Raspberry Pi用户指南 中文版

使用树莓派对人脸进行捕捉，判断人疲劳状态，可区分笑，说话等

网上很多都不能用，而且都是一个代码被反复改的，于是自己参考时序图写了一个，绝对可用，

ubuntu20.04.2树莓派版本！64位，树莓派官方的是32位的，虽然也有64位但是是测试版本，ubuntu稳定64等着你！

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Scipy 1.1.0 for Ubuntu arm64 with Python 3.7. Suitable for Raspberry Pi 3B/3B+/4B with Ubuntu 19.10 or later.

使用Raspberry Pi的人体检测系统 功能性 在检测运动时激活继电器。 您可能需要以下组件才能获得预期的结果 硬件组件 树莓派2或3模型B（在我的案例中使用了） 兼容的相机模块（ ） 具有2.0A-2.5A的电源适配器（ ） 微型SD卡（建议使用16Gb -32GB） 软件需求 可以使用任何兼容的Raspbian OS。 将操作系统更新为最新的sudo apt-get update 升级操作系统sudo apt-get upgrade 更新Raspberry Pi固件sudo rpi-update 应该安装OpenCV sudo apt-get install libo

tensorflow树霉派armv7版本, 从 https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases 下载.

在Raspberry Pi上构建Kubernetes“ Intelligent Edge”集群是一次很棒的学习体验！ 在Raspberry Pi上构建Kubernetes Intelligent Edge 集群是一种很棒的学习体验，是构建强大的Intelligent Edge 解决方案的垫脚石，也是一种令人印象深刻的方式，可以打动您的朋友。你的开发技能优势可以在使用云与天青Kubernetes服务。 Kubernetes集群是使用Raspberry Pi 4节点构建的，并且功能非常强大。它已通过Python和C＃Azure函数，Azure自定义视觉机器学习模型以及NGINX Web服务器进行了测试。 该项目构成了《智能边缘》系列四部分的基础。后续主题将包括: 将Python和C＃Azure函数构建，调试和部署到Raspberry Pi Kubernetes群集，并学习如何从Kubernetes托管容器访问硬件。 开发，部署和管理上边缘智力与Azure的物联网边缘上Kubernetes。 dapr.io 入门，它是事件驱动的可移植运行时，用于在云和边缘上构建微服务。 系统配置: Kubernetes集群的设置是完全脚本化的，并且有据可查。 硬件组成部分: Raspberry Pi 4 Model B Raspberry Pi 3 Model B+ Pimoroni Blinkt!

MyPi是一个有据可查的工具包，它使用运行RetroPie的Raspberry Pi 3创建大屏幕手持式复古游戏系统。 MyPi设计为具有5英寸大屏幕，以提高可视性，并具有立体声，可以欣赏老式游戏的音乐，例如不带耳机的Outrun。 MyPi套件以一本超过50页的手册开始，其中包括构建所需的PCB。低电池电压检测是MyPi和立体声音频的一部分；但是，MyPi不需要任何部分。换句话说，该套件只能具有所需的功能。