1.使用 Contiki 快速构建 IoT 设备
2.开源科学工程技术软件介绍 – Mesh网格处理软件MeshLab
3.入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
4.Code Composer Studio安装与使用
5.如何从零自学逆变器控制(一)
使用 Contiki 快速构建 IoT 设备
Contiki操作系统，官网从其诞生至今，源码源码已经成为了物联网（IoT）开发领域中不可或缺的下载一部分。始于年，官网其源头可追溯到梅拉达伦大学计算机科学学生Dunkels的源码源码毕业项目，旨在使用无线传感器追踪曲棍球运动员的下载机构流入指标源码关键信号。在为项目实现中，官网他不得不编写了用于与计算机网络交互的源码源码代码，即后来的下载LwIp（轻量级互联网协议），尽管LwIp今天在许多微控制器和其他产品中仍有应用，官网但Dunkels认为它仍不够轻量。源码源码因此，下载他创建了microIP，官网最终演化成了Contiki操作系统。源码源码
Contiki的下载诞生和发展引起了研究人员和爱好者的广泛关注，并在近几年吸引了商业用户，如Rad-DX的发射物检测设备和Zolertia的噪音监测系统。为了支持Contiki在商业应用中的快速成长，Dunkels离开了瑞典计算机科学院的教授职位，创立了Thingsquare公司，致力于为Contiki设备提供基于云的后端服务，简化了开发者将硬件设备与智能手机、网络连接在一起的自己支付系统源码过程。
Contiki的开发体验被设计得非常友好。官方提供了包含所有工具和源码的Ubuntu镜像，用户可以通过虚拟机的方式运行，也可以在自己的操作系统上搭建原生开发环境。开发者只需克隆Contiki的最新源码，并设置编译工具，如GCC-ARM编译工具和SDCC工具（用于架构的MCU）。此外，通过SRecord工具生成可用于烧录的hex文件，用户可以选择使用SmartRF Flash Programmer 2进行下载，或者在MacOSX上直接下载固件。
以TI的SimpleLink™ CC Wireless MCU LaunchPad™ Kit为例，开发者需要在Contiki目录下运行特定命令确保使用最新版本的ccxxware。接着，用户可以编译示例代码，如ccxx-demo，并下载运行。在这一过程中，Contiki内置的UART下载固件功能为开发者提供了便捷的下载方式，特别是通过MacOSX上的python脚本和pyserial工具，无需依赖Windows环境。
Contiki的oa源码java下载发展历程和其在物联网领域中的应用，展示了其在快速构建原型、轻松在不同硬件平台之间切换方面的强大优势。随着物联网技术的不断演进，Contiki将继续为开发者提供更加高效、灵活的解决方案，推动物联网领域的创新与发展。
开源科学工程技术软件介绍 – Mesh网格处理软件MeshLab
MeshLab是一个开源的三维网格处理工具，专为非结构化大型三角形Mesh网格的处理和编辑而设计。这款软件起源于ISTI-CNR的Visual Computing Lab开发的VCGlib开源库，旨在帮助用户高效地处理和优化由3D扫描设备生成的复杂模型，如进行编辑、修复、渲染和为3D打印做准备等工作。它支持Windows、macOS和Linux平台，可通过官方网站下载安装程序和获取Python接口PyMeshLab。
自年发布.版本以来，MeshLab经历了不断更新，最新的版本MeshLab-.包含丰富的功能，如交互式界面和OpenGL图像渲染。用户可以通过pip轻松安装Python接口，而MeshLab的印钞机系统指标源码源代码和VCGlib的源代码都可以在Github上获取。
与其他开源科学工程技术软件系列，如Silx、Klampt、Dune 3D等一样，MeshLab提供了丰富的功能截图和应用示例，适合于科研、工程和设计领域的专业人士使用。MeshLab的出现不仅简化了3D模型的处理流程，还为科学研究和实际应用提供了强大而灵活的工具。
入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面，CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译，首先需确保软件版本满足要求：使用CMake3.或更高版本，以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本，将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。
操作路径如下：D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成，点击Finish完成配置后，选择Generate，生成项目文件。全网担保网源码设置扩展模块路径，并在搜索CUDA关键字后，勾选相关选项，再次点击Configure，生成配置文件。
打开OpenCV.sln文件，切换到Release模式，生成安装文件。预计编译时间较长，耐心等待即可。最终，编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。
技巧提示：在编译过程中，注意避免下载第三方文件，可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块，避免不必要的依赖下载。
配置完成后，可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型，验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。
总之，OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速，显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。
Code Composer Studio安装与使用
集成开发环境（IDE）Code Composer Studio（CCS）是由TI专为DSP、微处理器和应用处理器打造的工具套件。该软件具备全面的开发与调试工具，包含各种编译器、源码编辑器、项目构建工具、调试器、描述器、仿真器等。
最新版的Code Composer Studio .0在年月日发布，与TDA4 RTOS SDK兼容使用要求CCS版本为9.3及以上。本文以CCS .4版本为例进行介绍。
使用Linux版本的Code Composer Studio需事先安装必要的功能包，并根据不同Ubuntu版本与CCS版本进行配置。下载完成后需进行解压，并在Linux环境中安装。根据官方说明，作为普通用户进行安装，并选择正确的安装路径和组件，尤其是针对使用TDA4芯片的应用。完成安装后，需等待软件加载完毕。
使用Code Composer Studio加载二进制文件，首先启动DMSC_Cortex_M3_0核心对应的初始化脚本。之后调整launch.js文件中loadSciserverFlag参数，并确保已正确映射CPU名称到PSDK和CCS之间。
卸载Code Composer Studio时，可直接进入安装目录并运行uninstall_css.bin文件完成操作。为了辅助学习，提供Code Composer Studio用户手册和eclipse开发环境相关资料链接，帮助使用者更好地掌握其操作。
更新XDS固件库可通过访问存放实用工具的目录并执行相关命令。确保正确配置连接状态及确认固件版本，随后将XDS置于DFU模式，使用更新程序安装新固件，并完成后续复位探头操作。
如何从零自学逆变器控制(一)
如何从零开始自学逆变器控制
要掌握逆变器控制，首先需了解理论知识。掌握功率拓扑原理，包括Buck、Boost电路和全桥逆变电路，理解驱动和PWM占空比计算，虽然软件部分可以依赖硬件提供的系数，但《数字信号处理》和《自动控制原理》是基础课程。数字信号处理涉及拉氏变换和离散化，逆变器中的滤波器主要是一阶低通和陷波器。自动控制原理则讲传递函数，重点理解PID中的PI控制，推荐使用串联型，编写程序时需通过Z变换和差分方程。
获取资源是关键。选择TI公司的C系列DSP，例如TMSF，从TI官网下载相关资料，如用户手册和SDK库。开始时可从控制一个IO口入手，再逐步深入。CWare库提供例程，旧型号可能需要注册。
学习路径包括理解逆变器的开发套件，如Solar目录下的单相逆变器项目，从原理图和源码入手，同时参考官方的指导文档。掌握基本的单极性或双极性控制，理解控制模式和功率拓扑。
在CCS开发环境中，导入并调试例程，如voltagesourceinvlcfltr.c中的中断程序，理解PI控制参数设计。可以从TI的库中找到逆变器常用的算法，如电压源逆变器的控制。
参数采样是逆变器核心，包括直流电压、交流电压和电流。例如，通过电阻分压法采样直流电压，计算公式预先设定系数简化计算。交流电压采样则用差分电路，计算出合适的系数转换采样值。
电流采样可通过电阻或霍尔传感器，这里以电阻为例，计算电流值的公式同样涉及系数预设。
逆变控制涉及相位生成，如使用斜坡信号乘以正弦函数，以及电压和电流环路的双环路控制。PI控制中，串联型更易于调试，注意中断函数中的函数调用效率。
最后，持续学习和实践，如PID控制的理解，可以参考相关文章深入探讨。通过理论与实践结合，逐步掌握逆变器控制的各个方面。
