【NFCPN532模块视频教程3】是关于近场通信（NFC）技术的教育资源，专注于PN532模块的使用。
这个视频教程是系列教程的第三部分，由马云提供源文件，旨在帮助学习者深入理解和掌握NFCPN532模块的运用。
NFC（NearFieldCommunication）是一种短距离无线通信技术，允许设备在几厘米的范围内交换数据，常用于移动支付、门禁控制、信息传输等场景。
PN532是NXPSemiconductors推出的一款高性能、多功能NFC/RFID控制器，广泛应用于各种嵌入式系统和消费电子产品。
在这个视频教程中，你将了解到：1.**PN532模块的基本结构与功能**：PN532芯片集成了RF接口、协议处理和安全功能，支持多种通信模式，如读写器模式、卡模拟模式、点对点模式等。
2.**硬件连接与初始化**：如何正确连接PN532模块到开发板或微控制器，如Arduino、RaspberryPi等，以及如何进行硬件初始化设置，确保模块能正常工作。
3.**NFC标签的读写操作**：学习如何读取NDEF（NFCDataExchangeFormat）格式的标签信息，以及如何向标签写入新的数据，例如创建一个包含文本、URL、名片等信息的NFC标签。
4.**卡片模拟**：理解PN532如何模拟NFC卡，使得手机或其他设备能够模拟成一张可以被读写的RFID卡，实现类似公交卡、门禁卡的功能。
5.**点对点通信**：掌握两个NFC设备之间如何通过PN532模块进行数据交换，这在设备间配对、文件传输等方面非常有用。
6.**错误处理与调试技巧**：学习如何识别并解决在使用PN532过程中可能遇到的问题，比如通信错误、信号干扰等，并了解一些有效的调试方法。
7.**软件库和API使用**：了解如何使用相关的库文件和API函数，以便在编程时方便地控制PN532模块，如使用Arduino的PN532库。
8.**应用实例**：教程可能会展示一些实际的应用案例，如创建一个自动门锁系统或者实现简单的物联网交互。
视频教程【PN532系列教程2.2.mp4】应该是这一系列教程的第二部分的延续，涵盖了上述部分或全部知识点，帮助观众逐步提升在NFC技术和PN532模块上的技能。
虽然原下载积分有所调整，但更新后的教程仍能以较低的积分获取，对于想要深入研究NFC技术的开发者和爱好者来说，这是一个宝贵的资源。
通过观看和实践这些教程，你将能够自信地集成NFC功能到自己的项目中。

通过模块化的编程思想，运用Tensorflow搭建的全连接神经网络，代码包括5个文件，分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py，分别对应生成数据集，前向传播，反向传播，测试模型，运用模型做预测的功能

管理员管理系统：主要功能有班级信息管理模块，比赛项目管理模块、报名信息管理模块、成绩统计等功能。

WT5105-L1是一款同时支持远距离LoRa及近距离、低功耗蓝牙的物联网无线通信模块，支持与LoRa网关星型组网，支持433MHZ频段，支持BluetoothLE5.0，支持蓝牙MESH，可满足智能抄表、城市路灯、智慧农业以及LoRa数据节点等功能需求；

7.3永久免费版。
本人也是辛苦在网上找来的

SY-5600FZGPS

stm32f103控制sim868模块，打电话、发短信、GPS定位、GPRS发送数据的功能，能够实时定位，1s发送一次定位数据到服务器。

以后还是不把分设高了，这么多人下也只给我增加了100分。
分不能修改，我也没办法，不过告诉大家怎么下不要分，下完了发个评论然后在点上面的星星评个分就可以得到11分了。
同学的毕业设计，完整版包括：一.毕业设计论文（答辩）二.附件三.开题报告（答辩）四.翻译五.源程序1.绪论 11.1传统考试的弊端 11.2在线考试系统的问题的提出及发展背景 11.3考试系统的研究目的及其意义 21.4考试系统的功能和作用 21.5课题研究的主要内容以及个人任务 31.6课题研究的价值 32.可行性研究 42.1可行性分析 42.1.1技术可行性 42.1.2经济可行性 42.1.3操作可行性 42.2系统实现目标 42.3ASP.NET概述 52.3.1ASP.NET的技术概述 52.3.2ASP.NET程序运行原理 52.3.3ASP.NET与数据库访问 63.需求分析 73.1系统需要解决的主要问题 73.2系统应该具备的基本功能 74.系统设计 84.1考试系统总体结构设计 84.4.1网站风格 84.1.2登录与导航模块 94.1.2在线考试模块 94.1.3管理模块 94.2数据库的设计 94.2.1基本概念 94.2.2数据模型 104.2.3数据库设计方法简述 114.2.4数据库设计的基本步骤 124.3属性图 134.3.1学生信息属性图 134.3.2成绩属性图 134.4考试系统数据库建表及其说明 134.5系统流程图 165.系统实现 175.1用户登录 175.2用户注册 195.3导航栏 196.功能测试 206.1测试目标 206.2测试项目说明 206.3测试评价 207.结论 21谢辞 22参考文献 23附录：程序部分后台代码 24用户登录： 24用户注册： 27用户信息管理： 28查看成绩： 30

使用BP算法的神经网络手写体数字识别，使用Python语言编写，包含四个文件：训练模块，测试模块，图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。
希望对大家有帮助。

关于GPS模块的手册资料，都是在网上搜集到的，对使用这款GPS模块会有帮助，大部分文件为英文手册

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。