配置相应的驱动程序。
边缘计算与 AI 的技术实现 5.1 边缘设备 边缘设备可以是各种类型的硬件，包括单板计算机（如 Raspberry Pi）、嵌入式系统、智能摄像头和工业控制器等。...实战：使用 TensorFlow Lite 实现图像分类 以下是一个使用 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上实现图像分类的示例。...6.1 安装依赖 首先，确保你的 Raspberry Pi 已经安装了 Python 和 TensorFlow Lite： sudo apt-get update sudo apt-get install...Lite 在 Raspberry Pi 上运行图像分类： import numpy as np import tflite_runtime.interpreter as tflite from PIL...通过在本地设备上运行 AI 模型，可以实现低延迟、高效能的实时数据处理和决策。在未来，随着硬件性能的不断提升和 AI 技术的进一步发展，Edge AI 将在更多领域发挥重要作用。
来源：blog.google 编译：弗格森 【新智元导读】 谷歌为树莓派制作了一个具有设备上的神经网络加速功能的套件，在没有云连接的情况下提供强大的计算机视觉能力。...你需要添加 Raspberry Pi Zero W，Raspberry Pi Camera，SD卡和电源，这些都必须单独购买。...AIY Vision Kit的主要组件是Raspberry Pi的VisionBonnet板。...该Bonnet 采用英特尔®Movidius™MA2450，这是一款低功耗视觉处理单元，可在设备上运行神经网络模型。所提供的软件包括三种基于TensorFlow的神经网络模型，适用于不同的视觉应用。...此外，他们还提供了一个工具来编译Vision Kit的模型，这样你就可以在工作站或任何云服务上使用TensorFlow对模型进行训练和再训练。
使用 ncappzoo 在终端中运行推理 如前所述，OpenVINO 为 Raspberry Pi 安装的工具包与在普通 PC 上的安装方法不同。...使用 TensorFlow Lite 的 Raspberry Pi 上的对象检测 TensorFlow Lite 下列出的 Python quickstart包描述了如何为 Raspberry Pi 安装...对象检测 在 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow lite 之后，我们现在可以执行对象检测。...我转移到常规的 Raspberry Pi 相机上，能够检测到上图中看到的内容。 此处显示的检测效果不如使用手机时好，并且存在时滞。 该示例清楚地显示了相同模型在不同设备上的行为方式不同。...在进行此更改之前，对仅具有 CPU 的 Raspberry Pi 进行了测试。 因此，由于上述更改，您应该在 Raspberry Pi 上看到性能上的改进。
在硬件上，为了提供更高的峰值电流以匹配 8GB 内存版本的需求，新版本还从电路板右侧靠近 USB 2.0 插槽的位置卸下了开关模式电源，并在 USB-C 接口旁添加了一个新开关。 ?...在软件方面，树莓派今天发布了 64 位镜像操作系统的 beta 版本。新系统包含与常规 32 位镜像相同的一组应用程序和桌面环境，但构建时使用的是 Debian arm64 端口。 ?...之前的 32 位镜像和现在的 64 位镜像都有一个共同的新名字——Raspberry Pi OS。...还是有一些小伙伴表示不服，Jetson 有 CUDA 加持，你就支持 OpenGL，在深度学习推理上虐哭你！事实真的是这样吗？让我们来看一看之前有人在 TensorFlow 上做的基准测试。...从下图可以看出，使用 TensorFlow Lite 的树莓派 4 在同样的数据集上达到了普通 TensorFlow 的 3～4 倍。 ? 下面我们来看一看不同设备之间推理速度的对比。 ? ?
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