Suchergebnisse für "arith OR matic OR s1 OR au OR mk1 OR learning OR kit"

Das Starterkit für Jetson Nano ist eines der besten Kits für Einsteiger, um mit Jetson Nano zu beginnen. Dieses Kit enthält eine 32-GB-MicroSD-Karte, einen 20-W-Adapter, einen 2-poligen Jumper, eine Kamera und ein Micro-USB-Kabel. Features 32 GB Hochleistungs-MicroSD-Karte 5 V/4 A Netzteil mit 2,1 mm DC Hohlstecker 2-poliger Jumper Raspberry Pi Kameramodul V2 Micro-B-zu-Typ-A-USB-Kabel mit aktivierter DATA-Funktion

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This book is about teaching the Python programming language using the Raspberry Pi 4 computer. The book makes an introduction to Raspberry Pi 4 and then teaches Python with the topics: variables, strings, arrays, matrices, tuples, lists, dictionaries, user functions, flow of control, printing, keyboard input, graphics, GUI, object oriented programming and many more topics. The book is aimed for beginners, students, practising engineers, hobbyists, and for anyone else who may want to learn to program in Python. The book includes many example programs and case studies. All the example programs and case studies have been tested fully by the author and are all working. The example programs aim to teach the various programming concepts of Python. The case studies cover the use of Python in the analysis and design of electronic circuits. Some of the case study topics are: Resistor colour code identification Resistive potential divider circuits Resistive attenuator design Zener diode voltage regulator design RC and RLC transient circuits Circuit frequency response Saving data on external memory stick Mesh and node circuit analysis using matrices Resonance in RLC circuits Transistor Biasing analysis Transistor amplifier design Design of active filters Interfacing hardware with GPIO, I²C and SPI Using Wi-Fi with Python and TCP/IP and UDP programs Using Bluetooth from Python Full program listings of all the programs used in the book are available at the Elektor website of the book. Readers should be able just to copy and use these programs in their Raspberry Pi projects without any modifications.

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Meistern Sie FPGA-Programmierung mit der Red Pitaya Academy Pro Box. Lernen Sie Verilog und erstellen Sie ein Real-Time Audio Processing System mit Red Pitaya – begleitet von einem Online-Kurs und praxisnahen Projektmaterialien. Die Academy Pro Box "Learn FPGA Programming with Verilog" ist eine umfassende Lernlösung für Studierende, Ingenieure und Entwickler, die praktische Erfahrung mit der FPGA-Programmierung in Verilog sammeln möchten. Das Programm verbindet Theorie und Praxis und integriert einen etablierten Udemy-Kurs zu Verilog-Grundlagen mit neun exklusiven Praxismodulen, die von Elektor und Red Pitaya speziell für die Red Pitaya STEMlab-Plattform entwickelt wurden. Die Teilnehmer arbeiten mit echter Hardware – die im Lieferumfang enthalten ist – einschließlich des Red Pitaya STEMlab 125-14 Starter Kits und wichtiger elektronischer Komponenten. So können sie ihr Wissen sofort in realen Testaufbauten anwenden. Diese Kombination aus angeleiteter Theorie und strukturiertem Experimentieren gewährleistet nicht nur ein fundiertes Verständnis der FPGA-Prinzipien, sondern auch die Fähigkeit, Designs selbstständig zu implementieren und zu verifizieren. Die Box richtet sich an Fachleute und Fortgeschrittene, die über die Simulation hinausgehen und praktische Fähigkeiten im digitalen Design erwerben möchten. Am Ende des Programms haben die Teilnehmer praxisnahe FPGA-Projekte mit branchenrelevanten Tools und Workflows abgeschlossen – eine wertvolle Ressource für die akademische und berufliche Weiterentwicklung sowie für technische Innovationen. Was Sie lernen werden Grundlagen der FPGA- und Verilog-Programmierung Simulation, Synthese und Implementierung digitaler Schaltungen Anbindung von Audio-Hardware an Ihr FPGA Techniken der digitalen Signalverarbeitung (DSP) in Echtzeit Erstellung, Test und Anpassung von Audiofiltern Perfekt für Profis, die ihre Fähigkeiten im digitalen Systemdesign verbessern möchten Designer, die die Markteinführungszeit ihrer Anwendungen verkürzen möchten Ingenieure, die die Grenzen technologischer Innovation erweitern Support, wenn Sie ihn brauchen Ausführliche Fehlerbehebung im Kurs Community-Foren und Red Pitaya-Dokumentation Udemy-Fragen und Antworten sowie Hardware-Support per E-Mail Was ist in der Box (Kurs)? Red Pitaya STEMlab 125-14 Starter Kit (Wert: 550 €) 1x STEMlab 125-14 Board 1x USB-Netzteil (EU, UK & US) 1x microSD-Karte (16 GB) mit vorinstalliertem Betriebssystem 1x Ethernet-Kabel Extra: 2x Oszilloskop-Tastköpfe Extra: 2x SMA-auf-BNC-Adapter Mikrofon & Lautsprecherset mit Kabeln Schritt-für-Schritt-Projektanleitung Herunterladbare Codevorlagen und Schaltpläne Lebenslanger Zugriff auf einen vollständigen, selbstgesteuerten Udemy-Kurs zu Verilog Lernmaterial (dieser Box) 9 Praxismodule mit Red Pitaya ▶  Klicken Sie hier zum Öffnen Introduction Setting Up the Vivado Development Environment Project Setup & Vivado Integration Synthesis, Implementation & Bitstream Generation FPGA Image Overview First FPGA Projects – LEDs Full Audio Pass-Through Module 5 kHz Low-Pass Filter (4-Pole Cascade) Real-Time Microphone Input → Speaker Output Verilog-Kurs mit 28 Lektionen auf Udemy ▶  Klicken Sie hier zum Öffnen Installing Vivado Vivado Design Flow Part 1 Vivado Design Flow Part 2 Commonly Asked Question’s from previous Module Fundamentals of Verilog Commonly Asked Question’s from previous Module Modeling Styles Assignment Operators in Verilog FAQ Behavioral Modeling Style Commonly Asked Question's from previous Module Gate Level Modeling Style Switch level Modeling Style Structural Modeling Style Schematic based Design Entry with IP integrator and Xilinx IP's Memories Commonly Asked Question's from previous Module Finite State Machines Commonly Asked Question's from previous Module Writing Testbenches Hardware Debugging with Vivado Required Hardware v File I/0 Projects RTL for Synthesis FPGA Architecture Fundamentals Commonly Asked Question's from previous Module Interview Preparations Next Step Was ist Elektor Academy Pro? Elektor Academy Pro bietet maßgeschneiderte Lernlösungen für Fachkräfte, Ingenieurteams und technische Experten in der Elektronik- und Embedded-Systems-Branche. Sie unterstützt Einzelpersonen und Organisationen dabei, ihr praktisches Know-how zu vertiefen, ihre Skills gezielt auszubauen und dank hochwertiger Inhalte und praxisnaher Tools stets einen Schritt voraus zu sein. Von realen Projekten und spezialisierten Kursen bis hin zu fundierten technischen Insights – Elektor versetzt Ingenieure in die Lage, aktuelle Herausforderungen der Branche erfolgreich zu meistern. Unser Bildungsportfolio umfasst Academy-Bücher, Pro-Boxen, Webinare, Konferenzen und B2B-Fachmagazine – alles mit Blick auf praxisnahe Weiterbildung und berufliches Wachstum. Ob Ingenieur, F&E-Spezialist oder technischer Entscheider: Elektor Academy Pro schlägt die Brücke zwischen Theorie und Praxis – und hilft Ihnen, neue Technologien zu beherrschen und Innovationen in Ihrem Unternehmen gezielt voranzutreiben.

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Merkmale: 1,54-Zoll-IPS-TFT-Display mit einer Auflösung von 240 x 240, das Text oder Videos anzeigen kann Stereo-Lautsprecheranschlüsse für die Audiowiedergabe – entweder Text-to-Speech, Benachrichtigungen oder zum Erstellen eines Sprachassistenten. Stereo-Kopfhörerausgang für die Audiowiedergabe über eine Stereoanlage, Kopfhörer oder Aktivlautsprecher. Stereo-Mikrofoneingang – perfekt für die Erstellung Ihrer ganz eigenen Smart-Home-Assistenten Zwei 3-polige JST STEMMA-Anschlüsse, mit denen weitere Tasten, ein Relais oder sogar einige NeoPixel angeschlossen werden können! Der STEMMA QT Plug-and-Play-I2C-Port kann mit jedem der 50+ I2C STEMMA QT-Boards von Adafruit verwendet werden oder kann mit einem Adapterkabel zum Anschluss an Grove I2C-Geräte verwendet werden. 5-Wege-Joystick + Taste für Benutzeroberfläche und Steuerung. Drei RGB-DotStar-LEDs für farbenfrohes LED-Feedback. Über den STEMMA QT-Anschluss können Sie Wärmebildsensoren wie den Panasonic Grid-EYE oder MLX90640 anschließen. Wärmeempfindliche Kameras können auch im Dunkeln als Personendetektor verwendet werden! Ein externer Beschleunigungsmesser kann zur Gesten- oder Vibrationserkennung angeschlossen werden, z. B. bei vorausschauenden Maschinen-/Industriewartungsprojekten Bitte beachten Sie: Ein Raspberry Pi 4 ist nicht im Lieferumfang enthalten.

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Die Flexibilität des Artemis-Moduls beginnt mit dem Arduino-Kern von SparkFun. Sie können das Artemis-Modul genauso programmieren und verwenden wie einen Uno oder jeden anderen Arduino. Der Zeitpunkt des ersten Blinkens ist nur 5 Minuten entfernt! Wir haben den Kern von Grund auf neu entwickelt, um ihn schnell und so leicht wie möglich zu machen. Nächste Aufgabe ist das Modul selbst. Mit einer Größe von 10 mm x 15 mm verfügt das Artemis-Modul über alle unterstützenden Schaltungen, die Sie benötigen, um den fantastischen Ambiq Apollo3-Prozessor in Ihrem nächsten Projekt einzusetzen. Wir sind stolz darauf, sagen zu können, dass das SparkFun Artemis-Modul das erste Open-Source-Hardware-Modul ist, bei dem die Design-Dateien frei und einfach verfügbar sind. Wir haben das Modul sorgfältig entworfen, so dass die Implementierung von Artemis in Ihr Design mit kostengünstigen 2-Lagen-Leiterplatten und 8mil Leiterbahnabstand erfolgen kann. Das Artemis-Modul wird in den USA in der SparkFun-Produktionsstätte in Boulder hergestellt und ist für Consumer-Produkte konzipiert. Damit unterscheidet sich das Artemis-Modul deutlich von seinen Arduino-Brüdern. Sind Sie bereit, Ihr Produkt zu skalieren? Das Artemis wächst mit Ihnen über den Uno-Footprint und die Arduino-IDE hinaus. Zusätzlich verfügt der Artemis über einen erweiterten HAL (Hardware Abstraction Layer), der es dem Anwender ermöglicht, die moderne Cortex-M4F-Architektur bis an ihre Grenzen zu treiben. Das SparkFun Artemis Modul ist vollständig FCC/IC/CE-zertifiziert und ist in vollen Tape-and-Reel-Stückzahlen erhältlich. Mit 1M Flash und 384k RAM haben Sie viel Platz für Ihren Code. Das Artemis-Modul läuft mit 48MHz mit einem 96MHz Turbo-Modus verfügbar und mit Bluetooth zu booten!

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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge usw. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, bzw. ihr Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher zu testen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „Ich sehe ein Auto!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge etc. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, beziehungsweise ihrem Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher kennenzulernen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „I see a car!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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