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Nanopi 2 Test

Unsere Redaktion hat eine Selektion von getesteten Nanopi 2 und jene wichtigen Unterschiede die du brauchst. Das Team testet verschiedene Eigenschaften und geben jedem Artikel am Ende eine entscheidene Gesamtbenotung. Der absolute Testsieger sollte beim Nanopi 2 Test sich gegen alle Konkurrenten durchsetzen.

Das meinen weitere Kunden

Mein Mann hat ausführlich um Nanopi 2 geforscht, bis zu diesem Test. Beim nächsten Kauf schaue ich definitiv ein weiteres mal hier vorbei!
Laura Stiehl
Ohne einen solchen Test wäre ich bis heute nicht auf den Testsieger aufmerksam geworden. Absolut keine Bedenken, dass man dem Testsieger hier vertrauen kann.
Patrick Weihrich

Was zeichnet das Top-Produkt unter den Nanopi 2 aus?

Zwischen all den ausfindig gemachten Vergleichen hat der genannte Bestseller die hervorragendste Note erhascht. Dieser Nanopi 2 Vergleich hat gezeigt, dass die Qualitätsstufe des getesteten Vergleichssiegers das Team extrem überzeugt hat. Unabhängig von dieser Analyse haben wir Retro Wanduhr Groß analysiert und waren vom Vergleichssieger enorm beeindruckt.. Außerdem der Kostenfaktor ist verglichen mit der gebotene Qualität sehr zufriedenstellend. Wer große Mengen Rechercheaufwand bei der Vergleichsarbeit auslassen will, darf sich an die genannte Empfehlung aus unserem Nanopi 2 Vergleich halten. Beeindruckend ist zudem, wie hervorragend der Vergleichssieger auf dieser Seite mit dem Top-Produkt der Eckschrank Schlafzimmer Poco kooperiert.. Ebenfalls Feedback von weiteren Käufern haben die beschriebenen Rezensionen widergespiegelt. Die Auswahl unter Nanopi 2 ist zweifelsfrei sehr zahlreich. Auch deshalb ist es besonders wichtig, sich auf die relevanten Kriterien festzulegen.

Auch konnten die folgenden Nanopi 2 in der Analyse beeindrucken

FriendlyARM NanoPi M4 2 GB DDR3, Rockchip RK3399 SoC 2.4G und 5G Dualband-WLAN, unterstützt Android und Ubuntu, AI und maschinelles Lernen 2 GB DDR3 Sockel 2GB DDR3 Base

  • CPU: Modell: Rockchip RK3399; O Support: Android 7.1.2; Ubuntu18.04 (64 Bit); Lubuntu 16.04 (32 Bit); Frequenz: Cortex A72 (bis zu 2,0 GHz), Cortex A53 (bis zu 1,5 GHz)
  • Speicher: 2 GB Dual Channel DDR3 1866; Lagerung: keine Onboard eMMC, hat aber eine eMMC-Buchse; MicroSD Slot für externe Speicher bis zu 128 GB
  • USB 3.0 4: USB 3.0 Typ A-Ports, USB Typ C 1: Unterstützt USB 2.0 OTG und Leistungsaufnahme; USB-Host 2 (in GPIO2 2.54mm Pin-Header enthalten)
  • Connectivity: Gebürtiger Gbps Ethernet; WiFi: 802.11a/ b/ g/ n/ ac, Bluetooth 4.1, WLAN und Bluetooth-Kombinationsmoduls, Dual-Antennenschnittstelle; DC 5V/ 3A
  • Es hat die gleiche Form von Faktor als RPI B3 + und verfügt über Anschlüsse und Schnittstellen kompatibel mit RPiB3 + auch. Was bei Anwendungen des maschinellen Lernens eingesetzt, AI, VR, vertieftes Lernen, Roboter, industrielle Steuerungen, Industriekameras, Werbung Maschinen, Spielautomaten, blockchain und etc.

FriendlyARM NanoPi M4 2 GB DDR3, Rockchip RK3399 SoC 2.4G und 5G Dualband-WLAN, unterstützt Android und Ubuntu, AI und maschinelles Lernen 2GB DDR3+8G eMMC Modul 2GB DDR3+8G eMMC Module

  • cpu: modell: rockchip rk3399; o support: android 7.1.2; ubuntu18.04 (64 bit); lubuntu 16,04 (32-bit); frequenz: cortex-a72 (bis zu 2,0 ghz), cortex-a53 (bis zu 1,5 ghz)
  • speicher: 2 gb dual-channel ddr3-1866; lagerung: keine onboard emmc, hat aber eine emmc-buchse; microsd slot für externe speicher bis zu 128 gb
  • usb 3.0 * 4: usb 3.0 typ-a-ports, usb-typ-c * 1: unterstützt usb 2.0 otg und leistungsaufnahme; usb-host * 2 (in gpio2 2.54mm pin-header enthalten)
  • connectivity: gebürtiger gbps ethernet; wifi: 802.11a / b / g / n / ac, bluetooth 4.1, wifi und bluetooth-combo-modul, zwei antennenschnittstelle; dc 5v / 3a
  • es hat die gleiche form von faktor als rpi b3 + und verfügt über anschlüsse und schnittstellen kompatibel mit rpib3 + auch. was bei anwendungen des maschinellen lernens eingesetzt, ai, vr, vertieftes lernen, roboter, industrielle steuerungen, industriekameras, werbung maschinen, spielautomaten, blockchain und etc.

Auf welche Features sollte ich beim Shoppen achten?

  • Weshalb genau möchten Sie als Kunde Nanopi 2 eigentlich kaufen ?
  • Wie gut sind die Bewertungen auf amazon.de? Trotz der Tatsache, dass diese Bewertungen hin und wieder verfälscht sein können, geben sie im Gesamtpaket einen guten Orientierungspunkt
  • Läuft dieses Produkt in Synergie mit Pippi Langstrumpf Schürze?
  • Sind Sie als Kunde mit der Lieferdauer des Produktes zufrieden?
  • Wie hochpreisig ist Nanopi 2?

Auch diese Nanopi 2 hat unser Team gecheckt

nanopi Neo2 Allwinner h5,64 Bit Hochleistungs-, Quad-Core A53 DEMO BOARD, Laufen ubuntucore

  • CPU: Allwinner H5 + Quad-Core 64-Bit-Hochleistungs-Cortex A53 + Betriebssystem/Software: U-Boot, ubuntu-core + RAM 512 MB DDR3
  • Netzwerk: 10/100/1000 M (rtl8211 F) + gpio1: 2,54 mm Pitch 24 Pin, kompatibel mit Raspberry Pi-GPIO code1 + gpio2: .54 mm 12 pin-header. Es beinhaltet USB-, IR-Empfänger, I2S, IO-usw..
  • Pack in offiziellen Linux Main Line (linux-4.11/Ubuntu Core 1604), mehr stabil und mehr einfach zu bedienen, GPU hexa-core mail450 + USB 2.0 X3 + USB Host: USB Typ A x 1 und USB Pin hören X2 + Audio in/out: 2.0 mm Pitch 4 pin-header
  • Micro: Power Eingang (5 V/2 A) und OTG + Netzteil + PCB Dimension: 40 x 40 mm Die nanopi Neo2 Neo 's Erben Formfaktor und hat kompatibel Schnittstellen und Anschlüsse mit Neo. In Ergänzung in einem so kleinen Dimension ES HAT Gbit/s Ethernet und ein USB-Host Anschluss.
  • Diese Eigenschaften machen es besonders geeignet für A-pplications, die hohe Datendurchsatz, Speedy Datenübertragung benötigen und hohe Leistung. Hobby und Makers wird es lieben.

youyeetoo NanoPi M4 mit 2 GB LPDDR3 Rockchip RK3399 ARM Cortex-A72 Quad-Core 2.0 GHz Laufen Android & Linux

  • CPU: 64-Bit-Doppelkern Cortex-A72 + Quad-Core-Cortex-A53
  • GPU: Mali-T864 GPU, unterstützt OpenGL ES1.1 / 2.0 / 3.0 / 3.1, OpenVG1.1, OpenCL, DX11 und AFBC
  • VPU: 4K VP9 und 4K 10bits H265 / H264 60fps Dekodierung, Dual VOP, etc
  • VPU: 4K VP9 und 4K 10bits H265 / H264 60fps Dekodierung, Dual VOP, etc
  • Android 7.1.2; Lubuntu 16.04 (32-Bit); FriendlyCore 18.04 (64-Bit)

FriendlyARM NanoPi M4 4 GB LPDDR3 Rockchip RK3399 SoC 2.4G & 5G Dual-Band WiFi, unterstützt Android Ubuntu, AI Deep Learning, Ship 16G eMMC Module

  • CPU: Modell: Rockchip RK3399; Betriebssystem: Android 7.1.2; Ubuntu18.04(64bit); Lubuntu 16.04 (32-Bit); Frequenz: Cortex-A72 (bis zu 2,0 GHz), Cortex-A53 (bis zu 1,5 GHz)
  • Speicher: Dual-Kanal 4GB LPDDR3-1866; Speicher: kein Onboard eMMC, aber hat einen eMMC-Sockel, MicroSD-Slot für externe Speicher bis zu 128 GB
  • USB 3.0 x 4: USB 3.0 Type-A Ports; USB Type-C *1: Unterstützt USB 2.0 OTG und Power Input; USB Host *2 (im GPIO2 2,54 mm Pitch Pin Header)
  • Konnektivität: Native Gbps Ethernet; WiFi: 802.11a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.1, Wi-Fi- und Bluetooth-Kombinationsmodul, Dual-Antennenschnittstelle; DC 5 V/3 A.
  • Es hat die gleiche Form von Faktor wie das RPi B3+ und verfügt auch über Ports und Schnittstellen mit RPiB3+ kompatibel. Verwendet in Anwendungen von maschinellem Lernen, AI, VR, Deep Learning, Roboter, industrielle Steuerung, Industriekameras, Werbungsmaschinen, Spielmaschinen, Blockchain usw.

Wie hilft Ihnen diese Analyse mit der Entscheidung des passenden Nanopi 2?

Die detaillierte Rezension an verschiedenen Nanopi 2 ist für uninformierte Käufer außerordentlich schwierig. Es existiert eine überwältigende Masse von Variablen, die für das Resultat der abschließenden Abschlussbewertung des Testobjekts entscheidend sind. Der Kaufpreis als Beispiel ist sofort für alle Kunden auffällig und spielt bei der Analyse natürlich eine wichtige Rolle. Unabhängig davon, dass ein bezahlbarer Preisfaktor erstmal erfreulich ist, leidet darunter fast immer leider der qualitative Faktor des Nanopi 2. Um die bestmögliche Qualität im Gegenzug für einen vertretbaren Preis zu erwerben, hat das Experten-Team bei der Analyse vor allem auf ein außerordentlich beeindruckendes Preis-Leistungs-Verhältnis geguckt. Dadurch können angehende Kunden selbst über das Top Produkt für sie entscheiden. Das Tester-Team hat Nanopi 2 jedes Preisbereichs getestet. Dadurch ist für jeden Anwendungsfall und jeden Geldbeutel etwas geeignetes am Start.

Warum soll man Nanopi 2 auf Amazon kaufen?

In vielen Läden können Sie schnell & einfach Nanopi 2 vor die Haustür bestellen. Als Bonus vermeidet der Kunde der Tour in einen Shop und hat noch viel mehr Vergleichsmöglichkeit immer sofort übersichtlich dargestellt. Ohnehin ist der Kostenfaktor im Internet quasi in jedem Fall günstiger. Es gibt eben nicht nur eine herausragende Wahl an Nanopi 2, man könnte netterweise noch extrem viel Cash sparen. Die Versendung passiert mit Amazon enorm schnell und Sie bekommen Ihr Produkt unter Garantie innerhalb von ein bis zwei Tagen bis zur Haustür geliefert. Weiterhin funktioniert das Zurückschicken bei Amazon viel unkomplizierter und du brauchst nicht zusätzlich zum Laden gehen.

FriendlyARM NanoPi M4 2 GB DDR3, Rockchip RK3399 SoC 2.4G und 5G Dualband-WLAN, unterstützt Android und Ubuntu, AI und maschinelles Lernen 4GB LPDDR3+8G eMMC Module

  • CPU: Modell: Rockchip RK3399; O Support: Android 7.1.2; Ubuntu18.04 (64 Bit); Lubuntu 16.04 (32 Bit); Frequenz: Cortex A72 (bis zu 2,0 GHz), Cortex A53 (bis zu 1,5 GHz)
  • Speicher: 4 GB Dual Channel LPDDR3 1866; Lagerung: keine Onboard eMMC, hat aber eine eMMC-Buchse; MicroSD Slot für externe Speicher bis zu 128 GB
  • USB 3.0 4: USB 3.0 Typ A-Ports, USB Typ C 1: Unterstützt USB 2.0 OTG und Leistungsaufnahme; USB-Host 2 (in GPIO2 2.54mm Pin-Header enthalten)
  • Connectivity: Gebürtiger Gbps Ethernet; WiFi: 802.11a/ b/ g/ n/ ac, Bluetooth 4.1, WLAN und Bluetooth-Kombinationsmoduls, Dual-Antennenschnittstelle; DC 5V/ 3A
  • Es hat die gleiche Form von Faktor als RPI B3 + und verfügt über Anschlüsse und Schnittstellen kompatibel mit RPiB3 + auch. Was bei Anwendungen des maschinellen Lernens eingesetzt, AI, VR, vertieftes Lernen, Roboter, industrielle Steuerungen, Industriekameras, Werbung Maschinen, Spielautomaten, blockchain und etc.

FriendlyARM NanoPi M4 2 GB DDR3, Rockchip RK3399 SoC 2.4G und 5G Dualband-WLAN, unterstützt Android und Ubuntu, AI und maschinelles Lernen 2GB DDR3 OV13850 Kameramodul 2GB DDR3 OV13850 Camera Module

  • CPU: Modell: Rockchip RK3399; O Support: Android 7.1.2; Ubuntu18.04 (64 Bit); Lubuntu 16.04 (32 Bit); Frequenz: Cortex A72 (bis zu 2,0 GHz), Cortex A53 (bis zu 1,5 GHz)
  • Speicher: 2 GB Dual Channel DDR3 1866; Lagerung: keine Onboard eMMC, hat aber eine eMMC-Buchse; MicroSD Slot für externe Speicher bis zu 128 GB
  • USB 3.0 4: USB 3.0 Typ A-Ports, USB Typ C 1: Unterstützt USB 2.0 OTG und Leistungsaufnahme; USB-Host 2 (in GPIO2 2.54mm Pin-Header enthalten)
  • Connectivity: Gebürtiger Gbps Ethernet; WiFi: 802.11a/ b/ g/ n/ ac, Bluetooth 4.1, WLAN und Bluetooth-Kombinationsmoduls, Dual-Antennenschnittstelle; DC 5V/ 3A
  • Es hat die gleiche Form von Faktor als RPI B3 + und verfügt über Anschlüsse und Schnittstellen kompatibel mit RPiB3 + auch. Was bei Anwendungen des maschinellen Lernens eingesetzt, AI, VR, vertieftes Lernen, Roboter, industrielle Steuerungen, Industriekameras, Werbung Maschinen, Spielautomaten, blockchain und etc.

FriendlyARM NanoPi M4 2 GB DDR3, Rockchip RK3399 SoC 2.4G und 5G Dualband-WLAN, unterstützt Android und Ubuntu, AI und maschinelles Lernen 4GB LPDDR3+OV13850 Camera Module

  • cpu: modell: rockchip rk3399; o support: android 7.1.2; ubuntu18.04 (64 bit); lubuntu 16,04 (32-bit); frequenz: cortex-a72 (bis zu 2,0 ghz), cortex-a53 (bis zu 1,5 ghz)
  • speicher: dual-channel 4 gb lpddr3-1866; lagerung: keine onboard emmc, hat aber eine emmc-buchse; microsd slot für externe speicher bis zu 128 gb
  • usb 3.0 * 4: usb 3.0 typ-a-ports, usb-typ-c * 1: unterstützt usb 2.0 otg und leistungsaufnahme; usb-host * 2 (in gpio2 2.54mm pin-header enthalten)
  • connectivity: gebürtiger gbps ethernet; wifi: 802.11a / b / g / n / ac, bluetooth 4.1, wifi und bluetooth-combo-modul, zwei antennenschnittstelle; dc 5v / 3a
  • es hat die gleiche form von faktor als rpi b3 + und verfügt über anschlüsse und schnittstellen kompatibel mit rpib3 + auch. was bei anwendungen des maschinellen lernens eingesetzt, ai, vr, vertieftes lernen, roboter, industrielle steuerungen, industriekameras, werbung maschinen, spielautomaten, blockchain und etc.
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