@tgchinanews · Post #585 · 27.08.2020 г., 04:54
Raspberry Pi Zero 型态的 ZYNQ 7010 FPGA SoC SBC https://www.cnx-software.com/2020/08/25/zynqberryzero-brings-xilinx-zynq-7010-fpga-soc-to-raspberry-pi-zero-form-factor/ #这不消费电子#FPGA#RPi
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #65 · 12.07
Попробовал полетать на новом дроне. Этот дрон — шаг от простого пилотирования к более сложному, но дающему больше возможностей и более динамичную картинку. Обычный дрон ожидает от пилота направление и скорость движения, об остальном заботится компьютер: сам рассчитывает углы и частоту вращения моторов, корректирует положение по GPS, использует детекторы препятствий и так далее. В съёмке с такого дрона тоже есть свои сложности — например, очень многие пилоты не умеют снимать без рывков по рысканию. Даже в недавней новости про самоходную океаническую посадочную платформу Илона Маска съёмки с дрона сделаны плохо, а пилот явно не обладал достаточным опытом. Тем не менее, на обычных дронах быстро упираешься в возможности по движениям, и дальнейшее расширение уровня интересности происходит, например, за счёт съёмок самых редких и отдаленных мест, которые даже с земли смотрятся круто. Если бы я был безработным миллиардером, не вылезающим из путешествий, то обычного дрона мне было бы более чем достаточно. Но при жизни обычного смертного за 5 лет съёмок захотелось чего-то нового. Поэтому я стал исследовать направление FPV — то есть First Person View. Это те ребята, которые пролетают под поездами и маневрируют внутри заброшек. С такого дрона можно снять крутое динамичное видео даже в довольно обычном месте, но управление гораздо сложнее: компьютер за вас почти ничего не решает, пилот сам определяет углы и скорости, поэтому требуются долгие тренировки. Вот компания DJI в начале года выпустила DJI FPV — я бы сказал, что это дрон для перехода от первого ко второму. Тут есть и полностью компьютерный и полностью ручной режим. И в целом дрон совмещает в себе некоторые черты двух миров. Изображение передаётся прямо в очки — и это сильно меняет ситуацию, потому что гораздо лучше понимаешь местоположение коптера и расстояния до объектов. Можно летать гораздо смелее. Плюс, выше скорость и нет коррекции крена, видео получаются более «самолетные». Дополнительно я взял джойстик, позволяющий управлять наклонами, и мне после него не хочется возвращаться обратно к скучному пульту (хотя самый сложный режим управления для профи требует всё-таки пульт). В целом сильное смещение в сторону индивидуальных ощущений «как-будто это я сам летаю», а не «полетал для последующего видео». Всерьёз иногда хочется запустить в воздух дрон просто для осмотра местности с высоты, а не для записи. Ниже пока что самый нубский тестовый полет. Буду совершенствоваться. #drone https://youtu.be/Lv0LYu-PGNg
Hashtags
Търсене: #fpga
@tgchinanews · Post #585 · 27.08.2020 г., 04:54
Raspberry Pi Zero 型态的 ZYNQ 7010 FPGA SoC SBC https://www.cnx-software.com/2020/08/25/zynqberryzero-brings-xilinx-zynq-7010-fpga-soc-to-raspberry-pi-zero-form-factor/ #这不消费电子#FPGA#RPi
@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30
#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
@githubtrending · Post #15220 · 14.10.2025 г., 13:00
#verilog#cocotb#embedded#fpga#iss#risc_v#rtl#verilator#verilog#vpn#vproc#wireguard This project creates an open-source, hardware-based WireGuard VPN using an affordable FPGA board, making fast and secure VPNs more accessible. Unlike slow software VPNs or costly proprietary hardware, this FPGA design runs WireGuard encryption and packet processing at near wire speed without needing a PC host. It uses common tools and languages (SystemVerilog, open-source FPGA tools) and includes a soft CPU for control tasks and hardware logic for data encryption and routing. This means you get a faster, more efficient, and customizable VPN solution that is open and affordable, ideal for learning, development, or deployment in cost-sensitive environments. https://github.com/chili-chips-ba/wireguard-fpga