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扫码加入在本教程中，我们将使用机器学习来构建在微型微控制器RP2040上运行的手势识别系统。
硬件部件：
本教程分为两部分。第一个是探索Raspberry Pi Pico，其主要组件，以及如何使用Micropython及其C / C ++ SDK（软件开发套件）对其进行编程。接下来，我们将通过Edge Impulse Studio使用Pico捕获用于TinyML模型训练的“手势数据”。一旦开发和测试，该模型将被部署并用于同一设备上的真实推断。
这里是项目的快速展示：
| 器件型号 | 数量 | 器件厂商 | 器件描述 | 数据手册 | ECAD模型 | 风险等级 | 参考价格 | 更多信息 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LTC6994IS6-1#TRPBF | 1 | Analog Devices Inc | LTC6994IS6-1#TRPBF |
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$3.41 | 查看 |
| CY62157EV30LL-45BVXIT | 1 | Cypress Semiconductor | Standard SRAM, 512KX16, 45ns, CMOS, PBGA48, VFBGA-48 |
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$14.5 | 查看 |
| PS2801-4-F3-A | 1 | NEC Electronics America Inc | Transistor Output Optocoupler, 4-Element, 2500V Isolation, LEAD FREE, PLASTIC, SSOP-16 |
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$3.65 | 查看 |
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