Архив

Публикации с меткой ‘Raspberry Pi 3’

Обзор тонкого клиента NComputing RX300 — Часть 2: Настройка оборудования, Windows Server 2016

10 октября 2017 Нет комментариев

Ncomputing RX300 — это тонкий клиент, основанный на плате Raspberry Pi 3, позволяющий запускать операционную систему Windows с мощного сервера с помощью платы Raspberry Pi 3, подключаемой к дисплею, аудио и клавиатуре/мыши.

Компания отправила нам образец для обзора, и в первой части «Обзор NComputing RX300 Тонкий клиент – Часть 1: Распаковка и разборка» был дан обзор оборудования и аксессуаров, а в этой части подключим его к серверу vSpace Pro.

Читать далее…

NanoPi NEO Plus2 за $25 с 8GB Flash, WiFi и Bluetooth, большим количеством RAM и extra USB портом.

Плата NanoPi NEO 2 должна была бы быть обновленной версией платы NEO Plus2 с процессором Allwinner H5 и разъёмом Gigabit Ethernet, но FriendlyELEC выпустили плату с увеличенным RAM с 512MB до 1GB, добавили 8GB eMMC flash, модули WiFi и Bluetooth и extra USB порт.

Читать далее…

Libre Computer’s представили плату для разработки Le Potato Amlogic S905X за $25 и выше (Краудфандинг)

Сейчас существует две хорошие платы на Amlogic S905(X): ODROID-C2 и Khadas Vim. Shenzhen Libre Technology Co., Ltd, планирует выпустить новую плату, Le Potato, aka AML-S905X-CC, на Amlogic S905X с 1 или 2 GB RAM, и в форм-факторе близком к платам Raspberry Pi 3.

Читать далее…

GPU для ускорения распознавания объектов на Raspberry Pi 3 & Raspberry Pi Zero

Вы, наверное, уже видели одно или несколько демо-видео по распознаванию объектов, где система, оснащенная камерой, определяет тип объекта, используя глубокие алгоритмы обучения локально или через облако. Устройство используется , например , в автономных автомобилях для обнаружения пешеходов, домашних животных, других автомобилей и так далее. Коти Накамура и его команда разработали программное обеспечение , основанное на нейронной сети GoogleNet, устройство работает на VideoCore IV GPU и процессоре Broadcom BCM283x, которые позволяют обнаруживать объекты примерно в 3 раза быстрее , чем при использовании четырех ядерного процессора A53 Cortex в RPi 3.

Читать далее…