我最近買了一個非常新穎的LED燈條:只有1毫米寬,足夠靈活,可以自由彎曲。它給人的感覺不再像一條“條狀”——它給人的感覺就像一種可以用來發(fā)光的材料。
構建在樹莓派AI相機等邊緣設備上高效運行的AI模型可能具有挑戰(zhàn)性。為了簡化這個過程,我們開發(fā)了樣例代碼和工具來優(yōu)化整個工作流程——從培訓到部署。
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Arduino的灰度傳感器由光電池(光控可變電阻)和集成的白光LED組成,瞄準傳感器的正前方。它連接的LED可以讓你比較并提供一些反射反饋來分析灰度光范圍。不同的顏色將適用,但只有灰度值將被輸出。這種新設計包括一個質量更好的連接器,增加了傳感器的壽命,更好的電壓范圍和易于使用。這是一個常見的傳感器自動燈,打開時,光線不足。
伺服電機廣泛應用于機器人、自動化和DIY項目,因為它們可以精確控制角度位置。Arduino Nano結構緊湊,用途廣泛,非常適合在空間有限的項目中控制伺服系統(tǒng)。在本教程中,我們將學習如何使用Arduino Nano連接和編程伺服電機
構建一個實時系統(tǒng)遙測儀表板,在一個由DFRobot FireBeetle ESP32P4提供服務的黑暗單頁web UI中顯示您PC的CPU、RAM和網(wǎng)絡狀態(tài)。你的電腦通過USB串口發(fā)送換行結束的JSON;ESP32對其進行解析,在新數(shù)據(jù)到達時閃爍板載LED(引腳3),并提供響應式AJAX儀表板,該儀表板每5秒更新一次,并包含原始JSON控制臺。
神經(jīng)網(wǎng)絡分類器使用Edge Impulse進行訓練,并針對ESP32-S3的部署進行了優(yōu)化。訓練進行了50個周期,學習率為0.005,使用int8量化來減少內存占用并提高嵌入式硬件上的推理效率。模型的輸入由1716個MFCC特征組成,通過兩個帶有dropout的1D卷積和池化層進行處理以減少過擬合,然后是一個包含normal和stress兩類的輸出層。模型架構故意保持緊湊,以平衡分類性能和資源約束。
本項目演示了如何在Vivado中創(chuàng)建一個簡單的PL設計來控制KR260載波板上的用戶定義LED (DS7和DS8)。該設計使用了一個通過AXI SmartConnect連接到Zynq UltraScale+處理系統(tǒng)(PS)的AXI GPIO IP核,實現(xiàn)了在APU上運行的Linux對led的軟件控制。