JQ8400此芯片最大的优势在于能够灵活的更换SPI-flash内的语音内容，省去了传统语音芯片需要安装上位机更换语音的麻烦，SPI FLASH直接模拟成U盘，跟拷贝U盘一样，非常方便。使得产品研发和生产变得便捷简单。一线串口控制模式、RX232串口控制可选，为研发提供更多的选择性

计算机网络中的各种原理的flash演示,通过很简单的方式来说明网络中的各种工作过程 计算机网络中的各种原理的flash演示,通过很简单的方式来说明网络中的各种工作过程

KSMF Series -E3-08 KUU

问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从而无法使用GPU进行训练。 解决方法 同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu 和

1.JQ8400-FL语音模块，带3W功放，有4M的存储空间，可通过USB拷贝声音文件，通过单片机串口控制 2.听说可以一线串口通信，我没试过，也不知道行不行，我才用的是二线串口通信 3.使用的是stm32板子上串口2的GPIO，分别是PA2RX，PA3TX，代码是没问题的，已经运行过的 4.stm32f103vet6的板子是野火的，语音模块是在淘宝上买的

KDFLS120 THRU KDFLS1200 SOD-123FL KUU

KDFLS220 THRU KDFLS2200 SOD-123FL KUU

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mfc 播放网络 HTTP-FLV 地址 ，先安装 vc_redist2010.exe ,再注册 VlcOCX.ocx

python代码： # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask,jsonify,render_template,request import json app = Flask(__name__)#实例化app对象 testInfo = {} num=10 @app.route('/test_post/nn',methods=['GET','POST'])#路由 def test_post(): global num '''receive data''' recv_data = request.get_data() if re