现代办公空间正面临一场由“屏幕疲劳”和信息过载所定义的危机。我们的日常环境充斥着不断闪烁的矩形界面,争相争夺我们有限的注意力。尽管智能手机和辅助液晶显示器能即时获取信息,但它们本质上却成了令人疲惫的干扰源。其背光发出的强光会刺眼,而操作系统的设计也让我们陷入无休止的提醒陷阱。
真正让这个机器人生动起来的是它的行为。我在代码中设置了一个后台任务,使设备能自动产生逼真的动作。每20秒就会播放一段独特的天体机械蜂鸣与鸣叫序列。它通过数学算法随机选择频率,听起来就像机器人在思考或自言自语,让人感觉它仿佛真的有了生命。
监测电力消耗有助于识别低效电器、减少不必要的电力浪费,并提升整体能源管理。本项目展示了如何利用 Arduino UNO R4 WiFi 实时采集电气测量数据,在 OLED 屏幕上显示,并将数据上传至物联网平台以实现远程可视化。
专为电子元件组装和精密检测设计,该放大镜通过旋转拨盘和触摸屏,用户可直观地控制照明颜色、亮度及方向(光源位置),从而为各种任务创造最佳的照明条件。
RK3576已内置强大的NPU,而Rockchip最新发布的RK1820 AI加速器则带来了另一个有趣的可能性:在主SoC处理应用逻辑的同时,使用外部专用加速器进行AI推理。
为了将这款设备从一个DIY科学项目升级为耐用且专业的工具,我设计了一块定制PCB,并委托JLCPCB进行生产。外壳方面,普通的3D打印无法满足需求,因此我使用JLC3DP技术,用高品质MJF尼龙材料打印出一个定制外壳。最终成品不仅运行完美,而且握感如同出厂级产品一般顺滑。
我想要一套无线音响系统,不需要任何应用、账户或订阅,只需打开电源,它就会自动出现在网络中。SquarePi正是这样的解决方案:基于TAS5805M D类放大器打造的树莓派HAT,内置完整的硬件均衡器,并通过一键式软件安装即可实现蓝牙、DLNA、Spotify Connect和AirPlay功能,开箱即用。
在本次演示中,我们将拆解这个电路,并解释其各个部分的工作原理。但首先,让我们先介绍一下Logisim。它是一款能够帮助我们创建数字逻辑并模拟其运行过程的应用程序。我之前已在教程《使用Logisim进行逻辑设计》中详细讲解过Logisim。你可以在这里找到Logisim应用程序,它是免费的!
作为一名音乐人,我不仅花费大量时间演奏乐器,也经常对音频信号进行调整,因此我一直对声音的视觉呈现充满兴趣。正因如此,我想设计一个基于硬件的实时音频频谱分析仪。
这个项目对我而言意义重大。在设计这款微型掌上设备期间,我的橙猫Tarçın意外离家出走。我当时非常难过,因为它是生活中最让我开心的存在。幸运的是,他第二天就回来了,虽然疲惫不堪,但安然无恙。看到它回来,我决定将这个项目变成更有意义的东西:我决定把Tarçın的像素图像直接嵌入硬件中!
在学习或进行电子项目时,我注意到这个小习惯一次又一次地打断了我的注意力。我不需要功能繁多的智能设备,我只需要一个能即时显示时间、不产生干扰的装置。
ADS-B(即自动依赖式监视广播)是目前用于追踪飞机的现代标准,已在全球空域交通管制(ATC)中基本取代了传统雷达。在我的上一个视频中,我介绍过如何通过RTLSDR dongle、专用天线和软件接收并解码ADS-B信号。
上一次我输掉井字棋时,还是七岁。昨天我又输了一次——这次是输给了一只成本不到一把普通办公椅的四轴机器人手臂。这就是我如何教会我的myPalletizer 260识别纸板、决定最佳落子位置,并在没有任何位置传感器、棋子本身没有固定标记、也没有作弊的情况下,拿起自己的棋子并放入正确位置的故事。仅需一台摄像头、几个ArUco标记和大约200行Python代码。
随着边缘AI应用的发展,本地运行大语言模型正变得越来越流行。本项目中,我们使用RKLLM在RK3576上部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen,提供兼容OpenAI的API接口,并构建一个轻量级的浏览器WebUI,支持交互式对话。
人脸检测是人脸识别、面部属性分类、人脸编辑和人脸追踪等任务中不可或缺的初始步骤,其性能直接影响人脸识别及其他相关任务的效果。尽管过去几十年在无约束条件下的人脸检测方面取得了显著进展,但在真实场景中实现准确且高效的检测仍是一个未解决的难题。这主要归因于姿态变化、面部表情、尺度差异、光照条件、图像畸变以及面部遮挡等因素。与一般物体检测不同,人脸检测的特点是长宽比变化较小,但尺度变化较大(从几个像素到数千像素不等)。