Hackaday：两条昂贵的 Registered DDR5 内存条维修实录
Hackaday 报道了 [northwestrepair] 维修两条 ECC RDIMM 内存条的过程：128 GB 那条开机时 DDR5 training 失败，经回流焊后恢复正常；256 GB 那条完全不通电，先后更换并重刷 SPD ROM、回流和重植多颗 IC 均无效，最终定位为一颗短路的 MLCC 和损坏的 PMIC，可能由跌落到服务器机房地板导致。
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HackadayAI 评分5252 芯板坊精选AI 评分5757 芯板坊实测荣迈德Mind魔方微型工控机：i3 N305小主机面向机器人无人机场景
芯板坊工程师拿到荣迈德Mind魔方微型工控机并实测，这是一款75x75x48.5mm、350g的x86小设备，采用Intel i3 N305（8核、睿频3.8GHz、TDP 15W）、板载16GB LPDDR5和128GB eMMC，价格在4千多。
推荐理由：实测给出了GeekBench分数和eMMC调优方法，选型x86主控的工程师可据此评估性能与存储表现。
Hackaday同新闻AI 评分6666 用 ESP32 作 Raspberry Pi 的 Linux 无线协处理器：esp-hosted 实践指南
作者介绍如何通过 esp-hosted 把 ESP32 模块经 SDIO 或 SPI 接成 Linux 主机的 WiFi/BT 卡，并给出自己在项目中加入 ESP32-C6 的完整搭建过程。
同一新闻，精选展示《用 ESP32 作 Raspberry Pi 的 Linux 无线协处理器：esp-hosted 实践指南》
Hackaday精选AI 评分6666 用 ESP32 作 Raspberry Pi 的 Linux 无线协处理器：esp-hosted 实践指南
作者介绍如何用 esp-hosted 把 ESP32 模块通过 SDIO 或 SPI 变成 Linux 单板机的 WiFi/BT 无线网卡，并给出自己在项目中加入 ESP32-C6 的完整搭建过程。
推荐理由：文章给出SDIO布线、驱动编译与调试的完整实操细节，也点明了C5优于C6的选型教训。
HackadayAI 评分4747 GeekMagic SmallTV 免刷固件、免焊接的图片推送玩法
Yongha Kim 借助 GeekMagic SmallTV 内置的图片查看功能，在不替换原厂固件、不焊接的情况下让设备显示任意内容：由网络上的主机用 Python Pillow 生成 240×240 图片，通过 HTTP 推送到设备，示例展示 Claude 与 Codex 用量数据。该方法也支持 GIF 动画，内容与生成工具不限。
HackadayAI 评分4747 Hackaday 作者用 OpenSCAD 3D 打印自制耐用耳机头梁与弹簧耳罩支架
Hackaday 一位作者因 JVC、Logitech、EPOS 耳机接连在塑料关节处断裂，决定用 OpenSCAD 自行设计 3D 打印耳机结构。他复用原耳机的驱动单元、麦克风和电子件，以一体成型的锯齿形板簧替代球形关节，提供 X/Y 旋转与 Z 位移自由度，并做成滑动式头梁。设计已开源在 GitHub 仓库，可改造用于修复损坏的耳机。
NVIDIA 开发者博客AI 评分4343 NVIDIA：用 Green Contexts 控制 GPU 如何共享工作
NVIDIA 提出 Green Contexts，让单进程内多个独立组件（如时延敏感算子与吞吐导向后台 kernel、数据预处理与模型推理）可控制地共享 GPU 资源。此前这类多组件共用单 GPU 的场景难以划分资源，Green Contexts 用于解决这一控制难题。
HackadayAI 评分5353 用 LineageOS 复活旧手机并 DIY 智能电视
作者用 LineageOS 把 2016 年的 Xiaomi Mi 5 从 Android 8.0 升级到 Android 15，并支持 OTA 更新，但安装需解锁 bootloader 并解决 Fastboot 驱动问题。
HackadayAI 评分5555 SecurePair 让两块 ESP32 用单颗 LED 通过可见光通信
Luca Soltoggio 让两块 ESP32 用单颗 LED 同时作发射与接收器件，通过可见光完成通信。这套名为 SecurePair 的 Arduino 库用于交换密钥并进行加密通信，也可配合 ESPNow 或 LoRa 使用，典型场景是用光完成配对、用无线传输加密数据。它利用了 LED 同时具备一定光电二极管特性的原理，且参与通信的设备不限于两块 ESP32。
树莓派官方博客精选AI 评分6363 树莓派博客解析 Raspberry Pi 5 上的 Sixfab AI HAT+ 低功耗 CNN、VLM 与 SLM 负载
树莓派官方博客介绍基于 DEEPX DX-M1M NPU 的 Sixfab AI HAT+，为 Raspberry Pi 5 提供 25 TOPS AI 算力，典型持续 NPU 功耗约 3 W，并保留 CPU 处理相机、应用逻辑与连接。
推荐理由：原文给出 DX-M1M 与 DX-M1 在 CNN 与 Qwen3-1.7B 上的实测数据和 3 W 功耗口径，可为边缘 AI 加速选型提供对照。
IoT物联网技术精选AI 评分5656 用199元开源AI录音卡加FunASR搭建离线语音转写与会议纪要系统
作者用199元开放协议蓝牙AI录音卡、阿里达摩院FunASR和私有化部署的DeepSeek，搭出一套本地存储、离线识别的语音转写与会议纪要系统，全程数据不上云。
推荐理由：文章给出录音卡蓝牙协议分层解析和 FunASR 本地部署命令，可迁移到同类离线语音转写系统的搭建。
CNX SoftwareAI 评分4949 UUNA TEK iAuto 专业手写与绘图机评测
UUNA TEK iAuto 是一款用真实笔在真实纸张上复现手写的自动书写机，支持 Wi-Fi、表格邮件合并、自定义字体与字体变形，最大支持 A3 纸张和直径 18 mm 的笔。
玩转单片机与嵌入式AI 评分5252 TinyML 开发板硬件设计：STM32H743 如何支撑算力、采集、显示与输出四环
贺老师基于 STM32H743（Cortex-M7 内核，带 DSP 指令）完成 TinyML 开发板，用 TensorFlow Lite Micro 部署模型，规划麦克风、IMU、模拟量、摄像头四类传感器入口。
玩转单片机与嵌入式AI 评分3838 TinyML 开发板需要哪些硬件？STM32H743 端侧 AI 开发板解析
一块用于学习 TinyML 的开发板至少应包含计算、数据采集、结果展示、通信和控制四部分。STM32H743 端侧 AI 开发板定位 TinyML 嵌入式 AI 模型部署实战学习板，覆盖从模型部署到硬件落地的完整链路。
IoT物联网技术AI 评分5555 开源墨水屏智能手表 Watchy 基于 ESP32-S3FN8，续航 30 天并支持自定义表盘
开源智能手表 Watchy 软硬件 100% 开源，采用乐鑫 ESP32-S3FN8 主控和 200x200 像素电子墨水屏，续航可达 30 天。它内置 DS3231 高精度 RTC 和 BMA423 三轴加速计，支持步数计数、抬手亮屏、实时天气、番茄闹钟、指南针与蓝牙 Wi-Fi 连接。
IoT物联网技术AI 评分5353 125 元手搓开源桌面激光雕刻机：Arduino Nano + 废旧光驱步进电机
一台仅 125 元的开源桌面激光雕刻机被 DIY 出来，整机手掌大小，有效雕刻范围 50×50mm，精度 0.0125mm，光斑 0.15-0.2mm。
IoT物联网技术AI 评分5353 开源星光4N桌面激光雕刻机 DIY：125元软硬件全开源，支持树叶、皮革、木头、塑料、卡纸雕刻
开源星光4N桌面激光雕刻机以125元成本实现软硬件全开源DIY，可雕刻树叶、皮革、木板、塑料、卡纸等材料。主控为Arduino Nano自制PCB主板，烧录开源GRBL 1.1固件，采用废旧光驱步进电机与3D打印外壳，有效雕刻行程50×50mm，机械定位精度0.0125mm，激光光斑直径0.15-0.2mm。
嵌入式专栏AI 评分4747 WLAN 就是 WiFi 吗？
WLAN 是无线局域网技术类别，802.11 是 IEEE 标准族，Wi-Fi 是 Wi-Fi 联盟的认证商标，三者并非同义。历史上 HiperLAN、HomeRF 也属 WLAN，但被 802.11 生态淘汰，如今 WLAN 基本等同 802.11。
立创开源硬件平台AI 评分5050 高速 PCB 设计中的 4 种端接策略与匹配电路详解
高速 PCB 设计中，信号在阻抗不连续处会发生反射，引发过冲、下冲、振铃甚至逻辑误判，需通过端接解决。文章详解源端串联端接、终端并联端接、戴维南端接、交流端接 4 种方式的原理、阻值选取与适用场景，并给出以太网 100BASE-TX / 1000BASE-T 的差分端接、中心抽头偏置与 Bob-Smith 端接要点。
立创开源硬件平台AI 评分5353 高速 PCB 板材怎么选？看懂 Dk、Df、Tg 就行
高速 PCB 板材选型需看 Dk、Df、Tg、Td、CTE 与吸水率等参数，其中 Df 越低高频信号衰减越小。按性能分为标准 FR-4 到极低损耗多档，分别对应 DDR3/DDR4、DDR5、PCIe 5.0、PCIe 6.0 与 56G/112G SerDes 等场景。实际项目可采用混压叠层，关键高速层用高性能板材、电源与低速层用标准 FR-4，成本可降低 30%~50%。
strongerHuangAI 评分5353 IAR C-STAT 静态与 C-RUN 动态代码分析工具区别与用法
IAR C-STAT 在不运行代码的情况下扫描 C/C++ 源代码，检查 MISRA、CERT、CWE 等编码标准偏差，可在编码阶段介入且无性能开销；C-RUN 通过代码插桩在运行时检测算术错误、数组越界、堆内存泄漏等问题，误报率极低。
FreeRTOS 社区论坛AI 评分5757 Zynq-7000 上 FreeRTOS FPU 上下文与 IRQ 处理导致 lwIP TCP 数据损坏的排查与修复
作者在 Zynq-7000 XC7Z020 上运行 FreeRTOS 与 lwIP 2.2.0 的 hard-float 构建时发现偶发 TCP 载荷损坏，数据在 lwIP memcpy 写入 TCP pbuf 后即已损坏。
FreeRTOS 社区论坛AI 评分3636 FreeRTOS 在单核 AArch64（Cortex-A55）下用临界区而非 ARM exclusive 指令保护互斥量是否符合预期
FreeRTOS 社区确认，在单核 AArch64（Cortex-A55）配置下，xSemaphoreTake() 的互斥量获取路径使用 MSR DAIFSet/DAIFClr 中断屏蔽临界区而非 LDXR/STXR 等 ARM exclusive 指令，属预期行为。
白搞电子精选AI 评分6464 ESP32 OTA 升级失败怎么办：双分区与自动回滚实践
作者在 ESP-IDF 双 OTA 分区方案基础上，为 ESP32 平台补齐升级前预检与首次启动健康确认两道检查，把新固件起不来变成可预期的自动回退。
推荐理由：给出了双 OTA 槽分区表、预检与启动确认的完整代码和故障注入验收流程，做 OTA 回滚的工程师可直接对照实现。
IoT物联网技术AI 评分3535 中秋假期私有化部署工业园区智慧楼宇 IBMS 方案，小赚3万元
中秋假期为老舅新建的工业园区私有化部署了一套智慧楼宇 IBMS 系统，小赚3万元，未来6个月将陆续集成各类传感器、控制器、网络设备和软件系统。系统按感知层、网络层、平台层、应用层四层架构构建"感知-分析-决策-执行"全链路管理体系，覆盖智能安防、能源管理、楼宇自动化、智能办公等功能，通过数据驾驶舱大屏和移动终端展现楼宇数据，方便实时监控和决策。
立创开源硬件平台精选AI 评分5757 立创开源硬件平台介绍琛光E1 Nano超小ESP32开源无人机及复刻教程
立创开源硬件平台转载介绍 songge8 的琛光E1 Nano 超小 ESP32 开源无人机，主控为 ESP32S3-SuperMini，姿态传感器为 MPU-6500，通过 PWM 控制四路 MOSFET 调节电机转速实现平衡飞行，支持自带 WEB 遥控器、APP 和 ELRS/CRSF/SBUS 实体遥控。
推荐理由：给出了硬件清单、调试命令和校准合格范围，想复刻迷你飞控的读者可照着步骤操作。
嵌入式微处理器精选AI 评分5858 嵌入式单元测试与硬件在环实践指南
文章讲解如何为依赖硬件的嵌入式代码做单元测试：把分压换算、阈值判断等纯逻辑从ADC读取和继电器动作中剥离，使其可在PC上直接测试。文中介绍用Unity加Ceedling搭建最小测试框架，用桩函数在链接时替换硬件依赖，并对比了PC端与目标板测试的分工，指出int宽度差异等交叉编译陷阱。最后说明硬件在环可用串口模拟Modbus从机自动验证主站逻辑，以及gcov覆盖率的正确看待方式。
推荐理由：文章给出纯函数拆分、桩替换和HIL三层做法，嵌入式团队可直接照此搭建测试流程。
嵌入式微处理器AI 评分4747 用Rust替代C语言写STM32单片机程序？
文章结合STM32F103讲解如何用Rust编写单片机程序，涵盖环境搭建、项目创建与点灯示例。通过rustup安装工具链并添加thumbv7m-none-eabi交叉编译目标。
单片机那点事精选AI 评分5757 HackRF 架构拆解：双核单片机与零中频设计如何把 6GHz 射频抓进电脑
文章以 HackRF 为例，讲解如何用软件无线电把 1MHz 到 6GHz 射频信号抓进电脑排查无线故障。
推荐理由：原文拆解了零中频二次变频与SGPIO中断搬运的取舍，做射频调试选型的工程师可据此理解各方案边界。
嵌入式LinuxAI 评分1818 Linux瑞芯微驱动课程国庆大促：送RK3506开发板
一门基于瑞芯微RK3506平台的Linux驱动开发课程推出开学季活动，凭学生证报名课程直降500元并赠送价值499元的RK3506开发板，含简历精修、3次模拟面试与20+合作企业内推，名额仅限30人。
树莓派官方博客AI 评分5252 用 Raspberry Pi Pico 制作万圣节动画骷髅 — Raspberry Pi Book of Making 2027 项目
树莓派官方博客分享 Raspberry Pi Book of Making 2027 中的万圣节项目：用 $4 的 Raspberry Pi Pico 驱动 90cm 夜光骷髅，控制髋部与肩部关节做出动作。项目使用 9g 舵机、距离传感器和 OSB 背板，舵机通过单臂摇臂固定在肢体上，膝盖和肘部保持松动自由摆动。该书以 £9.99 的介绍价发售，收录过去一年的创客项目。
嵌入式微处理器精选AI 评分5656 CodeGraph 开源工具实操：用本地代码知识图谱降低嵌入式 AI 编程的 Token 消耗
CodeGraph 是开源工具，用 Tree-Sitter 把代码库解析成语法树并存入本地 SQLite，通过 MCP 服务器暴露给 AI 编程工具，支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等多种 Agents。
推荐理由：文章给出安装、建索引和常用指令的完整步骤，以及嵌入式场景下的具体用法，可直接照做。
嵌入式微处理器AI 评分5151 学习嵌入式AI到底需要多少Python基础
文章指出，以在STM32、ESP32、RISC-V MCU上运行AI模型为目标的嵌入式工程师，完全没必要先花几个月系统学Python。作者认为真正需要掌握的只是基础语法、NumPy数组与shape/reshape等维度概念，以及Pandas读CSV、Matplotlib看波形、TensorFlow/Keras的简单模型定义与训练代码，面向对象高级用法、异步、Web开发等可暂缓。
嵌入式微处理器AI 评分4444 什么是AI推理优化？它和AI训练有什么本质区别？
AI推理优化与AI训练有三个本质区别：计算方向上推理只有前向传播、计算量约为训练的三分之一；优化目标上训练看准确率，推理看延迟、吞吐量与成本；分工上训练属算法工程师，推理优化属系统工程师。推理优化具体包括量化（7B模型FP32需28GB显存，量化后体积缩小4-8倍）、CUDA Kernel优化与调度优化（如vLLM的PagedAttention解决显存碎片化）。
嵌入式专栏精选AI 评分6262 正点原子DL16 Plus逻辑分析仪拆解：紫光PGL22G与CH32V305方案如何支撑1GHz采样
作者拆解正点原子DL16 Plus逻辑分析仪，其核心为紫光PGL22G FPGA加沁恒CH32V305 RISC-V MCU加南亚4Gbit DDR3（可用3.5Gbit）方案，Buffer模式下8通道1GHz、16通道500MHz，原始数据率约8Gbit/s先写入DDR3再经USB 2.0上传，3.5Gbit缓存不压缩约可录0.44秒。
推荐理由：拆解给出了从FPGA到阈值前端的完整链路，可对照理解1GHz采样如何靠PLL多相时钟与DDR3缓存实现。
strongerHuang精选AI 评分5757 在瑞萨 RZ/G2L MPU 上用 Ubuntu 跑 LVGL 3D 卡车 demo
教程基于瑞萨 RZ/G2L MPU，通过 apt 安装预编译的 LVGL 与 Mali GPU 用户态驱动，在 Ubuntu Server 上用 DRM 直接驱动 GPU 跑起 3D 卡车 demo，1024x768 下约 30 FPS。
推荐理由：教程给出了完整命令与关键开关，读者可照做在 MPU 上省去交叉编译直接跑起 LVGL 3D demo。
单片机那点事精选AI 评分6060 XiangShan 香山乱序 RISC-V 核解析：从流水线机制到 Verilator 仿真上手
文章解析中国科学院计算技术研究所牵头的开源 RISC-V 处理器 XiangShan（香山），其昆明湖 V2 版 SPEC CPU 2006 实测达 16.5 分/GHz，首代雁栖湖约 7 分/GHz、南湖约 10 分/GHz。
推荐理由：文章拆解乱序流水线与差分测试机制，并给出可直接执行的仿真构建命令，嵌入式工程师可照做。
玩转单片机与嵌入式AI 评分5151 端侧AI到底应该怎么学？
作者建议从一个能在现有开发板上运行的小模型入手，从训练一直做到板端输出，哪里不会补哪里。第一个实验推荐正弦波拟合，输入输出易生成易检查，可集中学习训练、转换和调用流程，TFLM 的 Hello World 示例即提供这条路线。
玩转单片机与嵌入式精选AI 评分5757 手写数字识别CNN如何部署到STM32H743：从触摸预处理到INT8量化实测
作者在STM32H743ZIT6上跑通手写数字识别全流程：触摸屏笔迹经Bresenham连线与3×3笔刷栅格化成28×28灰度图，交给14,410参数的CNN本地推理，LCD显示识别结果、置信度和耗时。
推荐理由：原文给出模型结构、量化前后准确率与板端逐字节比对方法，可迁移为MCU部署的验证流程参考。
玩转单片机与嵌入式精选AI 评分5656 端侧AI模型解析01：正弦波回归模型如何部署到 STM32F103
作者用一个正弦波回归模型完整演示了从 PC 训练到 MCU 推理的链路，部署在 STM32F103RCT6 上，模型文件 2488 B，TFLM Tensor Arena 配置为 2048 B。
推荐理由：原文给出模型结构、量化参数和固件资源占用，可作为 MCU 上跑通回归模型的完整参考流程。