相关文章
基于ArduinoUNO的LD3320语音识别+SYN6288语音合成的智能分类垃圾桶
文章目录 写在前面器件连接部分代码运行结果小结 写在前面
接上一篇文章，这次是集合了语音识别语音合成（就是语音播报实现一种反馈）SG90舵机实现垃圾桶的开与闭，给出上篇文章链接，如果对LD3320语音识别还有问题的朋友…
ArduinoUNO实战-第十四章-LM35温度传感器和DS18B20温度传感器
目录 一、参考二、目标三、理论学习1、LM352、DS18B20 四、实物图五、接线图六、Mind七、LM35代码八、DS18B201、相关库引入**OneWire库****DallasTemperature库** 2、使用步骤3、代码方法一 阻塞方法二 非阻塞 一、参考
在Arduino中使用DS18B20温度传感器（基于One…
ArduinoUNO实战-第十三章-步进电机驱动实验
目录 目标理论学习淘宝地址实物图28BYJ-48步进电机ULN2003驱动板（蓝板） 接线图MindIDE 目标
使用28BYJ-48步进电机旋转
理论学习
28BYJ-48步进电机空载耗电在50mA一下，带64倍减速器，输出力矩比较大，可以驱动重负载&…
ArduinoUNO实战-第五章-有源蜂鸣器实验
目录 理论学习有源蜂鸣器和无源蜂鸣器的区别有源蜂鸣器两线制三线制 无源蜂鸣器 功能概述线路图IDE 理论学习
有源蜂鸣器和无源蜂鸣器的区别 1、有无震荡源，有源蜂鸣器内部带震荡源，所以只要一通电就会叫，而无源内部不带震荡源，所…
ArduinoUNO实战-第二十二章-红外遥控实验
一、参考
Arduino基础入门篇25—红外遥控Arduino与红外遥控握手
二、目标
在日常生活中我们会接触到各式各样的遥控器，电视机、空调、机顶盒等都有专用的遥控器，很多智能手机也在软硬件上对红外遥控做了支持，可以集中遥控绝大部分家用电器…
ArduinoUNO实战-第七章-PWM调光
目录 概述学习目标led接线图Mind开始IDE 概述
通过电位器控制LED的亮度。 脉宽调制（PWM）基本原理：控制方式就是对逆变电路开关器件的通断进行控制，使输出端得到一系列幅值相等但宽度不一致的脉冲，用这些脉冲来代替正弦…
ArduinoUNO实战-第十七章-火焰传感器
目录 一、参考二、目标三、理论学习1、火焰传感器如何工作？2、火焰传感器检测什么？3、火焰传感器在哪里使用？4、火焰传感器模块如何工作？
基于AdruinoUNO的云台+摄像头追踪|ArduinoUNO、Openmv
作品介绍： ：
作品介绍：基于Arduino UNO的云台与OpenMV摄像头追踪系统**。
关键组件： 1. Arduino UNO： 作为主控制器，负责控制云台的运动和与OpenMV模块的通信。 2. OpenMV模块：这是一种基于AR…
Infinite-Mobility：高保真关节对象 процедурного生成
Infinite-Mobility：高保真关节对象 процедурного生成 Infinite-Mobility 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Infinite-Mobility
项目介绍
Infinite-Mobility 是一个开源项目，致力于通过 procedurial generation…
一文入门 3D 视觉算法基础
文章同步发于 github 仓库和知乎。3D 视觉算法包括很多内容，此文仅当作入门了解些概念定义和知识概括。 背景知识
3D图像描述有多种方法，常见的如下：
点云网格（meshes）基于视图的描述深度图像（depth imag…
【Unity引擎核心-Object，序列化，资产管理，内存管理】
文章目录 整体介绍Native & Managed Objects什么是序列化序列化用来做什么Editor和运行时序列化的区别脚本序列化针对序列化的使用建议 Unity资产管理导入Asset Process为何要做引擎资源文件导入Main-Assets和 Sub-Assets资产的导入管线Hook，AssetPostprocessor…
cv基础组队学习（下）-Task03 Haar特征描述算子-人脸检测
3.1简介
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的…
注意力机制和Seq2seq模型
注意力机制
在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输…
PytorchTotrial4_注意力机制和Seq2seq模型
注意力机制
在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输…
【AI 顶会】NIPS2019接收论文完整列表
NeurIPS2019 NeurIPS 2019的论文结果已经出炉， 包括了36篇oral和164篇spotlights共1428篇论文。可以看到论文的主题还是以深度学习、神经网络、图、优化、通用性、鲁棒性以及效率等方面为主。详细的列表见下文，官方发布论文链接后会及时同步，如果想及时学习文章可以在主流搜…
YOLOv8改进 | 注意力机制 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型…
【Linux】最新CentOS8内核升级
目录 前言1、查看当前内核版本2、导入ELRepo仓库的公共密钥：3、安装ELRepo仓库的yum源：4、安装最新版内核5、设置以新的内核启动6、重启验证新内核 前言 在操作软件时，很多时候会遇见内核版本过低的情况，本文主要学习升级内核版本…
基于深度学习的植物叶片病害识别系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的植物叶片病害识别系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Strea…
)
GEE开发之Landsat8_NDVI的数据分析
GEE开发之Landsat8_NDVI的数据分析 前言1 基础知识2 T1_32DAY_NDVI的数据获取2.1 遥感影像获取2.2 遥感数据获取 3 T1_8DAY_NDVI的数据获取3.1 遥感影像获取3.2 遥感数据获取3.3 逐月数据获取 总结 前言
这次主要获取Landsat8的NDVI的数据。 1 基础知识
landsat8：…