Category Archives: RaspberryPi 單板電腦

[ 翻譯 ] 2018.12.05- 根據樹莓派基金會,Raspberry Pi 3 Model A+會是3+平台的最終產品?!看快來看看他們的說明

翻譯

宗諭

審閱

CAVEDU教育團隊、Jenny

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翻攝自樹莓派基金會網站,特此致謝!

說明

感謝英國樹莓派基金會授權翻譯,特此致謝!原文請見

 

我們(在此指英國樹莓派基金會)部落格的忠實讀者應該記得,在2014年,Raspberry Pi 1 Model A+緊接著在Raspberry Pi 1 Model B+後推出。藉由將RAM減低至256MB,並且移除USB集線器及乙太網路控制器,我們能把價格降至更低,並將Raspberry Pi 1 Model A+壓縮至一個HAT的大小。

 

雖然我們並未在Raspberry Pi 2或3推出A+的規格,但這已是其中一項,我們最常被詢問「到哪裡去了」的產品。現在,隨著Raspberry Pi 3 Model B+的批量發貨,我們終於能藉由推出Raspberry Pi 3 Model A+,填補上這個產品空缺。

 

Raspberry Pi 3 Model A+ incorporates most of the neat enhancements we made to its big brother, and features:

  • 1.4GHz 64-bit quad-core ARM Cortex-A53 CPU
  • 512MB LPDDR2 SDRAM
  • Dual-band 802.11ac wireless LAN and Bluetooth 4.2/BLE
  • Improved USB mass-storage booting
  • Improved thermal management

 

Raspberry Pi 3 Model A+ 融合了大部分我們為Raspberry Pi 3 Model B+所做的功能強化,並且具備以下特點:

  • 1.4GHz 64位元四核心ARM Cortex-A53 CPU

  • 512MB LPDDR2 SDRAM

  • 雙頻11ac無線LAN和藍牙4.2/BLE

  • 經過改善的USB大量儲存啟動

  • 經過改善的散熱管理

 

正如它的大哥Raspberry Pi 3 Model B+,Raspberry Pi 3 Model A+根據FCC的規定,其整塊電路板被認證為無線電模組。而這樣的經過認證,將大幅減低以樹莓派為基礎的產品進行符合性測試的成本。

 

就某方面而言,Raspberry Pi 3 Model A+對我們來說是個痛苦的產品。回朔至今年三月,我們解釋了為何3+這個平台會是「經典」樹莓派的最終迭代:因為不論我們接下做什麼,都必然不會是一種進化,因為再次進化需要新的核心晶片,並在新的製程上運用新的記憶體技術。所以,3A+算是一次瀟灑地收尾,既回應了其中一項顧客最常提出的詢問,同時也「清理了甲板」,讓我們可以開始認真思考接下來如何。

 

針對Raspberry Pi 3B、3B+及Raspberry Pi Zero,我們官方推出的機殼非常受歡迎,所以,我們當然想針對3A+推出機殼。然而,我們目前尚未準備好,但如下圖所示,機殼非常美觀,我們期待可以在12月初供應給大家,剛好作為送給朋友的聖誕小禮物。

圖1

 

備註:如果您想要購買樹莓派相關產品,歡迎洽詢機器人王國商城

 

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[ 翻譯 ] 2018.11.20- 方便且又品質好!樹莓派遠端監控3D印表機和列印工作利器——OctoPi

翻譯

宗諭

審閱

曾希哲老師、CAVEDU教育團隊

圖片

CAVEDU教育團隊

主題圖片:擷取自OctoPrint官網,特此致謝!

說明

原文請見。感謝曾希哲老師協助,特此致謝!

 

Hello!各位讀者安安!今天要跟大家介紹的是OctoPi

 

什麼是OctoPi呢?

看到字面上有Pi,應可猜測到與Raspberry Pi有關聯。的確,OctoPi是OctoPrint針對3D印表機的樹莓派軟體發佈。它包含了針對3D印表機的主軟體OctoPrint,還有mjpg-streamer with RaspiCam support。後者的作用是提供3D列印的即時影像,以及產生縮時影像。

 

蝦咪係OctoPrint?

OctoPrint是一個針對3D印表機的即時網路介面,讓使用者可直接從瀏覽器監控3D印表機和列印工作,而且是一個完全開放原始碼的軟體。

 

為什麼要使用OctoPi呢?

根據小編請教花蓮的曾希哲老師,他表示:「因可以遠端傳檔案進OctoPrint,然後列印,不需要拿SD卡跑來跑去。另外,可遠端監看印表機的列印狀況,監看的內容包括:溫度、列印路徑、列印畫面,讓使用者不需跑來跑去觀看列印進度。而且很重要的是,用Octopi控制3D列印,效果很好!」

 

推薦使用硬體:Raspberry Pi 3

請讀者們特別注意,OctoPrint官方並不推薦使用Raspberry Pi Zero W,因為當頻寬被使用時,WiFi介面會影響效能,導致3D列印品質下降。

圖1

 

現在,就讓我們來安裝OctoPi吧:

Step1:解壓縮您的圖像,然後把圖像安裝入一張SD卡中。

 

Step2:設定您的WiFi。當以隨身碟方式使用SD卡時,編輯SD卡根目錄上的octopi-wpa-supplicant.txt

 

Step3:從SD卡讓您的樹莓派開機

 

Step4:透過SSH登入您的樹莓派(如果您的樹莓派支援ZeroconfSSH位於octopi.local,或是路由器指定的IP位址)。預設的username是「pi」,預設的密碼則是「raspberry」。如果您想要改變密碼的話,請運用指令passwd。

 

Step5:為了要安裝外掛程式,pip位在/home/pi/oprint/bin/pip。因此,安裝指令應該會是這樣:/home/pi/oprint/bin/pip install <plugin-uri>

 

需要注意的是,OctoPrint主程式位於http://octopi.localhttps://octopi.local,既然SSL憑證由自己核發,並於首次開機時產生,當您在https://octopi.local這個位址時,您會收到一則憑證警告,請忽略它。

 

如果樹莓派偵測到USB網路攝影機或樹莓派攝影機,MJPG-streamer將自行啟動作為網路攝影機的伺服器。如果需要的話,您可以在http://octopi.local/webcam/?action=stream下,分別找到MJPG-streamer與SSL憑證,或直接在設定連接埠8080:http://octopi.local:8080/?action=stream

 

同場加映

然而,除了樹莓派之外,讀者們也可把OctoPi安裝在LinkIt 7688上,透過7688無線控制3D印表機。

圖2 LinkIt 7688

 

圖3 LinkIt 7688 Due加上擴充板

 

但要怎麼做呢?請參考以下步驟:

Step1:將手邊的LinkIt 7688,由AP mode轉成Station mode。

 

Step2:電腦需要與LinkIt 7688在同一網段

 

Step3:運用電腦進行IP scan,尋找到LinkIt 7688的IP。

 

Step4:連線登入

 

Step5:更新

 

Step6:將OctoPi下載至USB隨身碟

 

Step7:安裝OctoPi

 

Step8:將LinkIt 7688轉回AP mode

 

Step9:進行連線測試

 

這篇文章的介紹就到此,讀者們可以拿樹莓派或LinkIt 7688試試看。

 

備註:如果想要購買樹莓派LinkIt 7688,歡迎洽詢機器人王國商城。

 

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[ 翻譯 ] 2018.11.07- Raspberry Pi飛高高!!動手自造piDrone樹莓派無人機

翻譯

宗諭

原作者

Andy Baker

圖片

Andy Baker

主題圖片:Designed by Photoroyalty

說明

感謝作者授權翻譯,如果想更多瞭解作者,以及它自造的piDrones,請點擊這裡

 

這份說明文件的目標,主要是為了分享一些其它專案可能會感興趣,或覺得有用處的細節。我的目標其實是為了測試自己、樹莓派及python的能力。我選擇自造一台piDrone,不是作為一台飛行的機器,而是作為一項智力的挑戰,需要結合硬體、軟體及電子設備。

 

我自造的piDrone花費我超過兩萬英鎊,包括超過六年的研究、開發及測試。即便按照下面的指示,打造一台自造的無人機,也會花費超過一萬五千英鎊。如果您想要一台飛行的機器,只要買一台DJI出品的Mavic或Spark,就可前往外頭的空曠處讓它們飛行。然而,如果您想知道無人機如何運作,就請繼續讀下去⋯⋯。

 

樹莓派

每一台piDrone所支援的功能,主要根據CPU的效能及所搭載的感測器。

 

Penelope搭載的是樹莓派3B+,有4顆1400MHz的CPU,它的作業系統是Debian Stretch,支援由人類遠端控制、檔案控制的自主飛行及GPS控制飛行。她(意指Penelope)擁有一個我設計的客製化蓋子,這個蓋子是由英國公司PROJECT PLASTICS製造。

圖1 Penelope的美姿

 

Hermione搭載樹莓派3B,有4顆1200MHz的CPU,作業系統是Debian Jessie,支援人類遠端控制、檔案控制的自主飛行及具備避障能力的GPS控制飛行。她(意指Hermione)機身上方的蓋子(請見下圖),是一個倒過來的塑膠沙拉碗,經過我的裁切以符合大小。

圖2 Hermione的儀態

 

Zoe搭載樹莓派Zero W,只有單顆CPU,作業系統是Debian Stretch,支援人類遠端控制及檔案控制飛行。她(意指Zoe)有一個自己手做的蓋子,這個蓋子包含兩個100毫米的圓頂及一根管子,而這根管子是向英國公司PROJECT PLASTICS購買,然後由我連接、裁切及上漆。

圖3 Zoe的曼妙飛行

 

讀者們應該有注意到這三台piDrone的命名規則,第一都是女性的名字,與船和飛機的命名一樣;第二是字尾都是一個英文「-ee」的音。至於為什麼字尾都要有一個這樣的音,其實也沒有為什麼,總之就是浮現在我的腦海中。

 

Ivy則是piDrone的遙控器,搭載樹莓派B3+。而它的外殼是標準的Ninja Pibow外殼,購買自Pimoroni,並額外加了一些客製化的膠層,使外殼更厚實,得以安裝搖桿。

圖4 Ivy厚實的外觀

 

接下來要介紹的是piPad,用來遠端登入三台piDrone及遙控器,控制它們是否順利執行飛行任務。而piPad就是運用標準的樹莓派外殼搭配螢幕。

圖5

 

本文先介紹至此,接下來將繼續介紹piDrone的硬體和程式,敬請期待。

 

備註:如果讀者想要購買樹莓派或相關套件,歡迎洽詢機器人王國商城。

 

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[ 影片 ] 2018.11.01- CAVEDU觀點:如何看AI與科技教育(完整版)

拍攝

宗諭

剪輯、後製

怡婷

資料提供

豐智

製作協助

皇甫、鈺莨

主講人

阿吉老師曾吉弘

 

 

 

在這一集的「CAVEDU觀點」中,我們探討的主題是:AI與科技教育

總共有以下幾個重點:

 

  1. CAVEDU如何看AI人工智慧教學?(約開始於0:22)

  2. 科技教學方式一直改變,該怎麼辦?(約開始於2:35)

  3. CAVEDU如何設計課程?(約開始於4:53)

  4. CAVEDU如何在課程中導入AI人工智慧?(約開始於5:50)

  5. CAVEDU如何把AI人工智慧落實在大學、高中課堂上(約開始於6:30)

  6. 使用AI人工智慧進行視覺辨識,和使用OpenCV有何不同?(約開始於7:14)

  7. 設計樹莓派AI無人車的核心理念?(約開始於8:43)

  8. 什麼是邊緣運算?(約開始於9:32)

  9. 為何邊緣運算結合AI相關應用適合教學場域?(約開始於10:32)

  10. Intel Movidius神經運算棒介紹(約開始於10:51)

  11. 人工智慧實務工作坊(AGV)介紹(約開始於12:55)

 

重點相當多,讀者們可以根據自己想觀看的內容,選擇段落:

 

也歡迎大家訂閱我們的YouTube頻道,接收來自教育現場的AI與科技教育的訊息,謝謝。

 

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[ 影片 ] 2018.10.26- 阿吉老師線上講堂:CAVEDU教育團隊如何看AI與科技教育(上)

拍攝

宗諭

剪輯、後製

怡婷

資料提供

豐智

製作協助

皇甫、鈺莨

 

AI人工智慧的領域涵蓋廣泛,科技和教育的關鍵字每年都不斷更新、改變,究竟我們要怎樣學習,還有如何教育我們的學生、孩子,才能跟得上時代趨勢???歡迎夥伴們一起來看阿吉老師的影片分享:長期深耕科技教育的CAVEDU教育團隊,如何看AI與科技教育?

歡迎轉載、分享,謝謝。

 

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[ 介紹文 ] 2018.10.22- 7大關鍵特點,帶您認識CAVEDU的人工智慧課程與教具RKCar

文字整理

宗諭

照片

CAVEDU教育團隊

資料提供

豐智

審閱

CAVEDU教育團隊

 

AI時代已然來臨,各行各業的專業人士皆不斷思考如何將人工智慧應用至該領域。而身為教育工作者的您,也許正籌劃構思如何將AI引入教育現場,讓學生能更輕鬆、容易地學習人工智慧。

 

近兩年來,積極投入、規劃、執行AI教育的我們,目前提供給您最佳的解決方案是它:

 

樹莓派神經網路自走車套件(RKCar)

圖1

 

或許您想問:「這台車和一般的自走車有何不同?」好問題!如果只看外觀和硬體規格,還真沒什麼了不起的不一樣。然而,最大的不一樣是:

 

我們提供配套的教學方案,

保證能執行而且一定玩真的!

 

怎麼說?以下七大關鍵特點是我們AI課程教材的保證:

1.課程內容保證務實,不須擔心課程後續服務。

 

2.實戰課程記錄豐富,合作開課單位包括:微軟技術中心、INTEL、淡江大學、金門大學、新興科技教師增能工作坊⋯⋯等等,且課程邀約持續增加中。

 

3.直譯式Python,程式碼一定看得懂。

 

4.覺得AI很難嗎?我們帶您直接使用免費雲端AI玩應用。

 

5.透析AI大腦,帶您一探神經網路模型。

 

6.有效增加AI資料集的辨識力。

 

7.邊緣運算即刻辨識,不須網路也能完成課程。

 

以下是我們最新出爐、熱騰騰的課表,請參考:

人工智慧主題課程

教學目標:

  • 學習基礎Linux系統

  • 學習單板電腦硬體控制

  • 學習基礎模式識別、影像辨識

  • 結合雲端AI快速設計應用

  • 瞭解、實作AI神經網路運算

  • 瞭解、實作智慧邊緣、邊緣運算

教學內容

課程主題

學習內容

分配時數

備註

(一)樹莓派基礎學習

1.

基礎LINUX指令

2.

基礎Python應用

3.

基礎網路與遠端控制

12

使用Raspberry Pi

(二)硬體控制與影像處理

1.

樹莓派腳位控制

2.

Opencv基礎影像與人臉識別

3.

輪型機器人、機械手臂控制

12

使用Camera、RKCar、機械手臂

(三)雲端AI辨識

1.

情緒識別

2.

天氣預報

3.

語音助理

4.

聊天回話

5.

結合社群軟體應用

18

使用網際網路、Camera、麥克風、喇叭

(四)神經網路運算1

1.

不規則符號辨識

2.

資料集收集與分類

3.

資料預先處理與標記

12

使用攝影機、麥克風

(五)神經網路運算2

1.

訓練與輸出AI模型

2.

評估AI模型與應用

3.

提升AI的辨識能力

12

使用攝影機、麥克風

(六)物聯網邊緣運算

1.

如何使用雲端進行深度學習運算

2.

如何使用終端進行神經網路推理

3.

交通號誌、年齡、街道、生物、等範例應用

4.

如何加速神經網路推理

5.

如何設計人工智慧系統

12

神經運算棒

教學方法:

  • 以實作課程為主、知識授課為輔,配合當代科技應用發展,使課程盡可能以主題實作,與生活結合、廠商常使用的工具,以簡單易學為入門,了解當代科技應用的實作流程,帶給學生實體感,課後可深入學習相關技術

教學資源:

(一)教師研習營、業師教學、主題教學。

(二)相關書籍、講義、線上實作教學文章。

 

文章至此,如果您想更深入了解我們的「人工智慧」主題課程,或是洽詢上課時間,歡迎E-mail:service@cavedu.com

 

接下來,我們將透過一張圖片,向您詳細介紹RKCar的幾項特點:

圖2

 

結語

AI時代,需要有符合時代潮流的教具!RKCar套件化的構成,搭配經過多次實戰驗證的人工智慧主題課程,相信能帶給學生、學員,循序漸進且切入AI學習關鍵點的上課題驗!如果想直接入手RKCar,請洽機器人王國商城,謝謝。

 

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[ 活動記錄 ] 2018.10.18- Maker Faire Taipei 2018 RS DesignSpark展品精心製作 Check it out!

文字

RS DesignSpark

圖片

RS DesignSpark

展出時間

2018/11/3(六) – 11/4(日)

 

再過半個多月,Maker Faire Taipei 2018即將盛大登場!屆時,將有許多參展廠商與創客夥伴們齊聚一堂,展出自己的精心之作。而RS DesignSpark也會參與今年的Maker Faire Taipei,並在活動中展出Arduino、Raspberry Pi、Intel Movidius⋯⋯等等應用,分別有盤旋小魚、小型的Pidentifier、Pi-Top物件識別器、Arduino空氣吉他及簡報訓練器。為讓讀者們嚐嚐鮮、過過癮、吃吃味(咦),小編先介紹其中一個作品,Check it out

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簡易款Pi-Top物件識別器

這款應用運用樹莓派和Intel Movidius NCS,並配合Pi-Top CEED Pro及網絡攝影機,將影像與識別結果,顯示於Pi-top螢幕的20級識別小工具。

主要構成硬體:

  1. Raspberry Pi Model B+ (811-1284)

  2. Intel Movidius Neural Network Compute Stick (139-3655)

  3. Pi-Top CEED Pro, Green(122-6547)

圖1

 

其它的作品就請讀者們前往RS官網瀏覽,上面有很詳盡的說明。網址:https://www.rs-online.com/designspark/article-41-cn

 

這次RS DesignSpark參加Maker Faire Taipei 2018,只有作品參展嗎?當然不是囉!RS DesignSpark看準當前邊緣運算的科技趨勢,為參加者舉辦了一場「邊緣運算AI智慧裝置」體驗工作坊!

 

參加體驗工作坊可學到什麼?工作坊將運用Raspberry Pi 加上隨身碟大小的神經運算模組Intel Movidius NCS,展示低功耗又能達到高度運算負載的裝置,盼望讓使用者在AI運算高畫質圖像處理機械視覺類神經網路等應用上,觸發出新的解決方案。

 

有工作坊當然有好康囉!好康就是:凡報名體驗工作坊的夥伴,即可得到Maker Faire Taipei 2018活動票券乙張。(聽說今年的Maker Faire Taipei要購買門票喔!)所以,對邊緣運算有興趣的讀者們,請趕快報名!報名請點這裡

 

 And one more thing⋯⋯

via GIPHY

 

活動現場還將有抽獎活動,會送出Movidius、Raspberry Pi套件、Digilent Analog Discovery 2、Pmod HAT⋯⋯等等豐富獎品。所以,Maker Faire Taipei 2018,我們不見不散喔!

 

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[ 介紹文 ]CAVEDU教育團隊如何看AI 與科技教育

作者/攝影

文:曾吉弘

圖:CAVEDU教育團隊

主題圖片:Designed by Starline

文章分類介紹文
成本X
難度

X

時間X

 

CAVEDU怎麼看 AI 人工智慧

近年來全世界都掀起了一股「大家來coding」的風潮,台灣政府也開始推動基礎程式教育,目標是讓孩子們能在學習程式設計的過程中培養基礎的運算思維(Computational thinking)能力,能對這個快速變動的環境有更多的好奇心與觀察力。另一方面,自從大陸在今年(2018) 4月於上海發表全球第一本AI高中教材《人工智能基礎》之後,大家好像都緊張了起來:

  • 業界:「不 AI 一下,好像不行?得趕快說自己是 AI 產業。

  • 家長、同學:「我要找 AI 相關科系!」(當年的生科與資管也是這樣?)

  • 學校老師:「把原本的課程名稱加上AI兩個字!

 

上述也許誇大了點,但科技領域關鍵字一日數變,AI 領域又包山包海,除了極少數頂尖研究者之外,又有誰敢說自己是 AI大師、AI領航者呢?

 

AI 等資訊科技是現在進行式,今天弄得要死要活的東西,明天說不定點點按鈕就好了?近兩年物聯網教學就是很好的例證,使用 LinkIt 7697 搭配 MCS 雲服務,已經能讓國小學生也能做出簡單的物聯網專案,從網頁與手機就能監看感測器資訊或控制開發板。在此的並非說網路通訊協定不重要,而是對於非專業人士來說,這樣的設計能幫助他們聚焦在最重要的事情上:資料。如果資料對於開發者來說是有意義或是重要的,那先從資料本身開始是個相當好的出發點。

圖1

 

圖2

 

關鍵字會變,但流程與理論基礎不會。CAVEDU從2008年開始使用樂高機器人來教學(如果要回溯到我與鄭建彥最開始接觸樂高的話,那是1999年的RCX了),一路邁入手機App (Android / App Inventor@2010)、互動聯網裝置(Arduino / Rpi / LinkIt…@2013)、物聯網(@2015) 到去年開始如野火燎原一般的 AI。如果只追關鍵字的話,真的會無所適從。

 

根據美國麻省理工學院媒體實驗室終身幼兒園小組的Mitchel Resnick教授表示,幼兒(小學前)時期可說是我們一生中最具創造力的時候。該團隊所開發的 Scratch 已經是小學階段的最主要圖形化程式介面之一,Resnick教授也主張 「Scratch 是幫助孩子們成為創意思考者(Creative Thinker)的絕佳平台」,並致力於讓 Scratch 「很簡單」,他認為程式提供愈多功能或愈多元件反而會限縮孩子們的創造力。(關於創意思考者,請參考 Learning Creative Learning 課程,正體中文由阿吉老師與諸多好朋友一起翻譯完成。)

 

另一方面,MIT App Inventor小組創辦人 Hal Abelson 教授(阿吉老師於2017- 2018 於該實驗室擔任訪問學者)也說:「如果資訊科技一日數變,那為什麼還要讓孩子們和他們的祖父母一樣的方式來學習?” 因此,在這股浪潮下也有另一種反思:「是否人人都需要學如何寫程式?這樣同質化的過程會對孩子造成怎樣的影響?

 

CAVEDU的理念是:根據當前的科技發展趨勢,針對不同學習課群提供合適的教學內容。

 

對於孩子來說,好玩最重要

圖3

 

圖4

 

點我觀看與Hal Abelson教授的訪談   /   點我觀看與Mitchel Resnick教授的訪談

 

使用 Raspberry Pi 實作AI 視覺辨識無人小車

AI 對多數人來說,還是太虛無飄渺了。CAVEDU 為了讓學生理解 AI 諸多領域中最容易有感也是最容易實踐的:視覺辨識,我們使用 Raspberry Pi B3+ (後簡稱 Pi3)所設計的 「邊緣運算 AI 無人自駕小車」。

 

這是我們認為對於基礎 AI 視覺應用的最佳教學套件。之所以選用 Pi3 自然是因為其性價比以及豐富的教學資源,當年還是 Pi 2的時候就有相當不錯的 OpenCV 視覺追蹤效果,各樣的函式庫套件也非常豐富,一下子很多專題都可以使用它來完成,與Arduino 兩者號稱是學生專題救星呢(笑)!

 

AI 視覺應用的難點在於收集影像資料。喜歡養貓的阿吉老師開玩笑說:「我要幫我家的貓要拍多少張照片都沒問題,但是要蒐集十種不同的貓就難囉!」我們所設計的課程會帶學生體驗完整的訓練流程,不使用現成的資料集(因為訓練結果不會差太多),而是針對無人小車的場地實際收集影像,標記,最後選定模型來進行訓練。其中每一個環節都會影響到小車最終的辨識結果。一定有感!

圖5 學員自行收集的影像資料

 

圖6 AI視覺辨識課程實況

 

圖7 視覺辨識課程使用的AI無人小車

 

邊緣運算?

邊緣運算是指終端裝置也具有一定的能力來處理資料 ,可以加快資料的處理與傳送速度,只要把運算後的結果而非原始資料丟回雲端 (不過不一定什麼事情都要與雲端結合,後續會繼續討論)即可,自然能大幅減少因網路頻寬受限而產生的延遲。

 

例如就經濟面的考量,如果要做到抓到臉部之後能進一步辨識情緒/微笑或五官位置這類功能的話。後面的進階功能可以使用 Microsoft Azure 認知服務 或其他類似的雲端服務來做到,但這些雲端服務都需要付費(或部分免費),且多數需要信用卡來進行身份認證,這件事在多數學校就卡關了吧…   因此我們在課程設計上就朝「終端裝置就能做到」這個方向來努力。在此簡單做一些比較:

 

邊緣運算 VS 雲端服務

  1. 程式碼開源雲端服務很厲害,但它不會告訴你他是怎麼算的。我們能做的只能相信這些雲端服務供應商的結果。例如:Facebook 每天都有一大堆人在打卡與自拍,合理推斷在超大量的資料之下,Facebook在辨識臉孔上非常準,當然事實也是如此。如果把這些運算改到邊緣裝置來做的話,由於程式碼已知,就能循序漸進讓學生學到更多東西,也可以針對後續的情境來擴充。
  2. 不受網路環境影響:相信各位老師都體認到了:教室可以上網,不代表可以進行物聯網教學。能夠進行物聯網課程的話,教室的 router 要很夠力,基本要能夠負擔 「上課人數 x 3」的連線數:聯網裝置 + 手機 + 電腦 都要在同一個網段下才行。因此20人上課,連線數的基本需求就是 60。已經有許多學校著手升級網路基本設備,非常欣慰。
  3. 運算即時:以 CAVEDU 的AI教學車為例,這樣的情境就需要即時,而非連結雲端。Rpi 的速度不算太快,拍照上傳雲端,呼叫API,收到回傳結果來決定車子動作,這個過程再怎麼快也要3~5秒,這樣就算偵測到什麼東西,車子也已經撞牆了。因此有些標榜AI語音辨識結合自走車控制,好像有點奇怪⋯⋯。

 

作為邊緣運算裝置,如何提升 Raspberry Pi 的算力?

CAVEDU 的 Pi3 AI無人小車,直接讓 Rpi 執行使用 Keras 神經網路架構來進行視覺辨識,辨識張數每秒約2~5張(0.5 ~ 0.2秒/張)。這大大限制了車子的移動速度。畢竟,Pi 3只要開多一點網頁,系統就到100%了,何況大量的模型訓練呢?在不更換主板的前提下,要如何提升 Raspberry Pi 的算力呢?

 

Intel 所推出的 Movidius NCS神經運算棒來得恰到好處,可以把最耗資源的運算分一點去做。以 Pi3 小車來說,只要搭配一隻 Intel Movidius NCS 就可以讓每秒的張數提升到每秒約14~20張(0.07 ~ 0.05秒/張)。算是相當經濟實惠不錯的選擇,當然也可以期待 Pi 4就是了。根據 Intel 原廠文件表示,可以串接多隻 Movidius 達到更好的效能。

 

的確,覺得Pi 效能不佳的讀者,當然可以購買更高級的硬體例如 Nvidia TX1,但對於學校來說,經費可以買幾台呢?買一台大家圍著看嗎?另一方面,課程的延伸性呢?本課程已經與台灣微軟技術中心合作開辦多梯次的人工智慧實務工作坊(AGV),並搭配其 Azure 雲服務下的資料科學虛擬機器 (Data Science Virtual Machine) 來加速神經網路訓練速度,適合業界人士使用。另一方面,對於教學單位來說,可使用個人電腦來進行訓練,使用我們所提供的架構使用一般的電腦也可以完成訓練,並搭配 Pi3 完成至少一學期的課程(課表已經完成,歡迎來信索取或找我們去辦研習喔!E-mail:service@cavedu.com

圖8 Intel Movidius NCS神經運算棒

 

CAVEDU 提供各式各樣的最新課程,當第一線教學者的強力後盾。如果您也認同CAVEDU的理念,不喜歡好高騖遠的名詞大戰,歡迎來CAVEDU走走看看。

 

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[Raspberry Pi] 電腦跨網段,也可遠端連線樹莓派喔!!

本篇為[Raspberry Pi] 如何使用遠端桌面 的延續文章,使用RealVNC與各位讀者分享,如何不需在同一網段內也可進行遠端連線。

作者/攝影

CAVEDU教育團隊 許鈺莨

文章分類教學技術文
時間一小時內
成本最低1500起
難度

*

材料表
  1. 電腦或其他行動裝置
  2. Raspberry Pi(若欲購買樹莓派,請洽機器人王國商城)

1.在Raspberry Pi上安裝VNC

一開始必須在Raspberry Pi安裝VNC Connect,建議外接螢幕、鍵盤、滑鼠,或用類似像Putty、MobaXterm的軟體SSH登入Raspberry Pi,相關教學請看
[Raspberry Pi] 完全不接螢幕鍵盤滑鼠,電腦一開始就用網路線遠端連線Pi 

 

打開終端機之後,請鍵入:

	sudo apt-get update
	sudo apt-get install realvnc-vnc-server
圖1

 

圖2

 

圖3 按Y同意安裝,即可安裝完成。

 

如何開機自動執行RealVNC

a.有接螢幕、鍵盤、滑鼠

圖4 點選左上角樹莓派圖示,選「Preferences」 ->「Raspberry Pi Configuration」。

 

圖5 選「Interfaces」,再至VNC選「Enabled」。

 

圖6 重新開機即可

 

b.使用Putty或MobaXterm等軟體SSH遠端登入

在終端機輸入:

	sudo raspi-config 

 

圖7

 

會出現選項,如下圖:

圖8 選「Interfacing Options」

 

圖9 再選VNC選項

 

圖10 選擇即可設定完成

 

2.在VNC官網註冊帳號

就和登入臉書或LINE等通訊軟體的概念一樣,要先註冊一組帳號,VNC官網: https://www.realvnc.com/en/onboarding/home/ ,註冊完畢後,便可依自己的帳號登入。

圖11 建立新帳號

 

圖12 勾選「我不是機器人」選項

 

圖13 填寫個人相關資訊

 

圖14 其它行動裝置教學

 

由於RealVNC可由帳號登入,所以不管是電腦或是可上網的行動裝置,只要安裝RealVNC Viewer,皆可遠端登入,讓我們以電腦為例子。

圖15 收到驗證信件

 

圖16 註冊成功

 

如圖15,當收到驗證信件時,請按下「VERIFY EMAIL」按鈕後,會跳轉至官方頁面,顯示如上圖16,表示註冊成功。

 

3.下載RealVNC Viewer至電腦

圖17 下載RealVNC Viewer(以Windows版本為例)

 

圖18 安裝完成畫面

 

圖19 按右上角「Sign in」輸入帳號

 

圖20 登入畫面,右邊為欲登入Raspberry Pi的區域。

 

4.遠端登入Raspberry Pi

圖21 新增連線對象,選「File」->「New connection」。

 

圖22 輸入Raspberry Pi的ip 位置及名稱後,按下OK。

 

圖23 成功新增連線對象Raspberry Pi

 

圖24 輸入驗證的使用者和密碼

 

這裡預設Username為「pi」,Password為「raspberry」。

圖25 第一次連線會出現認證警告,按「Continue」即可。

 

圖26 遠端登入成功畫面

 

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[ 翻譯 ] 2018.08.03-根據TensorFlow團隊,TensorFlow 1.9正式支援樹莓派

原文作者

Pete Warden

圖片

CAVEDU教育團隊

翻譯宗諭審閱吉弘
說明

感謝作者Pete Warden的授權翻譯,特此致謝!

When TensorFlow was first launched in 2015, we wanted it to be an “open source machine learning framework for everyone”. To do that, we need to run on as many of the platforms that people are using as possible. We’ve long supported Linux, MacOS, Windows, iOS, and Android, but despite the heroic efforts of many contributors, running TensorFlow on a Raspberry Pi has involved a lot of work. Thanks to a collaboration with the Raspberry Pi Foundation, we’re now happy to say that the latest 1.9 release of TensorFlow can be installed from pre-built binaries using Python’s pip package system! If you’re running Raspbian 9 (stretch), you can install it by running these two commands from a terminal:

當TensorFlow於2015年首次發佈時,我們希望它是一個「給所有人的開源機器學習框架」。爲要達成這一點,我們需要盡可能讓它在更多人們使用的平台上運作,所以,我們長期以來支援了Linux、MacOS、Windows、iOS及Android等作業系統。然而,儘管許多貢獻者已經貢獻卓越,在Raspberry Pi上運行TensorFlow仍有許多工作需要完成。感謝與Raspberry Pi基金會的合作,我們現在很高興能宣佈:最新的TensorFlow 1.9版,可透過Python的pip套件系統來安裝建置好的二元檔了!若您正使用Raspbian 9(Raspbian stretch),只要從終端機輸入下面這兩道指令來安裝它:

 

sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install tensorflow

 

You can then run python3 in a terminal, and use TensorFlow just as you would on any other platform. Here’s a simple hello world example:

接下來,您可在終端機上運作python3,並如同在任何其它平台上一樣使用TensorFlow。下面是一個簡單的hello world範例:

 

# Python
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
print(hello)

 

If the system outputs the following, then you are ready to begin writing TensorFlow programs:

Hello, TensorFlow!

如果看到以下內容:Hello, TensorFlow!, 那您便可開始編寫TensorFlow的程式。

 

There are more details on installing and troubleshooting TensorFlow on the Raspberry Pi on the TensorFlow website.

更多細節,請參考TensorFlow官網上的內容

 

We’re excited about this because the Raspberry Pi is used by many innovative developers, and is also widely used in education to introduce people to programming, so making TensorFlow easier to install will help open up machine learning to new audiences. We’ve already seen platforms like DonkeyCar use TensorFlow and the Raspberry Pi to create self-driving toy cars, and we can’t wait to discover what new projects will be built now that we’ve reduced the difficulty.

我們對這件事感到很興奮,因為Raspberry Pi早已被許多創新開發者使用著,也被廣泛應用於教育領域來推廣程式教育。所以,讓TensorFlow更容易安裝於Raspberry Pi上,將有助於新朋友認識何謂機器學習。我們已經看到像 DonkeyCar 這樣的平台使用TensorFlow與Raspberry Pi來做出能夠自動駕駛的玩具小車。我們也迫不及待想知道,在使用難度降低之後,會有哪些新專案誕生。

 

Eben Upton, founder of the Raspberry Pi project, says, “It is vital that a modern computing education covers both fundamentals and forward-looking topics. With this in mind, we’re very excited to be working with Google to bring TensorFlow machine learning to the Raspberry Pi platform. We’re looking forward to seeing what fun applications kids (of all ages) create with it,” and we agree!

Raspberry Pi創辦人Eben Upton表示:「現今的電腦程式教育必須涵蓋基礎知識與前瞻性的主題。考慮到這一點,我們非常興奮能與Google合作,將TensorFlow機器學習引入Raspberry Pi平台。我們期待看見所有年齡層的孩子們能運用它來打造各種有趣的應用。」這,我們完全同意!

 

We’re hoping to see a lot more educational material and tutorials emerge that will help more and more people explore the possibilities of machine learning on such a cost-effective and flexible device.

我們深切盼望看見更多教材和教學資源問世,幫助更多人在Raspberry Pi這款高CP值又具備擴充彈性的裝置上探索機器學習的各種可能性。

 

備註:若您想要購買樹莓派,可以前往機器人王國商城,謝謝。

 

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[ 新品開箱 ] 2018.08.29 – 透過ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組 讓您運用Raspberry Pi打造個人專屬的智慧語音產品(可整合Amazon Alexa、Google語音助理喔!)

翻譯

宗諭

審閱

吉弘

說明

文、圖轉載、改寫自Seeed產品介紹網站,特此致謝!若您欲購買ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組,請洽機器人王國商城

ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組是Seeed最新出品的一款擴充板,也就是專門為樹莓派設計的HAT擴充板。它是一個形的麥克風陣列模組,配備有6顆麥克風,專門為人工智慧和語音應用而設計。這代表可以使用樹莓派做出一台功能更強大、更靈活的語音產品,同時可整合Amazon Alexa語音服務、Google語音助理⋯⋯等等。

 

樹莓派專用的ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組,由兩個板所構成,一個是語音配件HAT板,另外一個是6個麥克風所組成的環形陣列。

 

ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組在Raspbian作業系統中支持8個輸入和8個輸出通道。前6個輸入通道用於麥克風錄製,其餘2個輸入通道則用於回放。前2個輸出通道用於播放音效,其餘6個輸出通道則為虛擬。

圖1 硬體概覽圖

 

產品特色

  • 2個ADC晶片和1個DAC晶片

  • 8個輸入和8個輸出通道

  • 六個麥克風陣列

  • 支援Grove接頭

  • 相容於樹莓派40針連接埠

  • 耳機和揚聲器語音輸出

 

規格說明

  • 2 x X-Power AC108 ADC晶片

  • 6 x高性能麥克風

  • 1 x X-Power AC101 DAC晶片

  • 輸出連接埠:

    • 5mm 耳機接頭
    • 揚聲器連接埠
  • 相容於樹莓派40pin連接埠

  • 麥克風:Knowles SPU0414HR5HSB

  • 靈敏度:-22 dBFS (各方向)

  • SNR:59 dB

圖2 組裝圖

 

圖3 動態組裝圖

 

Applications應用

  • Smart speaker 智慧音箱

  • Intelligent voice assistant systems 智慧語音助理系統

  • Voice recorders 錄音應用

  • Voice conferencing system 語音會議系統

  • Meeting communicating equipment 會議通訊設備

  • Voice interacting robot 語音互動機器人

  • Car voice assistant 車用語音助理

  • Other scenarios need voice command 其他需要語音指令的場景

 

那麼,ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組可有哪些方面的應用呢?例如智慧揚聲器、智慧語音助理系統、聲音錄音機、語音會議系統、會議通訊設備、語音互動機器人、汽車語音助理⋯⋯等等,或是在其他場景中需要語音命令,都可運用它。若是讀者們想要更多的創意應用,就有賴大家的研究、開發。

(若欲購買ReSpeaker 6-Mic環形陣列模組,請洽機器人王國商城

 

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[Raspberry Pi] 如何使用遠端桌面

作者

袁佑緣

時間

三小時

難度

***

材料表

  1. 電腦
  2. Raspberry Pi  (2018 Pi3+測試中)
  3. 網路線
  4. USB轉RJ45接頭(如果電腦需要額外的網路孔的話))

[Raspberry Pi] 完全不接螢幕鍵盤滑鼠,電腦一開始就用網路線遠端連線Pi 中, 我們有介紹過如何指透過網路線就可以連進去Raspberry Pi中, 但是有時候我們還是需要一個圖形化的界面來操作, 或者是要顯示圖像或影片, 所以本篇文章要來介紹一下如何使用遠端桌面來解決類似的問題。

以下是兩種常用的方法,VNC以及Xrdp。

使用VNC遠端桌面

首先請先將電腦與Raspberry Pi做連線, 並用SSH登入到Raspberry Pi中, 關於這部份有問題的話, 可以直接參考這篇文章的教學 [Raspberry Pi] 完全不接螢幕鍵盤滑鼠,電腦一開始就用網路線遠端連線Pi

登入之後, 請打上以下的指令來安裝tight vnc server, 好用來在Raspberry Pi上跑一個VNC遠端桌面的服務。

sudo apt-get install tightvncserver -y

安裝完成後, 可以在終端機中輸入以下的指令來開啟這個server,

vncserver

第一次啟動的話, 程式會提示使用者設定一組密碼, 長度為八個英文字母或數字, 另外, 讀者也可以設定一組只能觀看螢幕畫面的密碼, 在本範例是略過這一步, 所以輸入n,跳過這個選項, 設定完成後, 就會在家目錄底下的.vnc資料夾生成一些設定檔,如下圖。

在Raspbian中, 管理圖形話界面的xserver會有一個DISPLAY的環境參數可以去設定, 也就是說可以透過這個參數, 來設定你要輸出的畫面到那一個顯示上, 好比說我們現在開啟的vnc server是開在:1號上,

你可以輸入以下的指令來確認現在的vnc server是開在那一個DISPLAY上。

ps a | grep vnc

所以說vnc server可能會有好幾個DISPLAY正在活動, 例如:1, :2, :3, …​好幾個桌面這樣, 每一個桌面都可以讓各別的使用者進行不同的操作, 但如果說我想要關掉特定的DISPLAY的話, 可以透過以下的指令來關掉特定的桌面, 如以下範例中的:1 號DISPLAY。

vncserver -kill :1

順帶一提, 如果我想要開一個Full HD的桌面, 而且指定為DISPLAY :2號的話, 可以透過下面的指令來完成。

vncserver -geometry 1920x1080 :2

到這邊我們已經把server端的部份搞定了, 接下來就剩下我們的電腦要安裝vnc viewer, 來遠端連線到Raspberry Pi上的桌面系統了。

讀者可以下載Chrome瀏覽器, 並安裝 VNC Viewer for Google Chrome 這個插件。

安裝完成後可以在網址列那邊輸入 chrome://apps 就可以切換到Google Chrome瀏覽器裡的App清單中, 請點擊清單中的VNC Viewer,如下圖中的左上角。

打開VNC Viewer後, 我們就可以透過連到<Raspberry Pi的ip>:<vncserver的port>, 來開啟指定port下的遠端桌面。

理論上我們要透過ssh連線到Raspberry Pi時, 就會需要用到Raspberry Pi的IP位址, 但是如果我們忘記了想要再重新查詢一遍的話, 可以在終端機中打上以下的指令查詢, 如下圖中的10.42.0.135

ip a

至於在連線時, 我們會有指定一個<vncserver的port>, 意思是5900加上DISPLAY的編號, 好比說我要連到DISPLAY :1這個桌面, 就打上5901, :2 就5902, 依此類推。

如以下的範例, 連到10.42.0.135下的:1號桌面。

連線時, 同意非加密的連線。

並打上前面設定過的vncserver的密碼。

成功登入後如下圖。

使用瀏覽器的插件來連到vnc viewer的好處是跨平台, 但是如果讀者想使用其他方法, 例如下載自己作業系統上的vnc viewer程式的話, 以下推薦一個比較常用的 RealVNC Viewer 請根據您電腦的作業系統來下載安裝。

指定SSH中的圖形畫面要在哪一個桌面上輸出

如果說讀者是從ssh登入之後, 直接在終端機上呼叫一個需要跑圖形界面的程式, 例如呼叫xterm

xterm

那麼讀者應該會看到系統回傳一個錯誤, 表示無法開啟顯示, 因為在SSH中, 預設是沒有DISPLAY的設定的。

但是如果我們把DISPLAY設定成:1, 也就是指定到我們vnc server上的:1號桌面, 並再重新跑一次xterm

export DISPLAY=:1
xterm

如此一來就可以在vnc viewer的port 5901上的這個桌面, 看到xterm成功被啟動了,如下圖。

另外, 如果說你想要查一下這個vnc viewer連到的桌面, 現在DISPLAY是設定多少的話, 可以點擊桌面上方的終端機圖示,

打開終端機後,

輸入以下的指令來顯示DISPLAY這個環境變數,

echo $DISPLAY

可以看到, 在這個桌面下,確實是DISPLAY :1呢!

 

設定新的密碼
vncpasswd
刪除舊的密碼
rm -rf passwd

使用Xrdp遠端桌面

另外一個常用的方法是使用Xrdp, 這是一套由windows發展出來的protocal, 因為它一套專門用來做遠端桌面溝通的協定, 所以在功能上會比vnc來的多,而且處理效能會較好一些。

在Raspberry Pi上要使用Xrdp的話, 只要輸入以下指令下載安裝, 系統就會自動執行了。

sudo apt-get install xrdp -y

至於連到Xrdp的工具可以從以下的網址來下載

安裝完成後, 基本上跟vnc viewer的操作上是很類似的, 不過在這邊是指定Raspberry Pi的IP後, 把使用者的帳密打上去, 如下圖所示。

成功登入後就會看到熟悉的桌面系統囉!

[Raspberry Pi] 不再備份整張SD卡,縮小RaspberryPi備份容量

作者

袁佑緣

時間

三小時

難度

***

材料表

  1. Raspberry Pi  (2018 Pi3+測試中)
  2. PC
  3. SD Card

在使用Raspberry Pi時, 我們常希望如果能夠將辛辛苦苦安裝完的系統備份起來, 以後只要將這個備份出來的映像檔燒錄到新的SD Card上, 就可以還原之前的系統了。

好比說在這篇文章中 [AI人工智慧應用] 在Raspberry Pi上安裝NCSDK , 光是安裝NCSDK以及編譯OpenCV函式庫就要花上快半天的的時間, 要是能夠直接備份系統的話, 以後就不用再花時間一直重新安裝了。

所以本篇將介紹如何備份Raspberry Pi的系統, 並把它做成映像檔存起來, 另外,一般來說備份出來的映像檔都會相當大, 好比說原本的記憶卡是16GB大小的, 備份出來的映像檔就會有16GB這麼大, 保存或傳輸檔案都非常不方便, 所以文章的後半段會探討怎麼縮減備份映像檔, 希望盡量壓縮到方便傳輸的大小, 例如本範中將原本16GB的映像檔縮減並壓縮到3.8GB大小的壓縮檔。

 

Windows系統下備份映像檔

在Windows作業系統下備份映像檔我們需要額外下載額外的工具, 請到以下的網址下載win32diskimager。

下載完成後, 請打開win32diskimager程式, 如下圖, 並點擊Device旁邊的資料夾圖示, 選擇映像檔要存檔的位置。

如下圖,選好存檔位置後,打上要存檔的檔名。

完成後,請將要備份的Raspberry Pi SD Card插到電腦上, 並在Device那邊選擇磁區, 如下圖的F槽, 選完按下下方的Read按鈕就會開始備份囉!

Linux系統下備份映像檔

在Linux系統下進行備份的話, 除了可以使用指令直接進行備份外, 還可以對備份出來的映像檔進行縮減大小的加工。

如果讀者的電腦不是Linux的作業系統的話, 建議可以參考此篇的教學[AI 人工智慧應用] MovidiusNCS在PC中設定Ubuntu虛擬機並執行NCSDK(上),使用虛擬機安裝一個Ubuntu linux的作業系統。

接下來我們進到正題, 首先請打開終端機, 輸入以下的指令

sudo dd bs=4M if=/dev/mmcblok0 | zip NCS-raspbian.zip -

讓我們一步步拆解這行指令的內容, /dev/mmcblok0是Raspberry Pi的SD Card插到電腦上後, 電腦辨識出的磁區位置(不同的電腦可能會辨識出不同的位置), 接著我們用dd指令將整個SD Card上的資料以4M的block size進行備份, 備份的過程中我們把這個備份出來的映像檔, 經過pipe(|)傳到zip指令中, 即時的使用zip指令將這個映像檔做壓縮, 最後存成一個壓縮檔叫做NCS-raspbian.zip, 至於前面加了sudo是因為要取用/dev/mmcblk0的話, 會需要用到超級使用者的權限。

順代一提, 使用dd這個備份工具的話, 預設是沒有明顯的備份過程顯示, 所以常常不知道現在的進度到那裡了, 所以筆者建議可以在dd指令中多加一個參數, 將dd的狀態(status)用progress這隻小程式顯示出來。

sudo dd bs=4M if=/dev/mmcblok0 status=progress | zip NCS-raspbian.zip -

備份過程如下圖。

另外如果說讀者的電腦上沒有progress這隻小程式的話, 可以透過系統的套件管理員來安裝, 如下圖(以Ubuntu系統為例)。

sudo apt-get install progress

縮減備份映像檔的大小

實際上, 備份出來的映像檔雖然經過zip壓縮後, 看起來會比較小, 但是在燒錄到新的SD Card時, 還是會解壓縮成原始的大小, 也就是原本的SD Card大小如果是16GB(即便是Raspberry Pi的系統實際上只用了6GB左右), 所以在這一小節, 我們要來探討一下怎麼縮減掉映像檔中不必要的部份。

首先我們把剛剛備份出來的壓縮映像檔解壓縮。 請輸入以下指令來解壓縮, 並存成映像檔NCS-raspbian.img。

unzip NCS-raspbian.zip NCS-raspbian.img

接著我們使用fdisk看一下這個映檔的內容以及大小, 如下圖, 應該會看到兩個部份, 一個其實就是Raspbian的boot的部份, 另外一個則是存放root系統的磁區。

我們記下第二個部份的Start位置, 如上圖的94208, 接下來將這個sector數值乘上512, 轉成標記第二個磁區的offset(單位是bytes) 並用losetup掛載到Linux系統上的loop device(/dev/loop0)

sudo losetup /dev/loop0 NCS-raspbian.img -o $((512*94208))

完成後, 先確認所使用的系統中有沒有gparted這隻程式, 如果沒有的話, 請使用套件管理員將它安裝完成, 以Ubuntu為例,

sudo apt-get install gparted

接著輸入以下的指令來對/dev/loop0這個裝置進行進一步的操作,

sudo gparted /dev/loop0

成功執行的話, 應該可以看到如下的視窗跳出。

請點選/dev/loop0這個裝置, 並按下右鍵選擇Resize, 最後拉動上方的磁區大小滑桿, 拉到想要縮減到的大小(建議在Minimum size外再留一些空間會比較好喔), 如下圖。

Resize設定完成後, 回到主畫面, 並按下上方的Apply按鈕, 開始進行重新劃分大小。

劃分過如下圖。

Resize完成後, 先別急著關掉, 請在Details那邊找到shrink file system底下的resize2fs -p ‘/dev/loop0’ 8388608K (詳細的數字可能有所不同), 這個數字是待會要進行縮減映像檔大小時會用到的數字。

 

怕忘記的話, 建議讀者可以按下Save Details把資料存起來。

最後我們不需要這個loop裝置了, 請輸入以下指令將它消掉。

sudo losetup --detach-all

最後我在重新使用losetup將整個映像檔掛到loop裝置上, 並使用fdisk工具來對它做重新切割磁區。

sudo losetup /dev/loop0 NCS-raspbian.img
sudo fdisk /dev/loop0

接下來, 在fdisk中輸入 d(刪除磁區), 2(指定刪除磁區2), n(新增一個磁區), p(選擇主要磁區), 2(選擇為磁區2), 94208(使用前面記下的起始sector), +8388608K(使用剛剛gpated中記下的縮減後的大小)

實際操作如下圖。

最後輸入w(寫入新的磁區分割), 過程中如果出現以下的提示, 請輸入N, 以保留ext4的檔案格式。

重新切割完磁區後可以輸入

sudo losetup --detach-all

來退出loop裝置。

改完磁區大小後, 我們要把映像檔中的多餘的部份去掉, 請先輸入

fdisk -l NCS-raspbian.img

並記下End Sector的位置, 如圖中的16871423。

最後使用truncate指令來去掉End Sector以後不要的部份。

truncate -s $((512*(16871423+1))) NCS-raspbian.img

讀者可以輸入以下的指令來查看裁剪過的映像檔明顯變小了(14.7GB → 8.1GB)

ls -lh NCS-raspbian.img

(補充) 使用pishrink來縮減映像檔大小

這邊補充網路上有人分享的專門用來縮減Raspberry Pi映像檔的工具, 叫做pishrink, 詳細的介紹可以去參考這個

請輸入以下的指令下載pishrink腳本。

wget https://raw.githubusercontent.com/Drewsif/PiShrink/master/pishrink.sh

將pishrink檔案屬性改為執行檔, 並用超級使用者的權限去執行縮減映像檔大小, 如以下的範例中, 用pishrink來縮減backup.img這份備份的映像檔。

chmod +x pishrink.sh
sudo ./pishrink.sh backup.img

燒錄映像檔到新的SD Card上

以上的映像檔縮減操作完成後, 建議可以重新做個壓縮檔, 讓檔案在更小一點方便傳輸。

zip NCS-raspbian.zip NCS-raspbian.img

現在如果說我們要將這個備份的映像檔壓縮檔燒錄到新的SD Card上時, 我們可以透過https://etcher.io/[Etcher]燒錄軟體,

指定映像檔的壓縮檔位置

插入SD Card後選擇裝置的位置,按下Flash燒錄即可。

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[Raspberry Pi] 完全不接螢幕鍵盤滑鼠,電腦一開始就用網路線遠端連線Pi

 

作者

袁佑緣

時間

三小時

難度

***

材料表

  1. 電腦
  2. Raspberry Pi  (2018 Pi3+測試中)
  3. 網路線
  4. USB轉RJ45接頭(如果電腦需要額外的網路孔的話))

我們在使用Raspberry Pi時,常會需要額外的設備例如準備螢幕、鍵盤、滑鼠才可以操作, 使用上非常的不方便,而本文就是我們將介紹如何只透過一條網路線就能操作Raspberry Pi, 並且還可以透過筆電或桌電分享網路給Raspberry Pi,不用再辛苦地去接無線網路。

在PC中設定網路分享

以下的內容將會以Windows的作業系統為主(本範例用的是Win10), 使用macOS的朋友請直接參考另外一篇教學文 Raspberry Pi 教學-使用網路線讓電腦與樹莓派進行連線(For Mac OS X)

首先請先打開控制台(control panel),並打開網路設定。

接下來進到網路共用中心(Network and Sharing Center)。

應該會看到電腦上可以用的網路裝置,以筆者的電腦為例, 筆者有兩個乙太網路裝置,一個是讓電腦可以連到外網的裝置(“乙太網路”), 另外一個則是USB轉乙太網路卡(“乙太網路 2”),我們希望可以將這個連到外網的網路, 透過這個USB轉乙太網路卡分享網路給Raspberry Pi。

如果讀者現在打開左邊的網路介面卡設定(Change adapter settings)的話, 應該可以看另外一個網路裝置是打叉的, 因為我們在這上面還沒有設定網路, 如果直接接到Raspberry Pi上是不會有任何反應的。

所以為了要讓這個要分享給Raspberry Pi能有網路, 我們必須要從另外一個有接到外網的裝置, 分享網路給另外一個裝置。

點選功能(properties), 接下來選擇分享(Sharing)的選項, 並將分享的功能勾選如下圖, 並指定裝置為欲分享網路的裝置, 例如本範例中的”乙太網路 2″。

完成後可以點選欲分享網路的裝置中的詳細資料(Details), 如下圖,讀者可以看到右邊的IPv4 Address是192.168.137.1, 這是所分享的網路中的電腦IP位址, 但實際上Raspberry Pi的IP位址還不知道。

掃描Raspberry Pi的IP

所以我們還需要額外的工具來掃描Raspberry Pi的IP位址, 例如本篇範例中用到的Advaned IP Scanner, 這是一款免費的IP掃描工具, 讀者可以從以下的網址來下載。

接下來請安裝IP Scaner。

安裝完成後,執行IP Scanner, 如下圖,按下Scan之後就可以掃描電腦網域附近的可能裝置, 另外為了要節省少描的時間, 建議讀者可以把欲掃描的IP範圍給定, 例如本範例中的192.168.137.1-254。

最後我們記下掃到的Raspberry Pi IP位址, 例如本範例的(192.168.137.173)。

接下來我們只剩下最後一步, 就是要如何透過網路連線到Raspberry Pi, 一般來說我們會用SSH來去連這個IP, 進而登入Raspberry Pi的系統當中。

SSH連線到Raspberry Pi

為此我們必須準備好SSH的工具, 筆者建議可以透過 Chrome瀏覽器的插件Secure Shell 來進行SSH連線,因為瀏覽器是跨平台的,所以就算在macOS的系統上也可以適用。

安裝完成後,讀者可以直接在瀏覽器的網址列直接打上”ssh”, 接下來再按下Tab鍵就會自動進入ssh插件模式, 然後就可以打上”Raspberry Pi使用者@Raspberry Pi IP位址”, 例如本範例的”pi@192.168.137.173″。

初次登入的話,一開始會先建立金鑰的認證, 請輸入”yes”來同意認證。

成功登入後就會如下圖, 會進到一個Raspberry Pi中的shell中。

補充

如果讀者是在Raspberry Pi上安裝官方推薦的Raspbian系統的話, 一般來說,為了安全考量,預設都是會關閉SSH的功能, 所以說如果Raspberry Pi可以拿到電腦分享網路的IP, 但是卻SSH卻登不進去的話,可以按照下面的步驟來強制開啟SSH的功能,

首先請先將Raspberry Pi的燒錄過系統的SD卡插到電腦上面, 並打開裡面的”boot”磁區,如本範例中的F槽。

接著再右鍵新增一個空白文件,命名為ssh。

 

當Raspbian開機時,如果說boot磁區中有一個檔案檔名叫做ssh的話, 就會強制開啟ssh的功能,如下圖。

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[Raspberry Pi 3+] 為您介紹新版樹莓派七大特點:Raspberry Pi 3 Model B Plus

 

作者/攝影宗諭 / 英國樹莓派基金會

Raspberry Pi 3 Mode B +購買傳送門

只有信用卡一般大小的Linux系統單板電腦Raspberry Pi(樹莓派),可說是英國電腦工業史上最偉大的成功之一!因為,自從2012年Raspberry Pi開始進行商業生產後,它已經銷售超過1900萬片,並且這個數字仍在快速攀升中。

從Raspberry Pi zero、Raspberry Pi 1、Raspberry Pi 2至Raspberry Pi 3,這塊單板電腦仍在持續進化,其應用也非常廣泛,比方說,試算表、文字編輯、遊戲⋯⋯等等,還能播放高畫質視訊影片,以及控制其他硬體,例如感測器和馬達,甚至可搭配Arduino與樂高機器人進行整合式應用。可以說,只要接上鍵盤、螢幕及滑鼠,Raspberry Pi就是一台小型個人電腦。而就在今天下午(2018年3月14日),其開發者英國樹莓派基金會透過官網對外宣佈,Raspberry Pi 3 Plus正式發行囉!相信大家對此一定非常好奇,現在,就讓小編帶大家一起來看看,究竟Raspberry Pi 3 Model B Plus(以下簡稱Raspberry Pi 3 B+)與Raspberry Pi 3 Model B相較,有何更新:

圖1 最新一代的樹莓派機身

1.CPU 從BC2837升級為 BC2837B0,1.2GHz四核心升級為1.4GHz四核心

 BC2837B0Raspberry Pi 3 Broadcom應用處理器的升級版本,優化了供電迴路,並且加裝了一個金屬蓋,這使Raspberry Pi 3 B+可以降低電壓運作以減少耗電量,同時可更加準確監控晶片的溫度。

Hint:CPU的位置和原本的不一樣,如果有機構/電路和CPU位置有關的話需要做修改

 

2.Wi-Fi升級為雙頻網路 2.4Ghz + 5Ghz

 與Raspberry Pi 3相較,Raspberry Pi 3 B+的Wi-Fi功能在2.4GHz頻寬下,有較佳表現。然而,在5GHz頻寬下,表現更是沒有話說,請參考以下表格:

Tx bandwidth (Mb/s)Rx bandwidth (Mb/s)
Raspberry Pi 3B35.735.6
Raspberry Pi 3B+ (2.4GHz)46.746.3
Raspberry Pi 3B+ (5GHz)102102

(表格資料由LibreELEC developer Milhouse提供)

值得一提的是,Wi-Fi的電路封裝在一片金屬片的屏蔽之下,上面還雕有小小的英國樹莓派基金會的Logo喔!

圖2樹莓派3 B+的CPU(中)與Wi-Fi裝置(左上)

 

3.藍芽升級為4.2版本有線網路升級

Raspberry Pi 3B+的有線網路連線速率,約略是Raspberry Pi 3B的三倍,請參考以下表格:

Tx bandwidth (Mb/s)Rx bandwidth (Mb/s)
Raspberry Pi 3B94.195.5
Raspberry Pi 3B+315315

(表格資料由LibreELEC developer Milhouse提供)

4.增添PoE功能(Power over Ethernet,網路線供電)

使用了有PoE支援的magjack,把PoE所需要的電源/訊號接到4pin header方便PoE Hat使用。

Hint:4pin header在原本的reset pin位置,如果有機構/電路和reset pin位置有關的話
需要做修改

圖3樹莓派3B+新增了PoE的功能,圖中也看見4 pin接頭。

 

5.CPU效能更加優化

這次Raspberry Pi 3 B+ 改善了 BCM2837B0 的供電封裝,而且新的MaxLinear MxL7704 電源管理 IC能夠調整電壓,過去不能調整電壓,只能透過降頻的方式降低電流,現在電壓也可以調整了。

而因為比較不會碰到過熱降頻,在較長時間下的性能也能提升。CPU頻率原本是1.4GHz,在高於70度為降低發熱量以避免過熱觸發降頻保護頻率會降低至1.2GHz。請參考以下這張圖表:

圖4(以上圖表由Gareth Halfacree提供)

6.GPU沒有變化,基於原本VideoCore的東西都不用改

 根據樹莓派基金會於官網上的說明,3D繪圖在Raspberry Pi 3 B+上依舊是可行的,這一點請大家放心。

 

7.價格

 最後一個點,當然就是大家相當關心的價格問題。在這點上,這款新的樹莓派可以說是沒有任何進展,仍然跟Raspberry 3 Model B一樣,維持在35英鎊,相信大家會樂於掏出口袋中的摳摳的。

 

結語

 一直以來,CAVEDU教育團隊製作了非常多運用樹莓派的專題與專案,也開設了許多關於樹莓派的課程及工作坊,可以說,CAVEDU是樹莓派的愛用者也是積極推廣者。透過這篇文章,盼望大家對於新版樹莓派有一個初步的了解,也請大家期待即將推出的Raspberry Pi 3 Model B+開箱文喔!

(本文多數資料與圖片引用自英國樹莓派基金會官網https://www.raspberrypi.org/

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