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

三相电压源型PWM整流器PI调节器的设计分析，孔祥平，张哲，为了加快动态响应，加强对非线性负载扰动的适应能力，三相电压源型PWM整流器广泛采用了电流内环电压外环的双环PI控制方案。双环PI�

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

看到网上资源甚少，就传一个。 使用文档可以借鉴： https://blog.csdn.net/qq_24405953/article/details/80521871

BP神经网络PID控制，可以对预定数据进行快速跟踪，误差较小，路径可以根据自己需要设定。

1.逆变器直流侧使用理想直流电压源，并采用IGBT搭建逆变器模型； 2.逆变器输出电压采用L滤波，滤波后直接连接三相电压源； 3.采用电流PI控制生成三相参考电压，应用于SVPWM生成6路开关脉冲控制IGBT； 4.生成380V/50Hz三相电压。(压缩包中两个程序可分别在matlab2014a和matlab2016中运行)

从键盘输入一个3*3的矩阵，要求：输出此矩阵对应的转置矩阵（所谓转置，指的是对任意元素Pi,j和对应的Pj,i交换）。

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

PI和T型电阻衰减网络计算

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!