PYTHON
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嵌入式硬件測(cè)試自動(dòng)化：Python腳本驅(qū)動(dòng)的批量測(cè)試框架搭建
在嵌入式硬件開發(fā)中，測(cè)試環(huán)節(jié)常占據(jù)項(xiàng)目周期40%以上時(shí)間。本文介紹如何利用Python構(gòu)建高效自動(dòng)化測(cè)試框架，通過腳本驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)批量測(cè)試、數(shù)據(jù)采集和結(jié)果分析，將測(cè)試效率提升3-5倍，同時(shí)降低人為操作誤差。
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如何重現(xiàn) RDA 路徑規(guī)劃算法
我們從 IEEE 的論文《RDA：一種適用于雜亂環(huán)境中自主導(dǎo)航的加速無碰撞運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器》中復(fù)制了 RDA 規(guī)劃器項(xiàng)目。我們提供了一個(gè)詳細(xì)的步驟指南，幫助您快速重現(xiàn)本文中的 RDA 路徑規(guī)劃算法，從而在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效的障礙物避讓功能，支持自主導(dǎo)航。
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如何實(shí)現(xiàn) YOLO 模型的實(shí)時(shí)性能
一款針對(duì) 4GB Jetson Orin Nano 設(shè)備進(jìn)行物體檢測(cè)的高性能 C++ 實(shí)現(xiàn)。對(duì) YOLOv8(成功)與 YOLOv26(挑戰(zhàn))進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試
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如何使用BleuIO發(fā)送BLE空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)到Arduino云
藍(lán)牙低功耗(BLE)設(shè)備廣泛用于環(huán)境監(jiān)測(cè)，但將其數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫送ǔＰ枰獜?fù)雜的sdk、網(wǎng)關(guān)或?qū)Ｓ衅脚_(tái)。在本教程中，我們演示了一個(gè)簡單而靈活的替代方案：使用BleuIO作為USB BLE網(wǎng)關(guān)將BLE廣告數(shù)據(jù)直接發(fā)送到Arduino Cloud。
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基于單板計(jì)算機(jī)的Python開發(fā)入門：簡單項(xiàng)目實(shí)踐與代碼示例
在物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算興起的今天，單板計(jì)算機(jī)(如樹莓派、Jetson Nano等)憑借其低功耗、高集成度的特性，成為開發(fā)者探索硬件編程的理想平臺(tái)。而Python憑借其簡潔的語法和豐富的庫支持，成為單板計(jì)算機(jī)開發(fā)的首選語言。本文將通過三個(gè)從入門到進(jìn)階的實(shí)踐項(xiàng)目，帶你快速掌握基于單板計(jì)算機(jī)的Python開發(fā)技巧。
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基于 Python 的 MQTT 自動(dòng)化測(cè)試框架搭建與應(yīng)用
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，MQTT協(xié)議因其輕量級(jí)、低帶寬消耗和發(fā)布/訂閱模式，成為設(shè)備間通信的核心協(xié)議。然而，隨著MQTT應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜化，手動(dòng)測(cè)試已難以滿足高效驗(yàn)證需求，尤其是在多設(shè)備并發(fā)、異常場(chǎng)景模擬和性能基準(zhǔn)測(cè)試等方面。本文將詳細(xì)介紹如何基于Python搭建一套完整的MQTT自動(dòng)化測(cè)試框架，并分享其在真實(shí)項(xiàng)目中的實(shí)踐案例。
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使用Python生成輸入文本文件，以提供AI引擎模擬器來測(cè)試FFT
在之前的博客文章中，我們已經(jīng)看到了如何使用AMD DSP庫在AMD Versal ae - ml架構(gòu)上快速實(shí)現(xiàn)FFT。與任何項(xiàng)目一樣，我們可能希望模擬生成的圖形，以確保我們獲得正確的行為。
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使用Python功能驗(yàn)證Vitis HLS內(nèi)核
我們最近一直在研究的一件事是，在與Versal Devices合作時(shí)，使用Vitis開發(fā)解決方案。例如，請(qǐng)參閱我的項(xiàng)目在Vitis系統(tǒng)設(shè)計(jì)的Versal和使用芯片范圍調(diào)試Versal設(shè)計(jì)。
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通過實(shí)踐輕松掌握Python
在Python 3教程的這一部分中，我們將探索Python函數(shù)語法、參數(shù)處理、返回值和變量作用域。在此過程中，我們還將介紹一些通用函數(shù)，如range()、map、filter和lambda函數(shù)。
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使用Python和PYNQ，以最小的工作量啟動(dòng)并運(yùn)行Xilinx Vitis AI硬件加速推理
下面的說明記錄了一種新的方法，可以立即開始使用Xilinx Vitis AI v2.5硬件加速機(jī)器學(xué)習(xí)推理。它還使Python能夠控制和執(zhí)行Vitis AI Xilinx深度學(xué)習(xí)處理單元(DPU)?，F(xiàn)在還支持VART api。
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ExoLab ：研究微重力如何影響植物生長和其他生物過程
ExoLab是一項(xiàng)STEM教育計(jì)劃，通過提供動(dòng)手的、基于項(xiàng)目的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，將學(xué)生與國際空間站(ISS)上的實(shí)驗(yàn)聯(lián)系起來，學(xué)生可以在專門的生長室ExoLab中進(jìn)行植物生物學(xué)實(shí)驗(yàn)，并將其結(jié)果與國際空間站上發(fā)生的類似實(shí)驗(yàn)進(jìn)行比較。這使學(xué)生能夠研究微重力如何影響植物生長和其他生物過程。
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如何在AgileX PIPER機(jī)械臂上實(shí)現(xiàn)連續(xù)軌跡記錄和重放
掌握機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的藝術(shù)!該項(xiàng)目演示了如何在AgileX PIPER機(jī)械臂上實(shí)現(xiàn)連續(xù)軌跡記錄和重放。無論您是構(gòu)建教學(xué)演示還是自動(dòng)化復(fù)雜操作，這本全面的指南都將引導(dǎo)您完成從設(shè)置到部署的每一步。
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如何將實(shí)時(shí)BLE空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)記錄到谷歌表
您是否曾經(jīng)想過將實(shí)時(shí)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)從藍(lán)牙傳感器直接傳輸?shù)皆浦?，而無需任何昂貴的網(wǎng)關(guān)或物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器?在本教程中，我們將向您展示如何使用BleuIO USB加密狗和HibouAir傳感器通過藍(lán)牙低功耗(BLE)捕獲二氧化碳，溫度和濕度讀數(shù)，然后自動(dòng)將它們登錄到谷歌Sheets中，以便于跟蹤和可視化。
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MATLAB與PythonC++混合編程，跨語言調(diào)用與數(shù)據(jù)交互指南
在科學(xué)計(jì)算與工程應(yīng)用領(lǐng)域，MATLAB憑借其強(qiáng)大的數(shù)學(xué)運(yùn)算能力和可視化工具占據(jù)核心地位，而Python與C++則分別以靈活的生態(tài)系統(tǒng)和極致的性能優(yōu)勢(shì)成為關(guān)鍵補(bǔ)充。通過跨語言混合編程，開發(fā)者可融合MATLAB的數(shù)值計(jì)算、Python的機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)與C++的高性能計(jì)算能力，構(gòu)建出兼具開發(fā)效率與執(zhí)行速度的復(fù)合型系統(tǒng)。以下從跨語言調(diào)用機(jī)制、數(shù)據(jù)交互優(yōu)化及典型應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)維度展開技術(shù)解析。
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顯示設(shè)備色彩校準(zhǔn)的自動(dòng)化工具開發(fā)：Python腳本與硬件接口
在顯示技術(shù)向高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）、廣色域（WCG）演進(jìn)的過程中，色彩校準(zhǔn)的精度與效率成為制約顯示品質(zhì)的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)人工校準(zhǔn)需依賴專業(yè)色度計(jì)與經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師，單臺(tái)設(shè)備校準(zhǔn)耗時(shí)長達(dá)2小時(shí)以上，且一致性誤差常超過5ΔE?；赑ython腳本與硬件接口的自動(dòng)化校準(zhǔn)工具，通過軟件算法與硬件控制的深度融合，正在重塑顯示設(shè)備的色彩管理范式。
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如何使用BleuIO在Grafana儀表板上可視化BLE空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)
室內(nèi)空氣質(zhì)量是工作場(chǎng)所健康、家庭舒適和工業(yè)安全的重要因素。監(jiān)測(cè)二氧化碳、顆粒物、溫度、濕度和其他環(huán)境指標(biāo)可以幫助預(yù)防健康問題，優(yōu)化暖通空調(diào)的使用，并保持符合建筑標(biāo)準(zhǔn)。在本教程中，我們將使用BleuIO USB加密狗和HibouAir BLE傳感器構(gòu)建一個(gè)完整的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)解決方案。我們將使用Python收集數(shù)據(jù)，使用InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并使用Grafanato實(shí)時(shí)可視化數(shù)據(jù)。
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內(nèi)存泄漏狩獵自動(dòng)化：kmemleak與Python腳本聯(lián)動(dòng)監(jiān)控方案
內(nèi)存泄漏是Linux系統(tǒng)穩(wěn)定性的頭號(hào)殺手，傳統(tǒng)檢測(cè)方法依賴人工分析/proc/meminfo或valgrind，存在兩大痛點(diǎn)：1) 無法區(qū)分用戶態(tài)/內(nèi)核態(tài)泄漏；2) 缺乏實(shí)時(shí)定位能力。本文提出基于kmemleak+Python的自動(dòng)化狩獵方案，通過內(nèi)核原生檢測(cè)工具與智能分析腳本聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)泄漏點(diǎn)秒級(jí)定位與分級(jí)告警。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，該方案使內(nèi)存泄漏定位時(shí)間從平均12小時(shí)縮短至3分鐘。
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什么是Python中的全局解釋器鎖
全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock)是計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言解釋器用于同步線程的一種機(jī)制，它使得任何時(shí)刻僅有一個(gè)線程在執(zhí)行。
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使用Python和TensorRT在Jetson Nano上運(yùn)行的實(shí)時(shí)螺栓檢測(cè)和計(jì)數(shù)系統(tǒng)-專為低功耗工業(yè)設(shè)置而構(gòu)建
利用這兩種趨勢(shì)，我們利用NVIDIA Jetson Nano開發(fā)了一種實(shí)時(shí)螺栓檢測(cè)和計(jì)數(shù)系統(tǒng)。該解決方案不僅涉及強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)，還涉及在Jetson Nano等邊緣設(shè)備上直接優(yōu)化和部署這些模型，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)過程中的變革性自動(dòng)化。
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Ansible模塊開發(fā)實(shí)戰(zhàn)：Python API封裝高危操作的原子化回滾機(jī)制
在自動(dòng)化運(yùn)維領(lǐng)域，Ansible憑借其簡單易用、無代理架構(gòu)等優(yōu)勢(shì)，成為了眾多企業(yè)的首選工具。然而，在實(shí)際運(yùn)維過程中，不可避免地會(huì)遇到一些高危操作，如刪除重要文件、修改關(guān)鍵系統(tǒng)配置等。一旦這些操作執(zhí)行失敗或產(chǎn)生意外后果，可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)故障甚至數(shù)據(jù)丟失。因此，在Ansible模塊開發(fā)中，封裝高危操作并實(shí)現(xiàn)原子化回滾機(jī)制至關(guān)重要。本文將通過實(shí)戰(zhàn)案例，介紹如何使用Python API開發(fā)Ansible模塊，并實(shí)現(xiàn)高危操作的原子化回滾。
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