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[DIY] 樹莓派 Raspberry Pi 自製智慧型監視器，自動遠端通報系統 2017/06/04 9  Comments 羅技 Logitech C920R HD PRO 網路攝影機與樹莓派 這裡介紹如何使用樹莓派與網路攝影機，自己打造一個物聯網監視器，發現異常狀況時自動以 Email 通報。 使用樹莓派打造具有物聯網功能的監視器的方法與之前介紹過的 自製縮時攝影設備 類似，主要的技術就是應用  motion  這個工具來處理網路攝影機的畫面，偵測畫面中變動的物體，再配合自己撰寫的通報指令稿，組合成完整的物聯網監視系統。 我這次用的設備是一張 樹莓派 Raspberry Pi 2 Model B 開發板 加上 羅技 Logitech C920R HD PRO 網路攝影機 ，作業系統是使用樹莓派官方的 Raspbian。 羅技 Logitech C920R HD PRO 網路攝影機與樹莓派 我把網路攝影機接上 曼富圖的桌上型腳架 ，這樣放在桌上測試比較方便。 基本監視系統 motion  是最主要的核心工具，使用 apt 即可安裝。安專之前新更新系統套件資訊： sudo apt-get update 安裝  motion  套件： sudo apt-get install motion motion  在安裝完成之後，預設是不會自動啟動的，要讓它能夠開機自動啟動，就要修改  /etc/default/motion  設定檔，啟用  motion  的 daemon： start_motion_daemon=yes 接著修改  /etc/motion/motion.conf  設定檔，調整各種  motion  的參數，這裡的參數非常多，這裡只是列出一些我個人感覺比較需要調整的部份。 # 開啟串流與網頁管理功能 stream_localhost off webcontrol_localhost off # 照片解析度 width 1280 height 720 # jpeg 品質 quality 90 # 每秒最高的 frame 數 framerate 4 # 雜訊門檻值 noise_level 64 # 偵測變動像素門檻值 threshold 3000

Shrinking images on Linux When creating images from existing ISOs you often need to allocate a number of MB for the image to  at least  fit the files that are in the ISO. Predicting the exact size of the image is hard, even for a program. In this case you will create an image that is larger than actually needed: the image is much larger than the files on the image are combined. This post will show how to shrink an existing image to a more optimal size. We will do this on Linux, since all required tools are available there: GParted,  fdisk  and  truncate . Requirements A Linux PC Some knowledge how the terminal works will helps The unoptimal image ( myimage.img  in this example) Creating loopback device GParted is a great application that can handle partition tables and filesystems quite well. In this tutorial we will use GParted to shrink the filesystem (and its accompaning partition in the partition table). GParted operates on devices, not simple files like images. T

去（2017）年科技部喊出臺灣正式進入「人工智慧(AI)元年」預計在五年內投入160億台幣。臺灣人工智慧學校在各大企業贊助及學研單位的投入教學下，經過三個多月密集培訓，已於今年四月底培訓出第一批五百餘名的技術及經理人員。 經濟部工業局也為了協助國內大型企業導入人工智慧技術，積極推動企業出題，新創團隊解題的「AI⁺ Solution Match人工智慧加值應用商業媒合」活動，並鼓勵各民間企業主動提出「AI主題式業界科專」。 在這種氛圍之下，身為創客的我們怎能錯過展現好點子落地的大好時機呢？接下來就為大家介紹如何取得及應用免費的AI實驗場域資源「Google Colaboratory」。 Google 免費GPU 資源Colaboratory 大家都說要玩AI先得準備個很貴的高級顯卡及伺服器才能跑得動，對於想入門練練手的人實在有點花不下去，就像想學開車的人不會先買一台法拉利，而是先去教練場學到一定程度後，再考慮一下預算及需求後才會依用途去買合適的跑車、房車、貨車、代步車甚至是二手車。 現在阮囊羞澀的各位有福了，Google旗下的實驗計畫Colaboratory （以下簡寫為Colab）提供了免費的NVIDIA K80等級GPU資源及虛擬機（Xeon 2.2GHz CPU*2）供大家使用，其中整合了Linux （Ubuntu）環境、Python、Jupyter notebook及TensorFlow等常用套件包，並允許大家安裝執行時所需套件包（如Keras、 OpenCV、PyTorch、MxNet、XGBoost等），只要有Google雲端硬碟帳號就可免費使用。 Google Colaboratory（圖片來源： https://goo.gl/5pwb4h ） 當然不可避免地，這項免費資源並非毫無使用限制的，所提供的虛擬伺服器，目前只提供至少50G儲存空間和12GB（可用於訓練約2GB）的記憶體，使用時間僅可連續12小時（包含安裝軟體套件包、資料下載到虛擬機及訓練時間）。超過時間便會清掉使用中內容，有時還會因使用者過多造成連不上線或用到一半斷線，並不適合用在太大的模型及資料集訓練。 話雖如此，整體來說還是很方便家中沒有Linux + Python環境或電腦（筆電）CPU等級太低或沒有獨立顯卡的人及想學習人工智慧的新手練習使用。