上传的资料包括树莓派4B开发板的原理图、机械图和处理器SoC开发手册。原理图展示了开发板各个电路模块的连接关系，包括处理器、存储器、接口、传感器等。机械图则展示了开发板的物理结构和外部接口，方便用户进行外壳设计和外部连接。处理器SoC开发手册提供了对树莓派4B使用的处理器芯片的详细介绍，包括硬件特性、寄存器配置、引脚定义等。适合学生、教育机构、嵌入式系统开发者、物联网项目工程师以及个人DIY爱好者借鉴使用。

JESD209-4B-LPDDR4.pdf

课程设计-基于树莓派的平衡小车项目源码+开发手册资料.zip 【资源介绍】 平衡小车配置 霍尔电机：编码器精度=500；电机减速比=30 树莓派：4B8g 陀螺仪：JY901 陀螺仪精度 JY901传感器与实验室传感器使用振动台进行对比 【开发手册包括】 1.WHEELTEC B570 平衡小车上手使用.pdf 2.WHEELTEC B570 平衡小车开发手册.pdf 3.基于平衡车的电机PID控制开发教程.pdf 4.WHEELTEC B570 平衡小车数学模型和LQR控制开发手册.pdf

基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

基于树莓派4B与STM32的智能门禁项目，项目包含：树莓派4B的人脸识别，树莓派4B与STM32通信，控制协调的处理。保姆级教程的适配代码，积分不够的朋友可以点波关注！作者无偿提供！

树莓派4B 详细官方规格书，原版英文，可以翻译为英文，BCM2711 datasheet, 规格书，需要学习AI,linux, android 的朋友都可以参考

grpcio-1.39.0rc1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl numpy-1.18.2-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_armv7l.whl

我们将bb-\ overline {b} $$ bb-$$ \ overline {b} $$最终状态下共振di-Higgs搜索的范围扩展到过程pp→H 1→H 2 H 2→bb $$ \ overline {b} $$ bb \ $$ \ overline {b} $$，其中两个H 1,2均为标准模型之外的自旋0状态。 这样的过程构成了针对新状态H 1和H 2的联合发现模式。我们使用公共LHC数据验证了我们的分析，从而提出了该通道的首次敏感性研究。 我们还提供了对HL-LHC和未来设施（如HE-LHC和FCC-hh）搜索敏感性的初步估算。 我们分析了在几种非最小标量扇区情况下这种搜索的发现潜力：SM的扩展，具有两个额外的单重态标量字段，两个希格斯双峰模型和两个希格斯双峰模型加一个单峰，从而捕获了 NMSSM的标量潜在特征。 我们发现，该通道代表了一种新颖的，功能强大的探头，可用于扩展的希格斯领域，对现有分析提供补充的敏感性。

基于树莓派4B的OpenCV安装的速通版本的资源包，含树莓派4B的镜像和whl包，搭配作者教程可以速通安装成功！还包括：一些树莓派4B学习的常用工具！！！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）