田帅康学习笔记

如果不将模型部署在边缘设备上加以使用，那我们的模型将毫无意义怎样在STM32上运行神经网络以及进行推理STM32最常用使用C语言开发，也有少许用micropython或者是lua开发，但是这些都不在主流范围内，再者说在STM32上使用torch等网络推理框架也是相当不现实。因此我们需要在C环境下使用神经网络推理框架，经过我的寻找，在github上找到了这几种使用C语言实现的推理架构：sipeed/

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为什么需要样本神经网络模型的训练本质上是根据结果寻找最优解的过程，在这个过程中我们需要输入大量的样本以及正确的答案，帮助网络结构内部矫正自己的参数。样本如何获取speech_commands_v0.01下载地址，这里整理了数种常用的语音指令供我们使用，每种语音指令下大约有2300条语音数据，包括多种音色，不同背景噪声，具有普遍性。为什么要筛选数据后面我用来训练的数据是16KHZ采样率，时间长度为1

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前景提要公司有一个新产品，产品定义上有一个很愚蠢的交互设计，耳机中有人打电话过来后，会有提示音播放是否接听，此时用户想要接听，随便说什么话都可以接通（甚至噪音都可以），如果不想接通就闭嘴，因此我来了兴趣，能否在单片机上运行简单的语音关键词识别简述keyword spotting什么是kws（keyword spotting），翻译过来就是关键词检测，例如小米音响、天猫精灵音响上都有小爱同学、天猫精

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SD卡底层驱动移植最近希望了解一下文件系统与存储器读写是怎样勾搭起来的，写两篇文章做个记录，本篇文章简单陈述底层驱动的移植，下一篇文章记录移植文件系统的过程通信方式SD卡的通信方式主要有两种：四线SPI接口与SDIO接口，SDIO接口具有四根数据线，可以具有更高的通信速率，但是部分单片机没有SDIO接口，为了可移植性，大多数单片机会用SPI的通信方式与SD卡通信（主要我手上的平台也只能满足SPI协

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入门神经网络二网络搭建使用哪种深度学习框架目前主流的神经网络框架有tensorflow、kears，国产的有百度的PaddlePaddle，但是我是从yolov5入坑的，yolov5官方代码使用的是pytorch框架，所以我使用torch，而且torch框架上手很简单，资源较多坑较少。建立一个怎样的网络结构网络层网络层很简单，只有一个卷积层和一个全连接层，一个卷积层包括卷积、激活、下采样。我是用5

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入门神经网络一样本采集在本科的时候对神经网络颇有兴趣，感觉很神秘，特别是当时的yolov5目标检测算法，让我感觉特别震撼，计算机在图像识别上已经超过了人眼。但是这么长时间以来一直停留在跑demo的阶段，没有静下心来学习，为此我计划搭建一个属于自己的神经网络作为入门标志，这是第一章，主要讲了说明采集样本的过程。建立一个怎样的网络我计划建立的网络结构，输入参数为陀螺仪三轴传感器的数据，输出内容为可能进

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在linux主机上搭建一套远程监控系统矿板有风险，入坑需谨慎最近在同事的推荐下在咸鱼入手了一套RK3399的开发板，卖家说是广告机的拆机设备，实际上嘛懂得都懂，这是不知道哪个币又崩盘了但是该说不说，这个板子本身就是开发板，配置2+16,并且配套资料资料还是很丰富的，从linux、android各个系统都可以刷，想玩纯净版手动编译也可以，我在这里装的是ubuntu系统，系统包中已经安装好了pytho

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最近工作比较忙，没有时间学(mo)习(yu),立帖为证去了解一些简单的东西：1、C语言函数调用时的栈使用情况2、简单学习汇编语言3、搞一搞脉冲式红外光音频通信over~

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ESP32-CAM上传图像数据到Python上位机预防踩坑放在前面：目前安信可官方版的CAM模块已经停售，库存货比较贵，市面上的都是仿制的，质量良莠不齐，给开发带来了很多困扰，经过实际测试，发现山寨货主要有以下几个坑：1、发热严重，不加散热片长时间运行几乎到了烫手的地步，加上散热片也不会好很多2、在分辨率大于640*480后，信号变得异常的差，丢包严重，但如果用手捏着天线，数据传输又会稳定很多第二

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使用MQTT做一个公网对讲机上一篇博客中，使用ESP32与ESP-NOW协议做了一个短距离对讲机（链接），发布了一个视频在B站评论区中，很多B友希望可以实现无限距离对讲，这样的话需要服务器转发，刚开始我想使用python写一个TCP或者UDP的转发功能，但是考虑到很多小白没有公网服务器，并且也不会使用python，于是我想到了互联网中的MQTT协议，MQTT协议天生为转发而生；MQTT协议是TCP

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