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第1章树莓派5快速入门 

1．1树莓派简介 

1．2树莓派5的硬件组成 

1．3树莓派操作系统 

1．3．1系统烧录与设置 

1．3．2系统备份 

1．3．3常用命令操作 

1．4远程登录与文件传输  

1．5网络连接 

1．6文本编辑器 

1．7更换镜像源 

1．8安装Python库 

1．8．1apt包管理器 

1．8．2通过pip安装第三方库 

1．8．3通过Miniconda安装Python库 

1．9集成开发环境 

1．9．1Thonny 

1．9．2Visual Studio Code 

第2章传感器接口与应用 

2．1GPIO接口简介 

2．2树莓派串口配置 

2．3空气质量检测 

2．4卫星定位 

2．5温湿度检测 

2．6光照强度检测 

2．7烟雾浓度检测 

2．8OLED显示屏 

2．9摄像头 

2．9．1CSI摄像头 

2．9．2网络摄像头 

2．10舵机控制 

2．11GUI应用设计 

第3章机器视觉应用 

3．1OpenCV简介 

3．1．1安装OpenCVPython库 

3．1．2OpenCV库基本操作  

3．2颜色检测 

3．3目标跟踪 

3．4人脸检测与追踪 

3．5人脸识别 

3．6手势识别 

3．6．1手部关键点检测 

3．6．2手势人机交互 

3．7网络视频监控 

3．8图像拼接 

3．9文字识别 

3．10DNN模块目标检测 

第4章智能语音应用 

4．1语音输入 

4．2在线语音合成 

4．3离线语音合成 

4．3．1eSpeak 

4．3．2Ekho 

4．4在线语音识别 

4．5离线语音识别 

4．5．1Snowboy 

4．5．2Picovoice 

4．6智能语音机器人 

4．7wukongrobot 

第5章物联网监测应用 

5．1短信即时通知 

5．2Web端远程监控 

5．2．1二维码生成与扫描 

5．2．2Flask网页监控 

5．2．3内网穿透 

5．3LoRa远程通信 

5．3．1网络配置 

5．3．2数据收发 

5．4MQTT数据传输 

5．4．1本地通信 

5．4．2数据上云 

5．5NodeRED 

5．6Home Assistant 

5．6．1简易智能家居 

5．6．2开机自启动  

第6章时间序列分析与自然语言处理 

6．1LSTM环境参数预测 

6．1．1数据准备 

6．1．2离线学习 

6．1．3在线训练 

6．2GRU环境参数预测 

6．2．1单节点预测 

6．2．2多节点预测 

6．3情感分析 

6．4大语言模型 

6．4．1TinyLlama 

6．4．2DeepSeekR1 

第7章深度学习视觉感知 

7．1环境搭建与配置 

7．1．1编译并安装OpenCV 

7．1．2编译并安装ncnn 

7．2Paddle Lite 

7．2．1编译并安装Paddle Lite 

7．2．2图像分类 

7．2．3目标检测 

7．2．4PaddleOCR 

7．3YoloFastest 

7．3．1Darknet框架推理 

7．3．2ncnn推理加速  

7．4YOLOv5 

7．4．1推理测试 

7．4．2车牌检测 

7．4．3RapidOCR车牌识别 

7．5YOLOv8 

7．5．1ONNX Runtime推理 

7．5．2ncnn加速推理 

7．5．3目标检测GUI设计 

参考文献