IoT Data Science PiNet reaaliaikaiselle Smart Screen Data Vizille: 4 vaihetta

2024 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-31 10:19

Voit helposti koota IoT -älykkäiden näyttöjen verkoston tietojen visualisointia varten tehostaaksesi tutkimustyötäsi Data Science -palvelussa tai millä tahansa määrällisellä alalla.

Voit kutsua juoni "push" asiakkaille suoraan tilastollisesta koodistasi (Python, R, Matlab/Octave, SAS jne.), Ja se päivittää näytöt reaaliajassa.

Ajatuksena on, että halpoja vanhoja pöytätietokoneiden näyttöjä, joita saatat maata, voidaan suunnata uudelleen IoT-laitteisiin, joissa halvat Raspberry Pi -kehityslevyt vastaanottavat ja näyttävät datavisualisointisi langattomasti reaaliajassa ensisijaiselta laitteeltasi (esim. Kannettava tietokone). Jos sinulla ei ole litteitä näyttöjä, älä huoli, ne ovat ilmaisia - lähes ilmaisia.

Kustannukset ja laitteistovaatimukset ovat minimaaliset.

MITÄ TARVITSET

• 1 tai useampi Raspberry Pi

  • Aloitin 3: lla, joista 2 oli 3B+ ja 1 oli nolla
  • Hinta: ~ 10-40 dollaria

• Mikä tahansa näyttö

  • Aloitin muutamilla pre-HDMI-litteillä näytöillä

    • Ilmainen - 25 dollaria/kpl Free Cycle, Craigslist, toisen käden kaupat, autotalli, eBay jne. Saat hyviä tarjouksia vanhemmista raskaimmista tuotteista, kuten tämä kauppa paikallisesti. Ihmiset heittävät työpöytävarusteet pois.
    • Valinnainen: litteät seinäkiinnikkeet (~ 9 dollaria normaalin työpöydän kokoisille näytöille, 20–30 dollaria suurille näytöille, esim. 50 tuumaa)
  • Jos siinä ei ole HDMI: tä (tai jos käytät Pi Zeroa), voit hankkia muuntimen <8 dollaria Amazonista, eBaystä, Micro Centeristä, Walmartista, ystävästäsi, missä tahansa

• HDMI- tai mikro-HDMI-kaapelit

  • Ilmainen, jos saat sen Pi: lläsi tai sinulla on paljon kaltaisiani varaosia
  • 2 dollaria ilmaisella toimituksella eri verkkokaupoista

Kun olet saanut koodin GitHubista, laitteistosta ja Raspberry Pi -laitteistasi, käytä mitä tahansa haluamaasi käyttöjärjestelmää, arvioin, että tämän pitäisi kestää muutamasta minuutista 1 tuntiin.

Voit helposti sovittaa tämän projektin muihin IoT -käyttötapoihin. Voit myös haluta tehdä Arduino -version! Voit vapaasti tehdä yhteistyötä kanssani GitHubissa.

Vaihe 1: Liitä Pi (t) näyttöön

Tämä on nopeaa ja helppoa.

Tartu vain edellä mainittuun HDMI (Pi) tai mikro-HDMI (Pi Zero) -kaapeliin ja aseta se Pi: hen. Toista sama näytön osalta käyttämällä sopivia sovittimia (HDMI-mikro-HDMI jne.).

Tehty.

Vaihe 2: Valmista 1 tai useampi Raspberry Pi

Saitko Pi: n käyttöön? Voit hypätä eteenpäin!

Juokse

sudo apt install feh

jos haluat käyttää samaa kuvien katseluohjelmaa kuin minä.

Muuten tämä vaihe ei koske tätä tutia - kuten minkä tahansa Pi -projektin kohdalla, tarvitsemme vain Pi: n, joka käyttää Raspbiania tai suosikkijärjestelmääsi. Haluamme myös jatkaa ja varmistaa, että se on määritetty WiFi -salasanallasi (tai halutulla valtuutusmekanismilla), ja annan sinulle muutamia IMHOn parhaita käytäntöjä koskevia asetuksia, jotka sopivat harrastajien IoT/Pi -projekteille (ei välttämättä turvallisuuden, suorituskyvyn, tuotannon käytön tai muun vastaavan kontekstin vuoksi).

Minun 2-osainen strategiani on linkittää sinut yksityiskohtaisiin, vakiintuneisiin kolmansien osapuolten ohjeisiin ja antaa sitten korkean tason yleiskatsaukseni siitä, mitä tehdä.

1. Yksityiskohtaiset, vakiintuneet kolmannen osan Raspberry Pi -asennusohjeet

   1. https://projects.raspberrypi.org/en/projects/noobs…
   2. https://www.howtoforge.com/tutorial/howto-install-…

2. Korkean tason yleiskatsaukseni

   1. Hanki mikä tahansa WiFi -yhteensopiva Pi

      1. Pi 2 langattomalla USB -verkkosovittimella
      2. 3, 3B+
      3. Nolla W, nolla WH
   2. Liitä näytöt Pi-laitteeseen sopivalla HDMI- tai mikro-HDMI-kaapelilla
      1. muuntimen vinkkejä (noin 10 dollaria Amazonissa, eBayssa jne.) voidaan käyttää vanhemmille näytöille, kuten VGA
      2. Vanhemmat VGA -litteät näytöt ovat noin 5–25 dollaria käytettyjen tavaroiden myymälöissä! Voit myös halutessasi vaihtaa työpöydän kiinnikkeet 9 dollarin litteälle seinäkiinnikkeelle.

   3. Polta NOOBS, Raspbian, Google AIY, Debian, Ubuntu, Slackware tai mikä tahansa monista hauskoista Linux -käyttöjärjestelmistä, joita voit tutkia ja käyttää ilmaiseksi

      1. Mikä tahansa 8 Gt+ micro SD -kortti kelpaa
      2. Mikä tahansa polttotyökalu, kuten Etcher.io, Unetbootin, LiLi jne
   4. Käynnistä käyttöjärjestelmä, muodosta yhteys WiFi -verkkoon ja tallenna salasana

   5. Käynnistä Raspi-config (tai käyttöjärjestelmän vastaava) ja määritä seuraavat asetukset

      1. Käynnistä työpöydälle
      2. Automaattinen kirjautuminen pi-muodossa (hyvä IoT-kehitykseen, huono tuotannon turvallisuuteen)

      3. Poista uni käytöstä (tähän on monia tapoja)

         1. Minulle riitti näytönsäästäjän poistaminen käytöstä (mahdollisesti johtuen esiasennetusta näytönsäästäjästä Raspbianin Google AIY -haarukassa)
         2. Kaikissa muissa tapauksissa on olemassa useita CLI -tapoja tehdä tämä tai voit asentaa xscreensaverin ja poistaa sen käytöstä GUI: ssa
         3. https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…
         4. https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…

   6. Asenna feh

      1. Tämä on vain yksinkertainen, kevyt, suosittu kuvien katselutyökalu Linuxille, jota voimme käyttää
      2. sudo apt install feh
      3. Kaikki muut kuvien katseluohjelmat ovat myös hyviä

Vaihe 3: Kloonaa + päivitä koodini automaattisen reaaliaikaisen dataputken luomiseksi

Jos et ole jo tehnyt sitä, kopioi esimerkkikoodini GitHubista tällä hetkellä.

Sinulla on useita vaihtoehtoja sen tekemiseen:

• Siirry GitHubiin ja lataa tiedostot.zip -muodossa
• Kloonaa HTTPS: llä
• git klooni [email protected]: hack-r/IoT_Data_Science_Pi_Net.git
• Vilkaise vain koodiani ja kirjoita oma versio tyhjästä

Kun olet saanut koodin, päivitä polut omilla poluilla, salasanoilla ja SSH -avaimilla.

Vaihe 4: Luo ja jaa automaattisesti Data Viz IoT Smart -näytöille reaaliajassa

Tässä viimeisessä ja tyydyttävimmässä vaiheessa testasimme kootun Pi -verkon!

Tilastollisessa vastauksessamme "Hello World" sallii skriptin suorittamisen kannettavalla tietokoneella tai ensisijaisella laitteella koneoppimisen suorittamiseksi joillekin tiedoille, tietojen visualisointien luomiseksi ja niiden näyttämiseksi Pi-pohjaisille älynäytöillemme ("asiakkaat").

DEMO

Seuraavassa demossa käytetään Windows -kannettavaa tietokonetta, jossa on R esimerkkinä ensisijaisesta laitteesta ("palvelin").

1. Ensin R -komentosarja suoritettiin komentoriviltä uudelleen tiedostoesimerkki. R GitHubista
   1. Kuten cmd -kehotteen ensimmäisessä kuvakaappauksessa näkyy
   2. Esimerkkitiedosto tulostaa kahden tietojoukon ensimmäiset rivit ja luo dataa kuvaajana (-p.webp" />

2. VALINNAINEN Todennusskripti toimii SCP: tä vastaan (WinSCP tässä demossa)

   1. Tämän komentosarjan suorittaminen R: n tai Pythonin ulkopuolella ei ole enää tarpeen päivitetyn GitHub -koodini kanssa:)
   2. Voit myös suorittaa sen suoraan cmd -komentoriviltä
   3. SSH on myös hyvä
   4. SFTP on myös hyvä
   5. Erityinen toteutus/sovellus ei ole tärkeä
   6. Tämä on tiedosto scp_pi_pushN.txt GitHubista

      Määritin tämän yhdellä asiakkaan laitetta kohden

Viola!

Älykkäät näytöt näyttävät nyt tilastollisen ohjelman datavisualisaatiot!