se7ens 发表于 2025-2-5 17:12 哇，传说中的彩色丝印PCB上线了 这种板的加工费要单独加钱不？

我用了￥50 彩色丝印券，批量生产的话需要和生产厂家详谈

完善个人资料 回帖 课程学习 参与活动 资源下载  

我安装的时候也遇到这种情况了，一直报错……

okhxyyo 发表于 2025-1-21 14:35 速度很快啊~~~第一个花灯点亮上线啦

哈哈，开发板上还有 OLED 屏接口，打算用来播放电子烟花

1084504793 发表于 2025-1-21 17:40 建议那几个字用LED灯显示，这样就更酷了。

建议不错，正在整活儿 用 WS2812 做个会闪烁的春联，嘿嘿

膜拜大佬啊，太强了，识别效果好，题材（桃园三结义）也很棒

Jacktang 发表于 2025-1-6 07:28 识别效果显著提升，识别准确率在 60% 左右，波动确实比较大，什么原因

识别波动大，还是和环境对比度有关。一旦摄像头的采集图像存在较为复杂的环境或多种物体干扰，被框选的部分大多数情况下是物体，而不是数字……简言之就是还不够智能 比如，摄像头采集周围环境，识别数字往往仅通过对比度降帧匹配给出结果，如下图所示 还发现识别率和拍摄角度有关，如果数字是倾斜或者倒立的情况，识别效果大幅降低，这种情况可以通过添加训练模型、多次迭代、增加样本数量等方法得以改善。

回顾2024，测评了许多国产开发板，有灵动、芯源、雅特力、极海、敏矽微、富芮坤等等，还有高性能开发板如龙芯中科、赛昉·星光2等，切实感受到了国产芯片的崛起和壮大，硬件进步的同时，很欣慰地看到大家越来越重视软件和生态的建设，各大论坛也在不断助力推广国产芯片崛起……新的一年，我将继续活跃在论坛，为大家带来更多创新推文，为国产芯片的发展壮大添砖加瓦！

前段时间有事情耽搁了，这本书的完整测评如下： 【《人工智能实践教程》测评】卷积神经网络 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 【《人工智能实践教程》测评】神经网络 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 【《人工智能实践教程》测评】机器学习 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 【《人工智能实践教程》测评】Python 高级编程 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 【《人工智能实践教程》测评】Python 面向对象 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 【《人工智能实践教程》测评】Python 函数 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 【《人工智能实践教程》测评】分支与循环 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 《人工智能实践教程——从Python入门到机器学习》之运算符与循环 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 《人工智能实践教程——从Python入门到机器学习》变量章节的学习和应用 - 嵌入式系统 - 电子工程世界-论坛 《人工智能实践教程 从Python入门到机器学习》阅读分享 - 编程基础 - 电子工程世界-论坛

慕容雪花 发表于 2024-12-4 16:56 大佬，流程图用啥软件画

PowerPoint   

已报名  

大佬，你的串口数据是用什么工具采集的啊？

秦天qintian0303 发表于 2024-12-4 10:43 测试了一下，感觉手机播放的声音就不容易被路上，可能主频不一样，说话的声音反应就比较明显

我用手机播放警报声，需要开大点声，曲线变化才明显，比如下面这个波形的声音   显示出来是这样 我这里没有采样数更多的串口绘图工具了，不过可以用LabVIEW或MATLAB制作个串口读取工具……

讲得很仔细，特别是原理部分，程序代码分析得也很详细

gtq 发表于 2024-12-3 16:02 哇塞，学到啦，超感谢！多多积累经验哈，盼着有那么一天能派上用场呢。

这款开发板的板载传感器较多，文中提到的 IMU 传感器在智能手机、手表、手环等可穿戴设备中应用较多，得益于在保持精度的前提下器件微型化技术的更新，因此还是有很多可以拓展的应用场景，如步数统计、姿态检测、速度监测等。

gtq 发表于 2024-12-3 15:57 哇塞，学到啦，超感谢！多多积累经验哈，盼着有那么一天能派上用场呢。

感谢关注，点灯这里还可以加上渐变功能，实现彩色呼吸灯效果，后面再更新一下

怀66 发表于 2024-12-3 15:25 点赞👍，写的很详细，对我这种小白很友好呀。

开发板用户手册更详细，Nano RP2040 Connect | Arduino Documentation 不过官网信息量比较大，在完成具体项目时，需要梳理出对项目有用的重点部分

Jacktang 发表于 2024-11-27 07:30 单机版是48 个CPU 和8 块GPU，占的资源也挺多的

AlphaGO部署于TPU，自发布至今，TPU技术已经经历了多代的演化和升级。 第一代TPU，被应用到AlphaGo上，在2015年和李世英对战时，就是部署了48个TPU。 第二代TPU，它被引入了Google Cloud，应用在谷歌计算引擎（Google Compute Engine ，简称GCE）中，也称为Cloud TPU。配置了TPU v2的AlphaGo，仅用了4块TPUv2，便击败当时的世界围棋冠军柯洁。 第三代TPU，（2018年）性能提升到第二代的2倍。每个Pod的性能提高了8倍，且每个pod最多可含1024个芯片。 第四代TPU，2021年。采用 7nm 工艺，翻倍的 MXU 数量，以及显著增加的内存容量和带宽，实现了性能的大幅提升。引入 Sparse Core ，针对稀疏计算进行了优化，使得 TPU v4 在处理深度学习中的 Embedding 层时更加高效。3D Torus 互联方式以及 TPU v4 Pod 的构建，展示了谷歌在大规模并行计算和高效互联方面的突破。Palomar 光路开关芯片的开发，利用 MEMS 技术，进一步降低了系统延迟和功耗，同时减少了网络成本。 第五代TPU，2023年，谷歌在发布多模态大模型Gemini的同时，推出了全新的面向云端AI加速的TPU v5p ，（云张量处理单元）。 第六代TPU，2024年5月，Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）发布了第六代TPU，与 TPU v5e 相比，Trillium TPU 的能源效率高出 67% 以上。Trillium 可以在单个高带宽、低延迟 Pod 中扩展到多达 256 个 TPU。

Jacktang 发表于 2024-11-24 09:26 分支与循环，编程的基础判断语句

掌握这部分编程原理，对其他语言的学习都大有裨益

Jacktang 发表于 2024-11-27 07:31 流程图画的真是不错

是的，这本书有很多内容是通过流程和框架图进行展示的，非常便于读者掌握章节的整体布局