物联网应用设计与实战基于AVR单片机和PYTHON武藤佳恭YoshiyasuTakefuji机械工业出版社9787111612520

图书标准信息

• 作者 [日]武藤佳恭（Yoshiyasu Takefuji）
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2018-12
• 版次 1
• ISBN 9787111612520
• 定价 59.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 212页
• 字数 180千字

【内容简介】

本书是物联网设备设计制作以及实践操作指南，基于通用性很高的AVR单片机和初学者容易入门的Python编程语言，以实例为中心，以大数据统计分析、人工智能技术中应用、无人驾驶研发过程为典型事例，阐述了物联网设备的设计到运行。

【作者简介】

武藤佳恭，庆应义塾大学工学部电气工学专业博士，曾任南佛罗里达大学计算机专业副教授、南卡罗来纳大学计算机科学专业副教授、凯斯西储大学电气工学专业准教授、庆应义塾大学环境信息学部副教授。研究领域包括人工智能、机器学习、安全信息、物联网等。

获得奖项：NSF RIA奖（1989年），TEPCO奖（1993年），高柳奖（1995年），KDD奖（1997年），NTT-education课件奖（1999年），美国-AFOSR奖（2003年），首届JICA理事长奖（2004年），日本食品服务协会35周年纪念主席奖（2009年），NEEL2015冠军奖，W-NUT 2015年冠军奖，义塾奖（2016年）等。

【目录】

译者序

前言

第1章　物联网设备设计的开发环境  1

1.1　因特网资源的检索法  4

1.2　用虚拟机VMware Player 安装客操作系统（Ubuntu）  8

1.3　在Ubuntu上构建Arduino的开发环境  18

1.3.1　报错的基本处理方法以及Windows上无用文件的删除  21

1.3.2　Linux的更新和升级  22

1.3.3　Cygwin的安装  25

1.3.4 　Python库的安装  26

1.4　AVR写入器的制作   28

1.5　使用AVR写入器向AVR单片机写入固件  30

第2章　物联网设备的硬件和接口  35

2.1　构成物联网设备的AVR单片机  36

2.2　构成物联网设备的传感器和驱动部件  43

2.2.1　i2c接口的气压传感器（BMP180）  43

2.2.2　SPI接口的FlashAir SD卡  57

2.2.3　Wi-Fi串口模块（ESP8266）  61

2.2.4　为物联网设备设计印制电路板（PCBE）  68

第3章　构成物联网设备的开源软件  72

3.1　使用伺服库控制伺服电机  73

3.2　使用Wire（i2c）库控制LCD  76

3.3　使用Adafruit库的自带控制器的RGB LED（NeoPixel）控制  81

3.4　阻抗数字转换器（AD5933）  83

3.5　Python开源的活用  93

3.5.1　定期客户访问系统  93

3.5.2　cron和crontab的设定  97

3.5.3　OAuth 2.0认证的gspread库的comoauth 2.py程序  98

第4章　Python的设置与机器学习  100

4.1　Python的环境设定  100

4.1.1　在Windows上安装Python  100

4.1.2　在Ubuntu上设置Python  103

4.1.3　在Raspberry Pi2 上设置Python  103

4.1.4　Raspberry Pi2连接i2c传感器  107

4.2　scikit-learn  120

4.2.1　使用scikit-learn的文本学习  121

4.2.2　用马尔可夫模型来挑战《海螺小姐》的石头剪刀布  124

4.3　使用statsmodels和scikit-learn进行多元回归分析  127

4.3.1　使用statesmodels的OLS模型进行多元回归分析  127

4.3.2　使用statesmodels的RLM模型进行多元回归分析  131

4.3.3　使用scikit-learn的Lasso模型进行多元回归分析  131

4.3.4　使用scikit-learn的AdaBoost和DecisionTree模型进行多元回归分析  132

4.3.5　使用scikit-learn的RandomForest模型进行多元回归分析  133

4.3.6　使用scikit-learn的其他集成学习模型进行多元回归分析  135

4.4　神经网络深度学习  136

第5章　使用Python进行图像处理  142

5.1　使用OpenCV的基础程序  142

5.2　使用摄像头进行可见光通信  145

5.3　数一数物体和人  147

5.4　挑战解答数独  149

5.5　分析不可思议的颜色  152

5.6　模板匹配  155

5.7　基于Bag of Features的图片学习的分类器  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　访问Google drive  166

6.3.2　Google drive的OAuth 2.0认证  168

6.3.3　为pydrive库添加删除功能  171

6.3.4　Google drive和pydrive的MIME类型的错误匹配  174

第7章　使用Python在智能手机中活用SL4A  176

7.1　安装SL4A  176

7.2　Weather-station  180

第8章　三种平台（Windows、Android、Raspberry Pi2）上的语音识别  184

8.1　Windows平台上的语音识别  184

8.2　安卓平台上的语音识别  187

8.3　Raspberry Pi2平台上的语音识别  188

附录A　用Python进行简单的GUI开发  195

附录B　Sigfox（物联网设备专用的LPWAN）  198