17 16届智能车十六届国二代码源程序，基础四轮摄像头循迹识别判断。 逐飞tc264龙邱tc264都有 能过十字直角三岔路环岛元素均能识别，功能全部能实现 打包出的龙邱逐飞都有，代码移植行好，有基础的小伙伴可以参考学习，不用问我带不带指导，压缩包里有视频讲解。 本代码只供参考学习使用 ——————————————————————— 16 智能车十六B车模 17 智能车十七C车模 逐飞tc264总转风 采用八领域算法，全元素识别，十字拐点三岔路圆环之间爬坡出入库。 基础四轮摄像头，代码注释清晰。 适合小白上手哦。 开源是为了让大家更好的学习和参考哦 本代码只做学习使用不直接作为比赛代码i

1、元器件准备 2、机智云固件烧录 3、机智云平台配置 4、代码移植 5、APP配网操作 包括机智云固件，ESP8266烧录软件，程序源码等文件，教程见我博客链接：https://blog.csdn.net/m0_65296597/article/details/146229566?spm=1001.2014.3001.5501 本文教程详细介绍了如何将STM32微控制器与ESP8266 Wi-Fi模块连接到机智云平台，实现温湿度数据的上传以及远程控制继电器的开关。在进行该操作前，用户需要准备必要的硬件元件，包括STM32开发板、ESP8266模块、温湿度传感器等。接着，需要将机智云提供的固件烧录到ESP8266中，这一步骤对于让ESP8266能够连接到机智云并进行数据通信至关重要。 成功烧录固件后，接下来就是登录机智云平台进行配置，这一环节包括创建设备、设置数据点以及生成必要的认证信息。本教程强调了代码移植的重要性，即将生成的代码适应于STM32平台，以便能够正确读取传感器数据并控制继电器。 在代码移植完成后，用户还需进行APP配网操作，这是为了让最终用户能够通过手机APP远程控制ESP8266设备，并且查看从传感器收集到的温湿度数据。整个过程不仅涉及硬件的操作，还需要用户具备一定的编程能力，以便在STM32上移植和运行代码。 为了方便用户操作，本教程还提供了机智云固件、ESP8266烧录软件以及程序源码等文件，用户可以直接下载使用。此外，教程中提到的博客链接提供了详细的步骤说明和操作指南，方便用户在遇到问题时查找解决方案。 整体而言，本教程是一套完整的操作指南，从硬件准备到软件配置，再到代码实现和APP操作，涵盖了将STM32和ESP8266连接到机智云平台的所有步骤。它适合有一定硬件和编程基础，希望实现物联网项目的开发者和爱好者。

FreeRTOS代码移植到STM32F103C8T6,并写了单电机PID速度电流双闭环控制代码

永磁同步电机pmsm无感foc控制，观测器采用扩展卡尔曼滤波器ekf，代码运行无错误，支持无感启动，代码移植性强，可以移植到国产mcu上.

将机智云生成的HAL库代码移植到标准库中，和ESP8266通讯，同时远程控制

Matlab代码移植SSSI 地震模拟，勘测和成像（SSSI） SSSI旨在为勘探地球物理学中的数值模拟提供一个程序包。 它以学生和勘探地球物理学专业人士为目标。 最重要的目的是为感兴趣的用户提供一个简单，组织良好的库，以学习勘探地球物理学中的一些流行算法和数值方案，而不是计算的高性能。 因此，采用MATLAB作为编码平台，以提高代码的可读性，简化数据可视化等。众所周知，MATLAB中的嵌套for循环比编译语言要慢得多。 为了使SSSI高效，我们使用C生成一些经常调用的函数的MEX文件。 当前，SSSI中已实现的主要功能如下： •2D / 3D的声波模拟 •2D的弹性波模拟 •基尔霍夫（Kirchhoff）的移居 •反向时间迁移（RTM） •最小二乘RTM（LSRTM） •全波形反演（FWI） 使用此用户指南，用户可以轻松，快速地开始将SSSI用于适当的应用程序。 对波动方程和地震成像数值模拟的详尽介绍不在本用户指南的范围之内。 因此，仅显示和解释必要的方程式以保持内容简洁。 有兴趣的用户可以参考参考文献以获取更多详细信息。 除了MATLAB（建议使用2012a或更高版本）之外，如果需

STM32 UcGUI和UCOSII联合代码 移植好直接用. 基于STM32F103 加触摸屏 UCGUI是一种嵌入式应用中的图形支持系统。它设计用于为任何使用LCD图形显示的应用提供高效的独立于处理器及LCD控制器的图形用户接口，它适用单任务或是多任务系统环境， 并适用于任意LCD控制器和CPU下任何尺寸的真实显示或虚拟显示。它的设计架构是模块化的，由不同的模块中的不同层组成，由一个LCD驱动层来包含所有对LCD的具体图形操作。 UCGUI可以在任何的CPU上运行，因为它是100%的标准C代码编写的。UCGUI能够适应大多数的使用黑白或彩色LCD的应用，它提供非常好的允许处理灰度的颜色管理。还提供一个可扩展的2D图形库及占用极少RAM的窗口管理体系。

Windows代码移植到Linux

stm32f103 GRBL代码移植 实际已经测试过，可以正常运行

基础知识看的差不多的了，所以最近开始玩一些有趣的项目。因为现在tensorflow已经作为keras的后端，将其集成了过来，API是在tf.keras下面，所以keras的项目也可以使用，只需要稍作修改即可 为了方便移植，我们一般都是直接从import导入模块的地方对代码进行微调，这样下面的代码基本上不用修改。本来想着直接在keras前面加上tensorflow就可以了，但是好像出了点问题。我在尝试之后，总结了一下需要注意的点： 在jupyter notebook中以下两种导入方式都是可以的： from tensorflow.keras.layers import Conv2D from te