A $3,640 NDAA and TAA-compliant AI box based on Raspberry Pi 5 and Hailo-13L

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám …

Efinix Titanium Edge FPGA family targets low-power edge AI and vision systems

Efinix ra mắt dòng FPGA Titanium Edge dành cho các ứng dụng AI biên (edge AI) và thị giác máy (machine vision) tiêu thụ điện năng thấp, dựa trên kiến trúc Titanium FPGA của hãng.

Là người phát triển phần mềm, bạn nên đọc bài này để hiểu cách FPGA như Efinix Titanium Edge có thể tối ưu hóa hiệu suất AI và xử lý hình ảnh trên thiết bị biên (edge) với tiêu thụ năng lượng thấp, giúp bạn tìm kiếm giải pháp hiệu quả hơn cho các ứng dụng thực tế.

This amazing Raspberry Pi 5-powered device can visualise wireless signals around you

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.

A Raspberry Pi CM5-compatible Rockchip RK3576 AI Compute Module with WiFi 6, Bluetooth 5.3

Module tính toán Geniatech XPI-3576-CM5 sử dụng vi xử lý Rockchip RK3576 tám nhân (Arm Cortex-A72/A53), tương thích form factor Raspberry Pi CM4/CM5, hỗ trợ tối đa 16GB RAM, tích hợp WiFi 6 và Bluetooth 5.3.

Là người phát triển AI hoặc thiết bị IoT, bạn nên đọc để khám phá cách tích hợp một CPU mạnh mẽ như RK3576—cùng với WiFi 6 và Bluetooth 5.3—để nâng cấp hiệu suất xử lý máy học, xử lý video và ứng dụng IoT hiệu quả hơn trên các dự án mở rộng.

Pong-like Cabinet For Classic Dinosaur Jumper

Paul chế tạo một cabinet arcade theo phong cách Pong cho trò chơi nhảy khủng long của Google Chrome bằng gỗ plywood 12mm, Raspberry Pi 3B và màn hình phẳng 4:3. Cabinet chạy FullPageOS, khởi động trực tiếp vào phiên bản sửa đổi của trò chơi Dino có bảng xếp hạng và chế độ chơi tự động screensaver. Thiết bị sử dụng giao diện một nút và đi kèm một chiếc cactus-shaped cat scratching post.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp phần cứng đơn giản (Raspberry Pi, màn hình) và phần mềm tùy chỉnh (FullPageOS) để tạo ra một dự án arcade cá nhân độc đáo, từ đó học cách tối ưu hóa hệ thống và sáng tạo với những giải pháp thú vị cho các ứng dụng tương tác.

The death and rebirth of my home server

Sau nhiều năm hoạt động, chiếc máy chủ gia đình của tác giả đã "chết" do lỗi phần cứng. Nhưng thay vì bỏ cuộc, anh ấy đã hồi sinh nó bằng cách nâng cấp phần cứng, cài đặt lại hệ điều hành và tối ưu hóa hiệu suất, biến nó trở thành một "online burrow" (ổ trực tuyến) ổn định và mạnh mẽ hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và quản lý hệ thống máy chủ cá nhân của mình từ khâu từ bỏ các phần mềm cũ kém hiệu suất đến tái sinh lại với các giải pháp hiện đại, giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất công việc.

Telemetry, MQTT, and Grafana tested on a Raspberry Pi 4-based Meshtastic gateway

Bài đánh giá thực tế về thiết bị RAKwireless WisMesh Station, một gateway Meshtastic dựa trên Raspberry Pi 4 trong vỏ kim loại, bao gồm lắp ráp, bổ sung cảm biến BME680, cấu hình băng tần LoRa AS923, và thử nghiệm truyền tin mesh cùng GPS. Tác giả cũng triển khai hệ thống giám sát (Mosquitto MQTT, Node-RED, InfluxDB, Grafana) để hiển thị telemetry cục bộ, ghi nhận phạm vi hoạt động ~500m trong đô thị và 1.3km trong điều kiện nhìn thẳng, tiêu thụ điện 2–3W khi rảnh rỗi, nhiệt độ dưới 45°C. Script cài đặt từ RAKwireless gặp lỗi phải sửa bằng tay.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách triển khai một hệ thống IoT tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào cloud, bài viết này sẽ hướng dẫn cách kết hợp MQTT, Grafana cùng gateway Meshtastic trên Raspberry Pi để theo dõi và hiển thị dữ liệu sensor một cách đơn giản và mạnh mẽ.

Radxa's Cubie A5E looked like the perfect Pi alternative — until I tried to actually use it

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.