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國立臺灣師範大學 資訊工程學系 黃文吉所指導 蔡佳韋的 以關係類神經網路與嵌入式平台為基礎實作人臉辨識之研究 （2020），提出raspberry pi 4 os推薦關鍵因素是什麼，來自於人臉辨識、嵌入式平台、邊緣運算。
樹莓派開發從零開始學：超好玩的智能小硬件制作書
為了解決raspberry pi 4 os推薦 的問題，作者胡松濤 這樣論述：
共8章，涵蓋的主要有Linux和Raspberry簡介、Raspberry安裝配置、Raspberry開發利器、Raspberry常用服務、Raspberry常用功能、Raspberry GPIO、Raspberry開門報警器實戰、Raspberry移動小車實戰。《樹莓派開發從零開始學:超好玩的智能小硬件制作書》以實戰開發為出發點，以Raspberry Pi應用開發為主線，通過Python開發簡單的樹莓派單片機模塊，讓讀者熟悉Raspberry和Python。《樹莓派開發從零開始學:超好玩的智能小硬件制作書》介紹Linux的最常用命令和Python的常用模塊，並舉實例詳細講解。
第1章Linux和Raspberry的簡介 1.1Linux前世今生 1.1.1Linux的誕生 1.1.2Linux的發行版本 1.1.3Linux的將來 1.2深度剖析Raspbeny 1.2.1RaspberryPi的誕生 1.2.2Raspberry家族 1.3Raspberry配件選擇 1.3.1Raspberry必要設備 1.3.2Raspberry非必要設備 1.4RaspberryOS的選擇 1.4.1Raspberry官網推薦OS 1.4.2官方推薦的第三方OS 1.4.3其他的OS 第2章Raspberry的安裝配置 2.1從零開始安裝配置Raspberry 2.1.
1下載Raspberry的系統 2.1.2Windows下安裝RaspBian 2.1.3Linux下安裝RaspBian 2.1.4MacoS下安裝RaspBian 2.2RaspBian基本配置 2.2.1raspi—config配置 2.2.2網絡配置 2.2.3無線網絡配置 2.2.4其他配置 2.3遠程無密碼登錄 2.3.1Windows遠程無密碼登錄 2.3.2Linux遠程無密碼登錄 2.4系統備份和還原 2.4.1tar備份還原 2.4.2tar增量備份還原 2.4.3dd備份還原 第3章Raspberry開發利器 3.1apt—get 3.1.1apt—get簡介 3.1.2
apt命令用法 3.2vim 3.2.1vim簡介 3.2.2安裝配置vim 3.2.3以vim做一個簡單的pythonIDE 3.2.4vim使用指南 3.3bash 3.3.1bash簡介 3.3.2第一個bash腳本Helloworld 3.3.3bashscript實例——增量備份腳本 3.4Python 3.4.1Python簡介 3.4.2第一個Python腳本Helloworld 3.4.3Python常用模塊 3.4.4Pythonscript實例—touch2py.py 3.4.5Python進階實例——getNip.py 3.5常用工具 3.5.1正則表達式（RE） 3.5
.2grep 3.5.3find 3.5.4Sed 3.5.5awk 3.5.6其他常用工具 第4章Raspberry常用服務 4.1xrdp遠程桌面服務 4.1.1xrdp簡介 4.1.2xrdp安裝 4.1.3登錄xrdp 4.2samba共享服務 4.2.1samba簡介 4.2.2samba安裝 4.2.3samba配置 4.2.4登錄samba服務器 4.3miniDLNA共享影音服務 4.3.1miniDLNA簡介 4.3.2miniDLNA安裝 4.3.3miniDLNA配置 4.4VSFTPFTP服務 4.4.1VSFTP簡介 4.4.2VSFTP安裝 4.4.3vsftp配置
4.4.4登錄VSFTP服務器 4.5Nginx 4.5.1Nginx簡介 4.5.2Nginx安裝 4.5.3Nginx配置 4.6LAMP 4.6.1LAMP簡介 4.6.2LAMP安裝 4.6.3LAMP配置 第5章Raspberry常用功能 5.1掛載磁盤 5.1.1硬件准備 5.1.2軟件設置 5.2Aria2下載機 5.2.1安裝下載組件 5.2.2Aria2配置 5.2.3測試Aria2下載機 5.3迅雷遠程下載 5.3.1下載迅雷遠程下載固件 5.3.2設置迅雷遠程下載 5.4動態域名解析 5.4.1神器花生殼 5.4.2下載安裝花生殼 5.4.3設置花生殼 5.5無域名訪問
內網 5.5.1確定公網IP 5.5.2端口映射 5.6實戰：Raspberry給自己發短信 5.6.1方案原理 5.6.2方案執行 5.7監控器Motion 5.7.1安裝Motion 5.7.2配置使用Motion 第6章實戰RaspberryGPIO 6.1GPIO簡介 6.1.1RaspberryGPIO 6.1.2物理端口 6.2實戰GPIO—LED呼吸燈 6.2.1准備實驗物品 6.2.2Python控制 6.3實戰GPIO—蜂鳴器 6.3.1准備實驗物品 6.3.2Python控制 6.4實戰GPIO——超聲波模塊 6.4.1准備實驗物品 6.4.2Python控制 第7章實戰：
智能開門報警器 7.1硬件准備 7.1.1必需的硬件 7.1.2可選硬件 7.1.3組裝及原理 7.2軟件准備 7.2.1創建mylog模塊 7.2.2Python控制 第8章實戰：移動小車（手機控制+網頁控制） 8.1硬件准備 8.1.1必需的硬件 8.1.2可選的硬件 8.2組裝及原理 8.2.1小車組裝 8.2.2電機組裝 8.2.3小車原理 8.3軟件准備 8.3.1Python控制 8.3.2Web控制和手機控制 8.3.3無線設置
以關係類神經網路與嵌入式平台為基礎實作人臉辨識之研究
為了解決raspberry pi 4 os推薦 的問題，作者蔡佳韋 這樣論述：
隨著科技的日新月異，使得人工智慧逐漸融入我們的生活，人工智慧的應用層面相當的廣泛，許多應用上都能看到它的影子，包括車牌辨識、股票預測分析、AOI 瑕疵檢測、推薦系統、聊天機器人等等，以及本論文的核心－人臉辨識都是常見的應用。傳統的 Convolutional Neural Network 對於分類問題具有相當好的辨識力，但是僅限於已知類別，對於未知類別是無法應對的，Convolutional Neural Network會將其納入已知類別分數最高的一類。為了解決分類限制的問題，我們以 RelationNeural Network 的架構來做為主要開發的演算法則，由於它可以透過度量學習來判斷影
像與影像標的之間的相似度距離分數，透過設立門檻值來依據相似度分數的高低，判定是已知類別或是未知類別。在本論文中，每位已知者都共享相同的 Autoencoder 特徵擷取網路，並且有屬於自己的打分數網路，不會因為一個人的加入或退出而影響整個網路導致需要重新訓練，在管理層面相當有彈性。此外，為了增加系統的實用性，我們將類神經網路整合至 Android App 專案，使其可以運行在低成本且輕量化的嵌入式平台，在保持著與原有準確度及速度的情況之下，達到邊緣運算的成效。