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低成本DIY智能温湿度计:微信控制与推送教程

56KB | 更新于2025-09-07 | 44 浏览量 | 5 下载量 举报 2 收藏
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标题中提到的“自制低成本智能温湿度计,微信远程控制,支持微信推送-电路方案”涵盖了硬件DIY和网络通讯两个重要知识点。描述部分则对实现细节进行了解释,包含了微信推送服务的选择、DIY温湿度计的具体实现步骤以及相关编程知识。 ### 微信推送服务 首先,为了让自制的智能温湿度计能够实现远程监控和推送通知,需要一个微信推送服务。在描述中提到了“Server酱”,这是一种使用第三方服务来实现微信消息推送的方法。通过这种方式,当设备检测到温湿度变化时,它可以将数据推送到用户的微信上。在实现微信推送服务时,主要涉及到以下步骤: - **开通服务**:选择一个平台(如Server酱)并按照平台指南开通服务,注册账户。 - **获取API密钥**:例如Server酱的SCKEY,这个密钥用于身份验证和消息的发送。 - **绑定服务**:将微信与服务器账号绑定,以便能够在微信上接收消息。 - **发送消息**:通过编程方式(如HTTP GET请求)向服务器发送消息,服务器再将消息推送到用户的微信上。 ### DIY智能温湿度计 制作智能温湿度计需要硬件和软件两部分的配合。硬件方面主要涉及到以下两个部分: #### 主控板的选择 描述中提到了TPYBoardv202(基于esp8266),它是一款支持micropython的开发板,这表示它能够使用python语言进行编程。这给想要用高级语言而非传统C/C++进行硬件控制的开发者带来了便利。ESP8266不仅能够通过Wi-Fi联网,还能够担任简单的服务器功能,使得数据的远程访问和控制成为可能。 #### 温湿度传感器 DHT11是常用的数字温湿度传感器,广泛应用于低成本、低功耗的微控制器系统中。它的设计简单,使用方便,仅需要三根线(VCC、DATA、GND)连接到主控板即可。VCC连接到电源(5V),GND接地,DATA数据线用于传感器与微控制器之间的通信。DHT11能够提供较为准确的温湿度数据,适合对精度要求不是极端严格的家用和类似场合。 #### 硬件连接 硬件连接部分,描述中列举了TPYBoard v202与DHT11传感器之间的接线方法。简而言之,就是将传感器的VCC接到开发板的+5V供电,DATA接到开发板的某个GPIO(如G5),GND接到开发板的地线。这个步骤是DIY项目中最为基础也是最为关键的部分。 ### 编程 当硬件连接完成后,就需要进行软件编程了。描述中提到了两个主要文件:boot.py和main.py。这两份文件是micropython固件中负责初始化和主运行逻辑的部分。 - **boot.py**:负责系统启动时的初始化工作,比如连接Wi-Fi。 - **main.py**:则是主程序,负责读取温湿度数据,并通过网络(比如Wi-Fi)发送到远程服务器或服务。 编程部分需要对micropython有一定的了解,包括如何控制硬件设备,如何发送网络请求等。 ### 标签和文件名解析 标题中还提到了几个关键的标签:“远程控制”、“智能温湿度计”、“智能产品”和“电路方案”。这些标签涵盖了整个DIY项目的关键功能和组件,为寻找相关内容的人提供了检索关键字。 文件名列表中,“FggyC6tb2Sh6y-hVfPjCfVvIcE6Y.png”可能是一个与该项目相关的图片文件,而“脚本.rar”则很可能是包含了上述提到的boot.py和main.py的压缩包文件。通过这样的文件名,可以推测出里面包含了实现智能温湿度计功能的关键代码。 通过以上分析,可以得知该文件讲述了如何利用低成本的硬件组件,通过编程和网络服务来实现一个功能性的智能设备,并提供了实现这一目标的详细步骤。同时,也强调了DIY过程中硬件选择、软件编程以及远程通信的重要性。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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