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。
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。
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
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。
Raspberry Pi + Arduino + OpenCV Neural Network + RC CAR
资源下载 使用VNC远程登陆树莓派 树莓派手动指定静态IP和DNS 终极解决大法 Multi-Cam Module Error 用wiki.js搭建自己的wiki知识库
【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
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
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。
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。
前两天刚刚入职,最近几天忙着租房搬家,忙活了几天总算是住进了自己小屋里,作为一个软件工程师,怎么可以没有一台家用服务器呢?方案有很多种,上至几千元的 NAS,下至淘汰的老电脑,但是旧电脑响声大功耗高,NAS 动辄三四千的价格对我这个刚毕业的大学生来说着实有些困难,于是我将目光放到了另一个小玩意上——树莓派。
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。
最近在GitHub上发现一个好玩的项目,不用安装其它任何依赖包,只要运行一个Python脚本就可以搭建一个实时视频监控系统。
本文教你如何使用 Tensor Flow,Keras,Tensor RT,以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
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。
Docker虽然不能解决全球饥饿问题,但是最近很多Docker的新奇用法就足以让人大开眼界了。从树莓派集群的管理到基因序列和癌症的研究,以下11个关于Docker的奇思妙用,肯定会令你脑洞大开!
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).
如果您不想自己搭建kubernetes环境,推荐使用腾讯云容器服务TKE:无需自建,即可在腾讯云上使用稳定, 安全,高效,灵活扩展的 Kubernetes 容器平台;
选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们
在群里,经常遇到有开发者说手里有好几块NVIDIA Jetson的板子,看能否将这几块板子“连起来”用。
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。
我对复古游戏和让我们有今天的生活的电脑历史的保存十分着迷。我认为大多数程序员都有一台帮助他们培养对编程热爱的机器;对我来说,那就是Commodore Amiga。我现在正在恢复几个Amiga,让他们重新工作。这将需要一些时间,但我想要一些可以迅速运行起来的东西,以便使我可以使用操作系统,并完成一些我从来没有完成过的孩子一样的游戏。
机器之心编译 机器之心编辑部 撸代码、写博客、动手做点好玩的东西是一个码农常见的进阶方式。很多大牛都有写博客的习惯,动手能力更是不在话下。今天介绍的这位机器学习爱好者 WILL HO 也喜欢写博客,他不仅自己注册了一个博客网站,还搭了一个 28 核的树莓派集群来实现自托管。在此过程中,他学到了 Linux、Docker、Docker Swarm、Kubernetes、DNS、TLS 和网络拓扑等很多方面的技能。 在最新的一篇博客中,WILL HO 介绍了自己搭建的 28 核树莓派集群。这个集群名叫 Kra
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为 RPi,或者 RasPi/RPi)是为学生计算机编程教育而设计,只有信用卡大小的卡片式电脑,其系统基于 Linux.
在Microsoft Build 2018大会上,.NET项目管理主管Scott Hunter和.NET社区主管Scott Hanselman举行了一场有关.NET未来发展的会谈。会谈指出,未来.NET平台将可以搭建任何类型的应用程序:桌面程序、web程序、云程序、移动应用、游戏应用、物联网应用或是人工智能应用。你可以将自己熟悉的编程语言应用到新的领域中来。 .NET的当前状况 每个月都有接近一百万的新用户在Visual Studio平台使用.NET Framework和.NET Core。由于该软件是开
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)。
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。
Node-RED是一种编程工具,通过在浏览器中拖拽的方式将硬件设备、API和在线服务连接在一起,构成数据流,使用户可以快速的创建出自己的Web应用。
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。
图片来源:Cicada Strange on Flickr, CC BY-SA 2.0
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
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。
自2019年以来,树莓派的操作系统Raspberry Pi OS一直都是基于Debian10「Buster」开发的。
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。
这篇论文使用了硬件虚拟化对容器进行隔离,从而实现了轻量化的容器隔离与安全加强。文章的核心想法并不新奇,有很多类似的工作采用了虚拟化以及VMFUNC做内存隔离。其核心的贡献点,在于能够支持未经修改Docker应用,以及对syscall的支持较为完整。由此可见,Solid的工作也是会受到PC们的青睐。
Kasm 是一款基于 Docker 的容器应用平台,它提供企业级编排、数据丢失防护和 Web 流技术,以支持将容器化工作负载交付到你的浏览器。
使用正确的工具,您可以在不到一小时的时间内构建这样的系统!在此博客文章中,我将向您展示如何使用Raspberry Pi硬件和开源软件(MQTT代理、Apache NiFi、MiNiFi和MiNiFi C2 Server)实现高级IIoT原型。我将专注于体系结构,连接性,数据收集和自动重新配置。
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。
Docker支持CentOS 7 (64-bit)和CentOS 6.5 (64-bit) 或更高的版本。
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。
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。
去年的这个时候收了一台树莓派 4B,到手之后宝塔建站一把梭之后就放在那里吃灰(没办法,技术太菜玩不了别的)。最近迷上了 PVE,想想手头也没有什么可以实践的物理设备,百般寻找之后便把目光锁定在了吃灰中的树莓派。 Proxmox 论坛的 https://forum.proxmox.com/threads/how-to-run-pve-7-on-a-raspberry-pi.95658/ 帖子讲的是在有线网络接入 (eth0) 时的安装过程,目前我手里没有网线,所以只能修修改改踩踩坑探索一下 WLAN 接入网络 (wlan0) 时的安装和配置。
物联网技术并不指某一特定技术,而是指一系列技术的合集,包括传感器技术、网络传输、数据传输、应用开发等等。当一些生活中的应用包含了上面的某些特定的技术,比如:传感器、控制器、网络中心,我们就会将其背后的技术称为物联网技术。 在过去的一年里,物联网领域有很多可圈可点的地方: 物联网蠕虫 Miria 致使美国大规模断网,才让我们意识到物联网安全是一个值得多加深入的问题。 深度学习在互联网领域有了广泛的应用,我们也看到越来越多的应用:开发人员使用 Raspberry Pi 这样的小型设备结合 TensorFlow
原创作者:豆豆青春不喂狗 一、背景 寒冷冬天的早晨,你躺在被窝里,门铃响了,你需要立刻起床穿衣服,然后去开门。现在,树莓派能帮你获得一个从容穿衣的时间。 二、摘要 1、简介: 使用树莓派、无线继电器、
作者 | Matt Broberg 译者 | 刘雅梦 策划 | 晓旭 到 2021 年,几乎所有接触过云基础设施的人都熟悉 Kubernetes 项目。简单地说,Kubernetes 是一个非常强大的容器编排平台,并且 Kubernetes 社区一直在共享工具,这有助于改善 Kubernetes 开发人员的体验。本文列出作者自己最常用的 11 款 Kubernetes 工具,并对它们进行了分类介绍。 Kubernetes 是一个非常强大的容器编排平台。但在我看来,Kubernetes 最重要的是将最佳实践
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