田帅康学习笔记

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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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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前言，过度依赖typecho的工具，写不出好看的布局，typecho刚好也支持Markdown，记录一下学习过程Markdown标题在文本下方使用多个=======表示标题 例如： 这是一级标题 =========== 演示：这是一级标题在文本下方使用多个----表示小一些的标题 例如： 这是二级标题 -------- 演示：这是二级标题使用 # 号可表示 1-6 级标题，一级标题对应一个 # 号

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翻遍全网，在python上运行opus的资料少之又少，看了很多远古帖子，勉强把opus-python跑了起来，踩了好多个坑，必须记录下来，opus作为一种优秀的音频编码方式，在未来一定会占据广阔的市场必备条件：windows操作系统-64位python3.x 64位opus.dll 64位一路经历：先通过pip安装opus，pip install opuslib 这个OPUS库并不包含编码器，只

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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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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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最近在做一个验证性的东西，使用无线完成语音通信首先需要大概了解一下音频信号，音频信号主要有以下几个概念点：采样率：一秒钟采集多少个音频信号，常见的有8K、16K、44.1K等，采样率越高，声音的细节都越好。数据深度：数据的深度，一个数据有多少位，常见的有8bit、16bit、24bit、32bit等，位数越高，声音的线性度越好。音频声道：单声道、双声道，带耳机打游戏时，可以听到敌人的脚步声吗，就是

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