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物聯網應用設計與實戰:基于AVR單片機和Python

( 簡體 字)
作者:[日]武藤佳恭(Yoshiyasu Takefuji) 著類別:1. -> 程式設計 -> 物聯網
   2. -> 電腦組織與體系結構 -> 單晶片 -> AVR
譯者:
出版社:機械工業出版社物聯網應用設計與實戰:基于AVR單片機和Python 3dWoo書號: 50448
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缺書
NT售價: 295

出版日:12/1/2018
頁數:200
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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ISBN:9787111612520
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

近幾年,物聯網(Internet of Things,IoT)技術受到了越來越多的矚目。顧名思義,物聯網設備是一種可以通過互聯網進行信息交流的小型電子機器(設備或者器件)。在即將來臨的物聯網時代里,如同人類可以通過電話機、社交網絡以及電子郵件等方式進行交流一樣,物聯網設備彼此之間也可以自主進行信息交換,并且不需要人工干預。雖然網絡上已經有各種針對物聯網的報道,但是目前關于物聯網設備開發的書籍并不多。作為物聯網設備設計以及實踐的入門書籍,本書的目標讀者為從事物聯網設備設計的企業工程師以及電子設備的愛好者。

本書以開發案例為中心對物聯網設備的設計到安裝進行了通俗易懂的解說。硬件上采用Arduino、通用性很高的AVR單片機,應用編程語言采用初學者容易入門的Python。Python具有大量的開源庫以及開發包。例如:

在實際無人駕駛的研發過程中采用OpenCV的圖像處理開源庫。

在人工智能技術中應用scikit-learn機器學習開源庫。

在大數據統計分析中使用statsmodels。

除了以上例子以外,還可以嵌入模仿人腦功能的深度學習(神經網絡中的一個方法)開源庫。

本書聚焦于如何使用以上開源庫,即使沒有徹底理解其中算法的原理也不會影響學習的進程。

稍略有些麻煩的地方是物聯網設備聯網云端需要OAuth 2.0認證。但是如果使用pydrive開源庫,OAuth 2.0認證很簡單就能實現。

雖然網上有很多關于AVR單片機的介紹,但會有一些新手容易進入的誤區。本書通俗易懂地說明了這些誤區。除了AVR單片機以外,本書還會介紹如何采用32位ARM單片機(Raspberry Pi2)的物聯網設備進行3G以及LTE通信。

物聯網設備應用的設計和實踐有以下4個步驟:

1)首先要明確通過物聯網設備解決什么樣的問題(發現問題)。

2)根據開源庫,提出融合物聯網設備和應用程序的大致方案(解決復雜問題)。

3)為了實現以上方案,基于開源庫,選用傳感器以及驅動器完成物聯網設備的設計(解決物聯網設備側的設計)。

4)應用Python開源庫,實現物聯網設備的應用編程(解決應用側的設計)。

設計過程即使不理想,不斷重復以上4個步驟,也能熟悉各種開源庫的特點,從而輕松地解決設計問題。

簡單歸納一下本書的3個特點。

只要能掌握本書的內容,就能活用AVR單片機、Respberry Pi2嵌入式系統(Linux)、各種傳感器以及開源軟件,也就是說,即使沒有電路設計的技術經驗、不清楚傳感器特性以及通信協議等基礎知識的初學者,也可以在短時間內通過活用開源代碼完成物聯網設備的設計和運行。

只要靈活應用Python開源庫的scikit-learn以及OpenCV等開發包,即使不明白原理的初學者,也可以把熱門的大數據、人工智能、機器學習圖像處理功能導入開發系統中,實現自己所需要的系統。請把本書介紹的Python庫作為構建系統的一個組件活學活用吧。

本書的目標是希望讀者能夠更加熟悉各種開源資源。

作為一個必要的法則,對于開源資源進行安裝之前,一定要對重要的文件進行備份。為了盡快掌握利用各種開源資源的能力,請讀者勇于面對新的挑戰吧!

作者

2015年8月
內容簡介:

本書作為物聯網應用設計的實用入門書籍,并不需要讀者掌握復雜的電路知識。在硬件方面使用通用性強且適合新手入門的AVR單片機,在編程方面使用適合初學者的Python。本書在物聯網設備上運行的Python代碼的關鍵部分都配有注解,方便讀者掌握內部程序的運作原理,從而深入理解物聯網的相關概念。

本書的內容不僅涵蓋物聯網,還涉及了深度學習、機器學習、圖像處理以及云存儲的實踐,幫助讀者在物聯網設備上實現這些熱門技術,掌握如何在實踐中實現物聯網與這些技術的銜接。

本書鼓勵讀者使用開源代碼以及Github上的資源,快速運行相關的硬件和程序,獲得即時的學習反饋并保持學習的熱情。當完成書中的實踐項目后,相信讀者已經完成了作為一名物聯網工程師的入門洗禮,初步獲得了解決物聯網相關工程問題的能力。
目錄:

譯者序
前言
第1章 物聯網設備設計的開發環境 1
1.1 因特網資源的檢索法 4
1.2 用虛擬機VMware Player 安裝客操作系統(Ubuntu) 8
1.3 在Ubuntu上構建Arduino的開發環境 18
1.3.1 報錯的基本處理方法以及Windows上無用文件的刪除 21
1.3.2 Linux的更新和升級 22
1.3.3 Cygwin的安裝 25
1.3.4  Python庫的安裝 26
1.4 AVR寫入器的制作 28
1.5 使用AVR寫入器向AVR單片機寫入固件 30
第2章 物聯網設備的硬件和接口 35
2.1 構成物聯網設備的AVR單片機 36
2.2 構成物聯網設備的傳感器和驅動部件 43
2.2.1 i2c接口的氣壓傳感器(BMP180) 43
2.2.2 SPI接口的FlashAir SD卡 57
2.2.3 Wi-Fi串口模塊(ESP8266) 61
2.2.4 為物聯網設備設計印制電路板(PCBE) 68
第3章 構成物聯網設備的開源軟件 72
3.1 使用伺服庫控制伺服電機 73
3.2 使用Wire(i2c)庫控制LCD 76
3.3 使用Adafruit庫的自帶控制器的RGB LED(NeoPixel)控制 81
3.4 阻抗數字轉換器(AD5933) 83
3.5 Python開源的活用 93
3.5.1 定期客戶訪問系統 93
3.5.2 cron和crontab的設定 97
3.5.3 OAuth 2.0認證的gspread庫的comoauth 2.py程序 98
第4章 Python的設置與機器學習 100
4.1 Python的環境設定 100
4.1.1 在Windows上安裝Python 100
4.1.2 在Ubuntu上設置Python 103
4.1.3 在Raspberry Pi2 上設置Python 103
4.1.4 Raspberry Pi2連接i2c傳感器 107
4.2 scikit-learn 120
4.2.1 使用scikit-learn的文本學習 121
4.2.2 用馬爾可夫模型來挑戰《海螺小姐》的石頭剪刀布 124
4.3 使用statsmodels和scikit-learn進行多元回歸分析 127
4.3.1 使用statesmodels的OLS模型進行多元回歸分析 127
4.3.2 使用statesmodels的RLM模型進行多元回歸分析 131
4.3.3 使用scikit-learn的Lasso模型進行多元回歸分析 131
4.3.4 使用scikit-learn的AdaBoost和DecisionTree模型進行多元回歸分析 132
4.3.5 使用scikit-learn的RandomForest模型進行多元回歸分析 133
4.3.6 使用scikit-learn的其他集成學習模型進行多元回歸分析 135
4.4 神經網絡深度學習 136
第5章 使用Python進行圖像處理 142
5.1 使用OpenCV的基礎程序 142
5.2 使用攝像頭進行可見光通信 145
5.3 數一數物體和人 147
5.4 挑戰解答數獨 149
5.5 分析不可思議的顏色 152
5.6 模板匹配 155
5.7 基于Bag of Features的圖片學習的分類器 157
第6章 Python的云活用 162
6.1 freeDNS的活用 162
6.2 云Dropbox的使用 164
6.3 云Google drive的使用 166
6.3.1 訪問Google drive 166
6.3.2 Google drive的OAuth 2.0認證 168
6.3.3 為pydrive庫添加刪除功能 171
6.3.4 Google drive和pydrive的MIME類型的錯誤匹配 174
第7章 使用Python在智能手機中活用SL4A 176
7.1 安裝SL4A 176
7.2 Weather-station 180
第8章 三種平臺(Windows、Android、Raspberry Pi2)上的語音識別 184
8.1 Windows平臺上的語音識別 184
8.2 安卓平臺上的語音識別 187
8.3 Raspberry Pi2平臺上的語音識別 188
附錄A 用Python進行簡單的GUI開發 195
附錄B Sigfox(物聯網設備專用的LPWAN) 198
序: