todesk_4.1.0_armv7l是树莓派远程桌面工具，使用dpkg命令安装即可使用

树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南 树莓派Python编程指南

《基于校园网的树莓派云存储设计》课程设计

本文以使用树莓派4b为例说明构建嵌入式C++执行环境。树莓派本身可以到各大购物网站直接购买，价格大概300-500元不等。之所有选择树莓派是因为它的系统比较完善，容易上手。但是需要实现说明的是本文说明的大部分内容并不仅限于树莓派。   准备树莓派   下载镜像文件 打开树莓派官方网站的系统镜像下载网页： https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ 我们直接选择红框中的最大版本。下载完成之后我们得到以下文件(时间戳可能会不同)： 2020-02-05-raspbian-buster-full.zip 将文件解压缩可以得到下面的镜像文件：

Adafruit树莓派教程 Adafruit树莓派教程 Adafruit树莓派教程 Adafruit树莓派教程

用于树莓派Img系统压缩的SH脚本，使用方法参考文件内网址说明。 移动到bin文件夹下，然后执行。

用于克隆树莓派 SD 卡和操作系统映像的工具

树莓派OpenCV所用模型

pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。 pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。 pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。 pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构

树莓派OpenCV所用库，包括颜色识别跟踪，人脸识别，手势识别，形状识别，条码识别，二维码识别。 博文链接：https://blog.csdn.net/woshigaowei5146/article/details/125151252#comments_21848493