- 基于STM32设计的智能家居庭院绿化系统项目，成功地将现代电子技术、物联网技术和移动应用融为一体，为庭院绿化管理带来了革命性的改变。通过精准的环境监测、智能的自动控制以及便捷的远程管理功能，该系统不仅确保了植物能在理想的条件下茁壮成长，还极大地提升了用户的参与度和便利性，使繁忙的现代人在享受绿色生活的同时，无需为植物的日常护理担忧。 基于STM32设计的智能家居庭院绿化系统项目，成功地将现代电子技术、物联网技术和移动应用融为一体，为庭院绿化管理带来了革命性的改变。通过精准的环境监测、智能的自动控制以及便捷的远程管理功能，该系统不仅确保了植物能在理想的条件下茁壮成长，还极大地提升了用户的参与度和便利性，使繁忙的现代人在享受绿色生活的同时，无需为植物的日常护理担忧。
- 人工智能的发展日新月异，也深刻的影响到人机交互领域的发展。手势动作作为一种自然、快捷的交互方式，在智能驾驶、虚拟现实等领域有着广泛的应用。手势识别的任务是，当操作者做出某个手势动作后，计算机能够快速准确的判断出该手势的类型。本文将使用ModelArts开发训练一个视频动态手势识别的算法模型，对上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等动态手势类别进行检测，实现类似华为手机隔空手势的功能。 人工智能的发展日新月异，也深刻的影响到人机交互领域的发展。手势动作作为一种自然、快捷的交互方式，在智能驾驶、虚拟现实等领域有着广泛的应用。手势识别的任务是，当操作者做出某个手势动作后，计算机能够快速准确的判断出该手势的类型。本文将使用ModelArts开发训练一个视频动态手势识别的算法模型，对上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等动态手势类别进行检测，实现类似华为手机隔空手势的功能。
- 本文讲解GaussDB（DWS）集群通信技术如何在大规模集群中承载高并发业务，如何实现高性能分布式通信系统。主要讲述**客户端、CN、DN三类进程间的通信原理和流程**，分为CN通信框架和DN间通信框架。 本文讲解GaussDB（DWS）集群通信技术如何在大规模集群中承载高并发业务，如何实现高性能分布式通信系统。主要讲述**客户端、CN、DN三类进程间的通信原理和流程**，分为CN通信框架和DN间通信框架。
- 低代码是一种软件开发方法，它使用可视化编程界面和图形化用户界面，通过简化和自动化开发过程来大大减少编码工作量。低代码使得非专业开发人员也能够轻松构建应用程序，同时也加速了专业开发人员的开发速度。低代码平台通常提供了预制的组件和模块，使得开发者可以更快地构建应用程序，而不需要从头开始编写所有代码。这使得低代码成为企业数字化转型的一种重要工具。 低代码是一种软件开发方法，它使用可视化编程界面和图形化用户界面，通过简化和自动化开发过程来大大减少编码工作量。低代码使得非专业开发人员也能够轻松构建应用程序，同时也加速了专业开发人员的开发速度。低代码平台通常提供了预制的组件和模块，使得开发者可以更快地构建应用程序，而不需要从头开始编写所有代码。这使得低代码成为企业数字化转型的一种重要工具。
- 这款基于单片机设计的智能储物柜是一种应用于游乐场、商场和景区等场所的便捷储物解决方案。用户可以通过微信小程序实时查看储物柜的可用状态，并选择指定柜子进行解锁。 该智能储物柜支持4G联网，采用主控芯片STC12C5A60S2和4G联网模块E29 Cat-1来实现与网络的连接。用户在解锁储物柜时需要支付押金（预付金），随后系统开始计时并按照使用的时间进行收费。储物柜也支持临时解锁和存取物品功能。 这款基于单片机设计的智能储物柜是一种应用于游乐场、商场和景区等场所的便捷储物解决方案。用户可以通过微信小程序实时查看储物柜的可用状态，并选择指定柜子进行解锁。 该智能储物柜支持4G联网，采用主控芯片STC12C5A60S2和4G联网模块E29 Cat-1来实现与网络的连接。用户在解锁储物柜时需要支付押金（预付金），随后系统开始计时并按照使用的时间进行收费。储物柜也支持临时解锁和存取物品功能。
- 本文分享物体检测类型的实验，通过具体的实验体验华为云ModelArts的数据管理功能。主要基础的数据标注、版本管理能力、数据处理（数据选择、数据清洗等）、自动分组、智能标注、特征分析等，提升数据准备效率的同时还可以帮助在实际业务场景中迸发新的灵感。 本文分享物体检测类型的实验，通过具体的实验体验华为云ModelArts的数据管理功能。主要基础的数据标注、版本管理能力、数据处理（数据选择、数据清洗等）、自动分组、智能标注、特征分析等，提升数据准备效率的同时还可以帮助在实际业务场景中迸发新的灵感。
- 如果有一站式的开发工具，想自动流水线一样，实现流程的自动流程，减少人工维护。岂不是能省略很多繁琐的重复的步骤。开箱即用，高质又高效。于是，我找到了华为云CodeArts，一个梦寐以求的一站式软件开发生产线平台。本文分享借力华为云CodeArts，使用软件开发生产线快速搭建项目摸索过程。 如果有一站式的开发工具，想自动流水线一样，实现流程的自动流程，减少人工维护。岂不是能省略很多繁琐的重复的步骤。开箱即用，高质又高效。于是，我找到了华为云CodeArts，一个梦寐以求的一站式软件开发生产线平台。本文分享借力华为云CodeArts，使用软件开发生产线快速搭建项目摸索过程。
- 在无人零售模式下，无人货架、自动售货机等智能设备，商品识别、人脸识别、大数据分析、数据可视化的业务功能。本文着重介绍无人零售关于数据可视化的摸索。 在无人零售模式下，无人货架、自动售货机等智能设备，商品识别、人脸识别、大数据分析、数据可视化的业务功能。本文着重介绍无人零售关于数据可视化的摸索。
- 购物工具是指购物篮或者购物车，可以帮助消费者盛放挑选的商品，减轻消费者在购物过程中的负担。此外，在新零售模式中，购物车除了上面提到的作用，其实还可以升级服务功能。本文主要分享借助“IoT+鸿蒙”的组合，满足新零售模式下对智能购物车的需要的大胆尝试过程。 购物工具是指购物篮或者购物车，可以帮助消费者盛放挑选的商品，减轻消费者在购物过程中的负担。此外，在新零售模式中，购物车除了上面提到的作用，其实还可以升级服务功能。本文主要分享借助“IoT+鸿蒙”的组合，满足新零售模式下对智能购物车的需要的大胆尝试过程。
- 智能门禁系统是一种基于STM32F103主控制器和华为云物联网平台的安全、便捷的门禁控制方案。通过整合多种硬件模块和网络通信技术，该系统实现了多种开锁方式（密码输入、RFID刷卡、手机APP远程开锁），并且具备远程监控和消息推送功能。 智能门禁系统是一种基于STM32F103主控制器和华为云物联网平台的安全、便捷的门禁控制方案。通过整合多种硬件模块和网络通信技术，该系统实现了多种开锁方式（密码输入、RFID刷卡、手机APP远程开锁），并且具备远程监控和消息推送功能。
- 本项目基于STM32+华为云IOT设计的智能车库管理系统，通过红外感应传感器检测停车位的占用情况，将数据上传到华为云物联网平台，并通过微信小程序展示车库的实时停车位情况，包括总停车数量、当前剩余空位数量和车位的编号，并在二维立体图中标注出空闲停车位，方便用户快速找到空闲停车位进行停车。 本项目基于STM32+华为云IOT设计的智能车库管理系统，通过红外感应传感器检测停车位的占用情况，将数据上传到华为云物联网平台，并通过微信小程序展示车库的实时停车位情况，包括总停车数量、当前剩余空位数量和车位的编号，并在二维立体图中标注出空闲停车位，方便用户快速找到空闲停车位进行停车。
- 本项目基于STM32F103ZET6主控芯片设计了一个智能衣柜系统，主要功能包括温度和湿度的监测以及烘干控制。为了实现温湿度的监测，采用了DHT11传感器，可以准确地测量环境的温度和湿度。通过将传感器连接到STM32F103ZET6，可以实时获取衣柜内部的温湿度数据。 本项目基于STM32F103ZET6主控芯片设计了一个智能衣柜系统，主要功能包括温度和湿度的监测以及烘干控制。为了实现温湿度的监测，采用了DHT11传感器，可以准确地测量环境的温度和湿度。通过将传感器连接到STM32F103ZET6，可以实时获取衣柜内部的温湿度数据。
- 本智能窗帘控制系统基于STM32主控芯片和华为云物联网平台，结合语音识别、智能家居控制等功能，为家庭和1商业场所提供便捷、舒适的智能化服务。通过远程控制、自动模式和智能化功能，用户可以实现对窗帘的灵活、智能的控制，提升生活质量和用户体验。 本智能窗帘控制系统基于STM32主控芯片和华为云物联网平台，结合语音识别、智能家居控制等功能，为家庭和1商业场所提供便捷、舒适的智能化服务。通过远程控制、自动模式和智能化功能，用户可以实现对窗帘的灵活、智能的控制，提升生活质量和用户体验。
- 本文将使用ModelArts从零开始训练模型，并使用ModelBox开发一个驾驶行为的检测的AI应用，实现正常驾驶、闭眼、打哈欠、打电话、左顾右盼等5种行为的识别。 本文将使用ModelArts从零开始训练模型，并使用ModelBox开发一个驾驶行为的检测的AI应用，实现正常驾驶、闭眼、打哈欠、打电话、左顾右盼等5种行为的识别。
- 前言最近我计划学习一下机器学习的相关技术，之前体验华为云CodeArts Snap的时候，重拾了一下Python。然后就信心满满的打开了Python机器学习的教程，发现比想象中的难。总觉得欠缺了些什么支撑自己的学习兴趣，正好最近在体验ModelArts，恍然大悟，缺少了些实践的乐趣。没有延迟的满足感，学习动力不足，得想办法充充电。之前一直做图片的训练和预测，这次得做点不一样的。突然想到了之前... 前言最近我计划学习一下机器学习的相关技术，之前体验华为云CodeArts Snap的时候，重拾了一下Python。然后就信心满满的打开了Python机器学习的教程，发现比想象中的难。总觉得欠缺了些什么支撑自己的学习兴趣，正好最近在体验ModelArts，恍然大悟，缺少了些实践的乐趣。没有延迟的满足感，学习动力不足，得想办法充充电。之前一直做图片的训练和预测，这次得做点不一样的。突然想到了之前...
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