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在物联网项目中，使用传感器监测事件并将数据提供给其他设备、云服务或本地服务器是常见的应用场景。本项目聚焦于植物土壤湿度监测，通过将土壤湿度传感器连接到 MicroPython 开发板，周期性读取传感器数据并存储到 CSV 文件中，同时借助 HTML 网页展示数据。
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graph LR
A[MicroPython 开发板] --> B[土壤湿度传感器]
B --> A
A --> C[CSV 文件]
C --> A
A --> D[HTML 网页]
D --> A
| 组件 | 数量 | 描述 | 成本 | 购买链接 |
|---|---|---|---|---|
| MicroPython 开发板 | 1 | Pyboard v1.1 带引脚 |
【51单片机】基于51单片机的智能浇花系统的设计与实现
技术：C语言、单片机等 摘要： 本设计是基于51系列单片机而设计的智能浇花系统，本系统结合单片机编程技术、传感器技术以及GSM通信技术实现系统基本功能，使系统根据不一样的土壤湿度，能够相应的改变浇水要求。本系统主要由湿度显示模块、湿度设置模块、湿度采集模块、远程控制模块、浇水控制模块五大部分组成，通过湿度传感器检测湿度实现24小时的对植物土壤的湿度信息采集，通过用户设置的最适合植物的上下限湿度值来判断出是否需要浇水，最终由继电器控制水泵的开断来实现浇水，用户还可以通过发送手机短信来控制系统中的继电器的打开
BES蓝牙芯片死机问题排查指南：从寄存器分析到硬件调试
本文详细解析了BES蓝牙芯片死机问题的系统化排查方法，从Cortex-M33寄存器分析到硬件调试技巧。通过解读寄存器状态、分析死机日志和典型场景案例，帮助工程师快速定位问题根源，提升嵌入式系统稳定性。特别针对蓝牙芯片死机这一常见问题提供了实用解决方案。
AHT10温湿度传感器在智能家居中的5种创意应用（含ESP32代码）
本文详细介绍了AHT10温湿度传感器在智能家居中的五种创意应用，包括智能恒温恒湿控制、植物养护、衣物晾晒助手、衣柜防潮及睡眠环境优化系统。每个应用均提供完整的ESP32代码示例，帮助开发者利用I2C接口快速实现环境感知与自动化控制，提升家居舒适度与智能化水平。
34、植物监测项目：硬件搭建与代码实现
本文详细介绍了一个基于Raspberry Pi Pico的植物监测项目，涵盖硬件搭建、代码实现及网络功能集成。项目使用Pico RTC DS3231模块获取准确时间，通过土壤湿度传感器监测植物水分状况，并将数据存储在SD卡中。利用MicroPython和自定义库构建Web服务器，实现网页实时展示监测数据，支持自动刷新与日志清除功能。文章还提供了HTML分片优化内存使用、多线程处理传感器读取等技巧，并总结了实际应用、注意事项及未来拓展方向，适用于家庭园艺、温室种植和科研场景。
34、植物监测系统的Web版本实现
本文详细介绍了基于Pico Omnibus和RTC模块的植物监测系统Web版本的实现过程。通过硬件搭建和代码编写，实现了土壤湿度的实时监测，并通过网页展示传感器数据，同时支持日志清除和多线程操作等功能。系统具备良好的响应性和实用性，为植物生长环境的监测和管理提供了有力支持。
33、睡眠问题与空气质量监测研究
本文探讨了影响睡眠的多种因素，包括失明和睡眠呼吸暂停等疾病，以及高质量睡眠对疾病康复的重要性。同时，介绍了基于物联网的空气质量监测平台，详细说明了其硬件构成、数据传输和处理机制。此外，文章还分析了环境因素如全球变暖、空气污染、温度和湿度对空气质量的影响，并展望了未来睡眠研究的发展方向。最后，文章总结了智能床系统的监测能力、智能体验和算法策略，展示了其在改善睡眠和提升生活质量方面的潜力。
Codex CLI 接入智谱 GLM-5.1 完整教程
Codex CLI 是 OpenAI 推出的命令行 AI 编程工具，支持自主读取文件、执行命令、编写代码等操作，是目前最火的终端 AI 编程工具之一。通过 CLIProxyAPI 代理，我们成功将 Codex CLI 与智谱 GLM-5.1 模型对接，核心在于解决 Responses API 与 Chat Completions API 的协议转换问题。✅成熟稳定：CLIProxyAPI 社区活跃（4.7k fork），持续维护✅完整兼容：支持流式/非流式、function calling✅低成本。
逐行逐句进一步了解SurroundOcc（一）
通过分析中的模型构建过程，理解了从配置文件到模型实例化的整个流程。构建过程的核心是通过build和等函数，逐步将配置文件解析并生成模型的各个模块对象，最终组合成一个完整的模型结构。这一过程涉及多个类和函数的调用，其中函数是生成对象的关键，它能够从配置字典中提取必要信息并生成对应的类实例。
Android perfetto 简介
android linux 性能优化 原理及操作
混合编程实战：C#集成C++ PCL点云处理库，打造跨语言动态链接库
本文详细介绍了C#与C++混合编程实战，重点讲解如何通过动态链接库（DLL）集成C++ PCL点云处理库，实现跨语言协作。内容涵盖环境配置、PCL功能封装、C#调用DLL的完整方案，以及性能优化和错误处理等进阶技巧，帮助开发者高效处理大规模点云数据，提升工业软件开发效率。
解决UE5像素流三大痛点：鼠标锁定/双光标/自动播放（附app.js魔改指南）
本文针对UE5像素流服务在实际应用中常见的鼠标锁定、双光标和自动播放三大交互痛点，提供了深入的技术分析和解决方案。通过详细解析app.js源码，指导开发者如何修改控制方案、修复光标显示以及实现静音自动播放，旨在提升Pixel Streaming应用的用户体验与专业度。
嵌入式常用通信协议 #概述
嵌入式通信协议
YOLOv9改进，YOLOv9添加CBAM注意力机制
CBAM是一个简单而有效的注意力模块，用于前馈卷积神经网络。给定一个中间特征图，我们的模块按顺序推断两个独立维度（通道和空间）的注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块，因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。论文链接:（CBAM论文）
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
贝叶斯统计 [韦来生编]
贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。 本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。 大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。 作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。 本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。
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