Raspberry Pi *

Пробую создать умный дом в квартире на программной платформе IntraHouse и контроллере Wiren Board 6 c сервером на Raspberry Pi.

 Имею из "железок" контроллер Wiren Board 6 и Raspberry Pi.

Установим на Raspberry Pi сервер умного дома, для этого через программу PuTTY (которую предварительно установил на ноутбук) заходим по ip-адресу на Raspberry Pi.

Вводим в терминале login as: pi    password: raspberry. В итоге мы зашли на Raspberry Pi.

Long, long time ago… Нет, не так. 4 месяца назад я рассказал вам, как из клея и резиновых сапог создать с нуля свой стратостат с телеметрическим модулем и видеокамерой. Я так же описал наш опыт запуска и поиска этого метеозонда, обозначив несколько возникших проблем. Что ж. Мы анализировали, анализировали и доанализировались до четвертого шара. И сейчас я расскажу вам, что произошло за это время, почему он четвертый, и где пропавшие два. Эта часть будет менее технической, т.к. изменений конструкции почти не было, но те что были — имеют значение. Если вы вне контекста, то эту часть советую читать только после прочтения первой (хотя бы технических разделов). Ссылка на первую часть ниже. Будет много фото, видео и графиков. Поехали?

Wireguard удобный инструмент (хотя и легко определяеться на DPI, но мы сейчас не об этом) сегодня я хочу рассказать как с его помощью можно:

1. Подключаться к компьютерам за NAT (используя другой сервер с публичным IP) 

2. Использовать интернет провайдера за NAT'ом (домашнего провайдера)
При этом - подключаясь - к одному серверу, а выходить в интернет через совершенно другой

... а также 13 навыков, которыми надо овладеть, если хотите перейти из сисадминов в менеджеры – мы собрали для вас коротким дайджестом список полезных материалов, найденных нами в сети за последние две недели в нашей постоянной рубрике #полезногопост

Простой способ сделать сжатый образ raspberryPI совместимый с картами памяти меньшего объёма через GParted + win32discimager. Или как я ужал образ raspberryPi c 29.8гб до 4.34гб.

Автор: Николай Хабаров, Principal IoT/IoMT Architect в DataArt

Начнем с того, что интерфейс необходим любому устройству. Ведь пользователю придется с ним взаимодействовать — значит, нужны какие-то кнопки, рычажки, лампочки или дисплей. Некоторые устройства подключаются через USB-кабель к компьютеру, на который нужно установить драйверы и специальное ПО для управления. Некоторые устройства, построенные на обычном железе для ПК, снабжены собственными дисплеями для демонстрации данных и контрольными панелями. В обоих случаях софт для них обычно пишут на сложных языках программирования вроде C++, а создание автономных или встраеваемых приложений для них требует от разработчика специальных навыков. Программное обеспечение для них, как правило, зависимо от операционной системы, и попытка апгрейда любого компонента устройства (например, замена дисплея на более совершенную модель) часто оборачивается серьезной проблемой.   

В статье я постараюсь разобраться, существует ли более удобное решение для создания графических интерфейсов встраиваемых устройств. В первой части обсудим, как сделать UI для устройств с дисплеем. Затем рассмотрим разработку совместимых с ПК девайсов без собственного UI, используя те же самые технологии. 

Давно не брал я в руки Dremel Пора продолжить тему предыдущих статей про творческий подход к конструкторам Фишертехник, смотрите предыдущую публикацию Конструктор Fischertechnik и Dremel: допиливаем моторы, сервоприводы и пневматическую присоску

Есть такой замечательный конструктор Фишертехник ROBO TX ЭлектроПневматика (на странице по ссылке доступен документ со списком официальных деталей) и к нему методические материалы на разных языках, включая русскоязычную версию на сайте официального дилера ПакПак. Все с ними хорошо, кроме стоимости микроконтроллера, компрессора и электромагнитных клапанов, которые легко можно заменить на совместимые, что мы и сделаем. Эта статья ориентирована на желающих подобрать совместимые с Фишертехником компоненты, поскольку довольно много времени занимает выбор совместимых деталей, ожидание их доставки и тестирование.

Да, «лапша» из проводов так и просит что-то с этим сделать, но я держу себя в руках и не вмешиваюсь в процесс постройки :)

Представьте ситуацию: впереди выходные, а у вас есть достаточно нагруженная малинка и вы — ради эксперимента — хотите посмотреть, что ML умеет на мощностях RPi, но не хотите слишком перегружать машину, даже всей облегчённой версией TF. Что можно сделать? Мы уже писали о классификации мусора с помощью RPi, а сегодня, к старту курса о глубоком и машинном обучении, делимся переводом руководства, автор которого приводит простейший пример работы с необходимым минимумом TFLite. Выводы делаются моделью менее чем за секунду, при этом не нужно устанавливать весь пакет TensorFlow; используется только tflite_runtime, поддерживающий класс Interpreter.

Историю можно начать с того, что наша компания очень долгое время сотрудничает со всемирно известной сетью фастфудов - KFC (на территории Беларуси и Украины). Головной болью такой сферы, как HoReCa, был и будет учет рабочего времени сотрудников. Учитывая огромную текучку кадров, в том числе и обычных студентов, которые пришли подработать на непродолжительное время, становится сложно проконтролировать, сколько часов отработано тем или иным сотрудником. Плюс немаловажным моментом стало то, что сотрудники часто перемещаются с ресторана на ресторан, а это требует дополнительного контроля. Как же быть?

Нашей компанией было принято решение разработать терминал учета рабочего времени, который бы регистрировал рабочие (или не рабочие) интервалы рабочего времени сотрудников с привязкой к конкретному месту работы. При этом нужна была поддержка нескольких видов идентификаторов - биометрия по отпечатку пальцев, RFID и PIN с возможностью фотофиксации событий доступа.

Микрокомпьютеры часто используются для построения на них серверов внутри локальной сети. Это очень удобно - у тебя есть маленькая коробочка, которая стоит где-то в ящике, мало потребляет и позволяет тебе, например, пользоваться принтером или сканером из любой точки твоей квартиры.

Недавно я написал сервер на DLang с использованием библиотеки Vibe.d. Для него я пишу кросс-платформенный клиент. Основной моей системой является Arch, и мне этого более чем достаточно, но для тестирования некоторых платформозависимых вещей я перезагружаюсь в Windows 10.

Отсутствие в Windows пакетного менеджера и тому подобных вещей отпугнуло меня от того, чтобы собирать сервер для нее, хотя это и возможно. Поэтому мне в голову пришло очень логичное решение - запустить сервер на моем Raspberry Pi 4. Сейчас я использую его для удаленного доступа к принтеру и сканеру.

Системы обнаружения Covid-19 на рентгеновских снимках выдают быстрые результаты, в частности информацию о том, насколько серьёзно лёгкие поражены вирусом Covid-19. Традиционные системы обнаружения Covid-19 обладают тем недостатком, что для формирования отчётов им требуется довольно длительное время, в то время как инфицированный человек нуждается в немедленной помощи. Кроме того, после каждого использования всех подобных систем обнаружения вируса часть деталей приходится утилизировать, что в некоторых случаях может приводить к их дефициту. К старту курса о машинном и глубоком обучении мы перевели статью о том, как эта проблема решается при помощи Raspberry Pi, кроме того, материал знакомит читателей с онлайн-платформой EDGE Impulse.