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Der Beste
BANANA PI M2 Berry
50.94 EUR
Der neue Banana PI M2 Berry ist Anschlusskompatibel mit dem Raspberry PI 3B und voll kompatibel zum gesamten Raspberry Zubehör. Darüber hinaus bietet er eine Vielzahl an technischen Highlights. Er verfügt über eine Gb-Lan Schnittstelle, SATA-Anschluss und eine leistungsstarke ARM Cortex A7 Quad Core CPU (1200Mhz). Er unterstützt folgende Betriebssysteme: Android, Debian Linux, Ubuntu Linux und Raspbian. Technische Daten: Model: BPI-M2-Berry Cpu: Allwinner V40 Quad Core 32-Bit ARM Cortex A7 mit 1.2 GHz Gpu: Dual Core Mali 400 MP2 mit 500 MHz Ram: 1GB Ddr3 Sdram mit 733 MHz (wird mit GPU geteilt) Speicher: MicroSD Slot für bis zu 256Gb, kein Onboard eMMC Gpio: 40 Pins Header, 28x Gpio, einige davon können verwendet werden für Uart, I2C, Spi, PWM & I2S Netzwerk: 10/100/1000 Mb Ethernet (Realtek Rtl8211E/D) 802.11 b/g/n WiFi (AP 6212) Audio: Pcm, Bitstream Passthrough über Hdmi Bluetooth: Bluetooth 4.0 Usb: 4x USB 2.0 & 1x USB otg Zusätzliches Interface: Sata, CSI Kamera-Interface, DSI Display-Interface, 3.5mm Stereo Interface mit - Mikrofon-Unterstützung Video: Multi-Format Full-HD Decodierung, inkl. Mpeg 1/2, Mpeg 4, H.263, H.264 (bis zu 1080P60) - Video-Codierung für H.264 bei 1080@45Fps Abmessungen (L x B): 85mm x 56mm, baugleich mit Raspberry Pi 3 (Zubehör kompatibel) Lieferumfang: Banana Pi M2 Berry Ean: 4250236815510
Die Top
RASPBERRY PI 4 Model B 2GB
61.89 EUR
Der Raspberry Pi 4 Model B ist das neueste Produkt aus der beliebten Raspberry Pi Computer Familie. Er bietet bahnbrechende Steigerungen bei der Prozessor Leistungsfähigkeit, Multimedia Performance, Speicher und Anschlüssen, im Vergleich zu der Vorgänger Generation Raspberry Pi 3 Model B+, während die Rückwärts Kompatibilität zu den Vorgängermodellen voll erhalten bleibt. Durch den Umstieg auf USB Typ C bei der Spannungsversorgung stehen sowohl dem System als auch den USB Ports mehr Strom zur Verfügung. Für den Endverbraucher bietet der Raspberry Pi 4 Model B Desktop Performance in Bezug auf die Einstiegs x86 PC Systeme. Zu den Hauptmerkmalen des neuen Raspberry Pi4 Model B zählen der 64-Bit Quad-Core Prozessor, die Dual Display Unterstützung mit einer Auflösung von bis zu 4K über die beiden Micro-HDMI Ports, eine Hardware Video Dekodierung bis zu 4Kp60, Arbeitsspeicher bis zu 4GB Ram, Dual Band 2.4/5.0 GHz Wireless Lan, Bluetooth 5.0 (+Ble), echtes Gigabit Ethernet, USB 3.0, und PoE Fähigkeit ( über ein zusätzlich erforderliches PoE Hat) Aufgrund der geänderten Anordnung der Anschlüsse, bzw. deren Bauformen können die meisten bisherigen Gehäuse nicht mehr verwendet werden. Für das Netzteil werden nun Daten von 5 V- / 3 A, und Usb-C Stecker erforderlich. Das weitere bestehende Zubehör bleibt voll kompatibel mit dem neuen Raspberry Pi 4 Model B. Technische Daten: Prozessor: Broadcom Bcm2711, Quad-Core Cortex-A72 (Arm v8), 64-bit SoC @ 1.5GHz Speicher: 2GB Anschlüsse: 2.4 GHz und 5.0 GHz Ieee 802.11b/g/n/ac Wireless Lan, Bluetooth 5.0, BLE (Bluetooth Low Energy), Gigabit Ethernet, 2× USB 3.0 Ports, 2× USB 2.0 Ports. Gpio: Standard 40-pin Gpio Anschluss ( voll abwärts kompatibel mit vorangehenden Boards) Video- Audioanschlüsse: 2× Micro Hdmi Ports (unterstützt bis zu 4Kp60), 2-lane Mipi DSI Display Port, 2-lane Mipi CSI Kamera Port. Multimedia: H.265 (4Kp60 decode), H.264 (1080p60 decode, 1080p30 encode), OpenGL ES 3.0 Grafik. SD Karten: Micro SD Speicherkartenslot Versorgungsspannung: 5 V- /3 A über die Usb-C Buchse oder den Gpio Stecker Verfügbarkeit: Die Produktion des Raspberry Pi 4 Model B ist bis Januar 2026 garantiert. Maße(LxBxH): 85x56x17 mm
Ausgezeichnet
GOOGLE CORAL ENVIRONMENTAL SENSOR BOARD
19.36 EUR
Das Coral Enviro Board verfügt über Temperatur, Licht und Feuchtigkeitssensoren für Ihre IoT Anwendung. Sie können damit einfach Sensoren zu Ihrem Coral Dev Board oder Raspberry Pi Projekt hinzufügen. Vier Grove Steckverbinder ermöglichen Ihnen darüber hinaus einfach weitere Sensoren anzuschließen. Eine spezielle Hardwarekomponente (secure element) ermöglicht es Ihrer Anwendung mit Google's Cloud IOT Core zusammen zu arbeiten. Technische Daten: Sensoren Feuchtigkeit: Texas Instruments Hdc2010 Luftfeuchtigkeitssensor (Messbereich: 0-100% bei +- 2% Genauigkeit) Temperatur: Hdc2010 (Messbereich: -40 bis +125°C bei +- 0.2°C Genauigkeit) Helligkeit: Texas Instruments Opt3002 Umgebungslichtsensor (Optisches Spektrum: 300-1000 nm, Messbereich: 1.2 nW/cm^2 bis 10 mW/cm^2 ) Barometer: Bosch Sensortec Bmp280 Luftdrucksensor (Messbereich 300 ... 1100 hPa bei +- 1hPa Genauigkeit) Grove-Steckverbinder Vier Grove Steckverbinder, unterschiedlich belegt (siehe Datenblatt): Uart I2C PWM Analog Weitere Features 128 x 32 Oled display frei programmierbarer Taster frei programmierbare LED on-board Tla2021Irugt 12-bit ADC (analog-to-digital converter), an analogen Grove Steckverbinder angeschlossen Microchip Atecc608A crypto chip mit Google Schlüsseln 40-pin Gpio Anschluss für Coral Dev Boards und Raspberry Pi Das Oled display nutzt den Ssd1306 Controller, und ist via SPI verbunden. Der Kryptoprozessor Atecc608A kann bis zu 16 256-bit Schlüssel in seinem Eeprom speichern. Er wurde integriert, damit man das Gerät sicher identifizieren kann - und beispielsweise sicherstellen kann dass die Messdaten von der richtigen (eigenen) Hardware kommen. Ab Werk wurde ein Google Schlüssel zur Nutzung mit Google Cloud IoT Core vorinstalliert, er kann auf Wunsch überschrieben werden. Abmessungen & Gewicht mit Komponenten: 65 x 30 x 18.46 mm Höhe des 40-pin headers: 8.5 mm vier Befestigungslöcher, 2.4 mm Durchmesser Gewicht: 14 g Überblick über I2C Adressen: Luftfeuchtigkeit / Temperatur Sensor: 0x40 Umgebungslichtsensor: 0x45 Barometrischer Sensor: 0x76 Adc: 0x49 Kryptoprozessor: 0x30 Hinweise: Das Coral Environmental Sensor Board muss an einen Host mit I2C, SPI und 3.3V Stromversorgung angeschlossen werden. Der 40-pin Header und die Python APIs wurden für Kompatibilität mit dem Coral Dev Board oder Raspberry Pi (sowie Mendel Linux bzw. Raspberry Pi OS) entwickelt. Download & Dokumentation: Enviro Board Datenblatt (Pdf, englisch) https://coral.ai/static/files/Coral-Environmental-Sensor-datasheet.pdf Einstieg mit dem Enviro Board (englisch) https://coral.ai/docs/enviro-board/get-started/ Enviro Board Python API (englisch) https://coral.ai/docs/reference/enviro/coral.enviro.board/
Empfohlen
JOY-IT Display, RB-LCD-7-3, 7" Touchscreen Display für Raspberry PI
75.98 EUR
Dieses 7“ Touch-Display überzeugt durch seine Vielzahl an verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten. Das Display kann sowohl über Hdmi, als auch über VGA angeschlossen werden. Es Verfügt über einen 3,5 mm Audioanschluss und eine 4-Pin JST-Buchse, an denen man Kopfhörer oder 2x 2 W / 5 Ω Lautsprecher anschließen kann. Die integrierte Software, ermöglicht es, über die an der Seite befindlichen Knöpfe, Einstellungen wie Kontrast und Helligkeit zu konfigurieren. Durch zusätzliche Lötpads können Sie die seitlichen Bedienungsknöpfe je nach Bedarf nach Außen führen. Hierdurch ergeben sich vor Allem für die Integration in Maschinen, Möbeln usw. viele Einsatzmöglichkeiten. Technische Daten: Energieeffizienzklasse: A EEK-Spektrum: A – G Gewichteter Energieverbrauch: 3 kWh/1000 h Modell: 7“ LCD Touchscreen LCD Typ: IPS Auflösung: 1024 x 600 Kontrast: 800:1 Helligkeit: 350 CD/m² Multitouch: Kapazitiv; 5 Punkte Anschlüsse: Hdmi, Vga, Audio 3,5 mm, JST-Lautsprecher Anschluss für 2x 2 W / 5 Ω Lautspre-cher Spannungsversorgung: 5 V / 2 A Blickwinkel: 175° Farben: 16,7 M Weitere Besonderheiten: Zusätzliche Lötpads, um die Knöpfe nach Außen zu führen. Betriebstemperatur: -10 bis 60 °C Dimensionen: 165 x 124 x 13 mm Lieferumfang: Display microUSB-Kabel VGA-Kabel HDMI-Kabel HDMI-microHDMI-Kabel
Im Fokus
GOOGLE CORAL CORAL M.2 ACCELERATOR A+E KEY
45.89 EUR
Der Coral M.2 Accelerator A+E key mit Edge TPU integriert eine Edge TPU in bestehende Computersysteme mit Hilfe eines M.2 A-key oder E-key interface. Damit ist dieses Edge TPU Modul besonders gut für mobile und embedded Systeme geeignet, die von beschleunigtem maschinellen Lernen profitieren können. Der Edge TPU Koprozessor ist fähig 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (4 Tops) mit 2 Watt Leistungsaufnahme, auszuführen. Beispielsweise können moderne Mobile Vision Modelle wie MobileNet v2 bei nahezu 400 FPS effizient ausgeführt werden. Der M.2 Accelerator mit A+E key wird unter Debian-Linux basierten Systemen, sowie unter Windows 10 unterstützt. Technische Daten: TPU Google Edge TPU ML accelerator coprocessor 4 Tops (int8); 2 Tops per Watt Interface & Softwaresupport Interface: M.2 A+E-key (via PCIe Gen2 x1 lane) Unterstützt Linux, und Windows 10 auf dem Hostsystem Sonstige Daten Abmessungen: 22 mm x 30 mm x 2.35 mm (M.2-2230-A-E-S3) Gewicht: 3.1 g Betriebstemperatur: -20 bis +85°C Anforderungen AN DAS Hostsystem Linux: 64-bit Linux Debian 10.0 / Ubuntu 16.04 (oder neuer) CPU Architektur: x86-64, oder ARMv8 (64-bit) oder Windows: Windows 10 (64-bit), x86-64 CPU Architektur Wichtige Hinweise: Bitte beachten Sie auch die Ausführungen des Datenblatts zu Spitzenstrom-Anforderungen (bis zu 3 A für die EdgeTPU), sowie Wärmemanagement (Thermal Management). Die Edge TPU enthält einen eingebauten Temperatursensor, und erlaubt Parameter zu konfigurieren wann sie abgeschaltet werden soll. Warnhinweis: Überhitzung des Systems kann zu Brand oder zur Zerstörung von Hardware führen! Potential für industrielle Anwendungen & Consulting: Die Coral Edge TPU ist ein revolutionäres Produkt für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation: ZUM M.2 Accelerator Modul Coral M.2 Accelerator A+E Key Datenblatt (Pdf, englisch) https://coral.ai/static/files/Coral-M2-datasheet.pdf Einstieg mit dem M.2 oder PCIe Accelerator (englisch) https://coral.ai/docs/m2/get-started/ Temperaturmanagement des PCIe Moduls (englisch) https://coral.ai/docs/pcie-parameters/ Edge TPU & Modelle Einführung in Modelle auf der EdgeTPU (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro Überblick über das Inferencing auf der Edge TPU (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ Betrieb mehrerer Modelle mit mehreren Edge TPUs (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/multiple-edgetpu/ Ein Modell auf mehrere Edge TPUs aufteilen (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/pipeline/ API & Downloads PyCoral API (Python) https://coral.ai/docs/reference/py/ Libcoral API (C++) https://coral.ai/docs/reference/cpp/ Libedgetpu API (C++) https://coral.ai/docs/reference/cpp/edgetpu/ Edge TPU compiler https://coral.ai/docs/edgetpu/compiler vorkompilierte Modelle https://coral.ai/models/ Alle Softwaredownloads https://coral.ai/software