簡單筆記一下,板子是 Arduino UNO,感測器是 DHT11 Sensor,板子跟感測器的接線方式參考這篇文章。
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Ref:http://www.circuitbasics.com/how-to-set-up-the-dht11-humidity-sensor-on-an-arduino
紅線接 5V;黑線接地 GND;藍線接 7。
Arduino IDE 官方載點:https://www.arduino.cc/en/software/
Python 官方載點:https://www.python.org/downloads/
編譯 Python 的 IDE 有很多種,這邊是使用 VSCode(官方載點)
衍生閱讀:如何用 Visual Studio Code 在 WSL 中進行 Python 開發
編譯以下程式碼前需要先下載這個 DHTLib Library 然後導入 IDE。
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#include <dht.h>
dht DHT;
#define DHT11_PIN 7
void setup(){
Serial.begin(9600);
}
void loop(){
int chk = DHT.read11(DHT11_PIN);
Serial.print("Temperature = ");
Serial.println(DHT.temperature);
Serial.print("Humidity = ");
Serial.println(DHT.humidity);
delay(1000);
}
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複製貼上以上程式碼進入 Arduino IDE 後,點擊畫面左上角的打勾圖示可以驗證,接著按旁邊的箭頭就可以上傳,要檢視序列埠監控視窗的話,按畫面最右上角的放大鏡圖示,進入序列埠監控視窗,就可以看到當前 Arduino 板接的感測器溫溼度資料了。9600 是 Baud(波特),右下角可以看到當前板子插在電腦哪個 Port 上(在這邊我的是接在 COM5)。
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這邊是用 VSCode 跑 python,簡單地擷取資料只要像以上短短幾行,如果後續要匯出成為 Excel 的 .csv 表格可以參考下方程式碼(需要先安裝 pip install pandas)。COM5 的埠部分要看板子是接在電腦哪裡,不一定是 COM5,有可能是 COM5
import serial
import time
import pandas as pd
arduino = serial.Serial("COM5", "9600") # 不同的電腦有可能不是接在 COM5 port
dataset_1 = []
dataset_2 = []
timeset = []
counter = 0 # 計時器
while(counter < 30 ): # 本程式僅擷取前三十秒資料
counter = counter + 1
data_1 = arduino.readline().decode("utf-8") # 記錄溫度
data_2 = arduino.readline().decode("utf-8") # 記錄濕度
nowtime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime())
dataset_1.append(data_1)
dataset_2.append(data_2)
timeset.append(nowtime)
df = pd.DataFrame({'time':timeset,'hum':dataset_2, 'temp': dataset_1})
df.to_csv('./mydata.csv',index=False,encoding="utf-8")
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: : 20211028 : : 與松 withhhsong : :
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:::danger 20230410 updated: youtube-dlG 好像不能用了 改成使用這個 Tool:Youtube Downloader yt-dlp ::: Youtube-dlG 超輕量影音下載工具 youtube-dlg 官方載點:https://mrs0m30n3.github.io/youtube-dl-gui/ 支援的影音網站清單:https://ytdl-org.github.io/youtube-dl/supportedsites.html
Apr 10, 2023「第一次接觸 DD 的時候,因為我的職業背景,我滿眼看到的都是『生產力』或『工具鏈』,但有人看到了更好的東西,那就是自由。賦予任何一個沒機會接受十年美術訓練的普通人的創造的自由、運用想像的自由、用圖像去講述的自由、向別人表現夢境的自由。」(Reference) / 近日跑出的最喜歡的圖。 第一次知道 Disco Diffusion 是朋友貼給我噗浪上的這篇文章(這篇文章對參數調整也有很多解釋),那時候匆匆打開瞥了幾眼成果圖片,我以為是畫風轉換渲染器之類的。後來因為看設計作品所以常逛小紅書,無意間看到一個 Tag 叫作「不存在的美術館」我才發現原來 Disco Diffusion 竟然是從無到有的人工智慧繪圖,而不是單純的畫風轉換器。 使用方法也簡單到荒謬,只要打開 Colab 檔案在 Prompts 的欄位打上幾個關鍵詞或是關鍵句就好,Google Colab 提供普通人也能有還過得去的 GPU 算力,對電腦完全零要求。雖然 Colab 不課金的話超過記憶體用量會斷連,但其實跑圖也很夠用了,或是換個 Google 帳號繼續跑,至少大圖一天可以跑個五六張。如果要測試關鍵詞跟畫風建議用較小的尺寸測試。 Disco Diffusion 最大的缺點是無法繪製生物體,請不要嘗試用它畫生物,會很獵奇。最近有另個 MidJourney 人工智慧繪圖工具還在內測中已經確認可以畫生物了,但 Disco Diffusion 就先不要。DD 目前最大優勢是它的開發團隊允許使用者生成的圖片任意用途,包含商業用途。
Jun 11, 2022如何更新 git 專案 〔Step 0〕Clone(只有第一次抓專案才做) # 將專案拉至本機 git clone <url> 〔Step 1〕Branch 新建並切去新分支 # 新建分支 git branch dev_song # 檢視當前有什麼分支
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