В этой статье представлен гайд по настройке совместной работы светильников Xiaomi, работающих по Wi-Fi и Bluetooth, с Siri при помощи Homebridge. А также описаны грабли, на которые я успел наступить.
Рубрика «Разработка для интернета вещей» - 16
Как подружить Siri и Xiaomi
2018-03-12 в 8:31, admin, рубрики: Homekit, Raspberry Pi, siri, xiaomi, yeelight, Блог компании e-Legion Ltd., Разработка для интернета вещей, разработка под iOSПодготовка к программированию ESP8266 на micropython
2017-12-30 в 21:11, admin, рубрики: esp8266, micropython, Разработка для интернета вещейMicropython — это реализация Python 3, написанная на C, которая оптимизирована для микроконтроллеров. ESP8266 — самая простая плата с WiFi модулем. Их комбинация — это мощность, скорость и простота написания. Поскольку это мой первый опыт работы с micropython (и с МК в принципе), я столкнулся с рядом нюансов, способами решения которых я и хочу поделиться с читателем. Примеры будут для MacOS, однако они легко адаптируются под Linux и Windows.
JetBrains CLion для микроконтроллеров
2017-12-26 в 20:37, admin, рубрики: C, c++, CLion, embedded, firmware, mcu, stm32, микроконтроллеры, микроконтроллеры arm, микроконтроллеры stm, программирование микроконтроллеров, Разработка для интернета вещей, Разработка робототехникиПредыстория
CLion — это среда для разработки на С/С++, близкий родственник IntelliJ IDEA и, соответственно, Android Studio.
Я представляю вниманию сообщества перевод моего блог поста, в котором по шагам описано, как использовать эту IDE для написания прошивок микроконтроллеров.
Пасём биконов тучные стада
2017-12-23 в 5:23, admin, рубрики: augmented reality direction finder, augmented reality IoT, BLE beacon, bluetooth direction finder, direction finder, ibeacon, ibeacon direction finder, indoor-навигация, internet of things, IoT, Беспроводные технологии, Геоинформационные сервисы, местоопределение, пеленгование, Разработка для интернета вещей, разработка мобильных приложений, Разработка под AR и VR
Так и сколько же их расплодилось! Где ни включишь снифер — толпа, стадо. Но можно сказать, что потерянное стадо. Как их найти? Что с ними делать? Как поставить их на службу человеку?
Биконы — спящий вулкан. В эфире их очень много, а по делу используется пока малая толика. Каждое устройство Bluetooth Low Energy является биконом, пока не соединится с другим.
Показанные ниже радио-технические извращения, возможно, помогут спасти стада заблудших биконов. Или хотя бы доставят вам легкое технологическое удовольствие.
IoT в роли мотиватора для NAT в IPv6
2017-12-14 в 13:33, admin, рубрики: IoT, nat, безопасность, информационная безопасность, Разработка для интернета вещей, Сетевые технологии, сетиTL;DR: автор печалится о том, что в наступающем счастливом IPv6-будущем единственной приемлемой альтернативой огромным ботнетам IoT является старый добрый NAT на IPv6. К сожалению, конечно.
Давайте я сразу раскрою карты: мое мнение и примеры будут основаны на опыте работы в региональном операторе связи, у которого несколько десятков тысяч абонентов, физических и юридических лиц. Один регион присутствия, ЦФО.
Проблема
Она в том, что пользователям в их большинстве плевать на безопасность. Любой пользователь хочет пользоваться компьютером или смартфоном и не особо заморачиваться. Любые слова от оператора связи о том, что его компьютер участвует в атаках или делает что-то плохое пользователь не воспринимает серьезно.
Почему? Потому что нет последствий.
Читать полностью »
Интернет вещей: Arduino в связке с облаком
2017-12-13 в 11:00, admin, рубрики: azure, microsoft, Microsoft Azure, Microsoft SQL Server, sql, Блог компании Microsoft, Разработка для интернета вещейВ наш век многие задумывались о создании своего стартапа. Но разработать какой-то интересный и полезный продукт своими силами зачастую сложно. Отчасти для экономии сил, можно использовать облако. В частности, для проектов интернета вещей в облаке можно найти достаточное количество сервисов. Что же такое «Интернет вещей» и как его можно продуктивно использовать? Обо всём этом читайте под катом.
Местоопределение Wi-FI источников в AR и котелок
2017-12-09 в 4:06, admin, рубрики: android development, AR, Google Tango, java, kotlin, mobile development, open source, wi-fi, Алгоритмы, дополненная реальность, информационная безопасность, местоопределение, пеленгование, Разработка для интернета вещей, разработка мобильных приложений, Разработка под AR и VR
Мы уже подсвечивали пеленги Wi-Fi точек в дополненной реальности, сегодня поговорим об их местоопределении.
Кому интересны технические подробности и при чём тут котелок, добро пожаловать под кат.
Также вашему вниманию предлагается фото- и видеоотчет о том, что получилось.
Куй железо: горячий жаргон hardware-стартапов
2017-12-08 в 10:18, admin, рубрики: hardware, Развитие стартапа, разработка, Разработка для интернета вещей, словарь, стартапы, терминология, Терминология IT, Управление продуктом, фрии
Борис Каганович, технический директор CINEMOOD, открывает цикл статей, посвященных hardware-стартапам, разработке, производству и развитию продуктов. В первой статье цикла — словарь специфических терминов, которые помогут разработчикам и основателям компаний быстрее интегрироваться в hardware среду.
Читать полностью »
Ещё один Telegram-бот для видеонаблюдения
2017-11-30 в 23:56, admin, рубрики: ipcamera, php, telegram, видеонаблюдение, Разработка для интернета вещей, Системы обмена сообщениямиВ данной статье мы рассмотрим основные принципы работы telegram-бота для видеонаблюдения.
Классификация звуков с помощью TensorFlow
2017-11-29 в 8:48, admin, рубрики: devicehive, IoT, machine learning, python, TensorFlow, Блог компании DataArt, машинное обучение, нейронные сети, Работа со звуком, Разработка для интернета вещей, распознование звуковых файлов
Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt
Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И решили создать пробные проекты для классификации звуков с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье описано, какие инструменты мы выбрали, с какими проблемами столкнулись, как обучали модель для TensorFlow, и как запустить наше решение с открытым исходным кодом. Также мы можем загружать результаты распознавания на IoT-платформу DeviceHive, чтобы использовать их в облачных сервисах для сторонних приложений.
Выбор инструментов и модели для классификации
Сначала нам нужно было выбрать ПО для работы с нейронными сетями. Первым решением, которое показалось нам подходящим, была библиотека Python Audio Analysis.
Основная проблема машинного обучения — хороший набор данных. Для распознавания речи и классификации музыки таких наборов очень много. С классификацией случайных звуков дела обстоят не так хорошо, но мы, пусть и не сразу, нашли набор данных с «городскими» звуками.Читать полностью »