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Un tutoriel complet sur l'utilisation de SQLite et en français !
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Google Docs regorge d’outils utiles, mais certaines de ses meilleures fonctionnalités passent souvent inaperçues. L’une d’entre elles est l’onglet Documents, un outil puissant mais sous-estimé qui peut simplifier l’organisation et l’accès à vos informations. // DECOUVRIR LA FORMATION COMPLETE SUR GOOGLE DOCS // Démonstration vidéo Découverte de la fonctionnalité des « onglets » dans Google Docs Les […]
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Les gadgets pour la maison intelligente sont parfaits pour ceux qui veulent plus de confort dans la microgestion et l’automatisation de chaque aspect de leur espace de vie. Grâce à une multitude d’appareils domestiques intelligents abordables qui inondent le marché, vous n’avez pas besoin de débourser des milliers d’euros pour équiper votre maison de périphériques intelligents.
Tutoriel Traduit de l’Anglais https://www.xda-developers.com/automate-home-with-raspberry-pi/
Malheureusement, ce choix supplémentaire peut s’avérer à double tranchant, car vous devrez peut-être installer une multitude d’applications pour régler avec précision tous vos appareils domestiques intelligents. Mais si vous êtes l’heureux propriétaire d’un Raspberry Pi, vous pouvez facilement transformer le SBC en un hub capable de contrôler et d’automatiser tous vos gadgets intelligents.
Le Raspberry Pi 5 est l’un des SBC grand public les plus puissants du marché. Malheureusement, son stock limité signifie que vous aurez du mal à en trouver un.
Le Raspberry Pi sera au cœur du projet, et vous aurez besoin d’une carte capable si vous envisagez d’exécuter des scripts d’automatisation et d’installer de nombreux modules complémentaires pour tous les périphériques de la maison intelligente. J’ai utilisé un Raspberry Pi 5 pour ce tutoriel car Home Assistant, l’outil présenté dans ce projet, dispose d’une image de système d’exploitation créée spécifiquement pour la carte SBC. Mais vous pouvez descendre jusqu’à un Raspberry Pi 3 si vous n’avez pas peur d’une expérience un peu plus lente.
La prochaine exigence est une carte microSD, où vous stockerez le système d’exploitation ainsi que les modules complémentaires, les scripts et tous les médias (comme les images ou les vidéos) capturés par vos appareils. Je vous recommande donc d’opter pour une carte disposant d’au moins 16 Go d’espace de stockage. Vous devrez également connecter votre Raspberry Pi à un routeur, et je vous conseille d’utiliser une connexion Ethernet plutôt que Wi-Fi pour des performances optimales.
http://homeassistant.local:8123/
Ne vous inquiétez pas, vous pouvez choisir de garder vos données privées en laissant les options désactivées et en cliquant sur Suivant.
Lors du démarrage initial, Home Assistant tente de localiser vos appareils intelligents. Cependant, comme le système d’exploitation peut ne pas détecter tous vos gadgets, vous devrez peut-être les ajouter manuellement à l’aide de l’interface web.
En soi, Home Assistant est un outil utile, mais vous pouvez accroître son utilité en configurant des modules complémentaires de première ou de tierce partie.
Nous utiliserons motionEye, le système d’exploitation et l’application que nous avons utilisés pour transformer le Raspberry Pi en système de surveillance.
Un tutoriel sur Home Assistant serait incomplet sans l’automatisation de vos gadgets intelligents. L’un des meilleurs aspects de Home Assistant est qu’il propose à la fois une interface graphique intuitive et une approche plus complexe par script de la domotique. Pour la méthode simple,
Outre ces paramètres, il existe des tonnes d’autres fonctionnalités que vous pouvez incorporer dans votre serveur Home Assistant alimenté par Raspberry Pi. Pour les add-ons, je recommande d’installer l’Assistant Microphone pour exécuter des commandes vocales en connectant un micro au Raspberry Pi. Duck DNS et Ngnix Proxy Manager sont très utiles si vous souhaitez accéder à vos appareils depuis un autre réseau.
Outre la domotique, vous pouvez concevoir un certain nombre de projets intéressants avec votre Raspberry Pi, notamment une caméra time-lapse, un serveur web ou même une station météorologique à part entière.
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Pour briller dans FC 25 et devenir la nouvelle star des stades, il vous faudra maîtriser les gestes techniques essentiels. Entre feintes, roulettes, crochets et ponts, pas moins de 60 combinaisons de touches sont à retenir pour dominer nos adversaires et marquer des buts spectaculaires. Ce guide vous propose un récapitulatif complet des gestes techniques […]
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Visiblement la fondation Raspberry Pi n’est pas à l’abri de l’engouement pour l’intelligence artificielle !
Début juin, la maison mère Raspberry avait ainsi annoncé le lancement du Raspberry Pi AI Kit, une extension pour le Raspberry Pi 5 visant à ajouter une unité de calcul dédiée à l’intelligence artificielle, la fondation annonce aujourd’hui le lancement de la Raspberry Pi AI Camera, une caméra embarquant une puce dédiée au traitement de l’image par intelligence artificielle.
Faisons donc un petit tour d’horizon de cette nouvelle caméra, en commençant par ses caractéristiques techniques, avant de revenir rapidement sur l’utilité d’une caméra avec de l’intelligence artificielle embarquée.
Comme vous le savez sûrement, Raspberry Pi et Sony entretiennent un lien privilégié, les micro-ordinateurs britanniques étant assemblés dans l’usine Galloise du géant Japonais. C’est donc assez naturellement que la fondation est allé chercher du côté de la division photo de Sony pour trouver le capteur photo au cœur de sa nouvelle caméra.
Là ou le Sony IMX500 sort du lot, c’est qu’il ne s’agit pas simplement d’un capteur photo, mais également d’une unité dédiée au traitement de l’image par intelligence artificielle.
Ainsi, en plus de proposer une image 12 mégapixels, avec une résolution de 4056×3040 pixels à 10 images par secondes, ou 2028×1520 pixels à 30 images par secondes, ce capteur est également doté d’un processeur dédié au traitement de l’image (Image Signal Processor), ainsi que d’une mémoire SRAM embarquée, lui permettant de traiter les données directement sur la puce sans avoir à les transférer vers l’extérieur.
C’est donc le capteur de Sony qui constitue ainsi la partie image mais également l’intelligence artificielle de cette nouvelle caméra dédiée au Raspberry.
Pour épauler le capteur de chez Sony cette caméra vient également embarquer un microcontrôleur RP2040, développé par la fondation elle même, et qui sera en charge du stockage et de la gestion du firmware, mais surtout des modèles de réseaux neuronaux que vous pourrez uploader sur la caméra.
La fondation précise d’ailleurs que contrairement au Kit AI, cette caméra sera compatible avec toutes les versions du Raspberry Pi et devrait s’intégrer facilement avec les bibliothèques et outils logiciels existants, et qu’il sera possible d’uploader nos propres modèles d’intelligence artificielle, soi via le protocole I2C pour les plus ancienne version du Raspberry, soi via un protocole maison plus rapide pour le Raspberry 5.
Nous ne rentrerons pas ici dans la question de savoir si nous avons vraiment besoin de caméras dopées à l’IA, si l’IA est une vraie révolution ou un nuage de fumée, etc., Nous nous concentrerons ici sur le fait d’expliquer les utilisations possibles de ces nouvelles technologies.
Pour comprendre l’utilité d’une caméra avec de l’intelligence artificielle embarquée, il faut donc d’abord comprendre la différence de traitement « traditionnel » de l’image par intelligence artificielle, et son traitement lors de l’utilisation d’une caméra embarquant ces technologies. Pour ça, rien ne vaut un schéma !
Comme le montre le schéma ci-dessus, le traitement d’une image par une caméra IA diffère principalement par la partie du système en charge du traitement des données. Là ou une caméra classique prend une image, la transmet à l’ordinateur (ici le Raspberry Pi), qui devra ensuite effectuer les calculs pour analyser l’image via des réseaux neuronaux, une caméra IA effectue en interne ces différents traitements.
Ainsi, le traitement au niveau de la caméra permet de gagner du temps en évitant les transferts, de réduire la charge de calcul du processeur principal et, grâce à la spécialisation du processeur de traitement de l’image, d’optimiser le calcul par l’utilisation de technologies dédiées.
S’il est encore un peu tôt pour prédire les usages précis qui seront fait de cette caméra par la communauté, il est probable que l’on observe principalement des usages liés à la classification et la reconnaissance d’objets, l’analyse de mouvements, etc., comme le montre la vidéo ci-dessous.
Il est également probable que cette caméra voit une adoption importante dans un cadre de la recherche académique, de produits bon marché ou de solutions de surveillance DIY, ceci grâce à un coup réduit et un format « prêt à l’emploi » simple d’utilisation.
Il est en tous cas probable que nous observions une nette séparation de la communauté en deux tranches, les concepteurs/chercheurs et les utilisateurs, le domaine de l’IA au delà du simple rôle de consommateur restant encore, au moins pour le moment, réservé à des utilisateurs très avancés.
Lire l'article complet : Raspberry Pi AI caméra, une caméra dopée à l’intelligence artificielle à 80€ !
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