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| 內容簡介： |
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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[1机1]和初[0学0]者容易入门的Python编程语言，以实例为中心，以[0大0]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。
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| 關於作者： |
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。
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| 目錄：
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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LCD76
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Python100
4.1.2 在Ubuntu上设置Python103
4.1.3 在Raspberry Pi2 上设置Python103
4.1.4 Raspberry Pi2连接i2c传感器107
4.2 scikit-learn120
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 drive166
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SL4A176
7.1 安装SL4A176
7.2 Weather-station180
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
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| 內容試閱：
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近几年，物联网（Internet of Things，IoT）技术受到了越来越多的瞩目。顾名思义，物联网设备是一种可以通过互联网进行信息交流的小型电子机器（设备或者器件）。在即将来临的物联网时代里，如同人类可以通过电话机、社交网络以及电子邮件等方式进行交流一样，物联网设备彼此之间也可以自主进行信息交换，并且不需要人工干预。虽然网络上已经有各种针对物联网的报道，但是目前关于物联网设备开发的书籍并不多。作为物联网设备设计以及实践的入门书籍，本书的目标读者为从事物联网设备设计的企业工程师以及电子设备的爱好者。
本书以开发案例为中心对物联网设备的设计到安装进行了通俗易懂的解说。硬件上采用Arduino、通用性很高的AVR单片机，应用编程语言采用初学者容易入门的Python。Python具有大量的开源库以及开发包。例如：
在实际无人驾驶的研发过程中采用OpenCV的图像处理开源库。
在人工智能技术中应用scikit-learn机器学习开源库。
在大数据统计分析中使用statsmodels。
除了以上例子以外，还可以嵌入模仿人脑功能的深度学习（神经网络中的一个方法）开源库。
本书聚焦于如何使用以上开源库，即使没有彻底理解其中算法的原理也不会影响学习的进程。
稍略有些麻烦的地方是物联网设备联网云端需要OAuth 2.0认证。但是如果使用pydrive开源库，OAuth 2.0认证很简单就能实现。
虽然网上有很多关于AVR单片机的介绍，但会有一些新手容易进入的误区。本书通俗易懂地说明了这些误区。除了AVR单片机以外，本书还会介绍如何采用32位ARM单片机（Raspberry Pi2）的物联网设备进行3G以及LTE通信。
物联网设备应用的设计和实践有以下4个步骤：
1）首先要明确通过物联网设备解决什么样的问题（发现问题）。
2）根据开源库，提出融合物联网设备和应用程序的大致方案（解决复杂问题）。
3）为了实现以上方案，基于开源库，选用传感器以及驱动器完成物联网设备的设计（解决物联网设备侧的设计）。
4）应用Python开源库，实现物联网设备的应用编程（解决应用侧的设计）。
设计过程即使不理想，不断重复以上4个步骤，也能熟悉各种开源库的特点，从而轻松地解决设计问题。
简单归纳一下本书的3个特点。
只要能掌握本书的内容，就能活用AVR单片机、Respberry Pi2嵌入式系统（Linux）、各种传感器以及开源软件，也就是说，即使没有电路设计的技术经验、不清楚传感器特性以及通信协议等基础知识的初学者，也可以在短时间内通过活用开源代码完成物联网设备的设计和运行。
只要灵活应用Python开源库的scikit-learn以及OpenCV等开发包，即使不明白原理的初学者，也可以把热门的大数据、人工智能、机器学习图像处理功能导入开发系统中，实现自己所需要的系统。请把本书介绍的Python库作为构建系统的一个组件活学活用吧。
本书的目标是希望读者能够更加熟悉各种开源资源。
作为一个必要的法则，对于开源资源进行安装之前，一定要对重要的文件进行备份。为了尽快掌握利用各种开源资源的能力，请读者勇于面对新的挑战吧！
作者
2015年8月
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