TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #329 · 12 јан.
Сделал простой скрипт для управления температурой кулера Raspberry Pi. - Зачем? Их же полно готовых! Даже дефолтные инструменты есть. Хотелось сделать этот велосипед по-своему 😁 ▫️Пороговых температур две: Одна контролирует момент включения, другая выключения. Например, выше 80 - включаем. Остыл до 50 - выключаем. ▫️ Значения пороговых температур заипсывается в специальном файле и считывается каждый раз при проверке темературы без рестарта сервиса. Исходники и схема. https://github.com/paulwinex/rpi_fan_control ЗЫ. В схеме присуствует сопротивление. Это требуется только если нужно уменьшить скорость вращения кулера. Мой на полных оборотах сильно гудит, пришлось поставить. #sources#rpi
Пребарај: #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