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C++

【源码】基于C语言和STM32F4xx HAL库的图形LCD显示系统

项目简介 本项目基于STM32F4xx系列微控制器与ST7735图形LCD模块构建图形显示系统。利用STM32F4xx HAL库简化对微控制器硬件的访问,实现对图形LCD模块的完整控制,目标是打造一个简单的图形用户界面(GUI)系统,具备图形绘制、文本显示、字体处理、中断管理、时钟管理、电源管理等功

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于mbed平台的ROS通信库

项目简介 本项目是针对mbed平台的rosserial库,主要用于实现机器人操作系统(ROS)与嵌入式硬件平台mbed之间的通信,为开发者在mbed平台集成ROS系统提供必要的工具和库。 项目的主要特性和功能 兼容性良好:适用于多种mbed支持的硬件平台,可与ROS系统无缝集成。 高效串口通信:借助

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于Android的附近分享转发器

项目简介 附近分享转发器是一款Android应用,用于解决系统分享菜单里附近分享功能缺失的问题。用户能借助该应用把分享的数据转发至Google的Nearby Share功能,实现内容分享。 项目的主要特性和功能 MainActivity: 初始化应用界面,设定主要布局和工具条。 负责应用启动与基本界

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于Arduino的LCD锦鲤游动模拟项目

项目简介 这是一个基于Arduino平台的项目,实现了液晶显示屏(LCD)与摇杆控制器的互动。玩家能够通过摇杆操控虚拟锦鲤鱼在LCD屏幕上游动,并与之互动捕食随机生成的虫子,借助Arduino编程和液晶显示屏动画库达成交互性和动画效果。 项目的主要特性和功能 摇杆控制:可利用摇杆控制器调节锦鲤的游动

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于 React 和 Redux 框架的在线学习平台管理端

项目简介 本项目基于 React 和 Redux 框架搭建,为在线学习平台提供了一个全面、易于管理和扩展的管理界面,方便对平台的各类资源和数据进行管理。 项目的主要特性和功能 模块化设计,代码结构清晰,便于维护与扩展。 具备丰富的前端管理功能,包括用户管理、课程管理、作业管理、评论管理等。 拥有实用

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于NodeMCU和Express.js的物联网设备日志记录系统

项目简介 本项目是一个基于物联网的设备日志记录系统,通过简单的按钮输入追踪家庭任务完成情况。项目第一阶段构建了简单的服务器 - 客户端架构与NodeMCU设备通信,用户按下按钮时,服务器会将最新活动信息(时间戳)存入数据库。后续会把数据集成到Web应用程序,聚合PostgreSQL数据库中的所有数据

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于Deno的Pagic静态网站生成器

项目简介 Pagic 是一个基于 Deno 实现的静态网站生成器。它能帮助用户快速构建静态网页,具有易于使用和高效的特性,无需复杂的构建配置,仅需简单的配置文件和 Markdown/tsx 页面文件,就能轻松生成静态网站。 项目的主要特性和功能 简单易用:通过简单的配置文件和页面文件即可轻松构建静态

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于C语言的朴素贝叶斯高斯算法实现

项目简介 本项目为朴素贝叶斯高斯算法的C语言实现,改编自Python版本。该算法是为IFCE的嵌入式系统模块而开发,能够在ARM9平台上运行。整个项目主要分为训练和预测两个阶段,训练阶段在普通计算机上生成中间数据集,预测阶段则在ARM9平台上基于中间数据集和测试集开展预测工作。 项目的主要特性和功能

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于Spring Boot的后台管理系统

项目简介 本项目是基于Spring Boot的后台管理系统,为Web应用程序提供功能丰富且易上手的管理方案。系统具备多种功能模块,涵盖用户管理、部门管理、角色管理等。其设计简洁,代码封装出色,适用于网站管理后台、会员中心、CMS、CRM、OA等场景。 项目的主要特性和功能 用户管理:对系统用户进行配

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于Python和tensorflow、keras框架的零样本动物属性识别系统

项目简介 本项目运用Deep - DAP模型开展零样本学习相关研究,借助CNN模型提取图像特征,通过数据集训练多个属性分类器,以解决零样本学习问题,最终实现对动物属性的有效识别。 项目的主要特性和功能 数据处理:提供脚本读取AwA和CUB数据集相关信息,将图像数据与标签保存为便于使用的格式。 模型定

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
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