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物聯網核心技術叢書物聯網應用設計與實戰:基于AVR單片機和PYTHON 版權信息
- ISBN：9787111612520
- 條形碼：9787111612520 ; 978-7-111-61252-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
物聯網核心技術叢書物聯網應用設計與實戰:基于AVR單片機和PYTHON 內容簡介
本書是物聯網設備設計制作以及實踐操作指南，基于通用性很高的AVR單片機和初學者容易入門的Python編程語言，以實例為中心，以大數據統計分析、人工智能技術中應用、無人駕駛研發過程為典型事例，闡述了物聯網設備的設計到運行。
物聯網核心技術叢書物聯網應用設計與實戰:基于AVR單片機和PYTHON 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
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
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物聯網核心技術叢書物聯網應用設計與實戰:基于AVR單片機和PYTHON 作者簡介
武藤佳恭，慶應義塾大學工學部電氣工學專業博士，曾任南佛羅里達大學計算機專業副教授、南卡羅來納大學計算機科學專業副教授、凱斯西儲大學電氣工學專業準教授、慶應義塾大學環境信息學部副教授。研究領域包括人工智能、機器學習、安全信息、物聯網等！ ～@得獎項：NSF RIA獎（1989年），TEPCO獎（1993年），高柳獎（1995年），KDD獎（1997年），NTT-education課件獎（1999年），美國-AFOSR獎（2003年），首屆JICA理事長獎（2004年），日本食品服務協會35周年紀念主席獎（2009年），NEEL2015冠軍獎，W-NUT 2015年冠軍獎，義塾獎（2016年）等。
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