Seven smart home automation tasks where an ESP32 microcontroller outperforms a Raspberry Pi on cost, power consumption, and simplicity. Use cases covered include per-room temperature/humidity monitoring with BME280 sensors, Bluetooth proxy and Zigbee mesh extension, mmWave-based presence detection, irrigation and soil moisture control, outdoor water tank level monitoring, water leak detection with deep-sleep wake, and garage/mailbox open-state sensing with reed switches. All nodes integrate with Home Assistant via ESPHome. The core argument: for single-purpose IoT jobs, a $3–$10 ESP32 running no OS beats a full Linux computer on every practical metric except raw compute.
Nguồn: https://www.xda-developers.com/these-smart-home-jobs-dont-need-a-raspberry-pi-an-esp32-does-them. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
QuadRF là thiết bị chạy trên Raspberry Pi 5, trực quan hóa tín hiệu không dây xung quanh dưới dạng hình ảnh màu sắc theo thời gian thực, giúp người dùng quan sát mức độ đông đúc của phổ sóng. Thiết bị này đang được gây quỹ trên Crowd Supply với giá 499 USD dưới dạng kit, nhưng cam kết ủng hộ không đảm bảo nhận được sản phẩm do rủi ro từ chiến dịch crowdfunding.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp Raspberry Pi 5 với công nghệ RF (radio frequency) để phát triển các ứng dụng đo lường và tương tác với sóng điện từ trong thực tế, từ thiết kế phần mềm hiển thị dữ liệu đến ứng dụng trong phát triển IoT và an ninh không dây.
Cuốn sách "Java Programming for Raspberry Pi" giờ đây có thêm phiên bản bìa mềm và bìa cứng trên Amazon ngoài các định dạng ebook Kindle và Leanpub. Ấn bản in đã được cập nhật lớn cho Java 25 và Pi4J V4, trong khi phiên bản Leanpub vẫn được duy trì thường xuyên hơn.
Nếu bạn là lập trình viên Java muốn kết hợp với IoT và điện tử thực tế, sách này cung cấp hướng dẫn thực hành cụ thể về cách lập trình Raspberry Pi với Java 25, giúp bạn nhanh chóng chuyển từ lý thuyết sang xây dựng dự án thực tế.
Smart plug (Zigbee) giá rẻ (~$15) thay thế smart appliance nhờ ưu điểm tiết kiệm chi phí, tránh lệ thuộc cloud, kéo dài tuổi thọ thiết bị và giảm rác thải điện tử. Chúng theo dõi dòng điện, kích hoạt tự động hóa (Home Assistant) như thông báo kết thúc chu trình, tính toán chi phí năng lượng hay ngắt an toàn mà không cần internet.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống nhà thông minh tự động hóa hiệu quả bằng cách kết hợp các thiết bị cơ bản với các công cụ mở nguồn như Home Assistant, giảm chi phí và tránh phụ thuộc vào dịch vụ đám mây đắt tiền.
Norik Systems giới thiệu USB dongle nhỏ gọn dựa trên nRF9151 SiP của Nordic, hỗ trợ triển khai DECT NR+ dưới dạng node phụ hoặc gateway cấp nguồn qua USB. Thiết bị tích hợp vi xử lý Arm Cortex-M33, 256KB RAM, 1MB flash, hoạt động trên băng tần 1.9 GHz và 915 MHz, đi kèm RP2040 làm debugger CMSIS-DAP và firmware vỏ console sẵn có cho khám phá mạng.
Nếu bạn đang phát triển hệ thống IoT sử dụng DECT NR+ hoặc cần thiết kế các thiết bị gateway/child node nhỏ gọn, dongle này sẽ là nguồn tham khảo thiết kế hiệu quả về phần cứng, firmware và tích hợp SDK mở nguồn.
Austin McChord đã port thành công trình giả lập Macintosh 68k BasiliskII lên các thiết bị phát triển ESP32-P4 của M5Stack và Waveshare, cho phép chạy hệ điều hành Mac cổ điển (từ System 7.1 đến Mac OS 8.1) trên nền tảng nhúng di động với màn hình cảm ứng, USB, WiFi. Dự án hỗ trợ CPU 68040 ảo (2-3 MIPS), RAM tối đa 16MB từ PSRAM, lưu trữ microSD, xuất video 24 FPS, âm thanh ES8388, mạng WiFi qua NAT, và phân chia tác vụ đa lõi (Core 0 xử lý video/I/O, Core 1 chạy giả lập CPU). Mã nguồn và tài liệu được chia sẻ trên GitHub.
Là người phát triển muốn khám phá cách tối ưu hóa hệ thống tích hợp với các thiết bị IoT nhẹ nhàng nhưng mạnh mẽ, bạn nên đọc để tìm hiểu cách sử dụng hai lõi CPU của ESP32-P4 để phân phối công việc hiệu quả giữa mô hình hiển thị và xử lý máy tính cổ điển, giúp tiết kiệm năng lượng và nâng cao hiệu suất cho ứng dụng emulasi đa nhiệm.
Radxa Cubie A5E sở hữu phần cứng ấn tượng (4GB LPDDR4, 2x Gigabit Ethernet, NVMe onboard, USB 3) với giá cạnh tranh như Raspberry Pi 4B, nhưng trải nghiệm thực tế lại gây thất vọng do thiếu hỗ trợ phần mềm: chỉ có image Debian 11 lỗi thời, Docker không hoạt động, NVMe/USB 3 phải cấu hình thủ công, cài Armbian làm HDMI hỏng. Bài viết khuyên nên chọn Raspberry Pi thay vì mất thời gian khắc phục lỗi trên nền tảng SBC ít hỗ trợ.
Nếu bạn đang tìm kiếm một board SBC với hiệu suất cao nhưng gặp khó khăn với các vấn đề về tương thích phần mềm và hỗ trợ cộng đồng, bài viết này sẽ giúp bạn phân tích sự khác biệt giữa Radxa Cubie A5E và các giải pháp hiện tại, từ đó quyết định liệu nó phù hợp với nhu cầu thực tế của bạn.
Một tác nhân AI cho quản lý cảnh báo công nghiệp được xây dựng bằng thư viện NVIDIA NeMo và mô hình Nemotron, tự động phân tích dữ liệu cảm biến thành các gói bằng chứng có cấu trúc (quan sát, nguyên nhân gốc, biện pháp khắc phục, hành động đề xuất). Hệ thống kết hợp GPU-accelerated tools (cuDF, cuVS, cuFFT, cuML) và phân cấp mô hình Nemotron 3 (Nano/Super) để xử lý đơn giản/phức tạp, đồng thời triển khai qua HTTP endpoint với bảo mật sandboxed runtime.
Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa hệ thống quản lý cảnh báo công nghiệp bằng cách áp dụng kiến thức về AI, GPU và công nghệ xử lý dữ liệu chuyên sâu sẽ tìm thấy đây là hướng dẫn thực tế và hiệu quả.
Dự án DIY này chế tạo một chiếc USB drive hoạt động dựa trên bộ nhớ lõi từ 64-bit, công nghệ lưu trữ cũ kỹ. Sử dụng mạch in CNC, IC điều khiển L293 H-bridge, ESP32 làm giao diện USB, bộ nhớ lõi từ yêu cầu logic đọc/ghi/khôi phục phức tạp do tính chất phá hủy khi đọc, toàn bộ được ngâm trong dầu silicone để ổn định nhiệt độ. Dù không thực tế (ESP32 tiêu tốn nhiều bộ nhớ hơn dung lượng lõi từ), đây là dự án phần cứng retro hấp dẫn.
Lập trình viên muốn khám phá cách kết hợp logic cổ điển với hiện đại để giải quyết vấn đề storage trong một thiết bị USB thực tế, đồng thời tìm hiểu về kỹ thuật điều khiển và bảo vệ hệ thống từ cơ sở vật lý.