和声2 esp-idf-vs1053 用于 esp-idf 的 VS1053 驱动程序。 您可以收听网络广播。 我从 . 软件要求 esp-idf ver4.1 或更高版本。 硬件要求 VS1003 或 VS1053 开发板。 VS1003(蓝板)和VS1053的性能完全不同。 VS1003(蓝板)速度不快。 安装 git clone https://github.com/nopnop2002/esp-idf-vs1053 cd esp-idf-vs1053 idf.py set-target esp32 idf.py menuconfig idf.py flash monitor 配置 您必须使用 menuconfig 设置此配置值。 CONFIG_ESP_WIFI_SSID 您的 wifi 的 SSID。 CONFIG_ESP_WIFI_PASSWORD 你的wifi密码。 CONFIG_ESP_MAXIMUM_RETRY 连接到 wifi 时的最大重试次数。 CONFIG_GPIO_CS 用于 VS1003 的 XCS 的 GPIO。 CONFIG_GPIO_DCS VS1003
2021-07-01 17:04:23 35KB 系统开源
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基于Python语言与TF-IDF向量模型在智能对话的应用.zip
2021-06-25 12:02:59 107.75MB python
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ESP32:简单的HTTP服务器 该项目是一个基本的HTTP服务器,能够接收http请求并做出相应的响应。 默认情况下,它实现以下HTTP动词:GET,POST,PUT,PATCH和DELETE,因此它也可以轻松地成为RESTfull服务器。 该服务器使用ESP32的(ESP-IDF) 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以进行开发和测试。 先决条件 您需要什么东西来安装软件以及如何安装它们 工具链 最新的ESP-IDF 跑步 编译之前,您应该先指定SSID和密码: #define AP_TARGET_SSID "Your SSID" #define AP_TARGET_PASSWORD "Your password" 默认情况下,ESP32设置为使用动态IP。 如果您希望使用静态IP取消注释,请调整以下设置: #define DEVICE_IP
2021-06-23 12:49:09 9KB rest-api esp32 http-server restful-api
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采用多种方法(LSA,TFIDF,Doc2Vec)建立新闻搜索系统,每个搭建一个模型,内含数据跟训练调用方法。
2021-06-23 11:03:59 533.87MB Doc2Vec LSA tf-idf 新闻系统
ESP32与STM32的SPI半双工通信,含握手协议,esp-idf版本v4.0.1(利用VSCODE,内含bin二进制文件)包含STM32CUBEMX工程模板,STM32版本为F446
2021-06-11 22:05:32 80.57MB STM32 ESP32 SPI通信 半双工
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关键同步 获得不同的新闻前景
2021-06-10 20:03:45 54KB information-retrieval news scraping tf-idf
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TF_IDF 用python实现TF_IDF算法,用于文档的相关性搜索 已初步完成
2021-05-27 19:49:32 7.04MB 附件源码 文章源码
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python实现tf-idf
2021-05-19 14:02:52 163KB python 文本表示
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支持AP模式下与STA模式下的本地局域网OTA功能(不需要OTA服务器)。 demo包含: 1. wifi连接初始化(包括AP模式和STA模式) 2. OTA服务器(端口89):包含固件上传页面URI、POST文件接收URI、当前固件信息查询URI 3. 固件上传html:为原生js实现,post文件上传,上传进度及速度显示,错误显示 4. 固件诊断程序:通过将GPIO2拉高判断固件是否运行成功,若失败则回滚固件 5. BuildVer.sh:编译并根据编译时间生成版本号文件小工具 文章链接:https://blog.csdn.net/l851285812/article/details/116939175
2021-05-17 20:03:06 35.37MB esp32 ota
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包含课题的python源码,实验报告以及测试数据。 对于给定文本库,用户提交检索关键词(例如: NBA, basket, ball),在文本库中查询与检索关键词最相关的 k 个文本(例如 k=5),并根据文本与检索关键词的相关度,对这 k 个文本进行排序,将排序后的结果返回给用户。 使用TF-IDF权值衡量关键词对于某篇文章的重要性,从而根据关键词挑选出相关性较高的文本。首先程序加载文本库,并对数据进行处理,用户输入一个或多个关键词,分别输出前五的各检索关键词的文本排序序列。
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