特斯拉充电端口闩锁解锁 按下墙上的门铃按钮解锁特斯拉充电端口闩锁。 门铃按钮连接到Raspberry Pi Zero W，它具有一些JavaScript代码，可将请求发送到云中的Tesla API。 该视频展示了它的工作原理： 注意：Windows特定步骤尚未经过测试！ 硬件 您需要以下硬件组件和设备。 这些链接是您可以购买零件的示例。 您可能会在其他地方以更低的价格找到类似的产品。 （1m） （最小2.5A / 13W） （中国） （低压1-24V门铃推入） （最小16GB，等级10） USB MicroSD存储卡读取器 连接电线 将门铃推入式连接器的导线连接到Pi GPIO 8 （引脚24）和GROUND （引脚20）。 请参阅“ 。 如果排针连接器太笨重，则只需将黑色塑料部分留在外面，弯曲金属部分并用热缩管覆盖即可。 软件 将存储卡连接到PC。 安装操作系统 安装并启

树莓派zero图像分类与目标检测 山东大学（威海） 2018级数据科学与人工智能实验班 孙易泽 吴锦程 詹沛 徐潇涵 树莓派zero图像分类与目标检测是深度学习的研究项目，旨在通过深度学习算法，实现树莓派的实时识别与分类。 在树莓派上运行深度学习主要分为以下几个步骤： 首先是数据的获取及预处理，图像分类与目标检测需要大量干净且高质量的图片数据进行训练，我们需要通过不同方式，尽可能多的获取到相关的图片数据，并处理为深度学习可用的形式。 接下来先实现图像分类，根据深度学习领域存在的相关模型，选择适合于树莓派上运行的深度学习模型。通过Tensorflow2搭建深度学习框架，通过对模型参数不断调整，训练出正确率高且能快速运行的模型。通过对模型的不断改进，在保持模型正确率的同时，减小模型的大小。 目标检测模型也是一个侧重点，我们选择轻量级的深度学习模型，并使用Tensorflow2 Object D