隨著嵌入式系統(tǒng)、高性能計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,多核異構(gòu)處理器已經(jīng)成為當前計算平臺的重要組成部分。多核異構(gòu)處理器通過集成多種類型的處理器核心(如高性能CPU核心、GPU核心、NPU核心等),能夠同時滿足高性能計算和節(jié)能降耗的需求。然而,多核異構(gòu)處理器的設(shè)計也帶來了新的挑戰(zhàn),尤其是在內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)同步方面。本文將探討多核異構(gòu)模式下有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法,以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交換和同步,提升系統(tǒng)整體性能。
短信作為交流的一部分被廣泛使用,無論是官方的還是個人的。短信技術(shù)具有快捷、方便、經(jīng)濟、環(huán)保等特點。短信通信可以通過從電信服務提供商那里獲得付費服務來使用。為了構(gòu)建sms發(fā)送項目,GPRS模塊、SIM卡和微控制器(如ESP32)是必要的組件。這些組件一起工作以建立與電信服務提供商的連接,從而支持SMS的傳輸
你們中的大多數(shù)人可能知道機器人項目及其使用微控制器的工作。在當今時代,這樣的DIY機器人項目是如此受歡迎和最需要的。因此,我們決定使用Arduino制作一個新的機器人項目藍牙控制機器人汽車,它非常簡單,與嵌入式技術(shù)的學生,愛好者和初學者完美兼容。通過添加更多的技術(shù),這些未來機器人將在不同的領(lǐng)域用于不同的目的,如消防機器人、監(jiān)視機器人等。
在這個項目中,我們將建立一個基于物聯(lián)網(wǎng)的天氣監(jiān)測系統(tǒng),可以在我們的智能手機上無線顯示溫度和濕度。只有我們需要穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)連接我們的模塊到互聯(lián)網(wǎng)。
大家好,在這個項目中,我們將學習如何通過使用微控制器ESP32無線控制機器人手臂,該微控制器具有與WiFi網(wǎng)絡連接的內(nèi)置功能。我們將使用一個不需要任何互聯(lián)網(wǎng)連接的網(wǎng)頁來控制我們的機器人手臂運動。
在這個項目中,我們將學習和探索OLED(有機發(fā)光二極管)顯示器與使用Arduino IDE的樹莓派Pico W的接口。由于其高對比度和低功耗,OLED顯示器在小規(guī)模項目中使用越來越受歡迎。
大家好,在這個項目中,我們將學習如何使用Arduino IDE將超聲波傳感器與Raspberry Pi Pico W連接起來,該IDE結(jié)合了Pico W微控制器板的功能以及Arduino開發(fā)環(huán)境提供的易于編程的功能。使用Arduino IDE提供了一種使用C/ c++編程開發(fā)板的直接方法。
在本博客中,我們將學習如何將伺服電機與Raspberry Pi Pico W連接,并使用Arduino IDE對其進行編程。一般來說,Micropython用于編程Pico W,但我們將學習如何使用C/ c++編程。樹莓派Pico W是一個偉大的板,為那些誰正在尋找一個強大的和多功能的微控制器,易于使用和負擔得起。
基于ESP32-CAM的CCTV攝像機是一個項目,允許您使用ESP32-CAM模塊和VLC播放器創(chuàng)建遠程監(jiān)控攝像機。ESP32- cam板是ESP32微控制器和相機模塊OV2640的流行組合,適用于捕獲圖像和流媒體視頻。該項目引入了ESP32 CAM模塊,這是一個小型但功能強大的相機模塊,配備了ESP32微控制器,并利用Wi-Fi功能,使項目具有成本效益和經(jīng)濟實惠。
如果你想制造任何物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,那么Blynk是一個流行的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)平臺,允許你通過智能手機或平板電腦遠程控制硬件。它提供了一個用戶友好的拖放界面,簡化了自定義界面的創(chuàng)建,用于設(shè)計和控制各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和項目。Blynk支持許多不同類型的開發(fā)板和不同類型的連接類型,如以太網(wǎng),WiFi, GSM和衛(wèi)星。它促進了實時數(shù)據(jù)可視化、遠程監(jiān)控和交互式自動化。
車庫門太重,打開和關(guān)閉要費很大的力氣。在這個萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時代,我們也應該改進它。想象一下,只需點擊智能手機就可以輕松打開車庫門,這正是我們要在這個智能車庫門物聯(lián)網(wǎng)項目中構(gòu)建的,我們將使用ESP32開發(fā)板和Arduino IDE來構(gòu)建這個項目。以前我們也建立了一個類似的Wi-Fi車庫門開啟器項目,使用直流電機,你也可以檢查一下,如果你感興趣。
在人工智能(AI)技術(shù)日新月異的今天,神經(jīng)網(wǎng)絡作為其核心驅(qū)動力,正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而,傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型往往受限于計算資源和功耗,難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行。現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)作為一種高性能、低功耗的硬件加速器,為小型神經(jīng)網(wǎng)絡的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡,以及它們在邊緣智能應用中的獨特優(yōu)勢。
在人工智能(AI)的浪潮中,深度學習模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域。然而,傳統(tǒng)的深度學習模型通常計算量大、功耗高,難以在資源受限的邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行。為了解決這一問題,二值神經(jīng)網(wǎng)絡(BNN)應運而生。BNN通過將權(quán)重和激活值二值化(即取值為+1或-1),極大地降低了計算復雜度和功耗,使其更適合在邊緣設(shè)備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓練和實現(xiàn)BNN,并附上相關(guān)代碼示例。
隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展,對高性能計算和異構(gòu)計算的需求日益增長。在這樣的背景下,緩存一致性互聯(lián)標準CCIX(Cache Coherent Interconnect for Accelerators)逐漸成為連接主機處理器(如CPU)和加速器設(shè)備(如FPGA)的關(guān)鍵技術(shù)。本文旨在評估CCIX在構(gòu)建高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應用,探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn),并提供相關(guān)代碼示例。
隨著科技的飛速發(fā)展,現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應用日益廣泛。然而,F(xiàn)PGA設(shè)計的復雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來,機器學習(ML)技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學習進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預測,并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。