自制缩小版 R2-D2 机器人、DIY 工业级紫外线表面探伤流水线、自调平旋转激光水平仪|DF 创客周刊(第 158 期)

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自制一个缩小版 R2-D2 机器人

这是一款海外创客 Tejas Shah 打造的 40%比例 3D 打印 R2-D2 机器人。

相比市面上的成品玩具,这台 R2-D2 不仅外观更精致,功能也更强大。

它的外壳和头部全部通过 3D 打印制作,并经过多次打磨与上色,表面光滑、细节丰富。

R2-D2 的“大脑”采用了树莓派 Pico W 和 Arduino Nano 双主控设计,可控制多路 LED 灯、舵机和机械臂,实现头部旋转、探测器和机械臂的动作。

底部配备了 3D 打印的全向轮和普通驱动轮,可灵活移动。更酷的是,这台机器人可以用 Xbox 手柄无线遥控,还能通过 DFPlayer Mini 播放音效“说话”。

来源:https://www.hackster.io/news/this-is-the-droid-you-re-looking-for-cb3ab075e526

极简二进制手表——qron0b

qron0b 是一款极简风格、超低功耗的二进制电子手表。

它采用 ATtiny 系列微控制器和 DS1302 实时时钟芯片,通过 4x4 的 LED 矩阵以 BCD(二进制编码十进制)格式来显示时间,看起来既科技又独特。

手表仅用一颗 CR2032 纽扣电池就能运行数月,非常省电。外壳和电路板设计全部开源,支持 3D 打印,方便个性化定制。

它的显示方式很有创意,用 LED 灯的排列来表示小时和分钟的每一位数字,既有趣又锻炼脑力。同时,整个项目的固件、硬件、外壳等全部开源,适合学习低功耗设计、嵌入式开发和 3D 建模。

来源:https://github.com/qewer33/qron0b

树莓派+AI 视觉:DIY 工业级紫外线表面探伤流水线

这是一个非常硬核且完成度极高的“桌面级工厂”项目,作者利用树莓派 5 结合 Edge Impulse 的边缘 AI 技术,构建了一套模拟工业自动化的表面质检系统。

该项目的最大亮点在于利用紫外线来解决传统视觉检测的痛点。针对塑料表面那些肉眼或普通光线下难以察觉的细微裂痕与缺陷,作者巧妙地使用了多种波长的紫外线光源(275nm、365nm 等)配合特定的滤光片和双摄像头方案(普通镜头与无红外滤光片镜头),让这些隐形缺陷在高对比度下无所遁形。

在机械与交互设计上,作者从零设计了一个复杂的环形链轮传送带机构,并为树莓派 5 定制了专属的扩展板(PCB HAT)来控制电机与传感器。软件方面不仅部署了 FOMO-AD 视觉异常检测模型,还开发了一套功能完备的 Web 仪表盘,支持实时查看推理热力图,甚至接入了 Twilio API,一旦检测到次品,系统会自动发送短信报警。这不只是一个创客项目,更是一套微缩版的现代工业质检解决方案。

来源:https://www.hackster.io/kutluhan-aktar/ai-driven-plastic-surface-defect-detection-via-uv-exposure-0abbbd

ESP32 改造 50 年前的卡西欧计算器

一块 1973 年老旧计算器的显示屏还能做什么?海外创客 shiura 用 ESP32 开发板,把这块复古的 VFD(真空荧光显示器)改造成了一台能联网的时钟。通过拆下计算器上的 VFD 屏幕,配合专用的电路和高压驱动芯片,再用 3D 打印外壳包装,shiura 让这块老屏幕焕发新生。

ESP32 通过 Wi-Fi 自动获取网络时间,每秒更新显示,既有复古科技感又很实用。

来源:https://www.hackster.io/news/esp32-breathes-new-life-into-50-year-old-vfd-bb86742bc5bb

自制自调平旋转激光水平仪

这是一个 DIY 自调平旋转激光水平仪。

它利用地球重力和摆锤结构,实现了激光自动保持水平,能够在墙面上投射出一条平直的激光线,帮助你轻松完成挂画、安装搁板等需要精确水平的任务。

相比市售昂贵的激光水平仪,这个自制版本更具性价比,零部件主要通过 3D 打印和常见电子元件组合而成。

项目亮点包括采用了万向摆锤保证自动调平、可调节电机速度以优化激光线的亮度和持续性、以及可安装在三脚架上的设计。

虽然精度可能不及专业设备,但对于日常家用和一般 DIY 项目来说已经足够实用。

来源:https://www.instructables.com/Self-Leveling-Rotary-Laser/

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特性检测 vs 浏览器检测:前端兼容性开发的“火眼金睛”与“刻舟求剑”

你是否曾在代码中写下 if (isIE) { ... },然后默默祈祷新版本浏览器不会打破逻辑? 你是否疑惑:为什么 Modernizr 被奉为圭臬,而 User-Agent 检测却常被贴上“反模式”标签? 今天,我们拨开迷雾,直击本质。 一、缘起:一场兼容性困局 2010 年,前端开发者面对的是 IE6/7/8 与新兴标准浏览器的割裂世界。为适配不同环境,代码中充斥着: // 经典“嗅探”片段(现已不推荐)if(navigator.userAgent.indexOf('MSIE')!==-1){// 为 IE 定制逻辑} 这种“浏览器检测”曾是无奈之选。但随着 Web 标准演进与浏览器快速迭代,特性检测(

Polar CTF Web 简单(1)

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作为自己的副向也要认真学习刷题,但是现在哪一个方向都要认真学习刷题实践 swp: 这第一题就是要给我来个下马威?试试访问到/.index.php.swp,可以用御剑扫目录扫出来 F12查看代码 分析一下,POST传参,要求参数xdmtql字符串中必须包含"sys nb",就会返回flag,该参数不能是数组,故不可以进行数组绕过;要求这个参数又匹配/sys.*nb/is,又要求这个参数含有sys nb,产生矛盾 那么就传入足够长的数据使preg_match函数失效(利用PCRE回溯次数限制绕过) import requests url = 'http://6798cfa0-6424-4490-af65-7ee1c5b6153e.www.polarctf.com:8090/' #自己的网址 data = { 'xdmtql': 'sys nb'

AJAX与Fetch--异步Web请求的对比

AJAX与Fetch--异步Web请求的对比

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Android Studio WebRTC开发实战:AI辅助调试与性能优化指南

快速体验 在开始今天关于 Android Studio WebRTC开发实战:AI辅助调试与性能优化指南 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 Android Studio WebRTC开发实战:AI辅助调试与性能优化指南 背景痛点分析 在移动端WebRTC开发中,开发者常遇到以下典型问题: * ICE协商失败:NAT穿透失败导致连接建立耗时过长,传统方案依赖人工检查STUN/