項目類

1、TinyMaix - 面向單片機的超輕量級的神經網絡推理庫

TinyMaix 是專為低資源的單片機設計的 AI 神經網絡推理框架，通常被稱為 TinyML。TinyMaix 可以讓你在任意單片機上運行輕量級深度學習模型。TinyMaix 的設計原則：易用性 > 移植性 > 速度 > 空間。

TinyMaix 其實是矽速科技（Sipeed）利用兩個周末的業余時間完成的項目，它足夠簡單，可以在 30 分鐘內讀完代碼，可以幫助新手理解它是怎么運行的。

• 項目地址：https://github.com/sipeed/TinyMaix

TinyMaix 關鍵特性：

- 核心代碼少于400行(tm_layers.c+tm_model.c+arch_cpu.h), 代碼段(.text)少于3KB
- 低內存消耗，甚至Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于TinyMaix跑mnist(手寫數字識別)
- 支持INT8/FP32/FP16模型，實驗性地支持FP8模型，支持keras h5或tflite模型轉換
- 支持多種芯片架構的專用指令優化: ARM SIMD/NEON/MVEI，RV32P, RV64V
- 友好的用戶接口，只需要load/run模型~
- 支持全靜態的內存配置(無需malloc)
- MaixHub 在線模型訓練支持

2、ZS1100A - 專用于物聯網功耗測量的開源功率計

大多數用于創建物聯網(IoT)的設備都是用小電池工作的。由于當前消費電子的動態性，測量這些物聯網設備的能耗是一項艱巨的任務。開發人員經常需要使用多種儀器和手工計算來估計能源消耗。ZS1100A 型電能表就是為解決這些問題的。該工具可以非常準確和詳細地繪制電流消耗與時間的關系，可以與電池模型一起使用，以估計電池的總體壽命。

• 項目主頁：https://www.crowdsupply.com/zscircuits/zs1100a-power-meter
• 項目地址：https://github.com/zscircuits/zs1100a

3、dynamic_loader - 單片機上實現動態加載功能的函數庫

dynamic_loader 是一個在單片機（如：STM32）上實現動態加載功能的函數庫，與 Windows 中的 dll，Linux 中的 so 類似，可以將代碼動態地從其他的存儲介質，動態加載到 RAM 中。

程序使用 dl_load_lib 加載相應的庫文件到句柄中，加載成功后可使用 dl_get_func，通過函數名獲得相應函數指針，在不需要使用時可使用 dl_destroy_lib 對句柄進行釋放。

• 項目地址：https://gitee.com/wzh1845462801/dynamic_loader
• 詳細介紹：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=109952

4、little-bee-B1 - 開源實用的高性能電流和磁場探頭

little-bee-B1 是一種基于各向異性磁電阻(AMR)磁傳感器的開源磁場和電流探頭。它直接感知磁場，并通過電流傳感附件測量電流，該附件由放置在導線周圍的有間隙的鐵氧體環形體組成，在導線中的電流和傳感器所受的磁場之間建立固定的關系。

• 項目地址：https://github.com/westonb/little-bee-B1

特性如下：

- 可調帶寬(10mhz和1mhz)
- 可調增益(1倍和4倍)
- SMA輸出連接器
- 連接到任何標準1 MΩ阻抗示波器輸入
- 單節AA電池供電(續航4小時)
- 自動歸零

5、White Rabbit - 亞納秒級同步精度的網絡數據傳輸項目

White Rabbit 為大型分布式系統提供亞納秒級同步精度,它還允許確定性和可靠的數據傳輸。White Rabbit 允許您對測量數據進行精確的時間標記，并允許您在大型安裝中觸發數據，同時使用相同的網絡傳輸數據。

• 項目地址：https://ohwr.org/project/white-rabbit/wikis/home

White Rabbit 特點：

- 亞納秒級同步
- 支持連接數千個節點
- 節點之間的典型距離為 10 km
- 基于千兆以太網的的可靠數據傳輸
- 硬件、固件和軟件全開源