小弟大二上学期做了几个电子制作，秀一下，求吐槽。

usbasp——ISP下载 原理图

在这个USB流行的时代，下载线也得要赶上时髦才行。并且现在很多电脑已经没有并口和串口了，以前使用并口和串口的ISP下载线已经无法再继续使用了，所以自己制作一个USB下载线已经刻不容缓”。本人这学期刚刚接触单片机，就因电脑没有并口而不得不自做一个，USB的下载线——USBasp。这是我平生第一次搞电子制作，前后碰到很多的问题，经过N次的“放弃”，得到众多网友的帮助，历经长达十天的时间才制作成功。谨以此文作为纪念，并以此感谢帮助过我的广大网友！倘若能帮到一两个像我这样刚刚接触单片机的菜鸟朋友，小弟将深感欣慰！

内蒙古赤峰市2018届高三英语上学期第三次月考试题

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Delphi 13.2控件之FMXLinux11-20240611.zip

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语音情感识别系统实战教程

这是一套基于 Librosa + PyTorch CNN 的语音情感识别系统完整实战教程，输入一段 wav 人声录音，程序输出 8 种情感（中性/平静/快乐/悲伤/愤怒/恐惧/厌恶/惊讶）各自的概率和主判定结果，全程纯 CPU 可跑。交付物含可运行 Python 源码、RAVDESS 完整数据集（1440 条）、训练好的权重、9 章文档（三件套）、PPT 和 6 张真跑截图。 内容围绕 main.py 的命令：train 扫描音频提取 MFCC 特征并缓存，二次训练免重复提取，--dryrun 用极小样本几分钟走通全链路；infer 在测试集上输出准确率、分类报告与混淆矩阵图，支持单文件预测和批量识别；gui 打开 Tkinter 可视化工作台，左侧选音频看结果与 Top-3 候选，右侧实时显示波形与 8 类情感概率条形图，批量结果一键导出 CSV。 亮点在于无显卡要求：8GB 内存普通电脑即可，MFCC 特征提取加训练合计十来分钟，模型权重仅 1-2MB；依赖锁定 Python 3.10 + torch 2.1.0+cpu + librosa 0.10.1 + numpy 1.26.4 + scikit-learn 1.3.2；第 7 章整理 15 个以上高频报错；第 8 章给出换情感表、换特征、接入长音频的路径。

一个完全重写的超轻量级 python 引擎，零依赖，零配置，可以在 Flash ≤ 64KB，RAM≤ 4KB 的平台下运行，极易部署和扩展，具有大量的中文文档和视频资料

一个完全重写的超轻量级 python 引擎，零依赖，零配置，可以在 Flash ≤ 64KB，RAM≤ 4KB 的平台下运行(如 stm32g030c8 和 stm32f103c8)，极易部署和扩展，具有大量的中文文档和视频资料。