使用Nvidia Jetson Nano，您可以用很少的预算构建运行gpu加速的深度学习模型的独立硬件系统。它有点像树莓派，但速度比树莓派快得多。
树莓派是一个非常廉价的、只有手掌大小的完全可编程的计算机。虽然树莓派的体积小，但是它的潜力无限。你可以像使用常规台式计算机一样在树莓派上创建一个非常酷的工程。例如，你可以用树莓派搭建你自己的家用云存储服务器。
终端下执行命令：sudo apt-get install xrdp ，安装远程桌面支持。
1、从官网上下载树莓派系统到pc端 2、下载diskgenius，将TF卡格式化成普通盘 3、在卡中创建ssh文件，不带后缀，用于树莓派和主机的远程连接 4、从官网下载pi imager，将下载的树莓派系统安装TF卡中 5、TF插入树莓派4B，开机自动开始安装系统 6、提示是否更新软件，直接skip跳过 7、更换镜像源 8、update，upgrade命令更新软件 9、安装虚拟键盘（可选） 10、安装中文输入法 11、远程控制，pc端安装xshell 12、查看树莓派ip地址，ifconfig对应wlan0的地址（即当前wifi分配的地址） 13、用户密码为安装系统时修改的密码，初始账号：pi 初始密码raspberry 14、与pycharm远程连接ssh设置 15、如果要利用远程控制加载qt项目，则需要安装xming pycharm远程显示图形界面，run –edit configurations ，设置要运行的文件环境，Environment variables设置，从shell中查看host环境命令为env，具体的网上有资料。 16、如果安装不了python库，需要先安装setuptools，再装pip3 暂时就这些步骤，以后再补足。
链接：https://pan.baidu.com/s/1icgrCoc-piC0Eid0NlRlMA 提取码：6h0b
萧箫 编辑整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 每个铲屎官最痛苦的事情之一，莫过于处理猫咪的“生化武器”——猫屎。 只要猫拉了粑粑，气味就会飘出来，在铲屎时还能闻到一股巨酸爽的味道。 好消息，来自硅谷的一个华人工程师，想出了一个绝妙的方法：给猫做个智能厕所！ 结合小零件，一块树莓派就能将猫砂盆升级成自动通风猫厕，每当猫咪“解决完生理问题”，它就能自行启动风扇，进行散味。 简直是铲屎官福音！来看看制作流程。 树莓派控制，红外自动检测 硬件上，完整的零件清单如下： 树莓派Zero W、80mm×8
https://towardsdatascience.com/yolov5-object-detection-on-nvidia-jetson-nano-148cfa21a024
树莓派综合项目3：AI视觉机械臂小车（一）蜂鸣器 树莓派基础实验 本实验也是一个简单的轻触按键实验，在基础实验系列中讲过类似的一篇，树莓派基础实验6：轻触开关按键实验，当中使用了 interrupt( 中断 )式( edge detection 边缘检测 )，GPIO.add_event_detect()方法。本实验中直接使用While循环检测按键输入的电平为高还是低，同时介绍一个Python控制GPIO的库“gpiozero”，gpiozero库的操作更加人性化，而且简单好用、易于上手，树莓派镜像默认安装了gpiozero库，无需额外安装。
从买第一个Arduino套装开始，我接触机器人有好几年了，但直到最近才开始做完整的课题。期间有两项技能为我打开了新世界的大门：Python和Linux。他们背后，是强大的开源社区。掌握了这两样工具的工具（元工具），你感觉网上遍地是趁手的兵器。 上周在公司内部编程培训时，有一句话深得我心：我们是软件工程师，不是程序员。我们的工作不是写程序，而是合理使用工具解决问题。在Google，如果你觉得自己不得不从零开始写某项功能，只是你还没有找到相应的工具罢了。在开源社区更是如此。 这是一个遥控小车，通过红外遥控或
支持Windows、Linux、MAC 符合IEC 61131-3标准要求（可编程序控制器第3 部分：编程语言），国标为GB/T 15969.3。 三个组成部分：
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
不知道有多少家长和文摘菌的一样，每次打电话都要强调身体问题，尤其是久坐了一定要站起来走走。
1、树莓派是一款基于Linux系统的单板机电脑。它由英国的树莓派基金会所开发，目的是以低价硬件及自由软件刺激在学校的基本的计算机科学教育。树莓派被赋予的希望是，能够帮助全世界的孩子学习编程，并能够了解计算机是如何工作的； 2、树莓派只要加上USB键盘、鼠标、HDMI屏幕就立马变成一个小型电脑，用于学习编程(Linux系统)，系统中预装多种编程软件和环境，方便使用；并且利用树莓派，可以搭建多种应用：路由器、智能小车、智能家居、服务器等，这些都有成熟的开源代码； 3、树莓派跟windows虚拟机跑linux操作系统有什么区别？ 1）对于系统使用，本质上没啥区别，都是Linux操作系统罢了，主要有以下三点区别； 2）软件上，树莓派预装很多开发软件，方便使用者直接用，不用经过繁琐的软件安装； 3）硬件系统不同，树莓派拥有丰富的硬件外接接口，用来对接其它硬件做试验；比如树莓派(作为主机)与Aduino(AVR内核的卡片机，作为从机)配合工作； 4）基于树莓派设备基础的社区生态比较完善，有很多开发者在树莓派软硬件基础上设计很多有用的工具和项目； 4、Raspberry的几种操作系统： 1）NOOBS 2）Raspbian 3）Ubuntu Mate 4）Snappy Ubuntu Core； 注意：采用不同的操作系统，本身的软硬件资源是不同的，视乎应用而选定； 5、常见的Linux系统： 1）商业版：red hat 、CentOs、suse； 2）开源版：debian ubuntu ； 3）系统的选择取决于你拥有的硬件，和商业应用。 6、树莓派上常用的脚本语言：Shell(Linux系统管理，运行软件：Bash/Dash/Tsch/LXTerminal)、Python(跨平台管理：服务器、网站管理)； 7、树莓派自2012年推出以来全球销量已达1250万块，世界第三大计算平台。
今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示：
1.选择、安装操作系统 LZ选择的是官方提供的Raspbian，官方提供的Raspberry Pi专用Debian。打开下载页后，选择Raspbian “wheezy”的Zip下载。 下载页面： h
DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API，其代码独立于飞控，单独运行在机载电脑（Companion Computer）或其他设备之上，通过串口或无线的方式经MAVLink协议与飞控板通信。除了DroneKit-Python以外，还有DroneKit-Android以及DroneKit-Cloud的API供不同的开发者使用。
分享一篇python的文章 Python现在已经成为一种非常常见的语言，特别是在今天的数据科学中，由于其易读易写的特点，它越来越受到程序员的欢迎。在IEEE发布的2017年编程语言排名中，Python
1、turtle -基本图形绘制 2、string -字符串处理 3、math -基础数学计算 4、time、datetime -时间的基本处理 5、random -随机数产生及应用 6、PyInstaller -源代码打包为可执行文件 7、jieba -简洁的中文分词 8、os -操作系统小功能 9、wordcloud -中英文词云生成
📷 1.数据分析 Numpy: 表达N维数组的最基础库 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能 Pandas: Python数据分析高层次应用库 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具 SciPy: 数学、科学和工程计算功能库 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 2.数据可视化 Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库 提供了超过100种数据可视化展示效果 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果 Seaborn: 统计类数据可视化功能库 提供了一批高层次的统计类数据可
GUI(图形用户界面)，顾名思义就是用图形的方式，来显示计算机操作的界面，更加方便且直观。
代码放在了本文最后的地址中，欢迎有需要的自取，有任何也可以在评论或者后台直接私聊我。
今天我们要介绍的是aikit2023，aikit2023是aikit的全新升级版。
来源 | 法纳斯特 头图 | 下载于ICphoto GUI(图形用户界面)，顾名思义就是用图形的方式，来显示计算机操作的界面，更加方便且直观。与之相对应的则是CUI(命令行用户交互)，就是常见的Dos命令行操作，需要记忆一些常用的命令，对于普通人而言，操作起来学习难度还是蛮高的。 一个好看又好用的GUI，可以大大提高大家的使用体验，提高效率。比如你想开发一个计算器，如果只是一个程序输入，输出窗口的话，是没有用户体验的。所以开发一个图像化的小窗口，就变得很有必要。 今天，给大家介绍七个Python必备的GU
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。
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
这个就是我们目前在官网看见的产品，可以看到还是很简单的。两个差速轮子。一个主板，一个电机驱动模块，一个摄像头
在当今软件开发领域，跨语言编程已经成为一种常见的需求。不同的编程语言各自有其优势和适用场景，因此在项目开发过程中，经常需要将多种编程语言进行集成和协作。Go语言（简称Go）和Python作为两种流行的编程语言，在不同的领域都有着广泛的应用。为了实现Go与Python之间的无缝集成和交互，Go-Python库应运而生。
贪吃蛇，大家应该都玩过。当初第一次接触贪吃蛇的时候 ，还是能砸核桃的诺基亚上，当时玩的不亦乐乎。今天，我们用Python编程一个贪吃蛇游戏，下面我们先看看效果：
我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：
在使用Python开发过程中，我们有时可能遇到一个常见的错误信息： Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问 这个错误通常出现在尝试使用pip安装或更新Python库时，特别是在Windows操作系统上。它表示当前用户没有足够的权限来安装或更新Python库。在本篇文章中，我们将讨论一些解决这个问题的方法。 ## 方法一：使用管理员权限运行 一个常见的原因是缺乏管理员权限。要解决这个问题，我们可以尝试使用管理员权限运行命令提示符或终端窗口。 在Windows操作系统上，可以按下Windows键，然后输入cmd，右键点击命令提示符，并选择“以管理员身份运行”。在macOS或Linux操作系统上，可以打开终端，并使用sudo命令来运行pip命令。 示例代码： ```markdowntitle: 解决Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问解决Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问
本教程面向iota初学者，我们将学习如何开发基于指定IOTA地址的余额来闭合或断开一个连接到树莓派上的继电器，点亮或熄灭LED。教程虽然简单，但足以展示IOTA的强大能力。
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。
GitHub地址：https://github.com/8080labs/pyforest
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！
大家好，今天为大家分享一个强大的 Python 库 - forex-python。
如此，反复编写同一条import语句，就算是复制粘贴，也会感觉到麻烦，这时Pyforest库就可以上场了。
Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的第三方库资源，这些库可以帮助开发者轻松实现各种功能，从数据分析到Web开发，从机器学习到图像处理，涵盖了各个领域。在Python的开发过程中，安装并使用常用的Python库是非常重要的一步。本文将介绍如何安装常用的Python库，以帮助您在Python开发中更加高效地进行编程。
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。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
事实上，由于Python库种类很多，要跟上其发展速度非常困难。因此，本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。
face_recognition 宣称是史上最强大，最简单的人脸识别项目。据悉，该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发，其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像，准确率高达 99.38%。此外，项目还配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
早在 TDengine 还在开发阶段,就知道了它是主要运用在物联网领域的数据库。它的创始人是一位充满热情的资深程序员--陶建辉老师。很早以前在极客时间的一个直播上认识了这位老师，他对编程以及创业的热情深深的感染了我，也打破了那个“程序员只能干到 35 岁”的谬论。TDengine，便是陶老师创办的涛思数据的一个产品。
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
• 易用性和灵活性 • 全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言 • 用于数据科学的Python库的数量优势 数据科学 文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开启数据科学之旅。 用于不同数据科学任务的Python库 用于数据收集的Python库：
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