最近假期比较闲,拿着之前剩下的模块做了一个小玩具, 先制定一下此次玩具的规划,也可以理解为简易项目书。 开发软件：keil 硬件选型：STM32F103C8T6、RFID读卡器、oled屏幕、按键模块、蓝牙通信模块、蜂鸣器、舵机; 上位机： 1.上位机可以对密码进行设置、重置 2.上位机可以接收密码输入错误的报警弹窗提示。 3.添加或删除ic卡用户信息。 下位机： 密码模式： 1.输入密码，密码正确即开锁，oled屏显示开锁成功 2.若输入错误，OLED显示开锁失败 3.连续三次输错密码，蜂鸣器则发出警报 4.保存密码至FLASH, 调电后不丢失 IC卡模式： 1.读取IC卡身份信息，若系统中有身份信息则开锁成功 2.IC身份错误，系统无身份识别信息，则蜂鸣器报警

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打开proteus双击单片机添加程序里的211.hex文件，OK，点击左下角的倒三角，机器启动初始化蜂鸣器会叫一下，按下指纹正确按钮，绿灯闪烁，蜂鸣器鸣叫，开锁即电机转动一下，开锁成功。按下指纹错误按钮，红灯闪烁。按下内部开锁按钮，绿灯闪烁，开锁即电机转动一下。

1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

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