MySQL/MariaDB Optimal settings for running on RaspberryPi 3 Model B
This isn’t a question, but more of a share. I am running OwnCloud 10 on a Raspberry Pi and think I have come up with an ideal Mysql/MariaDB configuration for the limited hardware which I decided I should share in case anyone is looking for any pointers. Please note the OwnCloud usage may vary substantially and so this configuration might not necessarialy be the best for your use. In my installatio
このあたりをご参照いただくとして、こんなスーパーなヤツをベリー・ベリー・リーズナブルに作っちゃって遊んでみようというのが今回のお題です。 で、突然ですが 本の紹介 そのまんま、ずばりやりたいことをやってくれている本がありました。 なのでこちらを参考に作っちゃってみようと思います。 まずは一台から。では、まずは一台のRaspberryPiを使って１ノードのスパコン（この段階ではあんまり意味ないけどｗ）を作ってみます。 とりあえず普通にセットアップ。 ※余談ですが、最近のRaspberryPi OSをインストールして立ち上げると、 ↑に詳しいのですが、日本語のは結構リンク切れしているので自分で探さないといけないかも？＞＜ Raspberry Pi にMPI環境のインストール面倒なのでパッケージでずばっと入れます。 お約束の apt update と upgrade を済ませたうえで、 $ su
RaspberryPi3B+にUbuntu 20.04 LTS (Server)の64bit版をインストール - Qiita
Ubuntu（RapsberrPi版） のダウンロード RaspberryPiのサイトではなく、以下からOSを入手します。 Install Ubuntu Server on a Raspberry Pi 2, 3 or 4 | Ubuntu https://ubuntu.com/download/raspberry-pi Raspberry Piは3か4でないと、Zoomの動作が厳しいです。 Ubuntu 20.04 LTS (Server)の64bit版をダウンロードしてください。 【PC】RaspberryPiのOSインストール 今回は Raspbian Buster with desktop and recommended software をインストールしました。（詳細手順は省略） # SDを必ず確認すること taguchi@MasamacAir ~ % diskutil list
Pushbulletを使ってRaspberryPiからスマホ・PCに通知を送る - West Gate Laboratory
これまでのあらすじ 宅配便の再配達や、荷物の受け取りのために自宅待機するのが大変苦手な私は、RaspberryPiを使って荷物の受け取りを完全無人化するシステムを開発することを考えた。 問題は、家が宅配ボックスのないオートロックマンションということである。玄関前に置き配してもらうにもインターホンが鳴ったときに共同玄関の解錠ボタンを押す必要がある・・・ 前回までにインターホンの音を検知するところまで行った。 westgate-lab.hatenablog.com 今回はインターホン音を検知したことをスマホ・PCに通知することをやってみる。 スマホ・PCへのプッシュにはPushbulletが便利 今回、ラズパイからスマホ・PCへのプッシュにはPushbulletを用いた。 www.pushbullet.com Pushubulletは様々な端末同士をつないでチャットしたりメッセージや写真を送っ
GitHub - terryky/tflite_gles_app: GPU accelerated deep learning inference applications for RaspberryPi / JetsonNano / Linux PC using TensorflowLite GPUDelegate / TensorRT
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数年ぶりに格闘ゲームをやろうと思ったのですが、引っ越しのときにアーケードコントローラーを手放してしまいました。 普通に買うのもおもしろくないので、ジャンク品を買って家に余ってたRaspberryPi Picoを基盤にして使えるようにしてみました。 特に安上がりというわけではなく、工具を持っていない場合既製品よりお金がかかるのであくまでも自己満足です。 事前知識 今回使用するライブラリ 元のGP2040というライブラリの派生レポジトリに辺り、GP2040は更新が止まっている（完成したから？）ので更新が続いているCE版を使用しました。 CE版はOLEDでの状態監視機能などが追加されています。 今回使用したのは最新版の0.6.1です。 GP2040は遅延の部分で他基盤より一歩抜きん出ているらしく、検証している方たちのデータによると結構速いそうです。 ドキュメントでもハードウェア的な遅延は最小限だ
RaspberryPiでは、Vimを最初にインストールした時はシンタックスハイライトと自動インデント機能が有効になっていません。 なので、それらを有効にする手順を記載します。 注) 本記載内容は、Vimがインストールされていることが前提です。 Vimのインストールは以下のコマンドで行います。
よくRaspberryPi(以下ラズパイ)のセットアップをするけど、その度に調べるのも馬鹿らしくなってたので備忘録としてここに残します。 1. OSのダウンロードから ここからダウンロードしていきます。 ダウンロードできる種類は2つ NOOBS Raspbian NOOBSは色々なOSがインストール時に選べますが、基本的にRaspbian一択になるので今回はRaspbianをインストールする手順を示します。 ダウンロードページ 左のDESKTOPは既に色々とインストール済みのOS 右のLITEは基本的なものだけしかインストールされていないOS 結局アップデートする際に色々とダウンロードするので、ここは潔くDESKTOPの方をダウンロードを選択。 5GB程度のサイズなので１時間程度掛かります。気長に待ちます。 2. microSDカードに書き込み OSのダウンロードが済んだら、早速micro
今回はRaspberryPiのお話です。 だいぶ久しぶりにRaspberryPiの記事ですが、 実は去年の11月あたりにRaspberryPi400を購入してそのままにしていたんですよね。 ですからちょっとやらなきゃな… と思っていました。 今回この記事を書くことになったきっかけとしては、 SwitchBotという家中の家電をIot化しようという アイテムを購入したことですね。 このSwitchBotというアイテムは、Wifiでつなぐモジュールと Bluetoothでつなぐモジュールの2種類あるんですね。 このBluetoothでつなぐほうのモジュール。 こいつをRaspberryPiで制御・データ取得したいな。 なんて思ったんです。 その時に必要なのがRaspberryPiのBluetooth機能を しっかり使いこなすことだったわけです。 というわけで本題に行きましょう！ 自己紹介 東証
GPUを使うプログラミングを勉強したいけど, プログラミングに使える良いGPUが載ったPCが無い? 大丈夫, GPUプログラミングはRaspberry Piで始める事ができます. 本書では3DグラフィクスAPI VulkanをRaspberry Piで実際に動かしながら学ぶ事ができます. 本書のサンプルプログラム( https://github.com/Fadis/raspi_vulkan_samples )を実行するにはRaspberry Pi 4またはRaspberry Pi 400が必要です. Version 1.1の変更点(2022年9月26日追記) * 1章のスクリプト等のボックスが表示されていない問題を解消 * 画像の解像度が高すぎてファイルサイズが大きい問題を解消
[AWS IoT Greengrass V2] RaspberryPIでコンポーネントを作成してみました | DevelopersIO
1 はじめに IoT事業部の平内（SIN）です。 前回、AWS IoT Greengrass V2（以下、Greengrass V2）をRaspberryPiにセットアップしてみました。 今回は、このRasPi上で、入門チュートリアルをなぞりながら、初めてのコンポーネントを作成してみました。 2 レシピとアーティファクト コンポーネントは、コアデバイス上で動作するソフトウェアモジュールですが、レシピとアーティファクトで構成されています。 レシピ（設定パラメータ、依存関係、ライフサイクル、互換性を指定するメタ情報） アーティファクト（複数のスクリプト、バイナリ、静的リソースなど） アーティファクトのフォルダのパスは、「artifacts/componentName/componentVersion/」の形式となっていますが、実際に展開してみると、以下のようになります。 . ├── artif
![[AWS IoT Greengrass V2] RaspberryPIでコンポーネントを作成してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/97d2ab19815151a9ae0af78183dc31d8d3fb97b7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-iot-greengrass.png)
ラズパイにSambaをインストールしてNAS化します。 はじめに NASを構築する理由 ただの外付けHDDの場合、別のPCで使うときに抜き挿しが面倒くさかったのでNAS化した。スマホからでも気軽にアクセスできるので快適です。 そもそもSambaってなんぞ Sambaは、「Linux上でWindowsのネットワーク機能を実現するソフトウェア」のことです。RaspbianもLinuxです。Linuxでファイルサーバーをしたい場合、大体Sambaが使われますね。 ファイルシステムの選定 普段あまり気にしないファイルシステムですが、OSが違うと扱えなかったり色々と制限があるんですよね。NASが正常に動作しなくなった場合を考えて、どのOSからでも読み書きできるものを選びたいところ。 'FAT32'はどのOSでも認識されますが、4GBを超えるファイルは扱えません。'NTFS'はWindowsで標準で使
[AWS IoT Greengrass V2] RaspberryPIにインストールしてみました | DevelopersIO
1 はじめに IoT事業部の平内（SIN）です。 AWS IoT Greengrass V2（以下、Greengrass V2）は、Greengrass クラシック (V1)とは、まったくの別物だという話を聞いて気になっていたのですが、なかなか触れていませんでした。 今回は、重い腰を上げて、インストールから初めてみました。 使用したデバイスは、RaspberryPi 4B(8G)で、OSは、今年5月の最新版(Raspberry Pi OS (32-bit) with desktop and recommended software）です。 https://www.raspberrypi.org/software/ $ cat /proc/cpuinfo | grep Revision Revision : d03114 $ lsb_release -a No LSB modules are
Raspberry Piをリモート接続するときにSSHをよく使いますが、外部のネットワークからつなげようとするとどうしたらいいのか考えては模索してました。 いろいろ調べているとCloudflareを使うと、ホスト名を固定して簡単に外部ネットワークからリモート接続できるらしいです。 というわけで今回はCloudflareでRaspberry Piをリモート接続できるようにするための方法を試してみます。 用意するもの Cloudflareアカウント(無料で登録できます) ネームサーバーを自由に設定できるドメインサービス(Google Domainsなど) ネットワーク接続されたRaspberry Pi(当然ですがSSHが有効になっていることは必須です) 事前準備 Cloudflareにドメイン設定をして、ネームサーバーをCloudflareに設定していること Cloudflare Zero T
GitHub - raspberrypi/rpi-eeprom: Installation scripts and binaries for the Raspberry Pi 4 and Raspberry Pi 5 bootloader EEPROMs
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0. 目的 Raspberry Piのcpu温度を定期的に取得 & リアルタイムでグラフに表示 1. 環境 端末 : Raspberry Pi 4 Model B 4[GB] OS : Raspbian(buster) 言語 : Python3.7.3 2. ソースコード import re import os import csv import time import datetime import subprocess import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # マクロ UPDATE_TIME = 15 # 指定した分数ごとにcpu温度を取得 FIG_X = 19.2 # グラフウィンドウの横サイズ FIG_Y = 4 # グラフウィンドウの縦サイズ X_MIN = 0 # x軸(時刻)の最小値 X_MAX = 2
![[RaspberryPi] cpu温度をリアルタイム監視 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9fe1e620100d135071b34d53660ef6076b0f0eab/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUmFzcGJlcnJ5UGklNUQlMjBjcHUlRTYlQjglQTklRTUlQkElQTYlRTMlODIlOTIlRTMlODMlQUElRTMlODIlQTIlRTMlODMlQUIlRTMlODIlQkYlRTMlODIlQTQlRTMlODMlQTAlRTclOUIlQTMlRTglQTYlOTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTE1YmI1YWZmZDEzM2VhMGMzMGJhMWIwY2ZkMTc1MTJm%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBucmFtJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jYWVmYWFjYWI0Nzc3NTA4OTRiNTFiZmJkNzE1MTNlZA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db58c133ae5c325f503ee58f5db7b6f78)
AWS IoT Greengrass V2を使って Raspberry PiでAI画像分類してみた －研究開発結果報告 2022/10/13 鉄鋼・エンジニアリング開発本部 デジタルビジネス推進部 Copyright©2022 EXA CORPORATION 「工場内で、流れてくる鉄板をその場で画像診断で検品する」をイメージして、 「IoTデバイスで画像撮影→画像分類AIモデルを使ってIoTデバイス上で画像分類 →サーバに分類結果を蓄積する」の流れを、AWSとRaspberry Piを使って実践 してみました。 実践の中身と、そこで分かったポイントや制約事項について、ご紹介します。 1 1. RaspberryPiのカメラで撮影する 2. Raspberry Pi内部でSageMakerAI モデルを用いて画像を診断する 3. 画像をAWSへ送信・蓄積する 検証のポイント： • 画像分類A
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