今天是大年初二,都去走亲戚了吧,享受一下这难得的能和亲友相聚的时光。而我就不一样了,今天一回到家就又开始瞎折腾了,哈哈哈。 问题背景 最近花了点时间用 ASP.NET Core 2 写了个个人博客,中间出了好多问题,过程弯弯曲曲的,但好歹最后还是完成部署在阿里云上了。这几天闲的没事看 .NET Core CLI,发现运行时标识符(Runtime IDentifier)居然有 win10-arm,这使我突然萌生了想把我的博客部署在 Raspberry Pi 上。(这就是纯属瞎折腾,部署在 Windows Io
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。
在解释 PWM 之前首先来了解一下电路中信号的概念,其中包括模拟信号和数字信号。模拟信号是一种连续的信号,与连续函数类似,在图形上表现为一条不间断的连续曲线。数字信号为只能取有限个数值的信号,比如计算机中的高电平(1)和低电平(0)。
前不久我写了一篇《在树莓派4上安装 .NET Core 3.0 运行时及 SDK》,以及后续《“自启动”树莓派上的 .NET Core 3.0 环境》、《Nginx 配置内网访问树莓派4 ASP.NET Core 3.0 网站》、《田牌魔术 | .NET Core 3.0 + Azure 远程点亮树莓派上的一盏灯》。但是由于当年树莓派官方系统 Raspbian 并没有64位版,因此只能跑ARM32的.NET Core 3.0。不过现在,情况有所改变,今天我成功在树莓派4上运行了 ARM64 的 .NET Core 3.0
GPIO 是 General Purpose Input Output 的缩写,即“通用输入输出”。 Raspberry Pi 有两行 GPIO 引脚, Raspberry Pi 通过这两行引脚进行一些硬件上的扩展,与传感器进行交互等等。
先要有一个制作一个U启动盘。先将SD卡格式化,再用Win32DiskImager或dd命令将raspberry官方下载的镜像烧写进去(这种文档很多的,随便找一个都可以完成操作)。
索尼IMX708是一块1/2.43英寸CMOS图像传感器,,像素为4608*2592(12MP),最高可以拍摄1080P/50P、720P/100P、480P/120P视频,以及支持通过Quad Bayer技术实现HDR模式输出,获得更好动态范围,但像素会降低到3MP,此外它还支持相位差对焦(PDAF)。我找不到数据手册(肯定找不到),但是可以知道是2020年发布的OPPO Find2 上面是有一颗708,被称之为电影镜头(超广),首先是成像的素质高,且作为广角镜头出现,其次就是小对焦距离(只要像素密度够高就可以实现).
树莓派(Raspberry Pi)是一台卡片电脑(只有信用卡大小),我们可以使用树莓派做很多事情,比如智能家居的中控、航空器、BT下载器、挖矿机、智能机器人、小型服务器(花生壳+网站)等等。
除了下面这三个,其它均为第三方系统。这三个是树莓派适配的自己的 Linux 系统。
虽然此前微软宣称的Win 11硬件安装要求非常多,不少人却表示,在这小小的树莓派上运行起来,效果其实还不赖!
关键词:树莓派、找不到config.txt、显示器、HDMI热插拔、hdmi_force_hotplug 如果移动端访问不佳,请访问–> GithubPage 版
摘要:在本地做WEB开发,同时多个项目,希望将每个项目都使用一个域名指向各自的项目根目录。要实现这样的目的,虚拟主机是必须要掌握的。本篇从一个小白用户的视角开始从零开始深入了解并实例配置演示。
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]
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。
最近在研究自动升级开源项目的时候偶然想到IoT领域的自动升级,突然想起2016年买的树莓派(Raspberry Pi)。那就分享一下如何入门树莓派的教程,我当时一共买了两块一款是Raspberry Pi 3b(2016年价格259元去年以抽奖送给社区小伙伴)另一块Raspberry Pi 3 Model b+(2018年价格221元)。在今年买了一块Raspberry Pico(24元)这些统称为开发板具体的型号如下:
Microsoft Build 2019 为 .NET 开发人员带来了令人激动的消息:.NET Core 3.0 现在支持 C# 8.0、Windows 桌面和 IoT,因此,可以使用现有的 .NET 技能为智能设备开发跨平台应用。在本文中,我将向你演示如何使用 Sense HAT 附加板为 Raspberry Pi 2/3 创建一个 .NET Core 应用。该应用将获得各种传感器读数,并可通过 ASP.NET Core Web API 服务获取最新读数。我将使用 Swagger(图 1)为此服务创建简单的 UI,这样,你可以轻松地与 IoT 设备进行交互。除了从设备获取数据外,还可以远程更改 Sense HAT LED 阵列的颜色(图 2)。可通过我的 GitHub 页面 bit.ly/2WCj0G2 获得随附的代码。
清晨起床,震惊了,窗外一片雪白,大雪纷飞,我承认我词穷了,说再多话也描述不了此刻的大好心情。所以,话不多说,先上一张朋友圈的图吧!
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。
跟师新生命的创始人大石头玩树莓派下的.NET Core有几个月时间了,一直想从零开始写一些入门的东西,但看了淘宝、京东还有哔哩哔哩等平台上很多入门的教程了,就一直没动手。
Raspberry Pi 4具有一个SPI连接的EEPROM(4MBits / 512KB),其中包含用于启动系统的代码,并替换了先前在SD卡的启动分区中找到的bootcode.bin。请注意,如果Pi 4的SD卡的启动分区中存在bootcode.bin,则将其忽略。
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。
备注:为了文章的完整性,在《.NET Core开发的iNeuOS物联网平台部署在Ubuntu操作系统》中的内容适用于树莓派部署,也将在这篇文章中出现。
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。
树莓派Raspberry Pi 3B+安装OpenCL:树莓派Raspberry Pi 3B+安装OpenCL_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
我们很高兴宣布.NET Core 3.1的发布。实际上,这只是对我们两个多月前发布的.NET Core 3.0的一小部分修复和完善。最重要的是.NET Core 3.1是长期支持(LTS)版本,并且将支持三年。和过去一样,我们希望花一些时间来发布下一个LTS版本。额外的两个月(在.NET Core 3.0之后)使我们能够选择和实施在已经非常稳定的基础上进行的正确改进。
在开始之前,首先要说明的是串口通信所用到的 SerialPort 类并不包含在 System.Device.Gpio NuGet 包中,而是在 System.IO.Ports NuGet 包中。之所以在这里介绍串口通信,是因为在嵌入式中串口通信是与其他设备进行交互的一种重要方式,而且在某些没有屏幕的设备中充当着程序调试的工具。
前些天看到了张队公众推送的《Asp.Net终于可以在龙芯服务器上运行啦:Jexus成功完成对国产系列CPU的适配》,联想到上一周与朋友在龙芯捣鼓 .NET Core,就想写一下关于 .NET Core 在龙芯下的资料。
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?
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。
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。
你有一个运行树莓派系统Raspberry Pi OS(以前称为 Raspbian)操作系统的树莓派Raspberry Pi,你肯定知道,它是一个非常棒的小型电脑,有一个很好的操作系统,对于初学者来说,它包括了你可能想要的一切。然而,一旦你熟悉了它,并且想用它干一些别的事情的时候,你可能不想要那个默认囊括了一切组件的操作系统。
目前常见的PLC厂家有:SIEMENS、Rockwell、Schneider、Mitsubishi、Beckhoff、GE、Omron、台达……但常用的PLC编程语言都是相似的,比如LD、ST、FBD、CFC、IL、GRAPH等,CoDeSys支持LD、ST、IL、FBD、CFC等,用CoDeSys可以学习多种PLC编程语言,也可以向其他PLC编程软件切换,比如TwinCAT2和SoMachine就是基于CoDeSys开发的。用Raspberry Pi代替工业现场使用的PLC便于学习和各类研究等。
在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码。为什么要大费周折的进行交叉编译呢?一句话:不得已而为之。有时是因为目的平台上不允许或不能够安装所需要的编译器,而又需要这个编译器的某些特征;有时是因为目的平台上的资源贫乏,无法运行所需要的编译器;有时又是因为目的平台还没有建立,连操作系统都没有,根本谈不上运行什么编译器。
我们都知道.NET Core是一个可以用来构建现代、可伸缩和高性能的跨平台软件应用程序的通用开发框架。可用于为Windows、Linux和MacOS构建软件应用程序。与其他软件框架不同,.NET Core是最通用的框架,可用于构建各种软件,包括Web应用程序、移动应用程序、桌面应用程序、云服务、微服务、API、游戏和物联网应用程序。与其他框架不同,.NET Core并不局限于单一的编程语言,它支持C#、VB.NET、F#、XAML和TypeScript。这些编程语言都是开源的,由独立的社区管理。
Raspberry Pi是一个伟大的游戏平台,学习在我们的第九篇系列文章中如何用Raspberry Pi开始游戏。
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。
优麒麟(英文名为Ubuntu Kylin)是基于 Ubuntu 的一款官方衍生版。 它是一款专门为中国市场打造的免费操作系统,而且它已经被录入中国政府采购条例名单中。它包括 Ubuntu 用户期待的各种功能,并配有必备的中文软件及程序。
机器之心报道 编辑:小舟 买不到 Raspberry Pi Pico,可以单买 RP2040。 今年 1 月,树莓派发布了其第一个微控制器级开发板 Raspberry Pi Pico,售价仅为 4 美元。擅长低时延 I/O 通信和模拟信号输入的 Pico 搭载的是自家设计的树莓派芯片 RP2040。现在这块芯片也开始单独出售,售价只有 1 美元。 RP2040 芯片 RP2040 芯片由树莓派自己设计开发,采用 40 nm 制程工艺,7×7 mm QFN-56 封装。RP2040 的设计思想基于多年来树
Raspberry Pi 基金会表示,他们正在致力于为 Raspberry Pi 提供开源 Vulkan 驱动程序的支持。
就在前几天『FreeSWITCH 1.10.0』新版本已经发布了,简单的介绍一下此次更新的内容吧。
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?
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
【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
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