5、在 Intel Galileo Gen 2 上使用 Python 进行开发

最新推荐文章于 2025-09-20 11:03:15 发布
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#Intel Galileo Gen 2 # Python开发 # mraa库

在 Intel Galileo Gen 2 上使用 Python 进行开发

1. 安装必要的库

1.1 upm 库信息

信息项 详情
包名 upm
版本 0.4.1
依赖 mraa (>= 0.8.0)
提供 upm-dev, upm-dbg, upm-doc
替代 upm-dev, upm-dbg, upm-doc
冲突 upm-dev, upm-dbg, upm-doc
状态 已安装，用户安装
部分 libs
架构 i586
维护者 Intel IoT-Devkit
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5、在英特尔 Galileo Gen 2 上使用 Python 进行开发
wood5的博客
06-24 57
本文详细介绍了在英特尔 Galileo Gen 2 开发板上使用 Python 进行开发的全过程，包括 mraa 和 upm 库的安装、pip 包管理系统的配置、Python 代码的编写与执行，以及代码优化和 API 构建思路。通过控制板载 LED 的示例，展示了如何使用 Python 与硬件进行交互，并提供了常见问题的解决方案和扩展应用场景。适合物联网和嵌入式系统开发者参考学习。
4、在英特尔 Galileo Gen 2 上使用 Python
wood5的博客
06-23 83
本文详细介绍了如何在英特尔 Galileo Gen 2 开发板上使用 Python 进行开发。内容包括开发板的准备工作、获取 IP 地址的方法、通过 SSH 连接到 Yocto Linux 系统、安装并升级与硬件交互的关键库（mraa 和 upm），以及常见问题的解决方法。通过这些步骤，开发者可以在该平台上顺利进行物联网应用的开发。
5、使用Python与英特尔 Galileo Gen 2 板进行交互
info6的博客
09-20 28
本文介绍了如何使用Python与英特尔 Galileo Gen 2 开发板进行交互，包括安装pip包管理工具、配置mraa和wiring-x86库、控制板载LED、通过SFTP传输代码以及构建简单的Web API。文章还展示了如何利用面向对象编程改进代码结构，并展望了未来在物联网项目中扩展传感器、优化API和数据存储的可能性。
3、英特尔 Galileo Gen 2 开发板：物联网硬件基础搭建与 Python 开发指南
java5的博客
08-06 119
本博客详细介绍了如何使用英特尔 Galileo Gen 2 开发板进行物联网硬件基础搭建与 Python 开发。内容涵盖开发板固件检查与升级、Yocto Linux 镜像下载与写入 microSD 卡、开发板启动与网络连接、通过 SSH 连接开发板操作系统、安装 Python 库以及运行第一个 Python 示例程序控制 LED 闪烁。为基于 Galileo Gen 2 的物联网开发提供了完整的入门指南。
2、基于Python和Intel Galileo Gen 2的物联网基础硬件搭建与理解
uber9的博客
08-05 84
本文详细介绍了使用Python和Intel Galileo Gen 2开发板进行物联网开发的基础知识。涵盖了开发板的硬件特性，包括内存配置、引脚布局、扩展接口和连接功能，以及按钮和LED指示灯的用途。同时提供了固件检查与升级的基本流程，并展示了Python在物联网中的应用，如控制电子组件、运行Web服务器、与数据库交互等。最后，通过具体项目示例，说明了如何利用开发板实现创意物联网应用。
3、英特尔 Galileo Gen 2 开发板：功能、固件与 Python 环境搭建全解析
info6的博客
09-18 46
本文详细介绍了英特尔 Galileo Gen 2 开发板的功能特性、扩展接口、按钮与LED指示灯的作用，并提供了固件检查与升级的完整流程。重点讲解了如何在Windows、Mac OS X和Linux系统上搭建Python开发环境，包括下载Yocto Linux启动映像、写入microSD卡以及从SD卡启动开发板的全过程，帮助开发者快速上手基于Python的物联网项目开发。
2、基于Python和Intel Galileo Gen 2的物联网硬件基础搭建与理解
wood5的博客
06-21 72
本博客详细介绍了基于Python和Intel Galileo Gen 2板的物联网硬件基础搭建与理解。内容涵盖了Galileo Gen 2板的硬件组成、输入/输出引脚布局、扩展连接能力、电源供电注意事项以及按钮和LED的功能使用。通过简单的Python控制LED示例和扩展模块连接步骤，帮助读者快速上手物联网项目开发。此外，还介绍了固件更新方法，并展望了未来结合Python和该开发板实现更多物联网应用的可能性。
3、英特尔 Galileo Gen 2 物联网硬件基础理解与 Python 环境搭建
wood5的博客
06-22 96
本文详细介绍了英特尔 Galileo Gen 2 的板载固件检查与升级流程，以及如何在该设备上搭建基于 Python 的开发环境。内容涵盖固件更新的必要性、具体操作步骤、使用 Python 编程所需的软硬件准备、镜像写入方法和基础代码运行示例。此外，还探讨了 Galileo Gen 2 在物联网领域的应用前景，为开发者提供了一个全面的入门指南和实践参考。
2、利用 Python 和 Intel Galileo Gen 2 开启物联网之旅
info6的博客
09-17 30
本文介绍了如何利用 Python 和 Intel Galileo Gen 2 开发板开启物联网项目开发之旅。内容涵盖所需软硬件环境、开发板结构与引脚功能、Python 在 IoT 中的优势，以及代码示例和相关工具的使用方法。适合具备 Python 基础的开发者、创客及对物联网感兴趣的设计师和技术人员。通过本博文，读者可掌握基础硬件设置、代码部署流程，并为构建智能家居、远程监控等物联网应用打下坚实基础。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）
01-09
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析，并结合拓扑优化技术，提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布，采用p-范数对全局应力进行有效聚合，避免传统方法中应力约束过多的问题，进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度，为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节，适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群：具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员，尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者； 使用场景及目标：①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化；②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现；③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求； 阅读建议：建议读者结合有限元理论与优化算法知识，逐步调试Matlab代码，重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧，以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
操作系统安全-实训报告 24-1赵海龙.doc
01-09
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Python 基于 DHT+Aria2+Redis 的磁力链接爬取与解析工具！.zip
01-09
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13.000.001.0512.zip
01-09
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【毕业设计】基于STM32单片机物联网的智能家居系统（机智云）MF-毕业源码案例设计.zip
01-09
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Android平板控制PC教程.docx
01-09
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9f13b242f4b9 Android 平板设备远程操控个人计算机的指南 Android 平板设备远程操控个人计算机的指南详细阐述了如何运用 Splashtop Remote 应用程序达成 Android 平板设备对个人计算机的远程操控。 该指南被划分为四个环节：首先，在个人计算机上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，并设定客户端密码；其次，在 Android 平板设备上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，并与之建立连接至个人计算机的通道；再次，在 Splashtop Remote 应用程序中识别已部署个人计算机端软件的设备；最后，运用平板设备对个人计算机实施远程操控。 关键点1：Splashtop Remote 应用程序的部署与配置* 在个人计算机上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，可通过官方网站或其他获取途径进行下载。 * 部署结束后，必须输入客户端密码，该密码在平板控制计算机时用作验证，密码长度至少为8个字符，且需包含字母与数字。 * 在配置选项中，能够设定是否在设备启动时自动运行客户端，以及进行互联网搜索设置。 关键点2：Splashtop Remote 应用程序的 Android 版本获取与部署* 在 Android 平板设备上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，可通过 Google Play Store 或其他获取途径进行下载。 * 部署结束后，必须输入客户端密码，该密码用于连接至个人计算机端软件。 关键点3：运用 Splashtop Remote 远程操控个人计算机* 在 Splashtop Remote 应用程序中识别...
[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现）
01-09
[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计方法，结合Matlab和Python代码实现，旨在通过深度学习技术优化毫米波通信系统中的波束成形性能。文中详细阐述了混合波束成形的基本原理、系统模型构建、深度神经网络的设计与训练过程，并展示了如何利用深度学习替代传统复杂的数学优化算法，提升波束成形的效率与精度。同时提供了完整的代码实现方案，便于读者复现和进一步研究。; 适合人群：具备一定通信系统基础知识和深度学习背景，熟悉Matlab或Python编程的高校研究生、科研人员及从事无线通信领域研发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于5G/6G毫米波通信系统中大规模MIMO的波束成形设计；②帮助研究人员理解深度学习在传统通信信号处理任务中的融合应用；③为相关课题提供可复现的代码基础和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码逐模块学习，重点关注深度学习网络结构与通信系统模型的对接方式，同时可尝试在不同信道环境下进行仿真实验以加深理解。
MFCC与VQ算法语音识别
最新发布
01-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内，语音识别是一项核心的技术，它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）与VQ（Vector Quantization）算法，借助VC++6.0的MFC（Microsoft Foundation Classes）库，开发出一个图形用户界面（GUI），从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法，用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式，通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理，进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节：1. **预加重**：旨在削弱人声的低频响应部分，同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**：将语音信号分割成多个短时帧，并应用窗函数以降低帧与帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**：采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析，获取梅尔频率谱。 4. **取对数**：鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征，因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换（DCT）**：对对数谱实施DCT运算，提取主要特征，通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**：为了捕捉语音的时域变化特征，还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法，在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
AutoHotkey 基于热键与 OCR 实现视障音乐人插件便捷操作！.zip
01-09
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工资管理系统-下载即用.zip
01-09
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/adbecc212ea3 springboot02 基于vue+springboot+mybatis（注解版）+邮箱注册验证+docker实现员工工资系统 该系统包括管理员界面和普通员工界面，相应实现不同的功能 前端界面由vue实现，借用大佬的前端 ps：https://.com/Uniquenessmin/salary/tree/master/salary/src/main/resources/templates，自己实现了完整的后端 再次非常的感谢，有的功能还没有完成，日后再维护 在此项目上加了邮箱（spring-boot-starter-mail）实现注册验证，日后还会加上redis
pyGalileo库：在英特尔Galileo板上进行Python开发指南
Python因其简洁的语法和强大的库支持，在开发人员中非常受欢迎。pyGalileo的存在使得开发者能够利用Python语言编写与英特尔Galileo开发板交互的程序，而无需深入了解底层硬件接口和复杂的硬件控制协议。 从压缩包...
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