机器人 这将在带有Adafruit Motor Hat的树莓派PI上运行一个带有网络服务器的简单机器人。 我为自己写了这篇文章是为了好玩，并帮助我记住如何进行设置。 可以在本文中找到高级概述： : 硬件 树莓派3 16GB（或更大）SIM卡 Adafruit汽车帽（用于车轮） 任何带有直流电动机的机箱-例如： : chassis Adafruit伺服帽子（用于武器） HC-SR04声纳 任何步进电机手臂-例如：SainSmart DIY控制码垛手臂的机器人手臂（ ） 与Raspberry PI兼容的相机-例如： : 首先，您应该能够使机器人在没有手臂，声纳和伺服帽的情况

RGB API 一个简单的异步RESTful API，用于控制连接到Raspberry Pi的ws2812b LED灯条 使用异步Web框架以Python编写 LED按以下配置接线 启动API 需要Python> = 3.7 克隆rpi-rgb-api git clone https://github.com/evansloan/rpi-rgb-api && cd rpi-rgb-api 安装要求 pip install -r requirements.txt 运行网络服务器 sudo python app.py 使用API 现在服务器正在运行，可以通过<RASPBERRY>:8000/访问端点。 可用端点位于src/routes/api.py 要将LED设置为静态颜色： curl -H "Content-Type: application/json" -d

使用Edge Impulse和BalenaCloud进行图像分类 本指南将帮助您部署在Raspberry Pi上运行的图像分类系统。 使开发人员能够使用嵌入式机器学习来创建智能设备解决方案。 您将学习如何使用智能手机轻松获取图像样本，训练ML算法以及在设备上部署推理引擎。 是用于部署IoT应用程序的基于容器的平台。 概述 该项目基于出色的，可通过在容器中运行来实时播放相机的Feed。 对于我们的应用程序，我们通过在Node.js服务器内部添加另一个运行Edge Impulse Webassembly推理引擎的容器来利用Balena的多容器功能。 这两个容器通过WebSocket相互通信。 balena-cam Webapp已被修改为每秒调用推理引擎并将结果显示在网页上。 要求 Raspberry Pi：已测试v3和v4，已测试balenaFin v1.0 用手机捕捉图像样本； 或一组jp

Gearboy 是一個用 C++ 編寫的跨平台 Game Boy / Game Boy Color 模擬器，可在 Windows、macOS、Linux、BSD、iOS、Raspberry Pi 和 RetroArch 上運行。 具有即時反彙編程序、cpu 斷點、內存訪問斷點、代碼導航（轉到地址、JP JR 和 CALL 雙擊）、調試符號、內存編輯器、IO 檢查器和 VRAM 查看器的完整調試器，包括圖塊、精靈、背景和調色板. 準確的 CPU 仿真，通過 blargg 測試的 cpu_instrs.gb。 準確的指令和內存時序，通過 blargg 測試的 instr_timing.gb 和 mem_timing.gb。 具有正確時序和優先級的準確 LCD 控制器仿真，包括中間掃描線效果。

基于 Raspberry Pi b+/2 硬件的 NetPi 网络分析器 软件正在发布 GNU GPLv3。我只要求相应地归因于工作。 所有内容贡献者都将在网站和此处列出他们的工作。将接受并感谢对整个项目的捐赠，以帮助支持将工作时间投入开发。期待来自 BlameTheNetwork.com 的未来开放项目

WIP树莓派仪表板应用程序，可从汽车的OBD2端口提取并显示数据。当前能够显示速度，rpm，节气门百分比，驾驶室温度和湿度。我将继续努力，以增加更多的功能性和稳定性。 计划中的其他更改： 用于浏览其他+不同传感器数据的选项卡 保存记录的数据 可能的计划功能： IMU传感器集成可显示方向，位置，速度，加速度等数据 有用的链接： : 所需的硬件： OBD usb电缆蓝牙应该可以工作，但是我选择了USB电缆以提高安全性，可靠性，而不必担心电池消耗-我使用了OBDLink EX FORScan OBD适配器。其他人也可以工作。 运行Raspberry Pi的Raspberry Pi SD卡 外部显示（如果您使用手机通过手机热点共享连接到pi，则为可选） HDMI转micro HDMI电缆或适配器（可选，请参见上文） pi的电源线 为pi供电的方式（即，移动电源，香烟到usb汽车插头

TLC59116-driver-rasp 用 C++ 编写的用于 TI TLC59116 芯片的 Raspberry Pi 驱动程序，可在通用 Linux 操作系统上运行

raspberry-pi-pico-python-sdk.PDF 翻译为了中文版，专注更好的开发效率

健康之家 概述 HealthyHome是一个以智能家居设备为中心的开源项目，该设备可监视用户房屋的室内环境状况，并帮助他们做出更好的决策来改善它！ :house_with_garden: 目标 测量室内家庭环境的重要参数 :herb: 通过适用于智能手机的应用程序轻松访问此信息 :mobile_phone: 特征 监控空气中颗粒物的浓度，紫外线指数，相对湿度和环境温度 计算室内空气质量（IAQ）指数 为用户提供实时和历史测量，以在智能手机上查看 快速开始 本节将提供有关如何重新创建项目的说明！ 随着项目的发展，它将进行更新。 :nerd_face: 原型硬件 ：颗粒物传感器，用于测量空气中的颗粒浓度 ：一种传感器，可测量环境温度，相对湿度，大气压力和挥发性有机化合物（VOC）。 Silicon Labs Si1145 ：紫外线指数和环境光传感器，可测量局部紫外线指数和环境光水平 Raspberry Pi 3 B型：将用于控制传感器和管理数据的单板计算机 项目结构

覆盆子花园 基于树莓派的智能花园监控项目，用于赫尔辛基大学“物联网：Exactum温室”课程 警告：这是一个实验性项目，尚未完成 硬件 Raspberry Pi 512Mb B + 英国威廉希尔SparkFun湿度和温度传感器突破-SHT15 Seeed Studio土壤湿度和温度传感器 HCSR-04超声波测距模块 电磁阀控制的水库和浇水系统 软件 在RaspberryPi上运行的基于NodeJS的监视软件 基于AngularJS的Firebase Web应用程序用于数据可视化 套管 3D打印的塑料外壳 地点 位于Kumpula校区Exactum大楼屋顶的实验研究实验室称为“ Exactum温室”。 安装 已在全球安装Nodejs 永久安装在全球 须藤apt-get install fswebcam 安装软件 运行npm install运行./install.sh