田帅康学习笔记

最近在写boot升级代码时，需要上位机发送固件包到下位机，因为固件包太大，因此需要分包发送，分包发送涉及到校验问题，特意对crc16校验方法进行记录计算方法预置1个16位的寄存器为十六进制FFFF（即全为1，我称为种子）；称此寄存器为CRC寄存器；把第一个8位二进制数据 （既通讯信息帧的第一个字节）与16位的CRC寄存器的低8位相异或，把结果放于CRC寄存器；把CRC寄存器的内容右移一 位（朝低位

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ARM单片机使用自定义bootloader什么是BOOT懂得计算机的同学都知道，电脑在开机时，从上电的那一刻开始，首先会进入bios，这个bios的作用就类似于单片机中的bootloader。万一我们浏览某些不可言状的网站导致系统崩溃时，我们就可以在这个临时的系统（bios）中切换到另一个windows系统（PE）进行对主系统（APP）的抢救修复。同样的，我们单片机中APP分区崩溃或者需要更新时，

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使用esp32远程发送邮件最近在网上冲浪时发现这么一个有意思的网站：SendCloud官网，这个网站主要是通过开放接口给用户，使用http申请发送短信或者发送邮件，一般来说通常发送的内容为广告邮件或者是短信验证码，如果使用esp32访问这个接口，就可以变相的使用esp32发送邮件，实现诸如数据上报、入侵检测之类的功能1、申请账号获取密钥sendcloud注册完成后默认是免费用户，每天有十条免费的邮

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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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搭建一个怎样的模型KWS模型结构属于比较简单的模型结构，但是为了少走弯路，我计划使用现成的结构，我从这个演示视频参考而来：点击我跳转，这个KWS项目运行在AT32F403上，其网络模型结构为一个64个特征的普通卷积层，然后重复四次的DS-CNN卷积，在每次卷积后都进行一次relu，最后进行一次池化，用来减少全连接层的参数。模型部分代码如下：class Net(torch.nn.Module):

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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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FATFS文件系统移植上文中完成了sd卡的驱动代码，本文陈述如何系统移植文件系统源码下载源码可以登录fatfs官网下载：http://elm-chan.org/fsw/ff/archives.html，我这里下载最新版本的源码包，下载完成后解压到本地大致浏览源码包的文件结构，主目录下有documents与source两个文件夹，其中documents中教会用户如何使用fatfs，source中主要

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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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