物联网使得现实世界中的实体和数字世界比以往任何时候都更紧密地联系在一起.NodeMCU作为其中的一个重要设备,作用之一就是与传感器相连以实现万物互联通讯.这篇关于NodeMCU的实操篇以土壤湿度传感器和DHT传感器为例,详细介绍了如何使用ESP8266获取传感器的值及相应的示例代码.之所以选择这两个传感器作为示例进行讲解,是因为土壤传感器输出值的信号引脚输出模拟信号,而DHT传感器的信号引脚输出数字信号,在使用过程中也需要引入库(也可以不使用库,代码相对复杂).当你理解了这篇文章后,NodeMC

关于传感器的一些说明 我的想法是这样的 我尽量用易于理解的语言去说我的想法 首先,土壤湿度传感器和dh11会获取数据,然后树莓派会处理这些数据,读出土壤温湿度和空气温湿度,并将这些数据上传到云服务器, 云服务器会将这些数据显示在网页上,同时树莓派会根据这些数据来决定是否控制继电器进而控制水泵来浇水,当然,水泵是否浇水也可以通过事先做的网页看到. 接下来我将分别介绍这几个传感器和水泵 首先是dh11 先放上控制dh11的代码(通过python2来运行) ``` coding=UTF-8 !/usr

1 水泵实验我们这里是使用的继电器控制的水泵,注意再实验的时候电池的电压不要超过6v,太大容易烧毁水泵,如果是长时间的使用水泵,要注意将水泵放入水中,这样可以达到给水泵降温的效果.1.全新5V继电器模块2.可以用作单片机开发板模块,可以用作 家电控制3.TTL控制信号4.控制直流或者交流信号,可以控制220V交流负载.5.有一个常开和一个常闭触点6.有电源指示灯7.有控制指示灯,吸合亮,断开不亮8.三极管驱动增加继电器线圈,控制脚高阻抗.9.控制脚有下拉电路,防止悬空继电器误动作 继电器属于数字

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践(动手试试)出真知的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一做做实验,不管能否成功,都会记录下来---小小的进步或是搞不掂的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验五十三: 土壤湿度水分传感器模块(电阻式) 水是一切生命机体的组成物质,也是生命代谢活动所必需的物质,又是人类进行生产活动的重要资

本篇文章简单介绍了如何在树莓派上配置土壤湿度传感器以读取土壤湿度(以百分比的形式出现)及代码实现. 主要包含有以下4个模块: 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 二.实验所需设备 三.设备连线方式与代码实现 四.常见问题及注意事项 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 土壤湿度传感器,又名土壤水分传感器.土壤墒情传感器.土壤含水量传感器等.顾名思义,主要用来测量土壤相对含水量,做土壤墒情监测.在智能农业,农业灌溉和林业防护等领域极广.该传感器价格低廉,如果想在家制作一个简易的智能自动化作物灌溉系统,有

摘要:一文带你用小熊派开发板动手做土壤湿度传感器. 一.实验准备 1.实验环境 一块stm32开发板(推荐使用小熊派),以及数据线 已经安装STM32CubeMX 已经安装KeilMDK,并导入stm32开发板对应的芯片包(小熊派使用的是STM32L431RCT6) 准备一个串口调试助手,我使用的是UartAssist(包含在附件中) 一个土壤湿度传感器模块 2.目标效果 通过CubeMX创建工程并配置参数 获取stm32以硬件IIC获取SHT20传感器值(通过SHT20数据手册转化) 串口1重

前言 自从上次做了那个 甲醛传感器 和 水浊度传感器 之后开始尝到智能家居的甜头了,这两东西有没有用我不知道,但是没事的时候掏出手机瞄两眼,看着就让人很安心(￣︶￣). 于是懒惰的我开始琢磨把给植物浇水这件事情找个法子偷一下懒,也给它智能化了.这样我就不用每天浇水,直接给水桶灌水就行. 因为土壤湿度传感器的使用方法和水浊度传感器差不多,我就用水浊度传感器的代码改了改,做了一个土壤湿度传感器. 硬件选择 这次开发板还是和水浊度传感器一样,依然还是用着安信可的 ESP32S ,别问,问就是便宜 24

前言 后悔,总之就是非常后悔,我当时到底是为啥才会猪油蒙心,选择了 EFR32 来学习 ZigBee 使用啊? EFR32 这玩意看性能确实不错,但是资料太少了,EmberZnet SDK 也是用得一头雾水.能找到的教程和例子基本是都是控制一下LED ,配置入网啥的,具体的涉及常用的ADC,I2C什么的资料太难找了,SDK 里面也没有找到类似demo的东西,总之就是非常痛苦. 这里给大家分享一些好东西!EFR32和EFM32 非常全面的驱动示例 demo 这玩意救我狗命啊!国内不知道为啥都没有人

1.电源:3.3V ~ 5V 2.获取湿度信息的方式(2种可同时使用): 从传感器的D0引脚:土壤湿度大于某个阈值,则D0输出0,否则输出1 从传感器的A0引脚:获取到模拟量,更加精确.土壤湿度越大,获取的模拟量值越大. 传感器板上的VCC接电源,GND接地,A0接单片机模拟输入,D0接数据输入. 以下是做的一次测试的数据. analog val:637  digital val:0analog val:637  digital val:0analog val:641  digital val:

最近学校里发了个任务,说要做一个科技节小发明,然后我就掏出我的树莓派准备大干一场. 调料 Raspberry Pi 3B+ 树莓派GPIO扩展板 3.5寸电容触摸屏(GPIO接口) 土壤湿度传感器(GPIO接口) 光照传感器(GPIO接口) 由于作品已经交上去了 这里只能先放个以前的图 这里展示的是土壤湿度传感器,光照传感器道理一样 第一步 安装mono 树莓派不能直接运行C#图形化应用程序,去网上搜了一下解决方案,WPF框架是肯定没戏,不过我看到了一个叫mono的项目,可以在Linux平台运行

基于ESP32的智能家居管理系统的设计与实现 ESP32的智能家居管理系统访问链接: https://www.cnblogs.com/easyidea/p/13101165.html 一.需求分析 1.1硬件需求 1.1.1 蓝牙收发数据 1.1.2 网络收发数据 1.1.3 传感器检测 1.1.4 开关控制 1.1.5 PWM电机控制 1.1.6 舵机控制 1.1.7 OLED显示 1.1.8 自动控制 1.2 微信小程序需求分析 1.2.1 用户登录 1.2.2 设备管理 1.2.3 数据修

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图

VLP16线用户手册 文档  传感器数据 分组类型和定义 传感器产生两种类型的数据包:数据包和位置数据包.位置包有时也被称为遥测包或GPS包. 数据包包括传感器测量到的三维数据以及返回光脉冲的表面的校准反射率.数据包中还包含一组方位角和一个4字节的时间戳,以及两个标识传感器模型和返回模式的工厂字节 了解模型和返回模式可以为您的软件提供信息,从而自动调整以适应不同的数据格式.如果您将传感器配置为使用GPS时间源同步,则位置包提供接收到的最后一条GPRMC NMEA消息的副本. 位置包还提供一个字节

FPS游戏可以说一直都比较热门,典型的代表有反恐精英,穿越火线,绝地求生等,基本上只要是FPS游戏都会有透视挂的存在,而透视挂还分为很多种类型,常见的有D3D透视,方框透视,还有一些比较高端的显卡透视,本教程将学习D3D透视的实现原理,并通过DLL注入的方式实现透视. 反恐精英下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1U4-E9-xNIoHOyLg5aP_l7w 提取码:yupq DX9 SDK精简版:链接:https://pan.baidu.com/s/1SUufWoi

2.1概率密度函数 2.1.1定义 设p(x)为随机变量x在区间[a,b]的概率密度函数,p(x)是一个非负函数,且满足 注意概率与概率密度函数的区别. 概率是在概率密度函数下对应区域的面积,如上图右所示,其公式如下 我们用概率密度函数来表示在区间[a,b]中所有可能的状态x的可能性. 条件概率密度函数,设p(x|y)是在条件y属于[r,s]下x(x属于[a,b])的概率密度函数,有 N维连续随机变量的联合概率密度函数记为p(X),其中X=(x1,...,xn),xi属于[ai,bi],有时我们

在制作织梦模板的时候,有的时候我们需要调用文章部分内容,用[field:description/]标签字数不够多(数据库设计字段是varchar(255)的),另外修改了文章内容但是摘要还需要手动修改,所以只能调用文章正文内容了.      实现织梦DedeCMS列表页调用文章正文的方法有两种,不过都是使用的dede:arclist标签,如果使用dede:list标签的话,第一种方法是调用不出结果的. 以下是织梦DedeCMS列表页调用文章正文的第一种方法: {dede:arclist flag

该视频演示了基于arm mbed的物联网设备间的6LoWPAN应用,如连接家里的土壤湿度传感器,灯光控制,安防联动等应用. 演示视频       原创文章,转载请注明: 转载自 http://www.mr-wu.cn/ 吴川斌的博客 本文链接地址: [视频]ARM告诉你物联网怎么玩,mbed 6LoWPan demo http://www.mr-wu.cn/arm-mbed-iot-6lowpan-demo/

[哲学思想]即使我们对真相(真值)一无所知,我们任然可以通过研究事物规律,历史信息,当前观测而能尽可能靠近真相(真值). [线性预测模型]温度的变化是线性规律的,已知房间温度真值每小时上升1度左右(用协方差R来描述高斯白噪),但具体上升1度多少不得而知. [线性观测模型]人用温度计读取房间温度真值时有观测误差,总是读出高出0.3度左右(用协方差Q来描述高斯白噪),但具体高出0.3度多少不得而知. [输入]在t时,房间温度真值不知道,最优估值是25度. [估值的观测值]小明为了方便直接忽略了预测噪

Ranklib是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现,其中有实现了MART,RankNet,RankBoost,LambdaMart,Random Forest等模型.其中由微软发布的LambdaMART是IR业内常用的Learning to Rank模型,本文主要介绍Ranklib中的LambdaMART模型的具体实现,用以帮助理解paper中阐述的方法.本文是基于version2.3版本的Ranklib来介绍的. LambdaMart的基本原理详见之前的博客:http:/