Raspberry Pi 4 모델 B 보드 & 스타터 키트, BCM2711 1.5GHz, 2GB/4GB/8GB, WiFi/BT 5.0, GbE

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램 4G(고객 1인당 1개 한정) 8G(고객 1인당 1개 한정)

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개요

이 라즈베리 파이 4B 보드 및 스타터 키트는 2019년 라즈베리 파이 4 모델 B 플랫폼을 기반으로 하며, 1.5GHz 64비트 쿼드 코어 CPU와 Broadcom BCM2711 SoC를 특징으로 합니다. 로봇 공학, AI/비전 학습 및 일반 DIY 컴퓨팅 프로젝트를 위한 여러 RAM 옵션(2GB/4GB/8GB)과 다양한 인터페이스를 제공합니다.

주요 특징

Broadcom BCM2711 쿼드 코어 Cortex-A72 (ARM v8) 64비트 SoC @ 1.5GHz
RAM 옵션: 2GB / 4GB / 8GB
GPU: Broadcom VideoCore VI @ 500MHz
무선: 802.11AC 무선, 2.4GHz/5GHz 듀얼 밴드 WiFi; Bluetooth 5.0
USB: USB2.0*2 및 USB3.0*2
디스플레이: 마이크로 HDMI*2 (4K60 지원)
전원: Type-C (5V 3A)
유선 네트워크: 진정한 기가비트 이더넷 (네트워크 포트까지)
40 GPIO 핀; CSI 카메라 포트; DSI 디스플레이 포트
PoE: 추가 HAT 이더넷을 통한 전원 공급 (PoE)

인터페이스/기능 레이블 표시됨

USB 관리 칩; 전원 관리 칩
오디오 인터페이스
USB 2.0; USB 3.0
기가비트 이더넷 포트
카메라 인터페이스
마이크로 HDMI
Type-C 전원 공급
DSI 디스플레이 커넥터
듀얼 밴드 WiFi / 블루투스 5.0
네트워크 PoE 인터페이스 카드

RAM 옵션 안내 (표시된 텍스트)

2GB: 그래픽 사용자 인터페이스를 구성하거나 인터넷을 서핑해야 하는 사용자에게 적합합니다. PC로 비디오를 시청하는 경우, 미니 네트워크 서버를 배포하십시오.
4GB (대부분의 사람들의 선택): 복잡한 컴퓨터 멀티태스킹을 수행하는 사용자에게 적합하며, 예를 들어 듀얼 스크린 4K 비디오 재생, AI 시각 깊이 학습 등이 포함됩니다.
8GB: 64비트 시스템을 사용하고 복잡한 프로그램을 실행하려는 사용자에게 적합하며, 8GB RAM은 CPU 성능과 메모리 장점을 더 잘 활용할 수 있습니다.

Raspberry Pi 2G/4G/8G의 CPU 성능은 일관되며, RAM의 차이만 있습니다. Raspberry Pi 4B-2G 버전은 3B+의 전체 계산 성능을 세 배 이상 달성할 수 있습니다. RAM이 충분할 때 메모리가 계산 속도에 미치는 영향은 상대적으로 작습니다.

사양

모델	Raspberry Pi 4 모델 B (Raspberry Pi 4B)
SoC	Broadcom BCM2711
CPU	64비트 1.5GHz 쿼드코어 (28nm); 쿼드코어 Cortex-A72 (ARM v8) 64비트 SoC @ 1.5GHz
GPU	Broadcom VideoCore VI @ 500MHz
RAM	2GB / 4GB / 8GB
Bluetooth	Bluetooth 5.0
WiFi	802.11AC 무선; 2.4GHz/5GHz 듀얼밴드 WiFi
USB	USB2.02 / USB3.02
HDMI	마이크로 HDMI*2 (4K60 지원)
전원 공급 인터페이스	타입 C (5V 3A)
이더넷	진정한 기가비트 이더넷 (네트워크 포트까지)
이더넷 PoE	추가 HAT 이더넷을 통한 전원 공급 (PoE)
GPIO	40 GPIO 핀
카메라/디스플레이 포트	CSI 카메라 포트; DSI 디스플레이 포트

응용 프로그램

스마트 로봇 및 Raspberry Pi 로봇 학습 프로젝트
DIY 태블릿 스타일 컴퓨팅 및 일반 임베디드 개발
컴퓨터 비전/OpenCV 학습 및 AI 과정 연습 (아래 과정 자료에 나열된 대로)

튜토리얼& 강의 자료

RAM 버전 선택이나 학습 환경 준비에 대한 질문은 [email protected] or에 문의하시기 바랍니다. https://rcdrone.top/ .

AI 비주얼 고급 개발 자료 (2023년 9월 업데이트)

1. OpenCV.pdf소개
2. OpenCV 이미지 읽기 및 display.pdf
3. OpenCV 이미지 write.pdf
4. OpenCV 이미지 quality.pdf
5. OpenCV 픽셀 operation.pdf
6. 사진 Zoom.pdf
7. 사진 Cut.pdf
8. 사진 Shift.pdf
9. 사진 Mirroring.pdf
10. 아핀 Map.pdf
11. 사진 Rotation.pdf
12. 원근법 Transformation.pdf
13. 그레이스케일 processing.pdf
14. 이미지 Binarization.pdf
15. 엣지 detection.pdf
16. 선 그리기 segment.pdf
17. 사각형 그리기 circle.pdf
18. 텍스트 그리기 picture.pdf
19. 색상 히스토그램 pictures.pdf
20. 히스토그램 equalization.pdf
21. 이미지 restoration.pdf
22. 밝기 enhancement.pdf
23. 피부 whitening.pdf
24. 가우시안 평균 filtering.pdf
25.중앙값 filtering.pdf
26. 설치 TensorFlow.pdf
27. QR code.pdf
28. 인간 자세 estimation.pdf
29. 목표 detection.pdf
30. Mediapipe development.pdf
31. yolov4-tiny_en.pdf

무료 새로운 AI 고급 튜토리얼 (주제 표시됨)

오픈 소스 CV 환경 구축: 1. 준비; 2. OpenCV 설치
A. OpenCV 시작하기: 1. OpenCV 소개; 2. OpenCV 이미지 읽기 및 표시; 3. OpenCV 이미지 쓰기; 4. OpenCV 이미지 품질; 5. OpenCV 픽셀 작업
B. OpenCV 기하학적 변환: 1. 그림 확대; 2. 그림 자르기; 3. 그림 이동; 4. 그림 반전; 5. 아핀 맵; 6. 그림 회전; 7. 원근 변환
C. OpenCV 그림 처리 및 텍스트 선분 그리기: 1. 그레이스케일 처리; 2. 이미지 이진화; 3. 엣지 감지; 4. 선분 그리기; 5.사각형 원 그리기; 6. 텍스트 그림 그리기
D. OpenCV 이미지 미화: 1. 컬러 사진의 히스토그램; 2. 히스토그램 평활화; 3. 이미지 복원; 4. 밝기 향상; 5. 피부 미백; 6. 가우시안 평균 필터링; 7. 중간 필터링
E. OpenCV 머신 러닝: 1. 손글씨 숫자의 KNN 인식; 2. 손글씨 숫자의 CNN 인식; 3. 손글씨 숫자의 SVM 인식

라즈베리 파이를 위한 ROS 고급 과정 (개요 표시됨)

1. ROS 소개
2. 프로젝트 파일 구조
3. 일반 명령어 및 도구
4. 퍼블리셔
5. 구독자
6. 맞춤형 주제 메시지 및 사용법
7. 클라이언트
8. 서버
9. 서비스 메시지 및 사용법 맞춤화
10.TF 출판 및 모니터링

대량 강의 자료 (표시된 항목)

기본 과정:
- 1. Raspberry Pi에 로그인 system.pdf
- 2. 비밀번호 및 루트 변경 account.pdf
- 3. 원격 전송 file.pdf
- 4. 이미지 백업 file.pdf
- 5. Raspberry Pi 수리 IP.pdf
- 6. 화면 유지 설정 on.pdf
- 7. Pi 가져오기 temperature.pdf
- 8. 연결 WIFI.pdf
- 9. Pi 수정 time.pdf
- 10. 부팅 자동 시작 설정 program.pdf
- 첨부 script.zip
확장 과정:
- 1. 시리얼 포트가 외부와 통신 devices.pdf
- 2. 시리얼 포트 로그인 Pi.pdf
- 3. router.pdf
- 4. Jupyter 설치 Lab.pdf
- 5. Jupyter 설치 Widgets.pdf
- 6. Widgets.pdf
- 7. 설치 OpenCV.pdf
- 8. 설치 Tensorflow.pdf
- File.zip
- opencv 구성 누락 files.zip
- opencv.zip
- opencv_contrib.zip
프로그래밍 과정:
- C 언어
- 파이썬 언어
- 1. 개발 environment.pdf
- 2. Hello 출력 World.pdf
- 3. 핀 출력 level.pdf
- 4. 핀 읽기 level.pdf
- 5. PWM output.pdf
- C_code.zip
- Python_code.zip