STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，而FPM383C/FPM383F是专门的指纹识别模块，常用于安全认证和身份验证等应用场景。本项目是针对这些指纹模块与STM32之间的交互进行编程的实例，提供了一个基础的开发环境和库函数。 在STM32中，中断函数是处理外部事件的关键部分，中断服务程序负责响应特定的硬件中断请求。在这个项目中，博主对中断函数进行了修正，意味着可能解决了原有的中断处理不当、响应延迟或功能不完善等问题，使得指纹模块的数据传输和识别更加高效稳定。 Library文件夹包含的是STM32与FPM383C/FPM383F通信的库文件，可能包括驱动程序、API接口和相关的数据结构。开发者可以通过调用这些库函数，实现对指纹模块的初始化、数据读取、模板匹配等功能。例如，初始化函数可能包括设置I/O口、配置时钟、启动通讯协议等；数据读取函数则用于获取指纹图像；模板匹配函数用于将新获取的指纹与已存储的模板进行比对，判断是否匹配。 App文件夹内的代码通常是应用层代码，它调用了Library中的库函数来实现具体的应用逻辑，如用户注册、指纹验证等。开发者可以在这里找到如何使用库函数进行指纹识别的示例代码，并根据自己的需求进行修改和扩展。 User文件夹可能包含了用户界面相关的代码，比如LCD显示、按键处理等，使得用户能够直观地操作和查看指纹模块的状态。 Startup文件夹内的代码是STM32的启动文件，它在微控制器上电或复位后首先被执行，用于初始化堆栈、设置中断向量表、调用系统初始化函数等。这部分代码是STM32固件的基础，确保了程序的正确运行。 CMSIS（Cortex Microcontroller Software Interface Standard）是ARM公司推出的标准化的软件接口，提供了一套统一的API来访问STM32的硬件资源，如寄存器、中断、定时器等。Project文件夹可能包含了工程配置文件和Makefile，用于构建和编译整个项目。 这个项目为开发者提供了一个基于STM32的FPM383C/FPM383F指纹模块应用的起点，通过学习和理解这个项目的代码，可以快速掌握如何在STM32平台上集成和使用指纹识别功能，从而开发出符合自己需求的安全认证系统。

Cximage win32以及64位可使用库下载

STM32使用库函数操作GPIO来实现流水灯

该程序为纯手写代码， 不使用任何深度学习相关库。网络使用卷积+全连接，且使用Dropout 在5分钟内实现97%以上的准确度。

量子编译器 这是使用ibmq中的门库集来合成任意unit矩阵（量子门）的工具。我们还通过Solovay-Kitaev算法提供了单qubit aries的容错构造。 运行代码以执行程序 pip3 install -r requirements.txt python3 main.py 参考 [1] [2]

crowdfunding-product-page:不使用库构建的众筹页面-完全响应，具有动态进度栏

股市探索数据分析笔记本 使用库Numpy，Matplotlib和Pandas进行股票市场数据集探索性数据分析的Jupyter Notebook。 数据集具有以下功能： serial_number：每个变量的唯一标识符 time_stamp：捕获数据的日期 open_value：指定日期的期初值 maximum_value：在特定日期达到的索引的最高值 minimum_value：特定日期的索引的最低值 resolve_value：结算当天的值 volume_sell：卖出指数的数量

蘑菇神经简单 从头开始编写的神经网络引擎，无需使用机器学习库。 其目的仅是演示神经网络的操作和训练原理，也就是说，它仅是一种教学辅助工具。 实际使用引擎来解决应用问题是没有意义的，因为它的性能严重低于基于张量流的解决方案。 数字识别网络的一个例子 为了演示引擎的性能，实施了一个神经网络，该网络学习以xpm格式和16x16分辨率识别单色图像上的数字。 培训样本位于numbers目录中。 名为0-9子目录包含其对应编号的图像集。 test子目录的每个数字包含10个文件，名称中包含相应的数字。 通过以下命令开始对网络可操作性的培训和后续测试： python3 numbers.py 使用引擎工具的示例 神经网络创建： from structs import NeuralNetwork import activation nn = NeuralNetwork () # создаем н

STM32工作笔记0030---编写跑马灯实验--使用库函数.zip 对应博客中的代码，朋友们学习的时候可以参考。

用MATLAB实现，基于PNN BP RBF 三种神经网络进行的电网故障诊断，用1 0 标注，同时给出利用神经网络函数 和手编两种方法，给出模型