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【项目设计】基于STM32人脸识别系统 - 单片机 物联网 嵌入式

文章目录一.前言二.简介三.主要器件四.系统整体方案五.部分核心代码一.前言项目设计主要是对于所学知识的整体回顾,需要结合各个学科,才能做出达到符合标准的设计。文章的目的在分享优质的项目以及项目经验,提供设计思路,欢迎交流与指正不足之处。二.简介由于人脸识别技术具有无需接触、安全性高、可靠性高等优点,在身份认证领域具有广阔的应用前景。目前,市场中的门禁系统大多采取离线加传统人脸识别算法的方式,无法实时记录访客信息,并存在识别准确率低、容错率较低、只针对特定场景等缺点。该设计主要目的在于解决上述的问题,采用深度学习人脸识别算法与在线,计算的门禁系统解决方案。三.主要器件STM32F407ZGT

STM32CubeMX配置--STM32F103C8T6最小系统板

1.新建工程首先是新建工程选择左上角的File然后点击NewProject,或者直接使用快捷键Ctrl+N新建工程2.开发板型号的选择然后选择开发板型号,在CommercialPartNumber处输入STM32F103C8T6然后在下方会有选择直接双击型号就会进入配置界面3.配置修改PINout&Configuration(1)RCC修改首先点击左上角的SystemCore然后点击RCC将HighSpeedClock从Disable改成Crystal/CaramicResonator:晶体、陶瓷谐振器(2)SYS修改将Debug从NoDebug修改成SerialWire:串行线调试(3)GP

一块GPU搞定ChatGPT;ML系统入坑指南;理解GPU底层架构

1.跑ChatGPT体量模型,从此只需一块GPU在发展技术,让大模型掌握更多能力的同时,也有人在尝试降低AI所需的算力资源。最近,一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。虽然FlexGen加速后的大模型看起来仍然很慢——跑1750亿参数的语言模型时每秒1个token,但令人印象深刻的是,它已经把不可能变成了可能。传统上,大型语言模型(LLM)推理的高计算和内存要求使人们必须使用多个高端AI加速器进行训练。本研究探索了如何将LLM推理的要求降低到一个消费级GPU并实现实用性能。链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Z

ruby-on-rails - 是否有可能在rails中获取访问者的mac地址?

是否有任何函数可以获取用户的MAC地址,以便我可以将其记录为某种身份验证凭证? 最佳答案 没有。一旦涉及第3层路由器,原始MAC地址将不再可用/相关。 关于ruby-on-rails-是否有可能在rails中获取访问者的mac地址?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32854050/

google-app-engine - 谷歌云 sdks 不启动 Docker 图像 Mac OS 的预览

我的app.yamlruntime:customvm:trueapi_version:1health_check:enable_health_check:Falsedocker文件#Usetheofficialgodockerimagebuiltondebian.FROMgolang:1.5.1#Grabthesourcecodeandaddittotheworkspace.ADD./go/#InstallrevelandtherevelCLI.RUNgogetgithub.com/revel/revelRUNgogetgithub.com/revel/cmd/revel#Usethe

Go 系统调用 EnumProcessModules

我正在尝试调用;EnumProcessModules;使用给定句柄的Govar(psapi=syscall.NewLazyDLL("Psapi.dll")procEnumProcessModules=psapi.NewProc("EnumProcessModules"))funcEnumProcessModules(handleuintptr){log.Println(handle)modules:=make([]interface{},2049)varneededintprocEnumProcessModules.Call(handle,uintptr(unsafe.Pointer(

macos - go 在 Mac OS X 中尝试执行 go install 时失败

在MacOSX上尝试通过执行以下命令执行goget。它因以下错误而失败:-jabongs-MacBook-Pro-4:florestdebraj$goget./...goinstallgithub.com/jabong/florest/src/common/config:open/var/folders/lp/3q9_2mn51hd9s4yj_jcf3jxm0000gp/T/go-build823644730/github.com/jabong/florest/src/common/config.a:nosuchfileordirectorygoinstallgithub.com/ja

linux - go1.6 File方法WriteString频繁调用导致系统缓存大

go1.6文件方法WriteString频繁调用导致系统缓存很大。如何解决这个问题。进入环境:linuxamd64。这是Linux系统的问题吗?代码:packagemainimport("fmt""net/http""os""time")varlogCtxChchan*http.RequestvaraccessLogFile*os.FiletypeHandlerHttpstruct{}func(this*HandlerHttp)ServeHTTP(whttp.ResponseWriter,req*http.Request){sendAccessLog(req)w.Write([]byt

json - 解析时间时Golang在Mac OSX上的空位置

在我的本地OSX机器上将时间戳字段从JSON解码为struct时,time.Time字段的Location是“空”而不是UTC。这对我在本地运行单元测试是有问题的(相对于在Location被正确设置为UTC的CI服务器上)。这是示例代码:https://play.golang.org/p/pb3eMbjSmvpackagemainimport("fmt""time")funcmain(){//Ignoringtheerrjustforthisexample'ssake!parsed,_:=time.Parse(time.RFC3339,"2017-08-15T22:30:00+00:0

golang 操作系统/exec : get data from stdout in parts

我想使用os/exec从我的go代码运行一个外部应用程序。应用程序my_external_script.sh分两部分将数据输出到stdout:第一部分非常快(三秒后将“A”写入stdout),第二部分("B)仅在10秒后写入。例如:./my_external_script.sh..........A(3secondselapsed)..............................B(10secondselapsed)(programexitswith0statuscode)我目前正在从我的go代码中这样执行:funcexecMyExternalCmd()(*string,e