ESP32 RP2040 T-PicoC3 LCD TensorFlow Lite

19.99 (DDV vključen)

ESP32 RP2040 T-PicoC3 je napredna razvojna plošča z dvojnim mikrokrmilnikom, ki združuje moči ESP32-C3 in RP2040, ter omogoča enostavno implementacijo IoT in strojnega učenja.

2 na zalogi

Šifra: 46 - E6 Kategorije: , ,
Opis

Opis

ESP32 RP2040 T-PicoC3 LCD TensorFlow Lite

ESP32 RP2040 T-PicoC3 je napredna razvojna plošča z dvojnim mikrokrmilnikom (MCU), ki združuje ESP32-C3, 32-bitni procesor z integrirano WiFi in Bluetooth 5.0 povezljivostjo, ter RP2040, priljubljeni mikrokontroler podjetja Raspberry Pi z dvojnim jedrom ARM Cortex-M0+. Plošča je opremljena z 1,14-palčnim barvnim TFT zaslonom ST7789, kar omogoča jasen prikaz grafičnih informacij. Ta razvojna plošča je odlična izbira za projekte z Arduinom in MicroPythonom, saj omogoča prilagodljivo programiranje, nizko porabo energije in široko združljivost z drugimi komponentami. Plošča podpira številne I/O priključke, kar jo naredi odlično izbiro za IoT, avtomatizacijo in prototipiranje. Podrobne informacije lahko najdete na GitHub povezavi.

Glavne značilnosti izdelka:

visoka procesorska zmogljivost
kompaktna in prilagodljiva zasnova
enostavna integracija s široko paleto senzorjev in modulov

Podrobnosti in tehnične specifikacije:

RP2040: dvojno jedro ARM Cortex-M0+ s 4 MB bliskovnega pomnilnika
ESP32-C3: podpora za Wi-Fi 802.11 in Bluetooth 4.2 BLE
programski jeziki: C/C++ in MicroPython
vgrajene funkcije: dvojne tipke (IO06, IO07), zaznavanje napajanja baterije (IO26)
ločljivost zaslona: 135 x 240, IPS tehnologija, polne barve
priklop: 4-žična SPI serijska vodila
delovno temperaturno območje: -20 °C do 70 °C
gonilnik: ST7789V, podpora za Arduino grafično knjižnico TFT_eSPI

Uporaba in koristi:

ESP32 RP2040 T-PicoC3 je idealen za razvoj različnih projektov, od pametnih naprav do multimedijskih sistemov. Plošča omogoča preprosto povezovanje z različnimi senzorji in napravami ter je posebej usmerjena v IoT aplikacije, kjer je potrebna kombinacija brezžične komunikacije in obdelave podatkov v realnem času. To povečuje produktivnost in inovativnost pri razvoju tehnologij. Uporaba TensorFlow Lite dodatno olajša implementacijo strojnega učenja na tej plošči, kar odpira nove možnosti za razvoj pametnih rešitev.

YouTube: