Raspberry Pi の64-bitと32-bitで、パフォーマンスはどのように変わるのか？ (メモ置き場) - Qiita
Raspberry Pi の64-bitと32-bitで、パフォーマンスはどのように変わるのか？ (メモ置き場)RaspberryPi 64-bit 版 Raspberry Pi OS が正式リリースとなりました。アーキテクチャーの違いでどのくらい差が出るのかを確認した内容です。 検証環境 共通 Raspberry Pi 4 Model B 4GB microSD: SDSQUAR-032G-GN6MN (32GB/A1) ベンチマークプログラム: 姫野ベンチマーク この条件下で、Raspberry Pi OS 32-bit / 64-bit それぞれで姫野ベンチマークをコンパイル＆実行した結果を比較しています。 姫野ベンチマークは、CPUだけでなくメモリ帯域にも負荷がかかる(ような)ベンチマークテストプログラムとして選択しました。 結論 64-bit バイナリーは、32-bit バイナリ
Raspberry Piで、インターホンが鳴ったらプッシュ通知 - Qiita
家にいてインターホンが鳴っても気付かない時があったので、インターホンが鳴ったらスマホ宛にプッシュ通知を飛ばすようにしました。賃貸住宅なので勝手にインターホンをハックしたりはできないので、工事等が不要な方法を使います。 概ね下記記事と同様にRaspberry PiでGroveの光センサーを使ってインターホンの画面が付くのを検知し、SlackのIncoming Webhookを叩きました。 環境 ハードウェア面 Raspberry Pi 4 Model B メモリ2GB OSインストール済SDカード同梱の物を購入 GrovePi+ Grove - Light Sensor Grove - LED 本来不要ですが、Grove自体の動作確認等のためにあったほうが便利です 特に私の場合「デジタル入出力のLEDは動くがアナログ入出力であるLight Sensorは動かない」という事象が起きたため、問題
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】 - Qiita
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】RaspberryPiTensorflowLitexnnpack 1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ４上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。 本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環
USBポートに差し込むだけ!! VPNで保護されたWi-Fi APの作り方 (RaspberryPi Zero Wを使って) - Qiita
USBポートに差し込むだけ!! VPNで保護されたWi-Fi APの作り方 (RaspberryPi Zero Wを使って)VPNRaspberryPiRDBOX はじめに RaspberryPi Zero WをVPNネットワークを利用した手軽で安全なWi-Fiアクセスポイントにする方法を紹介します。完成するとクラウドもしくはオンプレミスのプライベートなネットワークに対して安全に接続することができます。ルーティングテーブルをいじれば、全ての通信をVPN経由にすることももちろん可能です。 またキットを使えば、冒頭の写真のようにUSBポートに差し込むだけで簡単に使うことが出来ます。非常にかっこいいですね。 セキュリティ警察の方々を初め、USBを接続することにセキュリティ上の不安がある方も多いと思いますが、本システムはPCからは電源供給を受けているだけです。また、Raspberry Pi Zer
ラズベリーパイZERO-WHで監視カメラ（動体検知と動画保存）を作成する - Qiita
はじめに ラズベリーパイで監視カメラを作成しました。監視カメラといっても、入り口付近に設置し入場した人の確認を行うといったもので、カメラ設置場所に近づいた人（または物）に対し記録するものとしています。また24時間を想定しているので、夜でもある程度は動作してほしいと考えています(実際にはなかなか難しいようです）。 コストはかけないものとしているので、ラズパイZERO HWとカメラのみで動作するようにしました（ネットワークにつながるラズベリーパイなら大丈夫と思います）。 監視カメラとしては、カメラ画像より動体検知し、その後に動画を一定時間記録しこれをGoggleDriveに保存します。 また、できるだけ通信量が増えないように設定を変更できるようにしました（可能な範囲ですが）。 その代わりに、リアルタイム性は全く無視しています。 （ハードウエアへの電源供給やWifiなどによるネット接続は前提です
タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハードウェア編） - Qiita
（全てのパーツが写って無かったので写真を差し替えました） （電源アダプタは、最初に記載した「24Ｗ級スイッチングACアダプター5V4A GF24-US0540 （¥1,280）」より多少安価なものがあったのでリストを更新しました。） 冷却ファン Jetson Nanoをフルパワーで動かすとヒートシンクが触れないくらい高温になる。 自分はアクリルケースと5V冷却ファンのセットを購入して使っている。 microSDカードは高速読み書き出来るものが必要 何種類か別のものを試したが、かなり性能に違いがあった。 差額は数百円なので、これは良いものを用意した方がいい。待ってる時間が勿体無い。 自分は32GB＆1000円以下で買えるものを3種類試したが、TOSHIBA製品が一番良かった。 USB WiFiドングル Linuxで認識できるものであれば使えるはず。 自分は昔、Raspberry Pi Zer
Raspberry Pi3 B+と超音波距離センサーHC-SR04で自動運転ロボットカーを作る - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 現実世界の自動運転車を構成する要素は自車位置推定、物体認識、行動判断、車体制御です。これらの4要素全てをラジコンをベースに実装することも可能ですが、自車位置推定を簡易的に実現するのは容易ではなく、また今回は低速走行が目標のため車体制御もほとんど必要ありません。そこで今回は超音波距離センサーで前方に存在する物体を認識し、それを回避するための行動判断をラジコンをベースとした自動運転のロボットカーで簡易的に実現したいと思います。 環境 Raspbian GNU/Linux 9.4 Python 3.5.3 GNU Make 4.1
RaspberryPi4でふたご座流星群を観測する - Qiita
概要 ラズパイ4を購入したので、流れ星の電波観測システムをラズパイで作る話をします。 また、毎年12/12~15がふたご座流星群の時期なので、実際に観測できるかやってみました。 原理からの説明になるので話長くなります。 観測原理 流れ星は宇宙を漂う塵が地球大気に飛び込んできて激しく衝突し、プラズマ発光することで出現します。 その時に発生する電離柱というガスが電波を反射する特性があり、その現象を利用することで流星が流れたことを知ることができます。 上図のように、普段は物理的に届かない遠方からの電波が流星が流れた瞬間だけ、大気中で反射して届きます。 システム 今回は福井県立大から出ている53.755MHzのビーコン波をSDR(ソフトウエアラジオ)で受けます。 アンテナから入ってきた電波が、SDRで音に変換され、その音をUSBオーディオから出力して、さらにそのままマイク入力に入れて、FFTして流
Raspberry Piで自宅にかかってきた電話番号をLine通知してみた - Qiita
年末のAmazonサイバーマンデーにのせられて、RaspberryPiキットをポチってしまったのです。せっかくなので、何かに使えないかということで、冬休みの宿題に取り組みました。 うちは共働きなので、家の固定電話にかかってきた電話が全部留守番電話に溜まり、気が付くと10件以上になっていることも。電話がかかってきたときに通知してくれれば、必要に応じて折り返しできるなということで、家電にかかった電話をLine通知するようにしてみました。 #環境や前提条件 Raspberry Pi 3 Model b+：アマでポチってしまったやつ。実際はキットで買いました。ABOX Raspberry Pi 3 Model b+ ラズベリーパイ 3 b＋【2018新型】 光電話：うちはBiglobe光電話ですが、NTT回線の光電話で借りている宅内ルータがPR-400KIというやつでした #宅内ルータの設定 宅内
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