platform io esp32使用示例
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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AI Agent 任务状态机与权限门禁工具包(Python)
这是一个零第三方依赖的 Python 工具包,提供 AI Agent 任务状态持久化、发布前检查、权限白名单和不可逆发布确认。状态按 initialized、preflight_passed、armed、publish_clicked、published 逐步推进,同一内容可凭指纹恢复,修改后的内容会创建新任务,避免重复提交。压缩包内含中文说明、可运行演示、MIT 许可证和 4 个自动化测试。适用于需要安全恢复、记录发布回执或限制 Agent 目标权限的自动化工程。
《人工智能导论》全套PPT课件2026Python版
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考虑隐私保护的分布式联邦学习居民电力负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了考虑隐私保护的分布式联邦学习在居民电力负荷预测中的应用,并提供了相应的Python代码实现。文章提出了一种基于联邦学习的协同建模框架,允许多个参与方在不共享原始用户数据的前提下联合训练高精度的负荷预测模型,从而有效解决数据隐私泄露风险与数据孤岛问题。研究详细阐述了联邦学习的基本原理、系统架构设计及其在电力负荷预测任务中的具体实施方法,重点分析了模型聚合机制、通信效率优化以及本地训练策略,并通过实验验证了该方法在保障隐私安全的同时,仍能维持较高预测精度的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定机器学习和Python编程基础,从事电力系统、能源管理、智能电网或数据隐私保护等相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生。; 使用场景及目标:①应用于居民用电行为分析与短期/长期电力负荷预测,提升预测准确性的同时确保用户敏感数据不出本地;②为电力公司、能源服务商提供一种合规、安全的数据协作建模方案,支持需求响应、电网调度、负荷管理等核心业务决策;③推动联邦学习技术在能源领域的落地实践,促进跨机构间的数据协同创新与资源共享。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,深入理解联邦学习的训练流程、参数聚合机制及隐私保护机制,同时可尝试将其扩展至其他类型的时间序列预测场景(如光伏出力预测、电价预测等)进行性能验证与优化。
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Heart_rate_monitor:使用Heltect ESP32 V2内置的心率监测器
心率监测器 内置Heltect ESP32 V2的心率监测器 使用ESP32 Heltec V2开发板使用用于vscode的platform.io插件构建
esp32cam wifi内网穿透监控
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/9e3cdf6ce8b2 ESP32CAM-RTSP Platform IO CI Simple RTSP, HTTP JPEG Streamer and image server with configuration through the web interface. [!IMPORTANT] New branch available! Here branch: develop This branch supports all the current devices and the Seeed Studio Xiao esp32s3! Please use this and let me know if this works for you! Flashing this software on a ESP32CAM module will make it a RTSP streaming camera server, a HTTP Motion JPEG streamer and a HTTP image server. Supported protocols RTSP The RTSP protocol is an industry standard and allows many CCTV systems and applications (like for example VLC) to connect directly to the ESP32CAM camera stream. It is also possible to stream directly to a server using...
wet-net:适用于TUNI COMP.CE.450物联网的ESP32 + DHT22网格
湿网 适用于TUNI COMP.CE.450物联网的ESP32 + DHT11网格 安装 需要用于Visual Studio Code的Platform.IO。 从VSCode的底部栏中为您要使用的板选择正确的环境 选择构建或上传以下载和编译所需的库
EPSHome中的自动化1
1. 连接与基础硬件配置 2. 增加本地自动化规则 3. ESPHome 中自动化的优势与完全本地运行
vscode 安装platformio离线安装
找到C盘用户路径下,可以看到有一个.platform的目录,删除,解压后得到文件夹.platformio,复制到我们刚刚删除的地方,以我的为例,在:C:/用户/caokaifa/路径下面
24.远程麦克风1
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基于esp32-wifi实现mqtt手持测量仪
【作品名称】:基于esp32-wifi实现mqtt手持测量仪 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 外设文档结构说明, 1). 外设子文件夹是以外设名称命名的,子文件夹inc是头文件,源文件名称一般是按照设备名称、型号命名,基本上可望文生意; 2). 程序分为三级架构、低层是与外设相关驱动程序、中间层、应用层. 3). 子文件夹内有辅助说明文档,readme.md 。 此文件夹内容是mqtt-client端连接程序,支持ssl\tls协议内容。 1). 参考sample文件价下的readme.md 文件说明。 ├── src │ ├── tlsio_openssl_compact.c │ ├── socketio_lwip.c │ └── platform_esp.c └── inc 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码,自行调试代码并解决报错,能自行添加功能修改代码。
ESPAsync_WiFiManager_Lite:使用AsyncWebServer的库在运行时为ESP32(包括ESP32-S2)和ESP8266板配置MultiWiFiCredentials。 您还可以指定DHCP主机名,静态AP和STA IP。 与功能全面的WiFiManager相比,使用更少的内存。 Config Portal将自动调整以匹配动态自定义参数的数量。 可选的默认凭据将自动加载到Config Portal中,以使用或更改而不是手动输入。 凭据保存在LittleFS,SPIFFS或EEP
ESPAsync_WiFiManager_Lite(轻量级证书/适用于ESP32 / ESP8266的WiFiManager) 目录 先决条件 安装 使用Arduino库管理器 手动安装 VS代码和PlatformIO 如何将ESP32-S2(Saola,AI-Thinker ESP-12K)板的esp32-s2内核安装到Arduino IDE中) 1.保存原始的esp32内核 2.下载esp32-s2 core 2.1下载zip 2.2解压缩 2.3更新esp32-s2核心目录 3.下载工具 3.1下载基于GCC的Xtensa(ESP32-S2)工具链 3.2下载esptool 3.3解压缩 4.更新工具 4.1更新工具链 4.2更新esptool 5. esp32-s2 WebServer库补丁 有关使用ESP32 LittleFS的Platform IO的说明 如何将A
使用NFC识别不同的ID卡1
使用NFC识别不同的ID卡【硬件准备】esp8266模块或者esp32模块(多选一,推荐使用esp32模块) PN532读卡模块(多选一) 【操作步骤】逻辑结构
(源码)基于ESP32Arduino的EANx分析仪.zip
# 基于ESP32Arduino的EANx分析仪 ## 项目简介 此项目旨在开发一个基于ESP32或Arduino的EANx分析仪,用于监测和分析氧气含量。该设备能够读取模拟输入,将其转换为电压,并计算平均值,然后将结果输出到OLED彩色显示屏上,同时通过串行监视器进行调试。该项目适用于DIY氧气分析仪(O2 Analyzer)。 ## 项目的主要特性和功能 模拟输入读取与电压转换设备能够读取模拟输入信号并将其转换为电压值。 平均值计算计算ADC值的平均值,以提高测量精度。 OLED显示屏输出将结果显示在OLED显示屏上,并进行调试。 错误警告与安全提示具有基本的错误警告和安全提示功能。 多平台支持支持多种硬件平台,包括ESP32、Arduino等。 自定义配置可自定义代码以适应各种硬件设置。 ## 安装使用步骤 1. 安装开发环境下载并安装Arduino IDE 2.0或Platform IO。
6_网蜂科技(WeBee) RFID开发平台配套资源 2014-5-27.zip
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M5Stack-platformio:M5Stack PlatformIO项目示例
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【博士论文复现】弱电网下 LCL 型光伏并网逆变器分序阻抗建模与宽频耦合失稳机理研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)
内容概要:本文聚焦于弱电网环境下LCL型光伏并网逆变器的分序阻抗建模与宽频耦合失稳机理的研究,依托Matlab代码与Simulink仿真实现,完整复现了相关博士论文的核心技术内容。研究系统地建立了逆变器在不对称电网条件下的正负序阻抗模型,深入分析了锁相环、电流控制环等关键环节对阻抗特性的影响,并通过扫频辨识方法获取阻抗频率响应特性。结合广义奈奎斯特判据和阻抗匹配分析,揭示了弱电网中因电网阻抗变化引发的宽频带振荡现象及其耦合失稳机制。文中进一步验证了改进控制策略(如虚拟阻抗、相位补偿等)在增强系统稳定裕度、抑制低频与高频振荡方面的有效性,为新能源大规模并网系统的稳定性分析与优化设计提供了坚实的理论依据和实用的技术路径。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制理论及电力系统分析基础,从事新能源并网、微电网运行、逆变器控制或电力系统稳定性研究的研究生、高校科研人员以及电力能源领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于精确复现和深入理解博士论文中关于光伏并网逆变器序阻抗建模与稳定性分析的关键成果;②支撑科研工作者开展弱电网交互特性、多频段振荡机理等前沿课题的探索;③为相关项目的仿真平台搭建、控制算法开发、稳定性判据应用及实验验证提供完整的代码级技术支持。; 阅读建议:建议使用者在Matlab/Simulink环境中动手实践,严格按照论文逻辑和文档指引,逐步完成从阻抗模型构建、扫频仿真到稳定性判据分析的全流程,特别关注正负序信号分离、谐波线性化建模方法以及Nyquist图判据的应用细节,以透彻掌握并网系统失稳的内在机理与防控手段。
PDF语料授权边界工具|原创源码+测试+离线报告
原创本地工程分析工具合集单项资源。每个压缩包均包含完整 JavaScript/Node.js 源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创授权声明。Node.js 18+ 可直接运行,零第三方运行依赖,适合开发者进行工程预检、质量审查和交付复核。
基于S函数和Simulink的6自由度无人机飞行模拟与控制。.zip
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