raspberry-pi

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    TensorFlow와 label_image.py의 수정 버전을 사용하여 Raspberry Pi 3에서 이미지 분류 프로그램을 만들려고합니다. 나는 here.에서 얻은 MobileNet 모델을 사용하고 있습니다. 처음에는 분류가 약 3 초가 걸리지 만 시간이 지남에 따라 증가합니다 (10 분 후 최대 7 초). 이유는 알 수 없습니다. 이 일이 일어나고 있습

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    2012 년 라스베리 파이 모델 B (2xUSB, 512RAM) . 실내 온도에서 완벽하게 작동합니다. 하지만 외부 (0 ° C - + 3 ° C/+ 32 ° F - + 38 ° F)에서 RPI가 약 15 분 동안 외부에서 꺼내 부팅을 시도하면 첫 번째 PWR diod는 빨간색이고 ACT diod는 SD 카드에서 정상적으로 깜박이지만 몇 초 후 ACT di

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    GPIO 버튼을 Raspberry Pi 3의 23 번 핀에 설정 했으므로 다른 파이썬 스크립트를 실행하기 위해 버튼을 누르면 GPIO 버튼이 나타납니다. 초기 프로그램을 실행하면 "Button Pressed"가 인쇄되지만 두 번째 프로그램은 실행되지 않습니다. (프로그램에서 권한이 설정되었는지 확인했습니다.) 도움을 주셔서 대단히 감사합니다! #!/usr/

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    저는 비주얼 스튜디오 응용 프로그램과 나무 딸기 파이를 결합한 프로젝트를 진행하고 있습니다. C# Visual Studio 프로그램을 통해 라즈베리 파이에서 터미널 프로그램 ("python script.py"와 같은)을 실행하고 결과를 검색하는 쉬운 방법이 있습니까?

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    Docker 17.11.0-ce 및 Docker Compose 1.17.1을 실행하는 RaspberryPi가 있습니까? 두 개의 컨테이너가있는 도킹 스테이션 작성 파일이 있는데 둘 다 restart-policy가 always로 설정되어 있습니다. SSH에서 시작된 재부트시 컨테이너가 예상대로 부팅되면서 시작됩니다. 그러나 전원 공급 장치를 제거하고 다시 설

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    나는 Keras에서 신경망을 훈련시키고 HDF5 파일 (* .h5)로 저장했습니다. 목표는 데이터를 분류하고 GrovePi 방패를 사용하여 Grove 센서를 통해 데이터를 얻는 Raspberry Pi Zero에서 직접 여러 클래스를 구별하는 것입니다. 훈련 된 Keras 모델을 사용하여 Raspberry Pi에서 실시간으로 분류 작업을 수행하고 싶습니다.

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    MongoDB를 사용하여 Node.js 서버를 실행하려고합니다. 튜토리얼을 자세히 읽었습니다. 여기 내 app.js는 파일입니다 const express = require('express'); const bodyParser = require('body-parser'); const path = require('path'); const app = expr

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    모두. 나는 라스베리 파이가 node.JS 웹 애플 리케이션을 사용하여 Express를 사용하여 정적 HTML 페이지를 제공합니다. 웹 앱은 크롬 호스트에서 localhost로 실행됩니다. 웹 페이지는 파이 이외에는 액세스 할 필요가 없으므로 본질적으로 노드 환경과 html을 프로젝트의 UI로 사용하고 있습니다. 웹 페이지에 GPIO (onoff npm 라

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    그래서 매초마다 카메라에서 이미지를 가져 오는 무한 루프에서 실행되는 라즈베리 파이에 파이썬 프로그램이 있습니다. 매 반복마다 프로그램에서 이미지를 처리하는 스레드를 만듭니다. 이 프로세스는 다음과 같이 구성됩니다. 스크립트는 OpenCV 및 다른 스크립트를 사용하여 이미지에서 전화 화면을 추출하여 해당 화면에서 QR 코드를 추출합니다. 나는 프로그램을 사

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    나는 파이썬을 사용하여이 코드를 작성했습니다. 하지만 코드에 어려움을 겪고 있습니다. while 루프가 중단되지 않습니다. w=1 z=0 def auto_1(w,z): w=1 z=0 return w,z def manual_1(w,z): w=0 z=1 return w,z GPIO.add_eve