OrangePi AIpro(8T)采用昇腾AI技术路线，可广泛适用于AI边缘计算、深度视觉学习及视频流AI分析、视频图像分析、自然语言处理、智能小车、机械臂、人工智能、无人机、云计算、AR/VR、智能安防、智能家居等领域，覆盖 AIoT各个行业。

本文基于计算机视觉和运动分析技术，建立数学模型分析立定跳远运动过程。针对四个问题：1）通过脚部关键点坐标变化确定起跳和落地时刻，分析滞空阶段运动轨迹；2）结合体质数据和姿态特征，采用多元线性回归分析影响成绩的主要因素；3）基于回归模型预测运动者11的成绩；4）通过对比优秀运动员姿态参数，给出提升起跳角度、摆臂幅度等训练建议，并预测理想成绩。研究结果表明，身高、体重等体质因素和起跳角度等姿态特征对跳

前言本文主要包含，c语言基本结构与语法、make及makefile的使用、main函数参数与返回值的说明、标准输入、输出、错误流的介绍以及linux管道的应用。语言数据类型联合体也有翻译为共用体的，结构类型，也有翻译为结构体的，仅仅是翻译问题，类型是一样的每个变量都会占用一定的存储单元。符号常量100 // 直接常量"Hello"#define PI 3.14 //符号常量自动类型转换强制类型转换

functionopts = trainingOptions(solverName, varargin)solverName：'sgdm' -带动量的随机梯度下降'adam' -自适应力矩估计'rmsprop' -均方根传播'Momentum'仅当求解器为“ sgdm”时，此参数才适用。 动量确定了从上次迭代到当前训练迭代的梯度步长的贡献。 它必须是介于0和1之间的值，其中0将不提供上一步的贡献，

1. 名词解释Step: 训练模型的步数Batch Size（批尺寸）： 计算梯度所需的样本数量，太小会导致效率低下，无法收敛。太大会导致内存撑不住，Batch Size增大到一定程度后，其下降方向变化很小了，所以Batch Size是一个很重要的参数。为什么需要有 Batch_Size :batchsize 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。Epoch（回合）：代表样本集内所

车牌识别相关资料收集整理1、License Plate Detection with RetinaFace链接：https://github.com/zeusees/License-Plate-Detector利用单物体检测算法Retinaface进行了车牌检测模型的训练，通过测试，检测效果和适用性都更突出，支持的模型也更为丰富。开源版本的检测算法经过了多个版本迭代，考虑到检测的效率跟准确率，原始

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1、安装依赖pip install pyaudiopip install pylab2、语音数据展示import pyaudioimport numpy as npCHUNK=4096#每次采集的数据点数RATE = 44100 # 采样频率p=pyaudio.PyAudio() # 启动类stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=R

qikong_01_L,fs] = audioread('气孔样本2s_01_L.wav');[normal_01_L,~] = audioread('正常样本2s_01_L.wav');[normal_02_L,~] = audioread('正常样本2s_02_L.wav');提取声音特征，然后通过CNN进行分类。595-可以交流、咨询、答疑。

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