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RSS订阅原创 泰山派开发之—Ubuntu20.04根文件系统制作
本节以 Ubuntu 20.04 为例，详细介绍 Ubuntu 根文件系统的制作流程，涵盖系统安装、网络配置、用户管理、打包镜像及调试等内容。其他版本的根文件系统制作流程与此类似，可参考本指南进行移植。
2025-03-26 14:02:06
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原创 泰山派开发之—Linux下固件烧录
官方提供了Windows、Linux和Mac环境下的烧录工具。其中泰山派文档中主要介绍的是Windows下的烧录步骤。然而由于开发是在Linux下，如果烧录的话还需要切换到Windows，这十分的不方便。因此，本节介绍在Linux环境中，如何使用官方提供的update_tool工具来完成固件烧录，包括工具安装、设备连接、进入升级模式、烧写固件及后续测试。
2025-03-18 12:43:24
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原创 Arduino RP2040板卡引脚适配
由于Game RP2040 Kit开发板的硬件设计与 Raspberry Pi Pico 不同，所以并不能直接选择该开发板进行程序的编译下载，因此我们还需要对其默认的引脚配置进行修改，才能够进行编程和烧录。Arduino中关于引脚定义在pins_arduino.h中。
2025-03-14 09:41:53
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原创 Arduino 玩转 TFT_eSPI：驱动 ST7789 显示屏
在本篇博客中，我们将尝试如何基于RP2040 Game Kit开发板，在Arduino平台上使用TFT_eSPI库，成功驱动ST7789显示屏。
2025-03-03 12:08:40
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原创 基于Arduino的2048游戏
本文将详细介绍如何基于Arduino在RP2040 Game Kit开发板上设计并实现一个2048小游戏。我们将通过串口输入来控制游戏的操作，并通过RP2040开发板上的LCD显示屏实时展示游戏进程，包括棋盘状态和分数。
2025-03-03 11:57:30
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原创 生成对抗网络（GAN）入门与编程实现
GAN 是一种生成模型，旨在通过学习数据的潜在分布，生成与真实数据相似的样本。生成器（Generator）：输入一个随机噪声向量，通过一系列的变换生成假数据，目标是让生成的假数据尽可能接近真实数据。判别器（Discriminator）：输入真实数据和生成器生成的假数据，输出判断其真实性的概率，目标是尽可能准确地区分真实数据和生成数据。二者在训练过程中相互对抗，形成一个博弈过程。
2025-01-22 16:48:54
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原创 AG32 FPGA 的 Block RAM 资源：M9K 使用
AG32 FPGA 包含了 4 个 M9K 块，每个 M9K 块的容量为 8192 bits，总计为 4 个 M9K（4K bytes）。这使得 AG32 的内部存储非常适合嵌入式应用，能够有效地利用片上资源。
2025-01-21 16:32:56
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原创 PyTorch数据加载和预处理
在基于深度学习进行图像处理之前，我们首先要准备相应的数据集。而Torchvision库提供了对图像数据的支持，主要包括常用图像数据集的访问接口、经典的图像分类、分割和目标检测模型，图像数据预处理功能以及一些图像增强的快捷方法。Torchvision库是由多个功能子包构成的，每个功能子包功能相对独立，其中与数据准备相关的功能包有datasettransforms和utils。
2025-01-21 16:22:10
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原创 retinaface+facenet测试及导出onnx
在之前的文章中我们完成了使用insigtface进行多人人脸识别，其本质是分别使用人脸检测模型进行人脸检测，之后使用人脸识别模型对检测出的人脸进行识别。在本节，我们将分别使用retinaface模型和facenet模型在PC端分别完成人脸检测和人脸识别，并导出相应的onnx模型。
2025-01-21 16:07:32
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原创 InsightFace 快速上手
通过以上流程，我们在PC端初步完成了InsightFace的全流程操作，借助InsightFace提供的功能包，我们快速实现了高效的多人实时人脸识别。整个流程涵盖了环境配置、模型下载与加载以及推理测试等关键步骤，其中核心部分主要集中在人脸检测和人脸识别两个模型的使用。
2025-01-20 14:38:49
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原创 AG32 MCU与CPLD通过AHB总线交互
MCU与CPLD可以通过AHB或APB总线进行数据交互。APB总线通常连接低速设备，如串口，而AHB总线则用于连接高速设备，如RAM等。由于我们需要高速采集大量数据，因此选择使用AHB总线与CPLD进行交互。
2024-11-12 11:17:58
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原创 AG32 FPGA部分简单开发
在AG32芯片中，拥有异构双核（RISC-V+FPGA）处理器，包含2K逻辑单元。两者可以同时使用并进行交互，但是FPGA通常是作为MCU的一个外设设备来使用。本文介绍了如何简单使用其中的FPGA部分。
2024-11-12 11:14:26
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原创 AG32+USB使用
值得注意的是AG32中usb 使用到的PIN 脚是固定的管脚，不能在ve 中进行改变。TinyUSB 是一个用于嵌入式系统的开源跨平台 USB 主机/设备堆栈， 设计为内存安全，没有动态分配，线程安全，所有中断事件都被延迟，然后在非 ISR 任务函数中处理。这里我们仅需要将AG32做为设备端，将采集到的数据发送给电脑上位机，因此这里我们以示例工程中的。函数中，我们定义了对于插入设备和接收到数据的操作，当检测到设备插入或接受到数据时，将会调用。实测这里的波特率选择任意时，设备都是可以正常接收并发送数据的。
2024-10-12 09:19:46
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原创 rknn实现yolo5目标检测
进入 rknn_model_zoo/examples/yolov5/python 目录，运行 yolov5.py 脚本，便可通过连板调试的方式在板端运行 YOLOv5 模型。其中platform为板卡平台的芯片类型，dtype为模型的精度，可以看到不同精度的模型适用的平台有所区别，在设置时需要注意。编译完成后，会在 rknn_model_zoo 目录下产生 install 文件夹， 其中有编译好的可执行文件，以及测试图。以官方model_zoo中的YOLOv5为例，进行模型的转换及测试。
2024-10-04 11:05:41
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原创 RK3576部署llama2.c
llama2.c是一个用纯 C 语言实现的轻量级推理引擎，无需依赖任何第三方库即可高效地进行推理任务。与llama.cpp相比，其代码更加直观易懂，并且可以在 PC、嵌入式 Linux 乃至 MCU 上部署。以下是llama2.c在 RK3576 开发板上的部署步骤。
2024-10-04 11:03:19
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原创 ESP-DL部署魔改MobilenetV1—3. 模型部署
在模型定义时，我们需要用到量化时输出的层信息、cat_vs_dog_coefficient.hpp，必要时还可以使用netron查看神经网络的结构。├── main├── model我们以下关于模型的操作均在文件中完成。接下来是定义每个层。由于onnx中张量的顺序为CHW，而我们训练时使用的是HWC顺序，因此在模型输入端会有一个reshape或transpose，这里这层和输入不需要定义。
2024-09-04 10:02:37
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原创 ESP-DL部署魔改MobilenetV1—2. 模型量化
在上一节完成模型的训练和导出后，这一节我们来基于esp-dl，使用其提供的量化工具包来完成模型的量化。
2024-08-30 19:10:57
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原创 OK527N-C开发板-简单的性能测试
此外，在编译程序时还可以启用-fopenmp选项，它会告诉编译器生成能利用多线程的代码，从而可以并行地执行内存读取和写入操作，从而更好地模拟真实应用的负载情况，因为现代应用程序往往利用了多核架构的并行处理能力。此外由于source_code/common_64bit/cpuida64.asm代码并不适配aarch64-none-linux-gnu-as汇编器，所以我们在复制的时候没有复制此文件，并且需要注释掉 cpuidc64.c中的_cpuida() 、_calculateMHz() 两个汇编函数。
2024-07-02 17:49:37
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原创 简易对讲机项目
本项目采用air001主控芯片结合SR_FRS_2WUS无线对讲机模块，打造了一款简易对讲机。设备支持20个公共对讲机频道，支持亚音和扰频功能，提供更强的通信保密性。采用CW2015电池监测芯片，可实时监测电池电量，确保设备长时间稳定运行。同时，利用AT24C02芯片实现了参数设置的掉电存储功能，保障用户设置的参数在掉电情况下不会丢失，提升了用户体验和便利性。
2024-04-18 13:56:28
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原创 AI大模型之——Agent
AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。AI Agent也可以称为“智能体”，也可理解为“智能业务助理”，指在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。举个通俗的比喻，你有一个魔法机器人朋友，它叫做“小助手”。这个“小助手”非常特别，因为它能够听你说话，看你周围的环境，然后根据它看到和听到的东西来帮你做一些事情。
2024-03-23 15:13:05
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Edge Impulse导出的Arduino库中支持ESP32S3的ESP-NN
2024-03-11
proteus8.5汉化包.zip
2020-04-08
空空如也
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