# 基于STM32和SSD1306 OLED的电池管理项目 ## 项目简介 本项目是一个基于STM32微控制器和SSD1306 OLED显示屏的电池管理驱动。该项目主要用于监控电池的状态（如电压、电流和温度），并通过OLED屏幕实时显示相关信息。项目基于STM32 HAL驱动，使用CubeMX生成，适用于STM32F303RET6微控制器，并运行在Nucleo F303RE开发板上。 ## 主要功能及特点 1. 实时电池状态监控通过LTC2990 ADC模块读取电池的电压、电流和温度数据。 2. OLED显示使用SSD1306 OLED显示屏实时显示电池状态信息。 3. 用户友好的交互界面通过OLED屏幕显示菜单和状态信息，方便用户操作。 4. 多种字体支持支持多种字体和大小的文本显示，提升显示效果。 5. 示例代码提供main.c文件作为应用示例，帮助用户快速上手。 ## 使用及安装步骤（假设用户已下载源代码） 1. 解压源代码文件。

可解释的AI 打开机器学习模型的“黑匣子”不仅在理解我们创建的模型，而且还可以将见解传达给其他人方面具有巨大的意义。 当我遇到可解释的AI的不同用例时，我正在将见解提炼成可管理的块并公开共享。 多重回归模型的可解释性 演示一种使用探索多元回归模型的可。 查看ipynb（建议在下载并运行整个笔记本） 将Shapely值应用于多元线性回归模型，以探索特征对多种输出/标签的影响。

文章作者大飞分享了腾讯朱雀AI检测工具的实测经验。通过使用DeepSeek开发的标点符号转换工具，作者发现仅修改标点符号并不能完全去除AI生成痕迹。然而，对于人工创作后经AI润色的文章，标点转换却能有效降低检测率。作者质疑这种检测方式的合理性，并呼吁不应让AI支配创作标准。文章最后强调，在AI时代，人类的独特思考和灵魂才是创作的核心价值，未来的内容创作应是技术与人性共生的结果。 在本文中，大飞分享了他使用腾讯朱雀AI检测工具进行实测的经验。他使用了DeepSeek开发的标点符号转换工具，发现仅修改标点符号并不能完全去除AI生成的痕迹。然而，对于经过AI润色的人工创作文章，使用标点转换工具可以有效降低检测率。这引发了他对当前检测方式合理性的质疑，并呼吁不应让AI支配创作标准。 大飞的观点强调了在AI时代，人类的独特思考和灵魂仍然是创作的核心价值。他认为，未来的内容创作应该是技术与人性共生的结果。这一观点对于当前AI技术快速发展和广泛应用的背景下，具有重要的启示意义。它提醒我们，在利用AI技术提高创作效率的同时，不应忽视人的主观能动性和创造性思维的独特价值。 此外，文章也涉及到软件开发的相关知识。大飞在实测过程中使用了DeepSeek开发的标点符号转换工具，这涉及到软件开发的多个方面，包括软件包的开发、源码的编写和代码包的打包等。这些知识对于理解软件开发过程和提高软件开发效率具有重要意义。 本文通过分享作者的实测经验，展示了AI检测工具在实际应用中的效果，并引发了对AI技术应用和内容创作关系的深入思考。同时，文章也涉及了软件开发的相关知识，为读者提供了丰富的信息。

lightKG-单片机开发项目实战资源文件包中包含了开发lightKG单片机项目所需的核心文件。其中.gitignore文件是用于指定在使用git版本控制系统时不需要进行版本控制的文件类型，有助于保持仓库的整洁。LICENSE文件详细说明了该项目遵循的许可证协议，为项目使用者提供了法律上的权利与限制说明。setup.py文件是一个Python项目配置文件，它为lightKG项目提供了安装与分发所需的脚本。readme.txt文件则提供了项目的简要介绍、安装指南、使用方法等基本信息，是用户快速了解并开始使用lightKG的重要参考文档。requirements.txt文件列出了项目所需的所有Python依赖包及其版本，确保了环境的一致性和项目的可复现性。 lightKG单片机开发项目实战资源中的examples目录包含了一系列示例程序，这些示例程序是理解和掌握lightKG单片机开发的宝贵资源，它们通过具体的代码演示了如何利用lightKG进行各种单片机开发任务。每一个示例都可能包括完整的源代码、配置文件及必要的说明文档，旨在引导开发者通过实践学习和探索lightKG单片机的开发过程。 文档中提到的Pytorchtorchtext**Bug可能指的是lightKG项目在开发过程中遇到的一个特定问题或错误。虽然bug的具体内容没有在描述中详细给出，但可以推测该项目在使用Pytorch和torchtext进行深度学习或文本处理方面可能遇到了技术障碍。而这个bug的存在或许会激发开发者深入研究问题所在，并寻求解决方案，从而提升整个项目的稳定性和性能。 lightKG项目集实战、开发、资源于一体，向开发者提供了一个完整的工具链，涵盖了从项目初始化、依赖管理、文档阅读到实例学习的各个方面。该项目的推出，无疑为单片机开发者提供了一个宝贵的学习和实践平台，有助于提升开发者的实战经验和技能水平。lightKG项目的成功构建和运行，不仅需要了解和掌握相关硬件知识，还需要熟悉软件开发流程以及对深度学习框架有一定的了解。开发者需要不断地查阅相关文档，深入理解lightKG的工作原理和编程接口，才能有效地利用这个资源包进行单片机开发。

在数字图像处理领域，MATLAB作为一款功能强大的数学软件，已经成为众多科研工作者和教育工作者的首选工具。它不仅拥有强大的数值计算能力，还提供了丰富的图像处理函数库，使得复杂的图像处理算法得以简便高效地实现。本课题旨在构建一个基于MATLAB的数字图像处理平台，这个平台能够实现多种图像处理功能，其目的不仅是为了满足科研需求，而且是作为一个教学工具，帮助学生和初学者理解并掌握图像处理的基本概念和技术。 数字图像处理是一门涵盖了图像采集、处理、分析和理解等多个方面的学科。在图像处理中，我们通常需要对图像进行各种变换，包括二维傅里叶变换、离散余弦变换等，以此来分析图像的频域特性。同时，图像的增强、去噪、复原等也是图像处理中的常见任务。这些任务对于提高图像质量，提取图像特征以及进一步的图像分析都至关重要。 此外，数字图像处理还包括图像分割、特征提取和图像识别等高级功能。图像分割的目的是将图像划分为多个部分或对象，这对于后续的图像分析和理解至关重要。特征提取则是为了找到描述图像内容的数学表示，这些特征可以是形状、纹理、颜色等。图像识别则涉及到模式识别和机器学习技术，它能够识别图像中的对象和场景。 MATLAB平台在这些方面都提供了非常强大的支持，不仅包括了基本的图像处理函数，还提供了图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），这使得用户能够更容易地进行图像处理相关的开发工作。在本课题中，平台的构建应该是模块化的，每个模块对应一种特定的图像处理功能，这样既方便教学演示，也方便用户根据需要调用和组合不同的模块。 除了基础的图像处理功能之外，仿真授课系统的设计还应当包括教学模块，这个模块可以提供交互式的教学环境，例如通过示例程序、模拟实验等方式，帮助学生直观地理解图像处理的原理和方法。同时，系统还应当具备一定的用户交互设计，使得用户可以方便地操作和观察处理过程及结果。 本课题的核心在于开发一个集教学与实际应用于一体的数字图像处理平台，它不仅能够提升图像处理技术的学习效率，而且能够为科研工作提供有力的支持。通过这个平台，用户将能够体验到从图像读取、处理到结果展示的整个流程，并通过不断的实践来加深对数字图像处理的理解和掌握。

本文介绍了如何使用Claude Skills来优化写作流程，解决传统提示词管理中的痛点。Skills作为一个按需加载的提示词管理系统，能够有效组织和调用工作流、任务说明和代码等资源。文章详细阐述了Skills的适用场景、工作原理及创建步骤，包括如何通过三步快速构建一个Skill，并分享了作者的实际写作工作流和迭代经验。Skills的优势在于其能够自动加载和检查，节省Token使用，同时通过文件夹组织实现提示词的版本控制。此外，文章还提供了创建Skill的模板和资源，帮助读者快速上手并持续优化自己的写作Skills。 Claude写作Skills指南介绍了利用Claude Skills系统优化写作流程的有效方法。在传统写作中，提示词管理往往成为工作流程中的难题，而Skills系统能够根据需求加载各种资源，实现对工作流、任务说明和代码的有效组织和调用。文章深入地探讨了Skills的适用场景，详细解析了其工作原理，并指导读者如何通过简单三个步骤快速搭建一个Skill。这不仅极大地简化了技能创建过程，而且也使得写作工作流程变得更加高效和灵活。 作者还分享了自己在实际写作中运用Skill的经验和迭代过程，强调了在写作实践中不断优化和调整Skill的重要性。Skill系统的优势在于其能够自动加载所需资源，减少Token的使用，且通过文件夹结构的组织方式轻松实现提示词的版本控制。这不仅提升了写作效率，也确保了写作内容的准确性和一致性。 除了介绍Skills的基本功能和使用方法，文章还提供了一系列创建Skill的模板和资源，旨在帮助读者迅速掌握Skill系统的使用，以实现个人写作流程的自动化和持续改进。通过实践这些方法，读者将能够显著提高写作效率，使写作活动更加智能化和个性化。 在掌握Skills系统之后，写作者可以享受到更加便捷的写作环境。文件夹的组织不仅帮助管理不同版本的提示词，还能够根据写作任务的不同需求，快速切换和应用最适合的Skill。这种智能化的写作工具大大减少了写作者在手动管理提示词时所消耗的时间和精力，使得写作流程更加顺畅和高效。 此外，文章的内容不仅局限于理论层面，也包含了许多实用的技巧和建议。通过阅读这些内容，读者将能更好地理解如何将Skills集成到自己的写作实践中，无论是个人日记、商务写作还是学术研究，Skills都能提供强有力的支持。通过这些实际应用，写作者可以更专注于内容创作本身，而不是花费过多时间在管理写作工具和资源上。 Claude写作Skills指南不仅为写作者提供了一个强大的工具，更为写作过程的优化指明了方向。通过阅读并实践本文介绍的方法，读者将能够在写作上取得更高的效率和质量，将写作的艺术推向新的高度。无论是在日常写作中追求效率，还是在专业写作领域追求卓越，Claude Skills都能够提供相应的支持。

本文介绍了使用R语言中的traj包进行潜类别轨迹建模（LCTM）的方法。LCTM是一种统计技术，用于识别具有相似时间发展模式的未观测群体，结合了潜变量模型和轨迹分析的优点。文章详细说明了traj包的三步法分析流程：首先计算多个变化度量，然后通过主成分分析降维选择度量子集，最后使用k-means算法识别轨迹簇。该方法在社会科学、心理学、公共卫生和医学研究等领域有广泛应用，能够帮助研究者发现数据中潜在的群体差异。文中还提供了具体的R代码示例，展示了如何导入数据、执行三步分析以及可视化聚类结果。 R语言是一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言，其强大的功能在各种科学研究领域中得到了广泛应用。本文深入探讨了R语言中traj包在潜轨迹分析中的应用，这种分析方法特别适用于处理和理解数据随时间变化的模式。通过潜类别轨迹建模（LCTM），研究者能够识别出具有相似发展路径的未观测群体，从而揭示隐藏在数据背后的深层次结构。这一过程融合了潜变量模型和轨迹分析的长处，为研究者提供了更加丰富和细致的数据解读手段。 在介绍的三步法分析流程中，首先需要计算多个变化度量。这些度量指标是对研究对象随时间变化趋势的量化描述。在确定了变化度量后，接下来利用主成分分析（PCA）进行降维操作。PCA是一种常用的统计方法，能够将数据压缩到较低维度的空间内，同时保留最原始数据最重要的信息，这对于后续分析具有重要的意义。在降维后，研究者可以选择一个度量子集，这些子集能够代表数据的主要变化趋势。 最终一步是使用k-means算法来识别轨迹簇。k-means是一种经典的聚类算法，它的目标是将数据点分成k个簇，使得簇内数据点的相似度尽可能高，而簇间数据点的相似度尽可能低。这一算法的运用使得研究者可以直观地观察到数据中的群体结构，为深入分析提供了坚实基础。 LCTM作为一种先进且有效的统计技术，在社会科学、心理学、公共卫生和医学研究等领域有着广阔的应用前景。它不仅能够帮助研究者发现数据中潜在的群体差异，而且还可以用于预测未来的趋势和模式。通过LCTM，研究者能够更好地理解个体或群体随时间演变的规律，进而制定出更加符合实际的策略和政策。 文章中还提供了具体的R代码示例，这些示例清晰地展示了如何导入数据、执行三步分析以及如何将聚类结果进行可视化。代码示例为读者提供了实践操作的直接参考，使得理论与实践相结合，降低了学习和应用LCTM的门槛。 R语言traj包在潜轨迹分析中的应用，不仅丰富了数据分析的工具箱，而且为各种科研领域提供了新的研究思路和方法。随着数据分析在科研中的重要性日益凸显，掌握和应用这些高级技术，对于提高研究质量与效率具有不可忽视的价值。

本文详细介绍了基于STM32H743的FDCAN调试记录，包括FDCAN的初始化配置、滤波器设置、中断处理以及数据收发等核心内容。相较于F1、F4系列，H7的CAN功能进行了全面优化，采用10KB共享消息RAM进行数据存储与配置，显著提升了数据处理能力。文章提供了FDCAN1和FDCAN2的初始化代码示例，详细说明了波特率、分频系数、时间参数等关键配置，并介绍了滤波器列表法的使用方法。此外，还涵盖了引脚分配、中断服务函数、回调函数以及数据解析与发送的具体实现，为开发者提供了全面的FDCAN调试参考。 STM32H743是STMicroelectronics公司生产的一款高性能、高集成度的ARM Cortex-M7微控制器，拥有强大的处理能力，适用于需要高速数据处理的复杂应用场景。FDCAN（Flexible Data-rate Controller Area Network）是一种基于CAN协议的改进版，能够支持更高传输速率和数据量的通信需求，常用于汽车行业和工业自动化等领域。 在进行STM32H743的FDCAN调试时，首先需要对FDCAN模块进行初始化配置。初始化配置是确保FDCAN模块能够正常工作的重要步骤，包括对FDCAN模块的时钟进行使能、设置波特率、分频系数以及时间参数等。波特率决定了通信速率，分频系数影响时钟频率，时间参数包括同步段、传播时间段和相位缓冲段等，这些设置共同决定了通信过程的准确性和稳定性。 FDCAN模块的滤波器设置也是调试过程中的关键环节。通过设置滤波器，可以有效地管理接收到的消息，只保留开发者感兴趣的消息。滤波器可以通过滤波器列表法实现，开发者需要根据实际应用需求，合理设计滤波器列表的规则和策略。 中断处理是嵌入式系统中用于处理突发事件的一种机制。在FDCAN调试过程中，中断服务函数是处理FDCAN接收到数据的重要方式。开发者需要编写相应的中断服务函数，当FDCAN接收到数据或者发生错误时，通过中断服务函数做出响应。回调函数是一种特殊的中断服务函数，它可以在特定的数据收发事件发生时被调用，以处理相应的逻辑。 数据收发是FDCAN调试中的核心内容。通过编写相应的代码，实现对数据的封装、发送、接收和解析。在STM32H743的FDCAN调试中，数据存储与配置利用了10KB的共享消息RAM，这大大提升了数据处理的效率和速度。开发者需要确保数据发送和接收的过程准确无误，避免数据丢失或损坏。 在FDCAN调试过程中，引脚分配也非常关键。开发者需要根据硬件设计和系统需求，合理地分配FDCAN模块所使用的引脚。这通常涉及到对STM32H743的GPIO（通用输入输出）配置，确保数据能够正确地在各个模块间传输。 STM32H743的FDCAN调试记录不仅涵盖了以上提到的初始化配置、滤波器设置、中断处理、数据收发和引脚分配等关键内容，还为开发者提供了丰富的代码示例和具体实现方法。这些内容共同构成了一个全面的FDCAN调试参考，对于嵌入式开发人员来说，具有很高的实用价值和参考意义。 通过这些详尽的调试步骤和技术细节，开发者可以更加高效地使用STM32H743微控制器的FDCAN模块，实现复杂和高效的通信解决方案。

QT是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架，广泛应用于开发具有图形界面的应用程序。在开发过程中，通常会涉及到设计窗口、实现交互逻辑、数据管理等核心步骤。对于“开单商品管理系统”的学习，这是针对企业销售管理环节的一套应用软件，其核心功能在于提供用户界面与后台管理功能，以实现对商品的录入、查询、库存管理、开单打印等操作。 在进行此类项目的开发时，开发者首先需要搭建基础框架，确定软件的架构设计，设计数据模型以及数据库。数据库设计包括商品信息表、订单信息表、客户信息表等。其中商品信息表会包含商品名称、价格、库存量等属性。订单信息表则需要包含订单号、购买商品、数量、订单状态、下单时间等信息。客户信息表则包含客户姓名、联系方式、地址等。 在开发中，QT框架提供了多种控件来设计界面，如按钮、文本框、列表框、表格等。开发者需要根据需求来配置这些控件，实现商品的增删改查功能，以及订单的创建、修改和查询。同时，系统还应提供用户登录验证、权限管理等功能，确保数据的安全性和操作的准确性。 系统开发完成后，用户操作界面应当简洁直观，方便业务人员快速掌握。例如，商品管理模块应允许用户通过表格界面直接查看商品列表，并提供添加、修改、删除商品的快捷操作；订单模块则需要清晰地展示所有订单的状态和相关信息，实现订单的快速处理。 为了提升系统的稳定性和用户体验，开发者还需要进行性能优化和错误处理。性能优化包括数据库查询优化、界面渲染优化等。错误处理涉及捕获异常、记录日志，以及在程序崩溃等异常情况下给出用户友好的错误提示和恢复机制。 考虑到该系统是作为工作日常使用，还应当具有良好的扩展性和维护性，以便未来能适应业务变化或新增需求时能够快速迭代更新。QT的模块化设计思想能够很好地支持这种需求，允许开发者通过增加新的模块或者修改现有模块来实现升级。 此外，文档的编写也是开发过程中不可或缺的一部分。一个完整的系统应当伴随着详尽的开发文档和用户手册，让使用者能够快速了解如何操作系统，并且为后期的系统维护提供便利。 在实际应用中，该开单商品管理系统可以为中小企业提供一个高效、准确的销售管理工具，通过信息化手段提高工作效率，减少因手动开单导致的错误，从而提高整个销售环节的流畅度和客户的满意度。同时，系统还可以根据企业实际运营情况提供决策支持，如销售数据统计分析，为管理层提供准确的业务数据支持。