使用全志H3开发板进行B站无人直播推流

全志H3直播推流1、系统镜像烧录系统镜像尽量使用linux或者ubuntu原版镜像,不要使用不安全的三方镜像,我在这里使用friendlycore的卡刷包,代号focal,实际上就是ubuntu20.04,先使用工具烧录到内存卡里,然后插在机器上,使用eflash命令行或者图形化界面操作工具烧录到开发板内部mmc中,烧录完成后进入下一步。2、系统换源由于国内的某些政策原因,原版ubuntu镜像在国

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手撸一个fifo

fifo在很多场景下都能用到,例如在串口中断中来不及接受数据,可以将数据先缓存起来,在线程中再进行处理fifo也可以称为环形队列,填入数据时在头部填入,取数据从尾部取出FIFO.c#include "fifo.h" #include "stdio.h" void fifo_init(fifo_t *obj, uint8_t *data_buffer, uin

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欢迎使用我的网盘

欢迎访问我的私人网盘网盘地址:点击打开我的网盘:cloud.shumei52.top网盘通过可道云搭建,你可以在任何地方访问该云盘!公共用户名:public,密码:123456789实现过程1、在宝塔面板中一键部署kodbox服务并启用,然后在设置中填写你需要的网站和端口号,例如我的是cloud.shumei52.top,当然你也可以使用域名+端口访问2、我使用的服务器厂商与DNS厂商都是腾讯云,

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使用ESP32发送邮件

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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在STM32上运行keyword spotting(四)边缘设备运行以及测试

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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在STM32上运行keyword spotting(二)样本预处理

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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在STM32上运行keyword spotting(一)工作简述

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-SD卡驱动移植

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-搭建自己的网络结构之网络搭建(二)

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-搭建自己的网络结构之样本采集(一)

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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