Digitrode

Организация Raspberry Pi выпустила новую версию своего одноплатного компьютера – Raspberry Pi 4, и теперь она в продаже по цене от 35 долларов. Это комплексное обновление, затрагивающее практически каждый элемент платформы. Впервые миникомпьютеры Raspberry Pi обеспечивают уровень производительности, подобный ПК, для большинства пользователей, сохраняя при этом возможности взаимодействия классической линейки Raspberry Pi.

Новый Raspberry Pi 4 B оснащен гораздо более мощным четырехъядерным процессором Cortex-A72 Broadcom BCM2711 с тактовой частотой до 1,5 ГГц, поддержкой декодирования и вывода видео 4K H.265, памятью от 1 до 4 ГБ LPDDR4, а также собственным Gigabit Ethernet-портом, еще имеются порты USB 3.0 и 2.0. Raspberry Pi 4 поставляется со всеми этими дополнительными функциями, но форм-фактор остается прежним, и, что немаловажно, цена за версию с 1 ГБ ОЗУ составляет 35 долларов.

Одноплатный компьютер Raspberry Pi имеет огромный потенциал для создания различных самодельных электронных устройств, которые при этом полезны в быту. В данном проекте на основе Raspberry Pi мы создадим интернет-радио с MP3-плеером с возможностью передачи аудио по Bluetooth.

За последние несколько лет открытая (open source) микропроцессорная архитектура RISC-V перешла из существующих только на ПЛИС элементов в настоящий кремний, и сейчас вы можете купить микроконтроллер RISC-V со всеми возможными функциями.

Недавно появился интересный чип из Китая под названием Sipeed M1, который оснащен двухъядерным процессором RISC-V с тактовой частотой 600 МГц, набором входов/выходов, а также процессором обработки нейронной сети. Мы видели этот чип раньше, но теперь Seeed Studios продает его в форм-факторе Raspberry Pi Hat. Данная плата позиционируется и как дополнительная плата для Raspberry Pi, и как отдельный вычислительный модуль.

TensorFlow – это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для задач машинного обучения и численных расчетов с использованием графиков потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, в то время как ребра графа представляют многомерные массивы данных (тензоры), которые «текут» между ними. Эта гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.

Первоначально разработанный командой Google Brain для проведения машинного обучения и исследований глубоких нейронных сетей, TensorFlow достаточно универсален, чтобы его можно было применять в самых разных областях. В этой статье вы узнаете, как установить TensorFlow на Raspberry Pi.

За последние несколько месяцев мы видели серию одноплатных компьютеров на базе Linux, таких как платы от Google и Nvidia, и это лишь некоторые из них. Рынок мини-ПК сейчас находится на подъеме, о чем свидетельствует недавний отчет Global Market Insights о том, что этот рынок вырастет с 600 миллионов долларов в 2018 году до 1 миллиарда долларов к 2025 году. Новая тенденция периферийных вычислений с поддержкой возможностей Интернета вещей и искусственного интеллекта приводит к созданию новых плат. Давайте посмотрим на 10 лучших одноплатных компьютеров, которые выйдут на рынок в 2019 году.

Микроконтроллеры и микропроцессоры работают только с цифровыми значениями, но в реальном мире нам приходится иметь дело с аналоговыми сигналами. Вот почему АЦП (аналого-цифровые преобразователи) предназначены для преобразования аналоговых значений реального мира в цифровую форму, чтобы микроконтроллеры могли обрабатывать сигналы. Но что, если нам нужны аналоговые сигналы от цифровых значений, то в этом случае нам поможет ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь).

ЦАП может использоваться во многих приложениях, таких как управление двигателями, управление яркостью светодиодных индикаторов, аудиоусилители, видеокодеры, системы сбора данных и т. д. В этом примере мы будем использовать микросхему 12-разрядного ЦАП MCP4725 для разработки цифро-аналогового преобразователя с использованием Raspberry Pi. Мы уже подключали MCP4725 к Arduino, теперь проверим работу этого ЦАП с Raspberry Pi.

Raspberry Pi используется в различных проектах. Эти миникомпьютеры были впервые восприняты преподавателями, студентами и радиолюбителями, но теперь производство и бизнес поняли удивительную силу Raspberry Pi. Несмотря на то, что ваш Pi небольшой, удобный и недорогой, он содержит внушительное количество сложных подсистем, которые должны работать, чтобы ваш проект функционировал нужным образом. Это делает возможность мониторинга работоспособности вашего Pi важной во многих приложениях, от постоянного сопровождения долгосрочного проекта до профилирования производительности нового прототипа.

В этом проекте мы создадим собственную панель управления и мониторинга на основе браузера, чтобы отслеживать состояние и производительность Raspberry Pi, подключенного к сети. Для выполнения этой задачи мы запустим простой скрипт Python, который будет собирать системную информацию от Pi и отправлять ее на облачную платформу, которая специализируется на информационных панелях, аналитике и визуализациях.

Недавно со сцены на конференции NVIDIA по технологиям графических процессоров было объявлено о новом оборудовании, ориентированном непосредственно на радиолюбителей, преподавателей и студентов, модуль Jetson Nano и комплект разработчика Jetson Nano.

В последние год или два произошел резкий скачок доступности встраиваемого оборудования, способного выполнять задачи машинного обучения, и в результате мы увидели начало кардинальных изменений в применении машинного обучения ив том, как может быть построен Интернет вещей.

В этом проекте будет показано, как сделать некое подобие сигнализации на Raspberry Pi, которая делает фотографии при обнаружении движения. Такое устройство можно использовать в качестве детектора при проникновении грабителей, фотографировать диких животных или в других целях. Мы будем использовать камеру Raspberry Pi V2, а код будет написан на языке программирования Python.

Сегодня существует множество различных языков программирования и программного обеспечения для управления Raspberry Pi, включая Python, язык C для встраиваемых систем, Flask и т. д.

Чтобы расширить горизонт применения мощного одноплатного компьютера Raspberry Pi, сегодня мы будем использовать очень популярную среду на основе javascript (Node.js) для управления линиями GPIO Raspberry Pi локально, а также глобально, настроив его как веб-сервер. Первоначально Node.js был разработан для Google Chrome, но позже он стал применяться для других задач и проектов.