机器未来-CSDN博客

原创【跟着CHATGPT学习硬件外设 | 06】CAN

这个过程中，所有的信号传递都是通过CAN协议完成的，可以看出，CAN协议在汽车中起着至关重要的作用。标准模式的数据帧有11位的标识符，而扩展模式的数据帧有29位的标识符，这意味着扩展模式能处理更多的信息。CAN消息由多个部分组成，包括起始位、帧ID（标识符，决定消息的优先级）、控制字段（指示数据长度）、数据字段（最多8字节的数据）、CRC（循环冗余检查）、确认位和结束位。如果CAN总线上的数据有误，首先检查发送端和接收端的波特率是否一致，然后检查CAN帧的构造是否符合CAN协议的规定。

2024-04-01 16:07:43 874

原创【跟着CHATGPT学习硬件外设 | 05】I2C

比如，在一个智能家居系统中，中央控制器（主设备）可以通过I2C总线控制各种传感器和执行器（从设备），如温度传感器、湿度传感器、灯光控制器等。公交车（主设备）按照固定的线路（I2C总线）运行，沿途的公交站（从设备）就像是各个设备，每个公交站都有一个唯一的编号（设备地址）。I2C的工作原理很简单。主设备发送地址：主设备发送一个7位的地址（有些设备可能是10位地址），这个地址用于指示要通信的从设备。从设备响应：如果从设备检测到自己的地址，它就会在SDA上产生一个低电平的应答信号，以告诉主设备它已经准备好了。

2024-03-29 16:15:19 751

原创【跟着CHATGPT学习硬件外设 | 04】ADC

就像翻译员需要根据语言的复杂性和翻译的速度需求来选择翻译策略（直接翻译、逐句翻译、整段翻译等），ADC也需要根据信号的复杂性和转换速度需求来选择转换模式（直接转换、逐次逼近、积分、ΔΣ等）。电路的核心是在PMOS管AO3401，当需要测量BAT电压时，ADC_Control输出高电平，NMOS管Q7打开，Q6 的GS压差是-3.8V，所以Q6导通，则是可以进行电压测量。通常，这涉及到将ADC的输入通道与我们的设备的模拟信号源进行连接，同时也需要将ADC的电源引脚与我们设备的电源进行连接。

2024-03-29 15:38:27 887

原创【跟着CHATGPT学习硬件外设 | 03】UART

当CPU接收到中断信号时，它会停止当前的任务，处理UART数据，然后返回到之前的任务。当UART接收到新的传感器数据时，它会发送一个中断信号给中央控制器，然后中央控制器会暂停当前的任务，处理新的传感器数据，然后返回到之前的任务。当邮递员带来新的邮件时，他会把邮件放入你的邮箱，然后你就可以在方便的时候去取走邮件（这就像UART的接收数据）。通过这种方式，UART可以在没有公共时钟信号的情况下实现两个设备之间的数据传输，这就是为什么它被称为“异步”的原因。UART的时序图显示了数据在UART中的移动方式。

2024-03-29 13:23:42 1016

原创【跟着CHATGPT学习硬件外设 | 02】GPIO

当用户按下按钮时，GPIO接收到高电平信号，触发系统中断，执行相关的控制程序，如开启或关闭家电。通过调整GPIO的输出电平，还可以控制LED灯的亮度，实现灯光的调节功能。在智能家居系统中，GPIO被用于连接和控制各种设备，例如灯光，空调，电视，门窗等。GPIO的每个引脚可以配置为输入或输出模式。例如，如果GPIO端口的电平意外地变为了高电平，我们需要及时地将其设置为低电平，以防止LED长时间点亮导致的过热问题。此外，GPIO还可以连接到各种传感器，例如温度传感器，湿度传感器，运动传感器等，以获取环境数据。

2024-03-29 12:38:18 847

原创【跟着CHATGPT学习硬件外设 | 01】SPI

SPI接口主要包括四个信号线：SCLK（时钟线）、MOSI（主设备数据输出、从设备数据输入线）、MISO（主设备数据输入、从设备数据输出线）和SS（从设备选择线）。每当主设备发送一个位的数据，从设备也会同时发送一个位的数据，反之亦然。SPI的同步通信：SPI是一种同步通信方式，由主设备产生时钟信号，从设备根据这个时钟信号进行数据的发送和接收，这保证了数据传输的准确性。SPI的设备选择：SPI支持多个从设备，通过片选信号进行设备选择，这使得SPI可以在只有一个主设备的情况下，同时与多个从设备进行通信。

2024-03-29 12:02:20 1119

原创【大模型技术探索 | 01】边缘设备部署大模型可能性测试

本文探索了大模型部署到边缘设备平台的可能性。随着LLAMA.cpp的火热，大模型部署到边缘设备成为可能，手机自带大模型、工业控制设备自带大模型交互、智能汽车大模型交互成为可能。经过量化的大模型部署到边缘设备是可能的，对内存的要求要高于CPU，内存至少要2GB内存，4核Contex-AG35跑起来没啥压力，都没跑满。未来边缘设备可能是混合AI大模型：轻量的大模型任务在边缘设备上跑，重型的大模型任务在云上跑。双端部署大模型，既满足实时性，又满足性能要求。

2024-01-26 19:06:26 1140

原创【Git从入门到精通 | 02】.gitignore忽略文件不生效怎么办？

git版本库建立之初，没有建立忽略文件.gitignore，后续想忽略部分编译过程文件时，发现忽略文件不生效了。

2023-12-14 10:54:43 86 1

原创【Python实用小工具】Python实现pdf文件转图片

经常有这样的应用场景，扫描的文件需要转换为图片上传，但是市面上的工具要么收费，要么加水印，有点不爽，那就自己用Python写个小工具把。

2023-02-28 11:18:25 677 1

原创【Python实用小工具】PDF文件快速拆分

【代码】【Python实用小工具】PDF文件快速拆分。

2022-12-28 17:47:10 1379 10

原创【深入浅出imx8企业级开发实战 | 05】搭建OPTEE仿真开发环境

本文描述了optee-os在Qemu仿真开发环境的搭建。

2022-11-15 13:15:03 622 6

原创【Git从入门到精通 | 01】Git源码管理github工作流实践

本文描述了企业多人协作开发常用的github flow工作流，涉及发布分支、开发分支、测试分支、bug分支、特性分支等分支管理，以及版本回退等。

2022-11-10 07:30:00 1407 108

原创【Python数据科学 | 11】应用实战：我的第一个开源项目-基金定投回测工具

项目是博主想实现躺赢的基金组合投资工具。博主的基金投资理念是长期定投，买大盘指数，分散投资，优先保住本金。

2022-11-07 07:30:00 4378 220

原创【Python数据科学快速入门系列 | 10】Matplotlib数据分布图表应用总结

本篇文章总结常用的数据分布图表。数据分布图表强调数据集中的数值及其频率或分布规律。常见的有统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。

2022-10-24 07:00:00 6290 221

原创【深入浅出imx8企业级开发实战 | 04】嵌入式Linux设备掉电数据容错研究

本文针对嵌入式设备掉电应用数据丢失的问题，研究了掉电数据容错的一些措施。

2022-10-12 07:30:00 3581 127

原创【Python数据科学快速入门系列 | 09】Matplotlib数据关系图表应用总结

本篇文章总结常用的数据关系图表。数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特征与标签的相关性分析。数据关系图表又分为数值关系、层次关系和网络关系三种。曲线图、散点图、散点矩阵图在机器学习和深度学习中应用到也较多，除了matplotlib可以绘制以外，pandas也带有很多绘图方法，后面进一步讨论。

2022-09-30 06:45:00 6238 98

原创【IoT开发工具箱 | 03】搭建可外网访问的内网穿透http文件服务器

为了保证嵌入式系统的健壮性，一般我们会为设备增加远程ota的能力，对于linux系统来说，采用http/https文件传递的方式是非常主流和方便的，这里讨论了搭建可供外网访问到http文件服务器的搭建，可方便应用于嵌入式ota调试或树莓派等个人NAS设备的http文件服务器的搭建。比以前使用工具去操作，使用python搭建http文件服务器实在太简单了，相对麻烦的是内网穿透，没有了解内网穿透的用户，可能要花费很长时间才能实现外网访问

2022-09-26 06:30:00 8570 99

原创【Python数据科学快速入门系列 | 08】Matplotlib类别比较图表应用总结

数据可视化是数据分析的重要手段，而不同的应用场景应选择不一样的图表。根据应用场景的不同，我们将图表分为6类：类别比较图表、数据关系图表、数据分布图表、时间序列图表、整体局部图表、地理空间图表。类别比较图表强调分类数据的规模对比数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特征与标签的相关性分析。数据关系图表又分为数值关系、层次关系和网络关系三种。数据分布图表强调数据集中的数值及其频率或分布规律时间序列图表强调数据随时间变化的规律或趋势，例如股票数据。整体局部图表。

2022-09-23 06:30:00 6602 113

原创【深入浅出imx8企业级开发实战 | 03】imx8qxp一键独立编译指南

本文描述了imx8qxp利用optee项目的build工程整体编译的过程，op-tee项目的build工程仅支持imx8m，这里通过修改使其支持imx8qxp芯片。整个项目包含的内容挺多的，包含u-boot、atf、optee、optee-client、seco、scfw、kernel、rootfs、mkimage，并生成包含所有固件的烧写固件。

2022-09-18 22:18:36 5709 67

原创【Python数据科学快速入门系列 | 07】Matplotlib数据可视化基础入门（二）

本文概述了matplotlib是什么，能做什么，怎么做的问题，是一篇matplotlib数据可视化入门文章，对于matplotlib的基础功能做了一个整体的使用说明。包含图例、轴标签、绘图区域的标签、轴的刻度、轴的范围，cmap颜色图谱映射以及注释等内容。

2022-09-17 18:30:00 5599 67

原创【Python数据科学快速入门系列 | 06】Matplotlib数据可视化基础入门(一)

本文概述了matplotlib是什么，能做什么，怎么做的问题，是一篇matplotlib数据可视化入门文章，对于matplotlib的基础功能做了一个整体的使用说明。包含绘制第一个图表、绘图编程风格、Figure画布、axes绘图区，绘图样式等内容。

2022-09-17 06:30:00 8965 77

原创【IoT开发工具箱 | 02】嵌入式Linux设备网速测试方法

简单总结了两种实用的嵌入式设备网速测试的方法：iperf和curl，这两种工具基本上都属于文件系统自带的指令。总结，使用curl、iperf测试结果一致。

2022-09-14 10:21:26 10131 51

原创【深入浅出imx8企业级开发实战 | 02】Yocto工程repo源码gitee加速配置方法

博主使用的imx8qxp的yocto工程使用repo下载源码时，使用官方配置得要下载2小时以上，而按照博主配置gitee加速后，速度提高到1分钟左右。

2022-09-08 10:18:26 5583 52

原创【深入浅出imx8企业级开发实战 | 01】imx8qxp yocto工程构建指南

本文描述了IMX8QXP通过yocto编译烧写镜像和生成SDK的过程。本文参考《i.MX_Yocto_Project_User’s_Guide.pdf》文档，博主在实操过程中遇到了很多问题，例如repo国内无法下载的问题、repo同步慢的问题，生成SDK时包冲突的问题，等等。至少300G硬盘空间，yocto工程编译结果很大。网速越快越好编译时间至少一个晚上。按照博主的流程操作基本上就可以完整的生成多媒体镜像固件，可以在评估板上测试板载的各种功能，以及生成开发环境SDK。

2022-09-08 10:13:02 5514 17

原创猿创征文 | 【IoT开发工具箱】Postman模拟https请求

本文描述了博主通过postman来模拟https请求的完整过程。难点在于证书的配置。

2022-09-05 17:57:39 7197 27

原创猿创征文｜【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数

本文以鸢尾花的数据预处理为例，描述了科学计算在机器学习使用的示例。

2022-08-31 06:00:00 6407 50

原创猿创征文｜【MQTT从入门到提高系列 | 10】MQTT协议设计实战

本文以实际项目为案例，描述了ESP32车载产品的MQTT协议设计的实战过程。

2022-08-26 11:23:36 6827 22

原创【Python数据科学快速入门系列 | 04】Numpy四则运算、矩阵运算和广播机制的爱恨情仇

本文总结了numpy常见的运算，四则运算与矩阵运算，以及它们的区别。同时描述了在形状不满足要求时，在特定情况下仍然可以运算的广播机制。矩阵的加法、减法运算和数组的加法、减法运算一样，都是对位运算，数乘运算也比较简单，就是每个元素都乘以数，但是矩阵乘法和数组的乘法差距较大。矩阵乘法也叫求矩阵的内积，是深度学习神经网络最底层的数学基础。

2022-08-24 07:30:00 6337 50

原创【安全利器SELinux快速入门系列 | 03】SELINUX配置Proftpd安全FTP服务器权限实操指南

本文以proftpd为例描述了在Linux系统中为应用配置selinux权限的工作流。

2022-08-08 07:30:00 3073 9

原创【Python数据科学快速入门系列 | 03】玩转数据摘取：Numpy的索引与切片

玩转数据摘取：Numpy的索引与切片

2022-08-05 14:02:06 2215 3

翻译【安全利器SELinux快速入门系列 | 02】SELinux 策略实施的可视化操作指南

编者按：博主借助翻译工具翻译了这篇文章，非常形象地描述了SELINUX的三种策略类型：targeted（TE Enforcement）、mcs、mls。三种策略的安全级别依次增强，TE, MCS, MLS，MLS最高，每种安全策略都是在上一种安全策略的基础上叠加信的安全策略。>在TE的基础上，针对多个同样的进程，通过在启动进程时在进程和文件对象增加多类别标签MCS，实现权限隔离。在MCS标签完全匹配的情况下，MLS增加了多级别标签sx(x=0,1,2,...)，实现绝密>秘密->...，多级别的访..

2022-08-02 11:02:33 1859 12

保姆级Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器项目源码

程序员的浪漫，表白动画~

空空如也