通过STM32,我们可以学习到许多知识:
如果我们制作一个键盘或鼠标,我们可以学习USB协议。
如果我们制作一个联网设备,我们需要学习以太网和TCP/IP协议的底层实现。
如果我们制作一个无线设备,我们可能需要学习蓝牙、Wi-Fi或Zigbee等协议,并且可能需要编写底层代码以连接模块。
如果我们制作一个温控设备或平衡小车,我们需要学习PID算法。
如果我们制作一个摄像头,我们可能需要学习SCCB协议,并深入了解图像处理知识。
如果我们要将摄像头连接到PC并进行更深入的处理,我们需要学习上位机编程,可能需要设计协议、编写服务器,甚至需要学习数据库和图形界面编程。
除此之外,我们还可以学习Android开发、机器学习、嵌入式操作系统、电路设计和优化等领域。通过STM32的学习,我们涵盖了计算机科学的许多方面,并获得了基本的理解。
在学习过程中,我们发现了技术的复杂性和互相关联。我们可以将STM32用于构建一个平衡机器人,它能保持平衡、识别人脸,并通过PC端和手机端进行控制。而这只是其中的一小部分功能。
如果我们进一步深入学习,涉及到语音识别、对话系统等领域,可能需要学习自然语言处理和强化学习等更高级的知识。这些挑战不仅仅涉及技术水平,还可能面临当前领域的限制和挑战,但通过研究和论文的撰写,我们可以为计算机和人工智能领域的进步做出贡献。
如果我们想像波士顿动力那样制作更复杂的设备,例如机器人,那么任务就更加复杂了。这需要自己设计电路板、进行PCB设计,还需要学习模拟电路、数字电路和电路原理等知识。
因此,对于STM32而言,重点不在于它能做什么,而在于我们能通过它做什么。我们需要考虑我们能够开发出什么样的产品,以及产品在市场竞争中的优势和市场需求的满足程度。技术不是独立存在的,而是相互关联的拓扑网络。