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1.Brilliant.xyz的改源可穿戴增强现实设备旨在提供随身AR体验
2.STM32 进阶教程 1 - micropython 移植
3.ESP32s3-EYE ESP-IDF环境搭建Ubuntu18.04 Micropython环境搭建Pycharm 物联网
4.零相关基础学python大概多久(2023年最新分享)
5.microprocessor如何安装mfrc522模块
6.micro python怎么在windows运行？

Brilliant.xyz的可穿戴增强现实设备旨在提供随身AR体验

       Brilliant.xyz，一家在线平台，源码汇集开源小工具与可穿戴增强现实（AR）设备，改源通过提供开源软件与社群协作，源码促进创新与个人创造力。改源Pre-Seed轮融资中，源码转拍商城源码Brilliant Labs获得 Ventures支持，改源筹集,源码美元，用于探索技术潜力。改源

       Brilliant Labs开发Monocle，源码一种紧凑型、改源可穿戴AR设备，源码为用户提供扩展视觉能力。改源Monocle重量轻、源码易于使用，改源蓝牙连接手机，集成应用程序。运行在开源软件上，支持MicroPython，提供倍“超级变焦”视觉、即时回放、慢动作模式与图像、视频捕捉功能。

       Monocle的源代码在GitHub公开，MIT许可证下，促进社群贡献与项目发展。爱好者与开发者可通过Brilliant.xyz订购Monocle，参与Discord服务器讨论，每月的问答会议，获取知识，参与比赛与赠品活动，享受全球用户网络支持。

       Brilliant Labs首席执行官Bobak Tavangar，前苹果项目负责人与Jellyfish联合创始人，将域名升级至Brilliant.xyz，旨在简化AR项目获取，建立社群驱动的创新生态系统。

       关注Brilliant Labs在LinkedIn、Twitter与Instagram，加入Discord与访问Brilliant.xyz，了解更多关于Monocle与Brilliant Labs信息。XYZ注册局展示XYZ社群优秀网站案例，建议在使用产品或服务前进行评估。

STM 进阶教程 1 - micropython 移植

       在STMFZET6开发板上移植Micropython，三源源码为单片机和嵌入式程序开发引入Python的优点。

       MicroPython是Python 3的精简高效实现，包含标准库的一部分，可在微控制器和受限环境中运行。它具备Python的高级特性，如交互式提示符、任意精度整数、闭包、列表解析、生成器和异常处理等，同时体积紧凑，可在k代码空间和k RAM中运行。

       移植Micropython至STMFZET6开发板，让我们以正点原子的stmf4探索者开发板为例，使用JFLAH、PUTTY和ST_DFU工具进行硬件配置。ST_DFU工具可从document/d...>获取。

       安装所需的工具，如Git、gcc和gcc-arm-none-eabi交叉编译器，并在Ubuntu系统中下载Micropython源码。在ports/stm/boards目录下找到支持的处理器或开发板型号，如STMF4DISC，然后将其复制并重命名为MYBOARD。在micropython目录下进入mpy-cross目录，先编译MicroPython cross-compiler，随后编译Micropython。生成的固件以DFU或HEX形式适用于烧录。

       使用jlink工具直接烧录firmware.hex文件至开发板。如需使用DFU，参考相关教程。程序烧录与运行后，在电脑资源管理器中应能看到USB串行设备或新盘符。通过PUTTY连接开发板，执行命令验证Micropython功能，如加减乘除运算、IO口操作、随机数生成等。

       实现Micropython移植教程至此完成。如需深入了解Micropython，可访问en...>。对移植过程感兴趣或有实际应用案例的同学，可继续研究和实践。fb指标源码针对所用开发板，仍有未完全支持的功能，如不支持特定GPIO口的操作、LED控制端口不匹配或UART1使用受限。下一节将介绍解决这些具体问题的方法。

ESPs3-EYE ESP-IDF环境搭建Ubuntu. Micropython环境搭建Pycharm 物联网

       本文记录了物联网竞赛的项目开发全过程，包括ESPS3-EYE硬件模块的使用，人脸识别与rPPG代码模块，数据库连接与APICloud开发的软件模块。项目建立于Ubuntu .版本，esp-idf版本为4.4.1，ESPS3-EYE开发板由乐鑫公司提供，感谢乐鑫公司的支持。项目代码已开源放置于GitHub中，链接见文末。

       项目中采用Micropython固件与PyCharm环境搭建，通过配置PyCharm环境下载Micropython插件、选择开发板接口等步骤，实现代码编译与烧录。在刷写ESPS3固件时，需下载刷写工具与对应固件，通过命令行完成擦除与烧录。后续遇到网络连接问题，转而在esp-idf环境下进行编程。

       通信部分涉及数据传输与网页解析。通过将摄像头画面存入报文，再传输至网页解析，实现数据的实时显示。在网页源码中，找到用于传输的HTML文件与HTTP协议，通过wireshark抓包分析报文，确定传输路径与报文内容格式。在程序内实现发送报文触发芯片发送流信息，解析并保存传输数据。

       人脸识别部分采用百度AI实现人脸注册与识别，通过上传人脸至百度AI库中，进行人脸识别并与库中人脸对比。rPPG非接触式心率检测部分，遇到预训练模型出错问题，通过替换本地模型解决。

       数据库连接与服务器部署部分，配置SG安全组以允许端口访问。在远程cloudShell中，合作溯源码通过指令进行MySQL配置与权限赋予，实现数据库部署。数据库配置完成后，进行用户查询以验证权限设置。

       项目中使用了多个开发模块，包括mySQL模块用于连接数据库、UIButton模块实现自定义按钮功能、divisionalLineChart模块封装折线图视图。代码已全部开源至GitHub，方便开发者根据README文档复本项目。

零相关基础学python大概多久(年最新分享)

       导读：很多朋友问到关于零相关基础学python大概多久的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

零基础参加python培训需要学习多久？

       零基础参加python培训需要学习4个月到6个月。如需学习Python推荐选择达内教育。

       适合零基础学习Python使用开发工具如下：

       1、MicroPython：MicroPython基于ANSIC，语法跟Pyton3基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。目前支持基于-bit的ARM处理器。

       2、PyCharm：由JetBrains打造的一款PythonIDE，用于一般IDE具备的功能。比如，调试、语法高亮、Project管理。

       3、Eclipse：是著名的跨平台的自由集成开发环境。

       4、Spyder：提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性，支持包括Windows、Linux和OSX系统。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

       想了解更多有关python的相关信息，推荐咨询达内教育。该机构是uniapp源码开发引领行业的职业教育公司，致力于面向IT互联网行业培养人才，达内大型T专场招聘会每年定期举行，为学员搭建快捷高效的双选绿色通道，在提升学员的面试能力、积累面试经验同时也帮助不同技术方向的达内学员快速就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

零基础学python要多久

       零基础需要半年到一年半左右的时间。

       选择进行培训的话，学习Python周期一般在五到六个月左右，不过学习的种类不同，班级不同，培训周期也是存在一定差异的。

       注意事项：

       任何知识都是基础入门比较快，达到精通的程序是需要时日的，这是一个逐渐激烈的过程。

       精通任何一门编程语言，都需要通过大量的实践来积累经验，解决遇到的各种疑难问题，看别人的源码，分享自己的分码的这个过程，才能够精通Python的方方面面。从编程的一开始，就应该不断的动手去编写代码，不停的去实践，不停的去修改，不停的总结经验，最终才能熟能生巧，达到精通。

       0基础学习Python大概需要多长时间

       零基础学习python的时间分为两种情况，一种是自学，自学一般周期时间比较长，差不多需要一年左右，当然也是因人而异的，接受能力强，自控能力好，有计划和规划，学习起来自然短一些，不过自学python的人，半途而废的人比较多，这点需要考虑清楚。

       第二种情况就是报名培训机构进行学习，这种学习一般都是比较系统化的，而且更加贴合企业的需求，学习过程也简单一些，有学习环境和氛围，学习周期在5-6个月。

学python要多久

       学python要半年到一年时间。

       如果是自学，从零基础学习python，需要大约一年的时间,这取决于每个人的理解。如果有其他编程语言的经验,这是比较快的开始。可以写一些简单的Python语言中使用2—3个月。只要学习系统，可以更好的掌握Python技能。

       如果有一个有经验的人带着学习是非常不错的，尤其是零基础的，一般6个月就可以基本学会。如果报班培训，有专业老师指导和答疑，会快一些。一般Python的培训时间都在五个月左右，一般会用五周左右的时间学习Python核心编程。

       Python解释

       Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于年代初设计，Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。

       随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。

自学python要学多久？

       一周或者一个月。

       如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。

       当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。

       从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于零相关基础学python大概多久的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

microprocessor如何安装mfrc模块

       针对您的问题，我了解到MicroPython在树莓派(Raspberry Pi)上运行时，可以通过pip工具安装额外的模块，包括mfrc模块，用于RFID读写。然而，对于在Windows系统上使用MicroPython的情况，安装模块可能需要一些额外的步骤。

       首先，我建议您确认您的Python环境是否正确设置并可以正常使用。这包括安装MicroPython解释器，以及任何必要的开发工具和库。

       然后，您可以通过以下步骤尝试安装mfrc模块：

       打开命令提示符或终端窗口。

       输入以下命令以尝试安装mfrc模块：pip install mfrc

       如果安装失败，您可能需要确认pip工具的版本是否最新，或者是否存在其他依赖项的问题。您可以通过pip --version查看pip版本，并通过pip install --upgrade pip升级到最新版本。

       如果问题仍然存在，您可能需要手动下载mfrc模块的源代码，并使用pip工具在命令行中手动安装。

micro python怎么在windows运行？

       针对您的问题，我了解到MicroPython在树莓派(Raspberry Pi)上运行时，可以通过pip工具安装额外的模块，包括mfrc模块，用于RFID读写。然而，对于在Windows系统上使用MicroPython的情况，安装模块可能需要一些额外的步骤。

       首先，我建议您确认您的Python环境是否正确设置并可以正常使用。这包括安装MicroPython解释器，以及任何必要的开发工具和库。

       然后，您可以通过以下步骤尝试安装mfrc模块：

       打开命令提示符或终端窗口。

       输入以下命令以尝试安装mfrc模块：pip install mfrc

       如果安装失败，您可能需要确认pip工具的版本是否最新，或者是否存在其他依赖项的问题。您可以通过pip --version查看pip版本，并通过pip install --upgrade pip升级到最新版本。

       如果问题仍然存在，您可能需要手动下载mfrc模块的源代码，并使用pip工具在命令行中手动安装。

micro python如何安装mfrc模块啊

       针对您的问题，我了解到MicroPython在树莓派(Raspberry Pi)上运行时，可以通过pip工具安装额外的模块，包括mfrc模块，用于RFID读写。然而，对于在Windows系统上使用MicroPython的情况，安装模块可能需要一些额外的步骤。

       首先，我建议您确认您的Python环境是否正确设置并可以正常使用。这包括安装MicroPython解释器，以及任何必要的开发工具和库。

       然后，您可以通过以下步骤尝试安装mfrc模块：

       打开命令提示符或终端窗口。

       输入以下命令以尝试安装mfrc模块：pip install mfrc

       如果安装失败，您可能需要确认pip工具的版本是否最新，或者是否存在其他依赖项的问题。您可以通过pip --version查看pip版本，并通过pip install --upgrade pip升级到最新版本。

       如果问题仍然存在，您可能需要手动下载mfrc模块的源代码，并使用pip工具在命令行中手动安装。

带有以太网的MicroPython开发板: TPYBoardv温湿度上传示例

       温度和湿度测试从未中断. 这次我们继续测量温度和湿度. 我们还使用DHT进行检测. 但是，这一次检测到的温度和湿度将不会显示，也不会发出警报. 这次，检测到的数据将通过以太网上传到服务器.

       首先讨论所需的设备:

       一个TPYBoard_V开发板;

       一个DHT温湿度模块；

       一个面包板（可以省略）；

       几条杜邦线；

       首先让我们简要介绍一下每个设备.

       TPYBoard_V开发板

       TPYBoard_V是TurnipSmart基于MicroPython开发的MicroPython开发板，符合MIT许可证. 它基于STMF单片机，并通过USB接口进行数据传输. 开发板内置4个LED灯和板载V网络端口功能，可以在3.3V至V的电压下正常工作. 可以说，该开发板在网络稳定性方面并不过分，其他的硬件资源也非常丰富，例如单总线，i2c，spi，串口等接口也都可以使用，这一次我们将使用串行端口和单个总线功能.

       DHT

       DHT数字温度和湿度传感器是具有校准的数字信号输出的温度和湿度复合传感器. 它采用了专用的数字模块采集技术以及温度和湿度感测技术，以确保产品具有极高的可靠性和出色的长期稳定性. 该传感器包括一个电阻式湿度感测元件和一个NTC温度测量元件，并与一个高性能的8位微控制器连接.

       上面介绍了所需的设备. 让我们谈谈实验所需的环境. 这里只需要能够为开发板供电，并可以支持有线网络连接（您可以将开发板连接到Internet电缆）.

       以下实验开始

       一个. 根据下表连接

       DHT V开发板

       GND GND

       VCC VIN

       DATA X8

       第二步是为开发板供电并插入网络电缆. 当V网络端口上的绿色指示灯点亮时，表明网络已连接.

       两个. 配置V网络端口

       此步骤是设置一系列信息，例如V网络端口模块的目标地址，本地端口，波特率，数据位，奇偶校验位等.

       然后我们讨论基本的逻辑流程:

       1. 这次我们将温度和湿度数据上传到服务器. 第一步绝对是在开发板上获取温度和湿度数据. 关于DHT的使用，开发板提供了非常详细的使用方法和DHT库，这里不再赘述.

       2. 成功获取温度和湿度后，将温度和湿度数据分为几部分. 坦率地说以太网开发板，我们将温度和湿度分开.

       3. 之前已经处理了所有要发送的数据，下一步就是发送. 在确保网络畅通的前提下，设置串行端口6，即Y1和Y2，具体波特率应参考您的前面. 设置V网络端口的波特率.

       4. 这里需要说明的是，当该开发板使用以太网功能时，三个引脚Y1，Y2和Y3被占用，其中Y1和Y2是串行端口以太网开发板，执行通信功能.

       5. 在此，需要引入Y3. Y3是V网络端口的设置引脚. 当Y3不为低时，表示V网口处于正常工作状态. 您可以上传数据，也可以使用设置软件通过网络. 组态. 当Y3为低时，V网络端口进入串行端口配置模式，可以使用设置软件通过串行端口进行配置. 目前，无法执行数据上传.

       6. 完成上述所有工作后，剩下的就是通过串行端口6发送配置的数据.

       7. 最后，我们只需要监视数据是否正常上传即可.

       物理和数据图

       以下是我的实验的物理和数据监控屏幕截图. 我在计算机上打开了一个模拟端口. 虽然很低，但是效果是一样的.

       物理

       数据监控屏幕截图

       源代码

       这是我制作的源代码，与大家共享.

openmv是什么

       OpenMV是一种基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台。

       接下来详细解释OpenMV的概念和应用：

       一、OpenMV的基本定义

       OpenMV是一个开放源代码的嵌入式视觉开发平台，它允许开发者利用MicroPython语言进行编程，以实现对摄像头的控制和处理图像数据的功能。OpenMV提供了一个灵活的框架，让开发者能够便捷地在嵌入式系统中实现计算机视觉相关的应用。由于MicroPython的简单性和Python语言的广泛使用，OpenMV大大降低了嵌入式视觉开发的门槛。

       二、OpenMV的应用领域

       OpenMV广泛应用于各种需要实时图像处理和机器视觉的应用场景。例如，它可以用于自动化检测、机器人导航、目标跟踪、手势识别等。开发者可以通过编写脚本，利用OpenMV的功能实现对摄像头的控制，进行图像采集、处理和分析等操作。此外，OpenMV还支持与多种传感器和执行器进行连接，从而构建更为复杂的智能系统。

       三、OpenMV的特点与优势

       1. MicroPython编程环境：OpenMV采用MicroPython语言进行编程，语言简单易学，适合初学者快速上手。同时，MicroPython代码的运行效率高，能够满足实时性要求较高的应用场景。

       2. 丰富的库和API支持：OpenMV提供了丰富的库和API，支持各种图像处理和计算机视觉算法的实现。开发者可以利用这些库和API快速开发出功能强大的视觉应用。

       3. 开源和定制化：作为一个开源项目，OpenMV允许开发者根据自己的需求进行定制和二次开发。开发者可以通过社区分享自己的经验和代码，从而实现更广泛的交流和合作。同时，由于源代码开放，开发者可以更好地理解和优化自己的应用。

       总的来说，OpenMV是一个强大的嵌入式视觉开发平台，它结合了MicroPython的简单性和灵活性，使得开发者能够便捷地实现各种计算机视觉应用。无论是在工业自动化、智能家居还是智能安防等领域，OpenMV都展现出了广阔的应用前景。