其中stm32h5xx_hal_msp.c文件只有USART2初始化内容，为了用于rt-thread CMD shell 复制 void HAL_UART...
RT-Thread与STM32紧密合作,STM32多款硬件平台从STM32F0、F1、F2、F3、F4、F7到STM32G0、G4再到STM32H7、L0、L4、L5、U5、H5、MP1、WB等等系列都支持RT-Thread。RT-Thread操作系统可以无缝适配STM32的硬件架构,为企业用户提供强大的系统支持,包括系统启动、驱动、硬件外设集成等方面。企业用户可以轻松利用RT-Th...
支持INT8/FP32/FP16 模型,实验性地支持 FP8 模型,支持 keras h5 或 tflite 模型转换 支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V 友好的用户接口,只需要 load/run 模型~ 支持全静态的内存配置(无需 malloc ) 即将支持 MaixHub 在线模型训练 TinyMaix底层依赖 TinyMaix可以简单理...
bsp/stm32 libraries/HAL_Drivers/drivers config f0 i2c_hard_config.h f1 i2c_hard_config.h f2 i2c_hard_config.h f3 i2c_hard_config.h f4 i2c_hard_config.h f7 i2c_hard_config.h g0 i2c_hard_config.h g4 i2c_hard_config.h h5 i2c_hard_config.h h7 dma...
1classifier.save("mnist.h5") 1. 当然,为了在 stm32 上面加载,我们更想保存为通用机器学习模型 onnx 的格式: 1import onnx 2import keras2onnx 3 4onnx_model = keras2onnx.convert_keras(classifier, 'mnist') 5onnx.save_model(onnx_model, 'mnist.onnx') ...
14│ └── STM32H743ZITX_RAM.ld 15├── image # 相关图片保存文件夹 16│ ├── mymodel1.png # model 17│ └── STM32H743.jpg # H743 18├── model # model 保存路径 19│ └── keras_model.h5 20├── Readme.md
Alarm关联与RTC，基于STM32的BSP有现成的RTC驱动，STM32本身就有ST官方的RTC HAL支持，在STM32的BSP上...
跟着一步一步走,用命令行来部,参数自行更改 python aitools.py --project="D:\RT-ThreadStudio\workspace\Test_U5" --model=".\Models\keras_mnist.h5" --platform=stm32 --ext_tools="D:\Program Files (Portable)\en.x-cube-ai-v5-2-0-windows_v5.2.0\windows" --clear ...
支持INT8/FP32/FP16 模型,实验性地支持 FP8 模型,支持 keras h5 或 tflite 模型转换 支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V 友好的用户接口,只需要 load/run 模型~ 支持全静态的内存配置(无需 malloc ) 即将支持 MaixHub 在线模型训练 ...
首先将multi_button源码添加到工程 添加multi_button头文件路径 创建应用层文件 使用按键管脚为PA11 PB2...