支持语音WIFI按键控制四种垃圾桶开关,同时支持语音模块对话进行垃圾分类,WIFI采用TCP局域网方式,请在烧录ESP01S的AT固件后进行STM32通信,可以使用网络调试精灵等支持TCP通信的APP进行测试,后期可以自行设计APP。语音模块采用ASRPRO,支持中文和C语言两个编程方式,图形化界面简单操作。
2024-05-20 10:11:48 25.78MB stm32
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基于websocket的网页即时通讯(可传附件图片涂鸦、最小化弹窗).NET superwebsocket做的winform服务端,UEditor做的附件等小功能 代码简陋仅供参考
2024-05-20 10:09:59 56.4MB websocket 即时通讯 .net
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合适qT串口通信入门级学员,可以更改数据协议,支持串口通信数据显示,保存。用于IMU数据采集
2024-05-20 09:17:05 4.35MB 网络 网络
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这个文档是我从网下载的,比较实用。仅限大家资源共享,文中对光传播过程中的反射、折射现象以及在全发射中出现隐失波的现象进行了仿真研究。这些结果有利于加深对光传播性质的理解。
2024-05-20 08:57:58 1014KB 基础文档
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基于win10系统,实用anaconda配置python环境,在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py:实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测,卡车计数,和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况
2024-05-19 20:48:36 11.27MB pytorch 深度学习 车牌检测
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​ 使用单片机STM32F103ZET6正点原子开发板 使用外设I2C1 - PB7 SDA 使用外设I2C1 - PB6 SCL 编程软件:KEIL5 pcb软件:嘉立创EDA(专业版本) 下载文件包括: 1.keil5(ARM)程序源码工程文件   2.RX8025SA电路设计原理图 3.RX8025SA/SB芯片数据手册中文版; 4.实物图和keil程序仿真图;               基于STM32F103的完整时钟程序,自己创建的完整工程,程序注释清晰详细。
2024-05-19 20:27:29 9.83MB STM32 RX8025SA 时钟芯片
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基于vs2017+qt5.9.7的编译库
2024-05-19 18:03:30 386KB Qftp vs2017
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基于FPGA的多速率信号处理系统的设计
2024-05-19 17:19:30 754KB fpga 信号处理系统
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别,资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别。
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