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本设计分享的是ATK-VL53L0X激光测距模块ToF 飞行时间测距模块具体应用以及程序源码等资料汇总，供网友参考学习。该ATK-VL53L0X模块采用ST公司的VL53L0X芯片作为核心，该芯片内部集成了激光发射器和SPAD红外接收器，采用了第二代FightSenseTM技术，通过接收器所接收到的光子时间来计算距离，最远测量距离可达两米，非常适合中短距离测量的应用。ATK-VL53L0X激光测距模块实物截图: ATK-VL53L0X激光测距模块特点: 超小体积，传感器仅4.4*2.4*1.0mm大小； 测量距离高达2m； 测量速度高达50Hz； 使用940nm激光器，不可见，不伤眼睛； 兼容3.3V与5V系统； 工作电流仅6mA，待机电流低至5uA； 具有长距离、高精度等测量模式，满足不同需求。 ATK-VL53L0X 激光测距传感器模块通过1*6的排针（2.54mm间距）同外部连接，模块可以与ALIENTEK战舰STM32F103 V3、精英STM32F103、探索者STM32F407、阿波罗STM32F429/767开发板直接对接（插ATK-MODULE接口），而ALIENTEK MiniSTM32F103开发板则可以通过杜邦线连接模块进行测试。所有ALIENTEK STM32开发板都提供有相应例程，用户可以直接在这些开发板上，对模块进行测试。 ATK-VL53L0X激光测距模块附件资料截图:

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深度学习•挑战：深度学习模块的Udacity数据科学家纳米学位项目名为“具有深度学习的图像分类器”，它试图训练图像分类器识别不同种类的花朵。 我们可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们必须训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们使用了102种花卉类别的数据集（ ）。 •解决方案：使用火炬视觉加载数据。 数据集分为三个部分：训练，验证和测试。 对于训练，应用了变换，例如随机缩放，裁剪和翻转。 这将有助于网络泛化，从而带来更好的性能。 还需要加载从类别标签到类别名称的映射。 在训练和测试模型之后，为分类写了推理。 然后处理PIL图像以在PyTorch模型中使用。 •结果：使用以下软件和Python库：Torch，PIL，Matplotlib.pyplot，Numpy，Seaborn，Torchvision。 因此，上述方法的结

协同绘图 一个可以让多个人聚在一起的应用程序 此应用程序使用websocket，节点，猫鼬和HTML5 canvas标签。 用户可以实时在同一画布上绘制，选择不同的绘制颜色和画笔大小，然后重置画布。 在绘图过程中加入的新用户可以看到进行中的绘图。

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电子病历 使用BigchainDB和IPFS对病历进行访问控制 目录 描述 医疗数据的生成Swift增加，尤其是在医疗紧急情况或危机情况下。 当医院缺乏足够的人员来维护医疗数据时，它们很容易被篡改。 用户无法及时接收他们的医疗信息，也无法Swift联系他们的病历。 解决方案：将EHR引入区块链 BigchainDB是一个去中心化数据库，具有与传统区块链一样的不变性。 我们已尝试开发一种端对端系统，以成功存储，传输和跟踪患者医疗数据。 所有记录均使用AES-256加密进行加密，并且通过区块链和非对称加密传输对这些数据的访问。 由于有限的区块链数据存储，文件被存储在IPFS中。 依存关系 先决条件 使用上面的链接安装Node.js和npm。 按照其各自网站上的说明进行操作。 Npm包含在Node.js中 贡献者 埃尔维斯·杜索（Elvis Dsouza） Vedant Sahai 乔杜里 执照

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