日常生活中我们不少电子设备在遇到故障时都会报警，而声音比指示灯往往更容易引起人们的注意，本节我们来学习一下核桃派驱动有源蜂鸣器。
蜂鸣器和LED在嵌入式开发中经常用来做声光报警输出，LED比较简单，蜂鸣器在驱动的时候要注意区分是有源蜂鸣器还是无源蜂鸣器，有源蜂鸣器驱动比较简单，直接给电平信号就可以驱动，但是无源蜂鸣器，因为内部没有振荡源，所以必须给一定频率的脉冲信号或者正弦信号去驱动，才能发出声音。今天我们就来看看无源蜂鸣器。 注意，这里的“源”不是指电源。而是指震荡源。也就是说，有源蜂鸣器内部带震荡源，所以只要一通电就会叫,而无源内部不带震荡源，所以如果用直流信号无法令其鸣叫。必须用2K~5K的方波去驱动它。 有源
正如我们在我们的 论文[3] 和 网站[4]中详细介绍的，OpenVoice的优势有三个方面：
在动作电影里，一定有一个技术超强的黑客，他们总是躲在屋里火车里，形象也都很固定，一副书呆子的样子，喝着可乐戴着耳机，很少正面与歹徒博弈。
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克失去“推特自由”，发布特斯拉相关推文需要接受审查！ 这是美国联邦上诉法院最新的宣判结果。 此前，马斯克因为一条特斯拉“诈骗”推文，导致部分投资者损失数十亿美元，被美国证券交易委员会（SEC）要求相关内容必须经过律师审查。 马斯克先是同意，但又感到这事儿侵犯了自己的权利，于是要求法院撤销“审查令”。 现在，法院非但没有撤销，还驳回了马斯克的要求！ 众所周知，马斯克在推特上一直是“随心所欲”、“肆意妄为”。这事儿一出，看热闹不嫌事大的观众纷纷赶来。
《智能时代的汽车控制》是期刊《自动化学报》在2019年12月7日网络首发的一篇论文。《自动化学报》是EI检索期刊，2019年复合影响因子5.936，综合影响因子3.594。
大多数编程语言包的生态系统都有两个层级（level）：每个包都有一个或多个发布（release），每一次发布都可以用版本号（version）进行区分。Python 有第三个层级：每个发布都有一个或多个发行版（distribution），下载安装包时下载的实际文件就是这些发行版。在大多数语言中，这些文件都是发布的同义词，但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的，因为使用最广泛的那些包，大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢？因为 Python 的特殊之处在于，它将 C 扩展（extension）视为该语言的一流特性，并试图隔离包的使用与编译 C 扩展。这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码，这种发行版（在其现代迭代中）被称为 binary wheels。 但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译，因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。此外，由于包的作者不能预测出所有的 Python 版本和操作系统，所以包含一个由包用户负责编译的源发行版也很重要。 尽管如此，用户们和大多数工具考虑的仍然是发布版本（release），而不是特定的发行版（distribution）。这可能会引起极大的不协调。例如，在一台机器上安装一个包可能需要几秒钟（因为存在匹配的二进制发行版），在另一台机器上可能需要几分钟甚至几个小时。 即使两台机器都能找到合适的二进制发行版来安装，它们的哈希值也不匹配，检测 MitM 攻击也会因此变得更加困难。因为 pip 这样的工具会自动找到在发布下「最合适」的发行版，当一个发行版与给定的系统兼容时会偏向于选择 binary wheel，如果有多个发行版与此系统兼容，则选择最合适的 binary wheel，如果不兼容，则返回到源发行版。 如果你已经安装了发布下的一个发行版之后，该发布又有一个新的发行版，这时就会出现很大的问题。而且这个问题几乎是不可避免的——因为 PyPI 一次只允许上传一个发行版，并会创建一包含这个发行版的新发布，所以在你上传最后一个发行版之前，一定会有人已经下载了第一个发行版。 在使用自动编译程序（buildbot）并行构建不同的发行版之后，这个问题变得更加常见，二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。当一个包的作者在发布后的几个月或几年里，再去添加对新平台（或 python 的新版本）的支持时，这种情况就变得更糟糕了。当这种情况发生时，会有以下一些问题:
当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时，有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项，不能从环境中移除。在本篇博客文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并说明如何正确处理。
大脑在自发言语回忆前的活动为记忆提取的认知过程提供了一个窗口。但是这些记录中包含了与记忆提取无关的神经信号，例如与反应相关的运动活动。本研究中，我们探究了极端记忆要求条件（被试在几秒钟或几天后进行内容回忆）下记忆提取的EEG频谱生物标志物。这种操纵方式有助于分离出与长时记忆提取相关的脑电成分。在回忆提取之前，我们观察到theta (4-8Hz)频段功率增加(+ T)，alpha (8-20Hz)频段功率(-A)降低和gamma (40-128Hz)频段功率增加(+ G)，这种频谱模式(+ T-A + G)区分了长延迟回忆和立即回忆的情况，我们认为频谱模式（+ T-A +G）可以作为情景记忆提取的生物标志物。
首先，应该安装serial模块，还能开始后续的操作。我用的python2.6，serial模块可以在这里下载安装serial模块下载
所谓拥塞控制，是指防止过多的数据注入网络，保证网络中的路由器或链路不致过载。出现拥塞时，端点并不了解到拥塞发生的细节，对通信连接的端点来说，拥塞旺旺表现为通信时延的增加。当然，拥塞控制和流量控制也有相似的地方，即它们都通过控制发送方发送数据的速率来达到控制效果。
回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。突发事件、流量洪峰、协同开源……一轮又一轮的挑战背后，是技术从业者们默默的努力。然而，技术的发展，不仅需要默默努力，更需要站出来发声，以文字发声，以演讲发声，分享自己的实践经验，推进技术整体的进步，更是十分珍贵。
蜂鸣器是电路设计中常用的器件，广泛用于工业控制报警、机房监控、门禁控制、计算机 等电子产品作预警发声器件，驱动电路也非常简单，然而很多人在设计时往往随意设计，导 致实际电路中蜂鸣器不发声、轻微发声和乱发声的情况发生。
每年的TI杯电子设计竞赛都会出A题~G题共七个题，我们团队平时主要做控制的多，所以这次竞赛我们选择控制类题目——自动循迹小车。该题题目及要求如下：
语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
从中国历史的长河中不难发现，中国老百姓的底线真的很低，只要有口饭吃，不管在什么环境下都能生存，是绝不会反抗的。
刚入职的时候，公司组织参观，参观的时候看到了公司的AGV循迹小车，用于搬运物料。看到这些小车的时候，感觉很熟悉，这让我想起了16年TI杯电子设计竞赛，当时我们做的就是一个循迹小车。
文字起源 回忆上次内容 上次回顾了西里尔字符的编码过程 KOI-7 KOI-8 ISO-8859 系列进行总结 字符扩展 ascii 共 16 种 由iso组织制定 从 iso-8859-1 到 iso-8859-16 无法 同时显示 俄文和法文 世界上的字符 除了 拼音文字 之外 还有 象形文字 📷 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 这个 象形文字 怎么来的呢？🤔 如何编码呢？🤔 象形文字 说到象形文字 第一想到的就是我们的中文 每个字符其实都是一幅画 📷
ASCII 编码为每个字符都分配了唯一的编号，称为编码值。在 Python 中，一个 ASCII 字符除了可以用它的实体（也就是真正的字符）表示，还可以用它的编码值表示。这种使用编码值来间接地表示字符的方式称为转义字符（Escape Character）。
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蜂鸣器是一种常见的电子发声元器件，采用直流电压供电，广泛应用于计算机、打印机、报警器、电子玩具、汽车电子设备等产品中，常见的蜂鸣器可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器。
实现按键按下去的时候蜂鸣器响，并且有流水灯效果，当按下另一个按键的时候，关闭蜂鸣器和流水灯。
线上的系统在运行中，发生故障时怎么及时的通过手机通知到相关人员？当然这是个很简单的需求，现有的方法有很多，例如：
GPDB是在开源PostgreSQL基础上，采用MPP架构的关系型分布式数据库，具有强大的大规模数据分析任务处理能力。采用Shared-Nothing架构，整个集群由多个数据节点（segment）和控制节点（master）组成。数据节点之间会出现数据洗牌，并且数据节点会将数据发送到控制节点进行汇总输出。数据节点之间的数据洗牌和数据节点向控制节点发送数据通过Interconnect实现。
向 HTML 网页提交 POST 请求的方法，对应于 HTTP 的 POST 请求方法。
许多失去说话能力的人需要利用某种技术进行交流，这项技术要求他们做出微小的动作来控制屏幕上的光标，进而选择单词或字母。最著名的例子就是霍金，他使用的是一种利用脸颊肌肉激活的发声装置。但是由于使用者必须逐个字母打出自己要说的话，这种装置通常速度很慢，每分钟最多生成十个单词，而正常说话者每分钟平均要说 150 个词，而这主要归功于人类的声道。
官方二进制发行版 支持 FreeBSD（8-STABLE 发行版及以上）、Linux、Mac OS X（Snow Leopard 及以上）和 Windows 操作系统以及32位（386）和64位（amd64）的 x86 处理器架构。
智能客服机器人用于解决重复性客服问题，降低客服人员工作量和劳动强度，并且能够通过与客户的交互式多轮对话自动积累客服知识。
参考：http://www.jianshu.com/p/ff2de81e1b83 http://www.jianshu.com/p/6199b5c26725
在前两篇《Windows on Device 项目实践 1 - PWM调光灯制作》和《Windows on Device 项目实践 2 - 感光灯制作》中，我们学习了如何利用Intel Galileo开发板和Windows on Device来设计并完成PWM调光灯和感光灯的制作。在这个项目中，我们会使用火焰传感器和蜂鸣器，完成一个简单的火焰报警器的制作。 1.火焰传感器 火焰传感器外形和LED很像，（即红外接收三极管）是机器人专门用来搜寻火源的传感器，本传感器对火焰特别灵敏。火焰传感器利用红外线对火焰非常
GPIO:GPIO 是通用输入输出端口的简称，简单来说就是 STM32 可控制的引脚，STM32 芯片的 GPIO 引脚与外部设备连接起来，从而实现与外部通讯、控制以及数据采集的功能。
蜂鸣器是一种只能将电信号转换为声信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示音。
马斯克最终还是收购了推特。尽管早前有消息说，推特方面针对马斯克的收购推出了「毒丸计划」，但是，从真实的情况来看，这个计划或许还没有实施就已经失败了。有关马斯克收购推特以及其带来的影响，外界有很多的分析。有人认为，马斯克收购推特可以为特斯拉节省下来一大笔广告费；有人认为，马斯克是在通过收购推特来控制舆论；还有人说，马斯克收购推特，其实是在为未来的竞选总统铺路。无论是哪种看法，我们都可以看出，马斯克的出手，还是引发了外界的热议的。
TCP拥塞控制是为了解决发送方以过高的速率发送导致网络中出现阻塞，其核心思想就是发生重传时控制发送方滑动窗口（通过控制拥塞窗口cwnd）的大小，从而控制其发送速率。
脑电图是一种标准的、无创的测量脑电活动的方法。人工智能的最新进展让大脑模式的自动检测得到显著改进，允许越来越快、更可靠和可访问的脑-机接口。很多的范式已被用于实现人机交互。在过去的几年里，对解释和描述“内心声音”现象的兴趣有了广泛的增加。这种被称为“内在言语”的范式，提高了仅通过思考来执行命令的可能性，允许以一种“自然”的方式控制外部设备。由于缺乏公开可用的脑电图数据集，限制了内部语音识别新技术的发展。
几年之中，我很幸运地看到了很多品牌凭借着高端的技术和扎实的品质逐渐显露头角，也很气愤地看到许多厂商随便拿一个低端方案换套壳子就想在市场上大肆圈钱。
在本文中，我们将在本文中为初学者学习一些有用的基本Python示例。本文还包括在python面试中提出的一些基本问题。让我们开始吧!!!
gp_interconnect_fc_method参数控制使用哪种流量控制方式：capacity根据接收方窗口来控制发送；loss(默认)根据丢包情况控制发送速度。Loss是基于capacity，还会根据丢包情况调整发送速度。那么针对这个参数怎么解根据接收方窗口来控制发送呢？
TCP/IP协议是非常重要的一个知识点，也一直是面试的高频题，当面试官问你，能说说TCP协议是怎么保证可靠传输的吗，你能回答上吗？
要实现可靠性传输，需要考虑许多因素，比如数据的损坏、丢失、重复以及分片顺序混乱等问题。如果不能解决这些问题，就无法实现可靠传输。
一周前，当 996.ICU 的 GitHub repo 火速在互联网广泛传播时，Python 之父 Guido van Rossum 就在其推特转发了南华早报关于中国程序员 996 工作制的新闻报导，认为 996 工作制是不人道的，并且 star 了 996.ICU 的 GitHub repo。
歌唱评价是K歌系统中核心技术之一。近年来，歌唱评价领域也发生着多元化和深度化的变革。本次LiveVideoStackCon 2022 北京站邀请到腾讯音乐天琴实验室高级研究员——江益靓，为大家介绍全民K歌的多维度评价技术和深度歌唱评价技术的实践，以及优质内容挖掘中使用的音频品鉴系统。 文/江益靓 编辑/LiveVideoStack 各位同行朋友们，大家好，很高兴和大家一起分享交流，本次分享的主题是音频品鉴与歌唱评价——音频内容理解的一些技术实践。我是来自天琴实验室的益靓。 接下来将从四个方面展开介绍：歌唱
在树莓派项目2中，我学到了很多东西，主要是通过实践掌握了树莓派小车的无线电控制和自动化避障控制，虽然不是特别的高深和难懂，但是增强了我学习的动力和信心，万丈高楼平地起，2018年6月买的小车现在才学习吸收完，原因还是先学完基础实验内容后，才能学懂项目2，推及以后更难的内容，若没有项目2做铺垫，估计也学不来，更不用说自己创作了。
我们在使用订阅者的时候，都是用Sink或者Assign，但是大家有没有想过一个问题，这两种订阅者在第一次连接到发布者的时候，会发送一个无限大（unlimited）的需求（Demand）。
有时候让了解放双手，让电脑来帮我们自动发一些我们想要发的消息，挺省力的，比如说白天写好了演讲稿，晚上要在群里进行文字演讲，那么我们就可以用脚本来实现自动复制、粘贴和发送文字的功能，从而解放我们自己，不用亲自在电脑上反复干这个Ctrl C/Ctrl V这个累活儿。
大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，你的老朋友，老K。 从事仓储物流自动化的朋友们可能会说，我们做的自动化仓库、AGV等等集成项目，早就实现了物流系统的数字化了：PLC收集现场各种开关传感器的数字信号，WMS是对仓库的数字化管理软件……
作者 | 陈孝良 责编 | 胡永波 目前来看，语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境，在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%，完全达到了可用状态，这也是当前语音识别比较火热的原因。 随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然，多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。 学术界探讨了很多语音识别的技术趋势，有两个思路是非常值得关注的，一个是就是端到端的语音识别
写windowns下的报警程序，有一个报警声音的实现，在python中有个winsound模块可以来实现，方法也很简单：
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