基于STM32F103ZET6的智能风扇 1.自动模式瞎，检测人是否在附近，如果在附近则自动打开风扇，并且根据温度自动调节风扇档位，分为一二三档 2.通过按键可以设置定时关闭风扇，按下按键秒数加一，设置好后开始倒计时，倒计时结束关闭风扇 3.可以通过按键实现手动和自动模式切换，在手动模式下可以手动调节档位

通过对接DeepSeek API与微信接口实现的智能聊天机器人，支持自动化消息响应。 核心功能: 微信消息实时监听 DeepSeek多轮对话接口调用 上下文敏感型回复生成 异常流量熔断机制

基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM32的智能车库 基于STM3

本项目开发了一个基于TensorFlow框架的智能垃圾分类系统，旨在提高传统垃圾分类的效率和准确性。此系统使用了先进的深度学习技术，特别是MobileNetV2模型，以实现高效且准确的垃圾图像分类。项目的最终目标是将这一技术应用于实际场景，如智能垃圾桶和移动应用程序，以促进环保和资源回收。 系统的开发过程包括多个关键步骤：首先，项目使用了Kaggle上提供的包含12,000张图像的垃圾分类数据集。这些图像涵盖了42种不同类型的垃圾，每类垃圾有300张图像。数据经过预处理，包括转换为RGB格式、调整大小至32x32像素，并分为8:2的比例划分成训练集和测试集。 在模型构建阶段，采用MobileNetV2作为基础架构，并通过追加全局平均池化层和两个密集层来完成分类任务，模型训练设置为10个时代，使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数。训练完成后，模型在测试集上达到了令人满意的准确率，并将训练好的模型保存为H5文件，便于后续使用。 此外，项目还开发了一个基于FastAPI的Web应用，允许用户通过简单的图形界面上传垃圾图像并获取分类结果，增强了用户交互体验。通过部署这一Web应用，系统

STC32智能车小主板是一款专为智能车竞赛或研发设计的核心控制模块，它基于逐飞科技的官方资料，集成了丰富的功能和强大的性能。STC32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，以其高效能和低功耗特性在智能车领域广泛应用。 这款主板的设计重点在于实现电磁循迹和光电循迹功能，这两项技术是智能车自主导航的关键。电磁循迹依赖于车辆底部的传感器接收地面上预设的电磁信号，通过解析信号来确定行驶路线；光电循迹则是利用光敏元件检测赛道上的黑白线条，通过对比不同光照强度变化来判断路径。STC32的高性能计算能力使得这两种复杂的实时追踪算法得以流畅运行。 主板的接口丰富，包括但不限于模拟输入/输出（A/D、D/A）、数字输入/输出（I/O）、串行通信接口（如UART、SPI、I2C）、PWM信号输出等，这些接口可以方便地连接各种传感器、执行器和通信模块，如电机驱动、超声波传感器、红外传感器、无线通信模块等，极大地扩展了智能车的功能和适应性。 电源资源的充足分配是主板设计中的另一大亮点。不同的模块可能需要不同电压等级的电源，STC32智能车小主板在设计时充分考虑了这一点，提供了多路电源管理，确保各个部件稳定工作。良好的电源隔离和滤波设计可以减少噪声干扰，提高系统的稳定性和可靠性。 在硬件设计方面，PCB布局至关重要。"PCB_Project"很可能包含了该主板的电路板设计文件，这通常是一个包含所有元器件位置、走线路径和层叠结构的详细文件。电路板设计需要考虑到信号完整性、电源完整性以及电磁兼容性，以保证主板在高速数字信号传输时的性能。 在“下次改进注意.txt”文件中，可能记录了设计团队在开发过程中遇到的问题、解决方案以及对未来改进的建议。这些经验总结对于后续的迭代升级有着宝贵的参考价值，可能涉及优化电源效率、增强抗干扰能力、提高模块化程度等方面。 STC32智能车小主板是一个高度集成、功能强大的核心控制平台，适合用于各种智能车项目。其设计体现了对智能车竞赛需求的深入理解，以及对硬件开发的专业水准。用户可以根据“下次改进注意.txt”中的提示进行调整，以提升主板的性能，满足更加复杂和严苛的智能车应用需求。

多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

通过WEB端定时，ESP32可以控制舵机、蜂鸣器和语音提示。并且实时进行时间显示。具体的操作就是OLED实时显示年月日时分秒和周几，同时舵机控制箱子，语音可以定时播报固定的音频。WEB端加了一点点的CSS和JS，总体网页普普通通。没有使用SPIFFS，并且语音是廉价方案，就是MP3转WAV。

内容概要 本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目，并结合强化学习算法（Q-Learning）实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容： 游戏开发：基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现，包含小鸟、管道、背景、音效等元素。 强化学习算法：使用 Q-Learning 算法训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird。 代码与资源：完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。 适用人群 游戏开发爱好者：对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。 强化学习初学者：希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。 AI 爱好者：对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。 使用场景及目标 学习 Pygame 游戏开发：通过本项目，可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。 实践强化学习算法：通过实现 Q-Learning 算法，理解强化学习的基本原理和应用。 训练游戏 AI：通过训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird，并不断提升其表现。

Deepseek从入门到精通-清华大学版PDF文件完整版 《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学元宇宙实验室出品的一份全面指南，深入解析了DeepSeek的技术特点、应用场景和使用方法。 【提供完整PDF】 该PDF文档还提供了实用的提示语设计技巧，帮助用户从零基础快速进阶为DeepSeek使用专家。 目前，DeepSeek的官方网站日访问量已超过谷歌的Gemini和Character.AI，显示了其在全球范围内的受欢迎程度。

内容概要：本文详细介绍了清华大学双聘教授张家铖关于DeepSeek及其AI幻觉的研究成果，涵盖了AI幻觉的概念与成因，如何评估和缓解幻觉的风险，以及幻觉的潜在创造性应用。具体而言，文中首先解释了什么是AI幻觉，探讨了它为何发生，特别是模型训练中的数据偏差、泛化困难等问题。其次，对DeepSeek和类似模型在多种情境下进行幻觉评测，并给出了详细的幻觉率统计数据。接着讨论了幻觉在金融、医疗等领域造成的问题，并提出了减轻这些负面影响的方法，比如联网搜索、双AI验证、提示词工程等。最后强调了幻觉在艺术创造和技术突破方面的积极意义。 适合人群：对于希望深入了解人工智能技术尤其是大型语言模型行为特征的专业人士来说是非常有价值的参考资料；对于关注AI发展和社会影响的一般公众也能提供重要见解。 使用场景及目标：该研究不仅揭示了现有AI系统的潜在风险，还鼓励开发者采用更好的方法来评估和改进他们的系统；同时也展示了幻觉在创造性领域的潜力，如艺术创作和技术革新等方面的应用前景。 其他说明：文档中提供了若干具体的应用案例，比如金融机构利用DeepSeek提升服务质量的例子，还有关于如何有效防范AI产生幻觉的实践经验分享。此外，还提及了一些新兴的应用趋势，例如通过幻觉促进科学研究的新模式。