В статье Raspberry Pi + CentOS = Wi-Fi Hotspot (или малиновый роутер в красной шляпе) я рассказал о способе превращения «малинки» в беспроводную точку доступа при помощи операционной системы CentOS. Собрав по такому чертежу мой домашний роутер, я удовлетворил свое творческое эго и получил заряд спокойствия за критически важный элемент моей уютной инфраструктуры. Однако ощущение незаконченности решения и внутренний перфекционизм не давали покоя: «несовершенный результат работы не имеет права на существование». Мысль о том, «что идеал может и должен быть достигнут» не покидала меня ни на минуту.

И вот однажды на одном из тематических форумов я натолкнулся на обсуждение разрядности существующих операционных систем для «малинки» (aarch64 vs armhfp): какие 64-битные ОС в принципе могут влезть и заработать на Raspberry версии 3++?

Моя любимая CentOS для архитектуры ARM от «Userland» не спешила переходить на ядро последней версии и превращаться в 64-битную. А репозиторий EPEL, подключенный Бог весть откуда без цифровой подписи, являлся кошмаром в мой неспокойный сон…

Выступая адептом RPM-based дистрибутивов, я с удивлением обнаружил, что в обсуждениях ОС для «малинки» абсолютно забытой оказалась Fedora! И это при том, что ее релиз
с 28-ой версии официально поддерживает Raspberry Pi 3B+ в 64-битном исполнении!

Добрый день,

в продолжение серии статей: первая и вторая об использовании fish eye камеры с Raspberry Pi 3 и ROS я бы хотел рассказать об использовании предобученных Deep Learning моделей для компьютерного зрения с камерой Fish eye на Raspberry Pi 3. Кому интересно, прошу под кат.