STM32C8T6_AS608指纹识别,AS608 指纹识别模块主要是指采用了杭州晟元芯片技术有限公司(Synochip)的 AS608 指纹识别芯片 而做成的指纹模块，模块厂商只是基于该芯片设计外围电路，集成一个可供2次开发的指纹模块；所以，只要是基于AS608芯片的指纹模块，其控制电路及控制协议几乎是一样的，只是厂家和性能不同而已。 AS608模块引脚描述 Vi 模块电源正输入端。 Tx 串行数据输出。 TTL 逻辑电平 Rx 串行数据输入。 TTL 逻辑电平 GND 信号地。内部与电源地连接 WAK 感应信号输出，默认高电平有效 （用户可读取状态引脚(WAK)判断有无手指按下） Vt 触摸感应电源输入端，.3v 供电 U+ USB D+ U- USB D-

随机智能手机的普及，在日常生活中，大多数人在做任何事情的时候，都会随身携带手机。如果开启手机中的传感器，当用户运动时，就可以采集大量的用户信息，根据这些信息，就可以判断当前用户的运动模式，如行走、上楼梯、下楼梯、坐、站立、躺下等等。基于这些运动模式，设计不同的场景，为健身类或运动类应用(APP)增加一些有趣功能。在智能手机中，常见的位置信息传感器就是 加速度传感器(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)。加速度传感器：用于测量手机移动速度的变化和位置的变化;陀螺仪：用于测试手机移动方向的变化和旋转速度的变化;传感器本文主要根据手机的传感器数据，训练深度学习模型，用于预测用户

基于ZXing的条形码解码识别，内附工程项目文件，可以直接运行

1.项目利用Python爬虫技术，通过网络爬取验证码图片，并通过一系列的处理步骤，包括去噪和分割，以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境：Python环境：需要Python 2.7配置，在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张，并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集，训练并保存。模型保存后，可以被重新使用，也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估：测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【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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0、功能展示 1、项目原理介绍 2、数据集采集脚本 3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地 4、训练一个效果一般的随机森林分类器 5、使用Kreas训练一个效果好点的全连接层分类器 6、实时手部动作检测效果测试

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