介绍一种以stm32 单片机为核心，设计了一套基于GPRS无线网络的智能家居控制系统。该系统以GPRS通信为基础、能通过无线通信技术实时监控家居的温湿度状态，并能自由控制家居的电器的开关操作。同时集成光强采集电路，能自动开关窗帘的功能。本设计硬件电路结构简单，分为控制器模块，GPRS模块，继电器控制模块，步进电机控制模块等五大电路模块，其中控制器选用基于cotex-m3内核的32位微控制器STM3

性能测试左移意味着开发人员和测试人员能够在开发周期的早期阶段进行性能测试。传统上，性能测试是在开发周期结束时执行的任务，因为它需要一组专门的工具和技能，即由经过培训的性能测试工程师在专用环境中使用昂贵的硬件。早期的性能测试通常发生在个人的口袋中，其中精明的测试人员和开发人员使用各种开源和商业可用的工具来设计技术，但这最终会被忽视，因为它没有集成为整个自动化过程的一部分。如果部署自动化，“性能测试”

当您需要灵活的模式时，您会使用 NoSQL 数据库：按照应用程序需要的方式构建数据，并且您希望模式随着时间的推移而发展。在 AWS 和 GCP 中，用来指代这些的名称是不同的。如果您想要完全灵活地管理用于运行您的应用程序的操作系统、软件和硬件，您需要使用基础架构即服务选项。我们需要多个虚拟机。这是 AWS 与 Google Cloud 中的 DevOps 服务的快速比较。这是 AWS 与 Goog

计算机视觉也有类似的进步，现在被用于安全、安保和智慧城市应用。与语音识别一样，如果在边缘设备上进行深度学习推理，应用程序的响应速度会更快。与数据中心的网络连接会带来不可避免的延迟。但是，边缘设备的资源有限，因此需要优化深度学习模型以获得最佳性能。一种方法是量化，将用于参数信息的 32 位浮点数 (FP32) 转换为 8 位整数 (INT8)。对于准确性的小幅损失，可以显着节省内存和计算需求。使用较

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构，由于其对于长序列数据的处理能力，被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像处理等领域。LSTM 网络的主要特点是增加了一个称为“记忆单元（Memory Cell）”的结构，用于控制网络的信息流动。这个结构可以记忆信息并在需要的时候将其加入到当前的处理中，从

过去的语音识别更多的是专家系统，即根据的是语言学的知识，总结出语音和英文音素，再把每个字打开成音节与音素，让计算机用人类学习语言的方式来学习语言。而新的方法是基于数据的统计建模，抛弃了模仿人类思维方式总结思维规则的老路，研发过程中没有或极少语言学家的参与，更多的是计算机科学家与数学家的合作。首先，计算机的计算性能和处理能力大幅提高。人工智能就是机器可以完成人们认为机器不可能完成的事情——这个定义很

本系统以STM32F103C8T6单片机为主控芯片，采用相关传感器构建系统硬件电路。其中使用DHT11温湿度传感器对温度和湿度的采集，MQ-7一氧化碳传感器检测CO浓度，GP2Y1014AUOF灰尘传感器检测 PM2.5浓度，光敏电阻对室内光照强度的采集。在液晶屏显示相关环境数据，根据数据处理结果主控芯片发出相应指令，使室内保持人们舒适的生活环境，同时WIFI模块将数据上传到阿里云平台，平台再将数

修改 target_config.h 文件里面内存部分代码，修改 SRAM 为112 K，虽然 STM32F407 的 RAM 有 192K，但分三段内存，不是连续内存空间，这里我们用 RAM 段，从 0x20000000 开始的 112K 空间。准备一个 VSCode 开发 STM32 的工程环境，这个我之前有写过这篇文章，按照那篇文章配置好 STM32 的开发环境。源码添加了，下一步就是修改