本文详细介绍了在STM32F407VET6单片机上部署TFLite正弦波模型的完整流程。通过STM32CubeMX/IDE配置GPIO、USART1和X-CUBE-AI组件，解析量化模型的输入输出参数（scale=0.02457/zero_point=-128），使用周期调度实现每20ms推理一次。重点包括：模型量化处理（输入/输出int8转换）、内存缓冲区管理、16位串口协议设计（帧头0x7E+

上面仅仅是通过两个例子让读者朋友们可以理解什么是“分类”和“回归”。其实还有非常非常多问题需要解答：其中神经网络是怎么实现的分类？怎么实现的回归？怎么进行拟合曲线？过拟合怎么处理？怎么让拟合的曲线更接近真实值？具体是选择线性回归还是非线性回归？…………还有非常多的问题需要学习。欢迎关注小编，一起学习、一起成长。比如加入小编的微信及技术交流群，与高手一起学习。

这个系统需要实现以下功能：使用DHT11传感器检测环境温湿度，通过LCD12864液晶显示屏显示检测到的温湿度数据，同时通过语音识别模块识别用户的语音指令，并根据指令进行相应的操作，如播放温湿度数据、控制台灯的开关等。这个系统实现了使用DHT11传感器检测环境温湿度、使用LCD12864液晶显示屏显示检测到的温湿度数据、使用语音识别模块识别用户的语音指令、根据指令进行相应的操作等功能。系统的软件部

这颗芯片非常有代表性，因为它不是冲着“高性能视觉主控”去的，而是冲着更低成本、更低功耗、更通用的边缘端场景去的。国产芯片并不是没有机会，恰恰相反，国产边缘 AI 芯片的活跃度非常高。边缘 AI 的下一阶段，不是单纯比谁的 TOPS 更高，而是谁能把 NPU、实时性、功耗、成本和开发门槛 这五件事一起压进更小的系统里。乐鑫这颗芯片的定位很明确，是高性能 MCU / SoC，强调的是 AI 指令扩展、

摘要：随着AI技术发展，嵌入式行业正经历深刻变革。传统单片机技能如驱动编写、通信协议等基础能力正在贬值，企业更需求能实现"智能思考"的嵌入式系统。作者指出，现代嵌入式工程师需要掌握将AI模型部署到MCU的能力，如数据采集、低功耗推理设计、模型转换等。文章分享了自己将语音唤醒模型部署到ESP32、CNN部署到STM32H7的实践经验，强调AI不会取代嵌入式工程师，而是提供了重塑设

摘要：本文分享了一款免费串口波形显示工具，该工具是"AI+嵌入式"课程配套资源。主要功能包括：1）支持4条曲线实时波形显示；2）静态波形分析，可缩放拖动查看历史数据；3）支持8/16/32位及浮点型4种数据精度；4）提供数据统计和原始数据显示；5）具备串口调试基础功能，自动识别串口并支持多种波特率。工具采用简单通讯协议，适合嵌入式开发调试使用。

《AI赋能嵌入式开发：STM32单片机智能化转型趋势》 近期发布的STM32部署AI系列文章引发行业关注，传统MCU正加速拥抱AI技术。随着边缘计算爆发，嵌入式工程师面临技能升级的迫切需求。作者开发的《AI+嵌入式》课程已帮助多位学员实现职场突破，包括成功通过大厂AI相关岗位面试的典型案例。课程提供从环境搭建到模型部署的全流程实战，涵盖人脸识别、故障预测等典型应用场景，助力工程师将传统设备改造为智

本文总结了7种获取TensorFlow Lite Micro(TFLM)源代码的方法：1）从官方独立仓库clone最新完整代码；2）从TensorFlow总仓获取旧版子目录；3）通过Arduino官方库获取裁剪版；4）从芯片厂商SDK中获取优化版（如STM32的X-CUBE-AI）；5）使用作者精简的教学课程仓库版本；6）通过生成工程间接获取；7）从EdgeImpulse等工具导出。针对不同开发需

本文介绍了将AI模型部署到单片机的完整流程，主要分为8个步骤：1)数据采集，强调真实性和全面性；2)数据预处理，需保持PC端与MCU端一致性；3)模型设计，需考虑MCU资源限制；4)评估优化，关注模型大小、内存和时延等；5)模型转换，将TensorFlow转为TFLite格式；6)部署模型，使用TensorFlow Lite Micro在MCU运行。重点讲解了数据采集的关键作用、预处理的重要性以及

TinyML是机器学习在嵌入式设备上的应用分支，专注于在资源受限的微控制器（MCU）上实现AI推理。与传统云端AI不同，TinyML具有以下特点：1）直接在设备端完成数据采集、推理和动作执行；2）运行环境苛刻（KB级内存、mW级功耗）；3）采用静态内存分配和精简算子；4）适用于唤醒词检测等轻量级场景。TinyML不是新算法，而是AI在极端资源约束下的工程实现方式，使智能设备摆脱云端依赖，实现本地化