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。

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在树莓派上编译好的Pytorch安装包，树莓派4b 32位系统, Pytorch 1.7.0, Python3.7

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在树莓派上用Tensorflow进行声音分类 建立项目 该项目是使用Python 2.7开发和测试的。 在PC / Workstation和Raspberry Pi上安装以下Python库： Tensorflow, Scikit-learn, Librosa 仅在您的Raspberry上安装以下库： Sounddevice 下载UrbanSound8K数据集 训练模型 设置在代码中下载数据集的正确路径。 在要保存训练后的模型的位置设置正确的路径。 在您的PC /工作站上运行“ trainModel.py”。 运行模型 在Raspberry Pi上导出经过训练的模型（“ model

h5py for Ubuntu arm64 with Python 3.7. Suitable for Raspberry Pi 3B/3B+/4B.

用于Raspberry Pi的Cardano Node Docker 这仍然是实验性的 想象 在Raspberry Pi上使用cardano-node节点的快速简便的方法。 开始使用 该Cardano Node Docker映像分为两个阶段：构建阶段和播放阶段。 如果您熟悉Docker并想创建一个集群或Kubernetes集群，则可以使用pilina/cardano-node-build映像并从源头上节省无数的构建时间。 如果您经验不足，只是想快速pilina/cardano-node并运行，请尝试pilina/cardano-node 。 这是一个非常谨慎的图像，应该非常开箱即用。 您应该能够在Raspberry Pi上拍打它，并在不到一个小时的时间内启动并运行它。 让我们潜入： 建造阶段 构建阶段确实做到了这一点。 它为cardano-node和cardano-cli构建二进制文