如果通过Arduino进行录音不是单纯地接一个驻极电容MIC就可以的,因为自然界中的声音非常复杂,波形极其复杂,通常我们采用的是脉冲代码调制编码.即PCM编码.PCM通过抽样.量化.编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码.在开始动手之前我们需要先了解一些关于数字编码的基础知识. 采样-采样率 在音频采集中叫做采样率. 由于声音其实是一种能量波,因此也有频率和振幅的特征,频率对应于时间轴线,振幅对应于电平轴线.波是无限光滑的,弦线可以看成由无数点组成,由于存储空间是相对有限的,数字编码过程

实验二:光敏电阻传感器模块我手里这块是三针版的,挺秀气吧 光敏电阻是用硫化隔或硒化隔等半导体材料制成的特殊电阻器,其工作原理是基于内光电效应.光照愈强,阻值就愈低,随着光照强度的升高,电阻值迅速降低,亮电阻值可小至1KΩ以下.光敏电阻对光线十分敏感,其在无光照时,呈高阻状态,暗电阻一般可达1.5MΩ.光敏电阻的特殊性能,随着科技的发展将得到极其广泛应用. 光敏电阻器通常由光敏层.玻璃基片(或树脂防潮膜)和电极等组成.光敏电阻器在电路中用字母“R”或“RL”.“RG”表示. 主要用途:光线亮度检测

Iptables防火墙简介 Iptables名词和术语 Iptables工作流程 基本语法 Filter 参数说明 NAT表: Icmp协议 TCP FLAG 标记 什么是状态检测 iptables的状态检测是如何工作的 iptables 自定义链实例 Iptables防火墙简介 Netfilter/Iptables(以下简称Iptables)是unix/linux自带的一款优秀且开放源代码的完全自由的基于包过滤的防火墙工具,它的功能十分强大,使用非常灵活,可以对流入和流出服务器的数据包进行很精

Java语言通过已检测异常语法所提供的静态异常检测功能非常实用,通过它程序开发人员可以用很便捷的方式表达复杂的程序流程. 实际上,如果某个函数预期将返回某种类型的数据,通过已检测异常,很容易就可以扩展这个函数,将所提供的输入不适于所请求的计算的各类情况都通知给调用者,以确保每种情况下都能够触发恰当的动作.而且由Java语言所提供的语法级的异常处理执行让这些异常像返回类型的隐式扩展一样,成为合理的函数签名一部分.(转载自 http://www.puiedu.com/applyOnline_dail

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net

浏览器检测是在工作中经常用到的,如果只是简单判断当前是什么浏览器的话可以通过window.navigator.useragent这样的js来直接判断就可以了! 但是针对浏览器版本要求比较高的时候,如果只是单纯的判断浏览器的名字的话还不能解决问题,这时候就要通过其他方式来实现!现有的jquery已经废弃了$.browser的使用,所以在这里我介绍一个叫做"浏览器嗅探器"的程序来实现! 代码如下:(BrowserDetect.js) var BrowserDetect = { init:

初识Visual Leak Detector 灵活自由是C/C++语言的一大特色,而这也为C/C++程序员出了一个难题.当程序越来越复 杂时,内存的管理也会变得越加复杂,稍有不慎就会出现内存问题.内存泄漏是最常见的内存问题之一.内存泄漏如果不是很严重,在短时间内对程序不会有太大的 影响,这也使得内存泄漏问题有很强的隐蔽性,不容易被发现.然而不管内存泄漏多么轻微,当程序长时间运行时,其破坏力是惊人的,从性能下降到内存耗尽,甚 至会影响到其他程序的正常运行.另外内存问题的一个共同特点是,内存问题本身

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C++内存泄漏检测工具 1.VC自带的CRT:_CrtCheckMemory   调试器和 CRT 调试堆函数 1.1用法: /************************************************************************ * 环境:VC6.0 * 程序功能:CRT 检测内存泄漏 * 创建: 2014/3/20 * 版本号:1.0 **********************************************************

一.概述 前面一个系列,我们对车牌识别的相关技术进行了研究,但是车牌识别相对来说还是比较简单的,后续本人会对人脸检测.人脸识别,人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究.其中人脸检测相对来说比较简单,譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数 frontal_face_detector 供相关人员使用,但是Dlib的运行速率并不是很高,另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较高的识别率和相对较快的运行速度,具体可以从github 上获取 https://github.com/Sh

/********************************* 代码功能:通过串口控制电机 使用函数: Serial.available(); //判断串口是否接收到数据 Serial.print(字符串); //通过TX传出去 Serial.write(字符串); //写入串口中 Serial.println(字符串); //通过TX传出去,并在尾端加换行 strtol(字符串启始指针,字符串结束指针,字符转换长度); //字符串转整形 constrain(数据,区间上界,区间下界);

思科DNA竞品比较工具 您的网络能够驱动数字化转型吗? 根据IDC调查,45%的受调研公司计划在未来两年内做好网络数字化的准备.查看数字化网络带来的结果和商业价值. 下载报告 思科 HPE 华为 Arista Close all 创新 通过 BLE 或 Wi-Fi 跟踪用户位置 有限   带有虚拟蓝牙低能耗 (BLE) Beacon 和 Hyperlocation 的思科 CMX,可支持跟踪 BLE 设备和 Wi-Fi 设备,定位精度达 1 到 2 米. HPE 在其无线接入点中支持有限的蓝牙功

37款传感器和模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器与模块,依照实践出真知(动手试试)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一做做实验,不管能否成功,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]66种传感器模块系列(专业资料+实验代码+图形仿真) 实验之九:火焰(红外线)传感器模块 红外光的基本原理 我们知道,人的眼睛能看到的可见光按波长从长到短排列,依次为红.橙.黄.绿.青.蓝

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏.(Garbage In Garbage Out!) 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环.方法也是多种多样

在本篇文章中,我们将学习如何基于Arduino开发板使用一个SD卡模块.同时结合DS3231实时时钟模块,我们将制作一个数据记录仪的示例,在示例中,我们将温度传感器的数据存储到SD卡中,并将这些数据导入到Excel中以制作图表. Arduino SD卡模块 首先让我们来看看SD卡模块.它适用于标准MicroSD卡,工作电压为3.3 V.因此,该模块带有稳压器和电平转换器,因此我们可以将其与Arduino电路板的5 V引脚配合使用. SD卡模块有六个引脚,两个用于为模块供电,VCC和GND引脚,以

论文http://202.119.32.195/cache/10/03/cs.nju.edu.cn/da2d9bef3c4fd7d2d8c33947231d9708/tkdd11.pdf 1. INTRODUCTION 异常是与正常样例有着不同的数据特性的数据模式.检测异常的能力具有重要的相关性,异常经常在多种应用领域中提供关键和可操作的信息.比如在信用卡交易中能够显示信用卡的使用有欺诈行为:在天文图像中的异常点能够说明发现了新的星星:一个不正常的计算机网络流量模式能够代表(stand for)

R-CNN论文翻译 <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 文章出处:https://www.cnblogs.com/pengsky2016/. 摘要:         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里

前言 从接触深度学习开始一直都做的是人脸识别,基本上也一直都在用mxnet. 记得之前在刚接触的时候看到博客中写到,深度学习分三个层次,第一个层次是分类,第二个层次是检测,第三个层次是分割.人脸识别算是分类问题,也就是一直在第一个层次···一直都想有机会了解下第二个层次,奈何精力有限,工作中也没有实际的项目需要.最近正好有个不急的检测项目,趁此机会入门检测吧.工作中听同事提到yolov5效果不错,而且文档指导也比较丰富,因此选择从此入手,顺便也熟悉下pytorch.本文就以训练一个简单的皮卡丘检

                                                                                                                                                                                                                                                          

使用Visual Studio Code 开发 ESP8266 ESP8266+ArduinoIDE+VSCode开发ESP8266. 首先说明一下ESP8266并不是某一WiFi模块的名字(我以前是这么认为的),ESP8266是一块SOC的型号,任何基于ESP8266的WiFi模块都不过是ESP8266EX芯片加一块Flash芯片而已.比如ESP01.ESP12E.ESP12F等,它们的区别只不过是Flash存储空间不同或引出的引脚不同而已,ESP01的Flash最小,ESP12F比ESP12

目前在 iOS 和 OS X 中有两套先进的同步 API 可供我们使用:NSOperation 和 GCD .其中 GCD 是基于 C 的底层的 API ,而 NSOperation 则是 GCD 实现的 Objective-C API. 虽然 NSOperation 是基于 GCD 实现的, 但是并不意味着它是一个 GCD 的 “dumbed-down” 版本, 相反,我们可以用NSOperation 轻易的实现一些 GCD 要写大量代码的事情. 因此, NSOperationQueue 是被