Tag Archives: 物聯網

[微軟認知服務] 串流影像之臉孔與年齡辨識

本範例要介紹如何使用 LinkIt Smart 7688 Duo(7688也可以)結合微軟認知服務下的Face API,您連到7688的影像串流IP之後會不斷偵測畫面中是否辨識到人臉,並將相關資訊(年齡)呈現在網頁上。本範例感謝台灣微軟同仁與 CAVEDU 講師袁佑緣協助。

例如前陣子幾乎人人都玩過的How-Old.net就是運用這類技術來判斷照片中是否有人臉以及年齡判斷等等。更多微軟認知服務的資訊與教學,請參考原廠網站:https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/apis

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微軟認知服務首頁
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目前可用的API

延伸閱讀

[App Inventor教學] 上傳照片到微軟認知服務Computer Vision API,使用 Makeblock CamVision

 

取得Face 與Emotion API金鑰

請登入您的Microsoft帳號(我的@msn.com還可用呢!):https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/face-api

點選APIàFace API,找到頁面下方的Get started for free,如下圖

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點選Get started for free

 

接著會列出可選用的API以及使用方案,以本範例的 Face 與Emotion API 來說,兩者的流量限制都是每個月執行30,000次,每分鐘20次。請勾選Face選項與Emotion選項,再點選頁面最下方的Subscribe即可。

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勾選Face與Emotion選項

接著會進到以下頁面,您可在此看到這個產品所產生的Key,屆時就是要把這組Key輸入在本專案的 cognitive.js 與 index.html中。您也可點選 Show Quota 看一下已用掉幾次呼叫。

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您目前啟用的服務列表

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LattePanda 拿鐵熊貓教學#2:讀取按鈕狀態,使用Visual Studio

本範例將透過 Lattepanda 上的 Visual Studio 來讀取 D13 腳位的狀態。本範例根據 LattePanda官方範例實作而來:http://www.lattepanda.com/docs/

延伸閱讀:

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160913 物聯網教師社群開始上課囉

6年前,承台中女中王主任邀請我擔任未來教師社群計畫的講師,授課的內容是 App Inventor,那時候只覺得應該要有個網頁紀錄一下,就弄了一個 Google site,因為排版、嵌入 youtube與上傳作業都很方便,後來覺得這樣看起來很像光華商場買電腦的報價單…    加上網址也太長了,所以就申請網址外加畫 banner ,於是

App Inventor 中文學習網誕生啦~

今年再次擔任物聯網教師社群的講師,使用 LinkIt Smart 7688 與10多位中彰投的師長們一起上課,其實很多老師之前都已經再進行各種教學,包含Arduino、Scratch與 Raspberry Pi 等等,所以第一堂課大家很快就上手啦。

請期待本學期末各位老師的產出囉,我會努力督促大家的~

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參加的老師都有豪華套件包一組,好羨慕啊

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很快就 SSH 連進去 7688,能看到這個畫面就是好的開始

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[App Inventor教學] 上傳照片到微軟認知服務Computer Vision API,使用 Makeblock CamVision

本範例可將所拍攝的照片上傳到微軟認知服務Computer Vision API,經辨識之後可取得以下資料:

  • 照片說明(text)
  • 前景主色(text)
  • 背景主色(text)
  • 相片標籤(list)

使用 Makeblock 所開發的 CamVision extension 檔,另外也有控制其 mBot 機器人平台的 extension,我們也在測試中喔

注意:

  1. 經實測只能使用在 MIT 所提供之測試伺服器,正式伺服器匯入時會有問題
  2. 點選 Prepare 按鍵時,會把相機開起來(這時並沒有跳到拍攝預覽畫面,但的確已經開啟),因此其他會用到相機的程式,例如條碼掃描程式(下載 apk 用) 會無法使用。請先關閉本程式再使用其他相機程式。

 aia 與 apk 下載請點我(App Inventor中文學習網)

使用的照片:

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辨識結果如下圖:

  • 照片說明(a cat laying on a bed)
  • 前景主色(灰色)
  • 背景主色(灰色)
  • 相片標籤(indoor, cat, wall, laying)
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LattePanda 拿鐵熊貓教學#1:LED 閃爍,使用Visual Studio

本範例將在 Lattepanda 上使用 Visual studio 來編寫程式控制其腳位,就從 LED 閃爍開始吧。本範例根據 LattePanda官方範例實作而來:http://www.lattepanda.com/docs/

延伸閱讀:

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9月份T客邦創客基地 LinkIt Smart 7688 物聯網實作坊:週五1930~2130@T客邦

感謝您過去參加創客基地的活動,CAVEDU 與T客邦創客基地合辦的 LinkIt Smart 7688 物聯網實作坊開課了,課程內容使用熱門又平價的「LinkIt Smart 7688 開發板」實作聯網功能、結合 MCS 雲端伺服器、透過雲端控制家電、最後做出雲端影像監視器。

本次開課日期是9/23、9/30、10/7、10/14,週五晚上 19:30 ~ 21:30

當您學完本課程之後,就可以直接應用在生活、工作上,有問題還可以跟同學、老師討論。

了解詳情並報名>>>

7個理由,為什麼要來上課?

  • 聯發科技推出的 LinkIt Smart 7688 開發板便宜又好用,更適合實作 IoT 應用。
  • 所有課程分為4堂課,可任意選擇也可以全部報名,依照個人需求做決定。
  • 使用 Arduino IDE 進行開發,適合想學 Arduino 的人。
  • 解決工作上的問題:各行各業都可能需要物聯網裝置進行升級。
  • 開發者培養第二專長;設計師學會玩互動硬體;學生玩開發板,進入科學、技術、工程跨領域的學習。
  • 認識講師,遇到困難有人回答。書本資料太多、網路上的資料太分散,現場有人教學得快。
  • 同時學程式和硬體,培養跨領域的思維、解決問題的能力。

課程說明

本課程分為4堂課,每堂課可單獨報名,也可一次報名4堂課(有優惠)。

地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖),若有更改將會儘早通知。

第一堂:LinkIt Smart 7688 設定、開發環境上手與基本電子工具與元件的運用

時間:2016/9/23(五) 晚上 19:30 ~ 21:30

  • LinkIt Smart 7688、LinkIt Smart 7688 Duo 開發板。
  • LinkIt Smart 7688 與 Arduino 之間關係性與各式硬體版本。
  • LinkIt Smart 7688 Duo 的作業系統與開發環境。
  • 讓 LinkIt Smart 7688 Duo 使用 Arduino 開發環境及其建置,安裝 SDK 與驅動程式。
  • 基本電子元件與工具介紹及運用:包括感測器模組、LED、觸碰開關、360 度旋鈕、光敏電阻等入門者常用的感測器、電子元件模組。

課程費用(不含開發板、電子材料):800元

上課材料 – 可自備或在現場購買(附發票):

LinkIt Smart 7688 Duo 開發板:600 元。

材料:466 元。

  • Micro USB 線 x 1
  • 400 孔麵包板 x 1
  • 跳線線材 x 1
  • 5 mm LED x 3
  • 5 mm RGB 三色 LED(共陰極) x 1

第二堂:實作 LinkIt Smart 7688 Duo 聯網功能

時間:2016/9/30(五) 晚上 19:30 ~ 21:30

  • 介紹 LinkIt Smart 7688 Duo 的聯網系統,Linux 作業系統。
  • 設定 LinkIt Smart 7688 Duo 的網路連線功能。
  • 使用遠端連線下指令,使用網路攝影機拍照。
  • 將 LinkIt Smart 7688 Duo 連接網路攝影機。
  • 在網頁瀏覽器上觀看攝影機影像。

課程費用(不含開發板、電子材料):800元

上課材料 – 可自備或在現場購買(附發票):

LinkIt Smart 7688 Duo 開發板:600 元。

材料:615 元

  • 網路攝影機 Logitech C170 x 1
  • Micro USB 轉 USB 轉接線 x 1

第三堂:使用 MediaTek Cloud Sandbox 實作雲端控制家電

時間:2016/10/7(五) 晚上 19:30 ~ 21:30

  • LinkIt Smart 7688 結合 MCS 雲端伺服器:在 MCS 雲端伺服器控制 LinkIt  Smart 7688 的 LED 亮滅(On/Off)。
  • 使用 MCS 雲端伺服器控制家電: 認識 Relay 繼電器,在 MCS 雲端伺服器控制 LinkIt  Smart 7688 的繼電器,達到開關家電的功能。

課程費用(不含開發板、電子材料):800元

上課材料 – 可自備或在現場購買(附發票):

LinkIt Smart 7688 Duo 開發板:600 元。

材料:117元。

  • 5mm LED x 1
  • 5 mm RGB 三色 LED(共陰極) x 1
  • Relay 繼電器模組 x 1
  • 市電插座/公頭/母頭 x 1

需自行準備小家電,如檯燈、電扇。工具:剝線鉗、小隻的一字螺絲起子、電工膠帶。

第四堂:實作雲端影像監視器

時間:2016/10/14(五) 晚上 19:30 ~ 21:30

  • 將網路攝影機的影像上傳至 MCS 雲端伺服器,透過網際網路看到即時的影像。
  • Q&A 時間 : 設計專題的問題與討論。

課程費用(不含開發板、電子材料):800元

上課材料 – 可自備或在現場購買(附發票):

LinkIt Smart 7688 Duo 開發板:600 元。

材料

  • 網路攝影機 Logitech C170(與第二堂課材料相同) x 1
  • Micro USB 轉 USB 轉接線(與第二堂課材料相同) x 1
  • 自行準備或攜帶前三堂課程的材料。

第一~四堂一起報名,有優惠

課程費用(不含開發板、電子材料):3000元

上課材料 – 可自備或在現場購買(附發票):

地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖),若有更改將會儘早通知。

注意事項:

  • 學員當天需自備筆電(Windows / Mac 皆可)。
  • 課程內容可能不適合國小、國中學生,請自行斟酌。

Inventec AVATAR開發板 (微軟Azure IoT認證裝置與 Qualcomm 四核心處理器)

還記得前幾年水果拼盤(各類型 Raspberry Pi 相容板、有香蕉橘子蓮霧鳳梨喔) 開始流行的時候,光有板子就很開心了,但現在大家的胃口被養大了,光有板子是不夠的,有沒有什麼更方便的應用呢?例如,直接打通了某些雲服務,聽起來就很吸引我。

最近英業達 Inventec 有一片 Avatar (阿凡達?) 出來了,主打項目應該是 Microsoft Azure IoT Certificate 與採用 Qualcomm 四核心處理器

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目前 Inventec 在 hackster.io 所放上的專題應用有智慧小玩具、居家助手與監控攝影機等三個專題。也提供了完整的作法,就等拿到板子之後來玩玩看囉。

最後是目前可看到的規格

  • CPU:Quad Cortex-A7, up to 1.094 GHz / Qualcomm APQ8009
  • Memory:8GB eMMC + 1GB LPDDR2
  • Communications:Dual-band 2×2 802.11ac + Bluetooth 4.1 / Qualcomm QCA6174A
  • Audio Codec:Standalone Hi-Fi audio codec IC / Qualcomm WCD9326
  • Speaker AMP:Class-D smart speaker AMP up to 2W/8Ω / WSA8810
  • Microphone:-38dB, Wide bandwidth, Low noise-38dB / A-Mic
  • Camera:1/2.9″ color CMOS 1080p HDR HD image sensor / OmniVision OV2718
  • GPU:O.S. Support

比較令我感興趣的是這個:Microsoft Azure Certified for IoT。不知道可以幫開發者省掉哪些步驟呢?如果只要登入之後就可以直接使用一些範例程式就太棒啦(許願中…)

Raspberry Pi3 搭配 Windows 10 IoT Core 的應用 [紅綠燈的控制]

Rpi 3 的 Windows 10 IoT Core 已經寫了兩篇了,該是來點應用的時候了。本篇要介紹如何利用 Raspberry Pi3 上的 GPIO 來控制一組LED紅綠燈,開發環境使用 Visual Studio 2015

回顧資料:

[Raspberry Pi 3 與 Windows 10 IoT Core] Part 1 – 下載映像檔與開機]

[Raspberry Pi 3 及 Win 10 IoT Core] Part2:應用程式學習編寫環境設定

作者:李少峰


實驗目標及應用環境簡介:

實驗目標

利用 Raspberry Pi3 上的 GPIO 來控制一組LED紅綠燈

程式執行環境

建置在 Raspberry Pi3 及 Windows 10 IoT Core for Raspberry Pi3 的系統上

編寫控制程式

在本次實驗中,控制紅、黃、綠燈號的改變功能,是使用微軟公司的產品 Visual Studio 2015 軟體中的 C# 語言進行編寫應用程式。不一定要使用 C# 進行程式的編寫,您也可以使用其他語言如 VB、C++ 等。


燈號的轉換控制點

紅、黃、綠燈號的切換機制是以秒為單位進行轉換。這次實驗的預設燈號運作周期總共三階段,『1』程式按“啟用”後直接亮綠 58 秒,『2』接著轉成黃燈共 2 秒,『3』轉成 60 秒的紅燈,所以一個週期總共 120 秒,運作週期或紅燈倒數秒數可依需要調整長短。

想跟上物聯網的火熱尾巴,感受到一點溫度?

本次實驗只是分享如何對一組 LED 的紅綠燈進行控制,還算不上物聯網。如果將燈號控制的機制擴充,使用遠端控制方式對燈號進行改變時,嗯,這樣運用的方式就有那麼一丁點像 IoT 的運作 味道喔,其實是還早的呢!要再好好好努力再努力,會有實現的那一天。現在先把基本功學習好再來實現吧…..。

上面提及,本實驗的程式是在 Windows 10 及使用 MS Visual Studio 2015 Community 版本的工具來運行的,可能有朋友會問在其他如 Win8 或 Win7 可以嗎?雖然尚未實際試過,但在下認為是可以的,因為 Visual Studio 2015 比 Win 10 早出現在市場接受下載及銷售不是嗎?只是在不同作業系統的版本下使用 Visual Studio 2015 Community,可能需要局部調整。以下實驗內容分享中不包含如何安裝 Visual Studio 2015 Community。本文中各系統畫面的截圖僅供參,進一步了解內容,請詳閱下面解說。

本實驗所使用Visual Studio 2015 Community 的系統版本資訊Visual Studio 2015

實驗建立步驟:

  1. 於 Visual Studio 2015 工具中建立 MyLedRyG(紅綠燈)專案

    1: 開啟 Visual Studio 2015 工具如下圖之畫面後,點選新增專案。

    點選新增專案後,再選取所要編寫程式的類別(通用的 Windows 程式)及使用編寫的語言(C#)、應用程式型態(空白的應用程式),接著是本實驗的專案名稱 MyLedRyG 及儲存位置,點選【確定】建立專案。 打開檔案總管檢視專案內容,點選 MyLedRyG 名稱,打開目錄內容會看到一個 MyLedRyG.sln 檔案及一個 MyLedRyG 目錄,如果少了一個 《.sln》的檔案,這樣該專案無法直接使用 Visual Studio 2015 工具打開專案。

    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project

    2: 由於專案是執行在 Windows 10 IoT Core for Raspberry Pi3 上,需要在專案加入設定,好讓系統知道這個應用程式是需要使用 IoT 的特殊功能 (Windows IoT Extension for the UWP),另外也要設定應用程式的作業版本環境中(下圖中,設定應用程式至少要在 Windows 10 10240 的版本上)執行,執行目標是什麼(下圖中設定是在遠端名叫 minwinpc 的設備上),程式部署的驗證模式為 ─ 通用(沒有加密的協定)。

    請注意,驗證模式這設定若錯誤,則會造成應用程式無法從編寫環境(開發的電腦)部署到 Raspberry Pi3 上喔。

    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project

    3: 空白專案建立後,接下來是建立應用程式的版面。請打開工具列,拉出如下圖的物件,分別是1個標題文字方塊, 3個圓形,各代表紅、黃、綠的燈號。1個“啟用”按鈕,1個紅燈秒數倒數的文字方塊,另一個則是GPIO 的狀態顯示方塊。左圖是圖形介面的排版內容,右側圖為文字模式的排版內容。

    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project

    4: 版面排好之後要編寫各個燈號的控制碼。下左圖為紅黃綠燈號的變數、各燈號使用 GPIO 腳位編號,如 RED_LED_PIN -> 紅燈、YELLOW_LED_PIN -> 黃燈、GREEN_LED_PIN -> 綠燈的定義,紅(redBrush)、黃(yellowBrush)、綠(greenBrush)、灰(grayBrush) 共 4 色的代碼。右圖是設定程式開始時要執行的命令,時間間隔以1秒為單位(紅色圈處),當各個燈號沒有運作時則呈現為灰色的狀態(藍色圈處)。

    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project

    5: 下左圖是定義『啟用』文字方塊被按下後要執行的事 ─ 啟動計時器並將綠燈亮起來。右圖則是定義各燈號 GPIO 腳位代碼 r_gpio (紅燈用)、y_gpio (黃燈用)、g_gpio (綠燈用) 及檢查GPIO控制器的狀態是否正常,如果正常,在GPIO狀態方塊會顯示“正常的啟用”,反之則會顯示“沒有找到這個設備上 GPIO 控制器”,這樣使用者可以了解各元件的運作狀態設定。greenPin 是定義綠燈控制器、yellowPin 是黃燈控制器 、redPin 是紅燈控制器。

    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project

    6: 下左圖是定義計時器到達預設時間要執行的內容,實驗簡介有提到燈號轉換標準是 ─ 綠燈亮 58 秒,黃燈亮 2 秒,紅燈亮 60 秒,因此計時跑到 58 秒將綠燈轉為黃燈時,跑到 60 秒時將黃燈轉為紅燈,當紅燈亮足 60 秒( 即120秒後)轉為綠燈,繼續開始另一個周期。

    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project
    Visual Studio 2015 create project

    7: 下圖內容是定義當紅燈亮起後,將倒數秒顯示在《倒數文字方塊》中。

    Visual Studio 2015 create project
  2. Raspberry Pi3 GPIO 腳位圖

    下左圖是 Raspberry Pi3 的GPIO 位置圖,右側是本次實驗所使用到 GPIO 的腳位圖。本次實驗一共使用了四個腳位,腳位 1 電源(Power – 圖中灰色線)、 腳位 29 (GPIO 5 – 圖中紅色線)控制紅燈,33 腳位(GPIO 13 – 圖中黃色線)控制黃燈,37腳位 (GPIO 26 – 圖中綠色線)控制綠燈

    GPIO
    gpio-pin
  3. 程式部署成功

    程式(MyLedRyG)被部署到 Windows 10 IoT Core for Raspberry Pi3 的系統後,可以在 Windows 10 IoT Core 的管理畫面上,點選左側功能表的 Apps 選項,此時右側的畫面中可以找到 MyLedRyG 應用程式(下圖紅圈位置)。

    MyLedRyG App
  4. 從管理畫面執行程式

    要執行程式(MyLedRyG),點選應用程式左側的三角形即可執行。當程式執行時,原來的三角形會變成一個正方形,點選即可停止執行。此外,管理頁上不會有什麼改變。要停止執行應用程式,同樣點選應用程式(MyLedRyG)左側的正方形即可,停止執行程式前,系統會跳出確認視窗,確認後程式才會結束。

    MyLedRyG Installed
    MyLedRyG running
    MyLedRyG Stop
  5. 程式執行記錄

    程式在 Windows 10 IoT Core for Raspberry Pi3 的系統被執行時的畫面,圖1->系統被執行的畫面,圖2->點選『啟用』執行程式,圖3->綠燈亮起 58 秒後轉為黃燈,圖4->紅燈亮起開始 60 秒倒數,當倒數到 0 轉為綠燈並開始另一個循環。

    program page 1
    program page 2
    program page 3
    program page 4

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7688 Duo 與亞馬遜物聯網服務實作 (二):建立 AWS IoT 元件

本篇接續「7688 Duo 與亞馬遜物聯網服務實作 (一):什麼是雲端服務?」一文,繼續介紹 AWS IoT,此系列的內容節錄自本團隊的將要出版的新書《7688 Duo 雲端應用手冊(暫定)》中,本書目前在校稿階段,最後出版內容可能會有些許不同。

建立亞馬遜IoT元件

在瞭解 AWS IoT 的架構後,現在我們就來進行實際的操作。要讓您的IoT裝置 (也就是7688 duo) 連上 AWS IoT,首先您必須在 AWS IoT 裡建立一個 IoT 元件,而該元件的所有活動都將會記錄在您的 AWS IoT 帳號裡。請照著以下的步驟以建立元件:

1. 登入您的 AWS 帳號並進入 AWS IoT 頁面。選擇創立元件 (Create a thing),並輸入您想要的名稱,如圖 9-6 所示。這裡我們輸入test。如果您想要為您的元件加入更多說明,可以點選新增屬性 (Add Attribute),不過那並非必要。

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圖  9-6 建立一個新的IoT元件。

2.  選擇檢視元件 (View thing),您將會看到該元件的相關資訊,如圖  9-7所示。

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圖  9-7 檢視元件相關資訊。

3. 如同我們在上一節所提到的,任何IoT裝置與AWS IoT的聯繫都經由 X.509 憑證所保護。因此,要讓我們的裝置連上AWS IoT,我們需要創立一個 X.509 憑證。除了憑證外,IoT裝置還需要透過AWS產生協定(policy)以授權裝置與AWS之前的連線。要產生這些東西,請點選您剛剛新增的AWS IoT裝置,點選連接裝置(Connect a device)。接著在裝置列選擇Arduino Yún,並點選產生憑證與協定(Generate certificate and policy),如圖 9-8所示。

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圖  9-8 產生憑證與協定。

4. 完成後,下載憑證(Download certificate)以及私人金鑰(Download private key) 到您的電腦中,我們之後就會用到它們, 最後點選確認並開始連接(Confirm & start connecting),如圖 9-9所示。

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圖  9-9 下載憑證與私人金鑰到電腦中。

5. 點選確認後您會看到AWS幫您產生的一段程式碼,如圖 9-10所示。請把它複製並存在一個文字檔中。這段程式碼定義了裝置、憑證以及協定的名稱,我們等下需要把這段程式加到Arduino的程式碼中。

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圖  9-10  複製並儲存此段程式碼,之後將用在Arduino程式中。

參考資料

  • AWS IoT Developer Guide

http://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/what-is-aws-iot.html

 

 

[開箱文]Lattepanda 拿鐵熊貓 – 可跑完整版 Windows 10 與 Ubuntu 的單板電腦

前幾天發了這篇 [DFrobot Lattepanda – 可執行完整 Windows 8 /10 與 Ubuntu 的單板電腦 ],很多人都和我一樣好奇:它真的能用 Windows 10開機嗎?別急別急,先來看看一包拿鐵熊貓裡面究竟有什麼吧

感謝 DFRobot 以非常快的速度就寄給我們一套完整的 lattepanda 與感測器包 (還有 Genuino 101 的 starter kir,後續再專文介紹)

lattepanda盒裝,黑色底黃色線條,我喜歡的配色

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打開來,裡面相關的線材都給了還有專用的7″ IPS螢幕 (觸碰要另外加$$)。好豪華啊

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以下是 sensor 包裡面的列表:

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Gravity: Starter Sensor Set for LattePanda

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DFrobot Lattepanda – 可執行完整 Windows 8 /10 與 Ubuntu 的單板電腦

最近發現DFrobot 有一片相當有意思的板子:Lattepanda 拿鐵熊貓。希望可以早日拿到這片板子,可以跑完整版的 Win10 與 Ubuntu,怎麼說都要試試看啊!目前很期待它可以解決 Microsoft Azure IoT 的各種大小問題,但還是要拿到板子才知道哩

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簡介(內容整理自 Lattepanda 原廠網站)

LattePanda 是一台整合了 Arduino MCU,且可執行完整版 Win10 與 Ubuntu 的迷你電腦。可直接整合各種 Windows OS 隨插即用的周邊:印表機、搖桿、webcam 等,您的電腦抓的到的裝置,lattepanda都可以。

LattePanda 已經預先安裝好了完整版的 Windows 10 作業系統,並已啟動,您可想見的開發環境例如Visual Studio、 NodeJS、Java、Processing 都有了。您只要運用現有的 API 就能開發各種軟硬體專案,包含C#、Javascript、Ruby 等等,和笨重的筆電說再見吧!

不過它可不只是一台低價 Windows 電腦這麼簡單喔。LattePanda 還有一片 Arduino 晶片 (ATmeage32U4),代表它可以直接與實體裝置互動,就和一般的 Arduino 開發板一樣!不論您是 Windows 應用開發員、IoT專案執行、硬體玩家、互動設計師、機器人或是 maker 等,LattePanda 都能助您一臂之力喔!

規格

  • 處理器:Intel Cherry Trail Z8300 Quad Core 1.8GHz
  • 作業系統:預先安裝好的 Windows10完整版,販售分成包含與不包含序號
  • Ram:2GB DDR3L
  • 儲存容量:32GB / 64 GB
  • USB:
    • USB 3.0*1
    • USB 2.0*2
  • WiFi
  • Bluetooth 4.0
  • Arduino晶片:ATmega32u4
  • GPIO:
    • 2 GPIOs  – Intel chip
    • 20 GPIO – Arduino
  • 電力相關:5v/2A
  • 尺寸:3.46″ x 2.76″
  • 重量:100g

相關連結

160818 19 微軟物聯網專案實作體驗營,7月底報名只要$3500

2016年8月18, 19日 共兩天,有微軟原廠舉辦的物聯網專案實作體驗營,地點在恆逸資訊教育訓練中心(台北市松山區復興北路99號14樓)。原價 $5000,七月底特價$3500,對於微軟 Azure IoT有興趣的朋友,千萬別錯過啦!

報名連結請按我

以下是課程介紹與內容:

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[新書預報] 物聯網雲端應用大全 – 使用 LinkIt Smart 7688 Duo

如果可以的話,就讓我們順利把這本書完成吧~  去年寫了 LinkIt ONE 的書之後,一轉眼一年已過,很感謝各位師長好友的支持,我們的 7688 新書終於有樣子啦,一本書裡面要把四種雲寫進去真的很不容易,所以希望大家多多支持囉

2016-07-18 21.56.28
寫到很悶就來玩樂高,結果貓在旁邊睡覺啊…

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[IBM Bluemix] 對話機器人 – LinkIt Smart 7688 結合 IBM Watson 語音轉文字服務,再搭配Google小姐

7/22 在T客邦創客 night 分享的  IBM Bluemix 對話機器人做法來囉,一起來玩玩看吧,記得在家玩就好,不然對著板子講話…  這個畫面有點詭異

技術協力:CAVEDU 講師   袁佑緣

功能簡述如下:

  • 聽:Watson Speech to Text service
  • 說:Google Translate Text to speech (Google 小姐~)
  • 對話與整合:7688 + node.js

所需硬體:

  1. LinkIt Smart 7688 / LinkIt Smart 7688 Duo
  2. USB 接頭之雙孔音效卡,一個接麥克風一個接喇叭 (例如這種很容易買到,$150~$200很便宜)
  3. 麥克風 / 耳機 – 如果是個人測試用的話,選用耳麥就好
  4. micro SD卡 (8G即可),插在 7688 之SD卡插槽

軟體建置:

  1. 讓您的 LinkIt Smart 7688 連上外網,當然啦,要連到 IBM 的大腦
  2. 按照此 Github 頁面,在 LinkIt Smart 7688 的 terminal 中安裝所需的套件

示範影片,請記得開喇叭喔,這是 LinkIt Smart 7688 在執行程式時的 terminal 畫面,可以看到畫面中不斷顯示 Watson 丟回來的辨識結果,你好也會被辨識成“離 好”、”黎 好”等等,搭配相關的 confidence 參數就可以知道您的口音是否標準… haha

男聲(CAVEDU講師) 與 Google 小姐( 7688 的語音輸出功能)