物联网应用设计与实战：基于AVR单片机和Python pdf下载

　　《物联网应用设计与实战：基于AVR单片机和Python》作为物联网应用设计的实用入门书籍，并不需要读者掌握复杂的电路知识。在硬件方面使用通用性强且适合新手入门的AVR单片机，在编程方面使用适合初学者的Python。该书在物联网设备上运行的Pvthon代码的关键部分都配有注解，方便读者掌握内部程序的运作原理，从而深入理解物联网的相关概念。
　　该书的内容不仅涵盖物联网，还涉及了深度学习、机器学习、图像处理以及云存储的实践，帮助读者在物联网设备上实现这些热门技术，掌握如何在实践中实现物联网与这些技术的衔接。
　　《物联网应用设计与实战：基于AVR单片机和Python》鼓励读者使用开源代码以及Github上的资源，快速运行相关的硬件和程序，获得即时的学习反馈并保持学习的热情。当完成书中的实践项目后，相信读者已经完成了作为一名物联网工程师的入门洗礼，初步获得了解决物联网相关工程问题的能力。

　　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。

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

　　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