DL Project Template ，简化加载数据、构建网络、训练模型和预测样本的流程。 By C. L. Wang @ 云事业部 工程： 使用方式 下载工程 git clone https://github.com/SpikeKing/DL-Project-Template 创建和激活虚拟环境 virtualenv venv source venv/bin/activate 安装Python依赖库 pip install -r requirements.txt 开发流程 定义自己的数据加载类，继承DataLoaderBase； 定义自己的网络结构类，继承ModelBase； 定义自己的模型训练类，继承TrainerBase； 定义自己的样本预测类，继承InferBase； 定义自己的配置文件，写入实验的相关参数； 执行训练模型和预测样本操作。 示例工程 识别库中手写数字，工程simp

罗姆_3轴G-sensor_KXTJ3-1057

基于地图的视觉本地化 基于地图的视觉本地化的通用框架。 它包含了 支持传统功能或深度学习功能的地图生成。 视觉（点或线）地图中的Hierarchical-Localizationvisual。 具有IMU，车轮Odom和GPS传感器的融合框架。 我将发布一些相关论文，并在基于地图的视觉本地化中介绍工作。 我想介绍会先用中文写。 因此，快来了，让我们开始吧。 随缘持续更新中!! 2020.09.19添加了微小贡献的github repo链接 2020.09.19添加了第五章的部分内容 2020.09.04添加文章结构 [目录] 基于地图的视觉定位 根据已知地图的视觉定位是一个比较大的问题，基本上会涉及到slam系统，重定位，图像检索，特征点提取及匹配，多传感器融合领域。 0.写在前面 作者：钟心亮 在写本文之前，我想先简单的总结一下历年用的比较多的slam系统，另外会提出一些开

Silicon Labs 提供了一个超级强大的一站式开发工具Simplicity Studio，简化了物联网开发过程。Simplicity Studio包含一套强大的工具，用于能量分析、配置和无线网络分析，以及演示、软件示例、完整文档、技术支持和社区论坛。这些集成的工具和特性结合起来，使嵌入式开发简单，并为所有技术水平的物联网开发人员使用。Simplicity Studio当前提供的版本是V4，支持Sensor、EFM8、EFM32 MCU或EFR32系列无线SOC，提供图形化配置工具和配置选项，帮助开发人员在几分钟内完成项目。

关于无线传感器的一本书，由浅至深，介绍详细，具体，并且配合图文。

格科微Sensor 2145 datasheet，sensor的相关说明，有需要的可以下载---------------

RV1126_RK3568_OV5640_MIPI驱动

IMX291LQR-C Image Sensor MIPI接口 datasheet The IMX291LQR-C is a diagonal 6.46 mm (Type 1/2.8) CMOS active pixel type solid-state image sensor with a square pixel array and 2.13 M effective pixels. This chip operates with analog 2.9 V, digital 1.2 V, and interface 1.8 V triple power supply, and has low power consumption. High sensitivity, low dark current and no smear are achieved through the adoption of R, G and B primary color mosaic filters. This chip features an electronic shutter with variable charge-integration time. (Applications: Surveillance cameras, FA cameras, Industrial cameras)

这是花了时间加了PDF 书签的，方便阅读，网上的版本都是没有书签的，阅读，检索不方便

BH1750: Arduino库，用于包含BH1750FVI IC的数字光传感器分接板