使用 C# 來操作 Arduino 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 - 3月 05, 2021 C# 與 Arduino 相互溝通上半部是 C# 程式,下半部 Arduino 程式整個概念就是依靠 Serial Port 來溝通,讓電腦端可以控制 Arduino 的 LED 燈 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 留言
Python:用 PyAutoGUI 來操控滑鼠及鍵盤 - 3月 06, 2021 最近軍中的朋友問能不能自動按鍵盤,我馬上想到之前看過的書 — 「Python 自動化的樂趣:搞定重複瑣碎&單調無聊的工作(第二版)」,其中第18章是用 pyautogui 來完成 GUI 自動化控制,就趁著休假來時做看看。 基本上會 Python 的人就能操作,也可以在 Linux, Windows, Mac 使用,算是非常好用的模組,而且網路上也有很多資料可以看,要學習完全不是問題。 而根據官方文件所說,PyAutoGUI 具有這些功能: 模擬滑鼠行為 鍵盤控制 截取屏幕截圖 這次主要針對按鍵進行實作吧! 安裝 要使用之前必須先安裝 PyAutoGUI 才行 pip install pyautogui 測試滑鼠功能 import pyautogui while True: x, y = pyautogui.position() print("x: {:04d} y: {:04d}".format(x, y)) 這樣抓到滑鼠在螢幕中的座標位置,再來看看如何操作鍵盤。 測試鍵盤功能 使用 write() 指令,就可以自動輸入文字。(不過需要手動點選要術入的文字框) import pyautogui pyautogui.write('Hello world!') pyautogui.write('Hello world!', interval=0.25) 可以加入 interval 來設定間隔時間 閱讀完整內容
Arduino:SG90伺服馬達實作 - 4月 16, 2021 今天快速記錄下 SG90 伺服馬達的 arduino 程式碼。 Tinkercad 的模擬程式範例 PIN 腳位定義: 橘色:控制訊號 紅色:輸入電源 +(3~7.2V) 棕色:共同接地 規格: Weight: 9g Dimension: 23×12.2x29mm Stall torque: 1.8kg/cm(4.8v) Gear type: POM gear set Operating speed: 0.12 sec/60degree(4.8v) Operating voltage: 4.8v~7.2V Temperature range: 0℃_ 55℃ Dead band width: 1us Power Supply: Through External Adapter servo wire length: 25 cm Servo Plug: JR (Fits JR and Futaba) 轉動角度:最大90° 範例程式: 參考 傑森創工 - [Arduino範例] SG90 Servo伺服馬達 參考 Tinkercad 的模擬程式 閱讀完整內容
深度學習:使用 MNIST 實作 CNN 數字辨識 - 4月 04, 2021 人工智慧 (Artificial Intelligence, AI),這個名詞一直是大家對於科技的想像,希望電腦能像人類一樣聰明,其實,AI 已經充斥在我們生活中;而現今的代表技術正是機器學習 (Machine Learning),而眾多機器學習演算法中,深度學習 (Deep Learning),是近期大放異彩,成長最快的技術。 深度學習的應用中,可以大致區分兩大類: 一、使用影像資料進行分析的卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN) 二、用自然語言資料進行分析的遞歸神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN) 其中使用影像作為學習資料的 CNN,應用範圍最廣泛,幾乎各個領域都能看到它的蹤跡,再加上現在有許多工具或是開源軟體套件降低開發門檻,讓我們要進入 AI 的世界變得更容易,而且許多教學也都是從 CNN 開始入門,因此本文從最基本的數字辨識開始說起,這在深度學習領域來說可是像 Hello World 的存在呢。 本文將會提到 tf.keras 環境建立 MINST 資料集 CNN 模型講解 數字辨識的測試結果 其實關於 CNN 模型我已經在碩士班期間實作很多遍了,也做過更複雜的模型,這篇文章主要目的,是將之前一些經驗記錄下來,也會重新紀錄一下自己參考的東西,畢竟越久沒碰越容易忘記,順便紀錄一下可能會遇到的坑,這樣之後如果有需要重新開啟人工智慧的項目,至少還有東西可以參考,不用從頭去啃別人的文章。 環境建立 (假設有 GPU 的情況) 1. 安裝 Anaconda/Miniconda 我自己使用 Python 已經習慣用 Anaconda 了,最主要是因為它在管理各個虛擬環境實在太方便了,再加上我常常會在同台電腦同時搞好幾件事,這樣將各個環境獨立區分開來也讓我好管理。 (安裝時記得要加入環境變數,這樣使用 CMD 就能用 Conda 指令了) 2. 建立支援 GPU 的開發環境 (CUDA & cudnn) 通常最多坑都是出現在這邊,因為這邊必須考慮到 Tensorflow 及 Nvidia 的 Cuda 函式庫的版本,若是沒有對到可是會出大事。 為了能確實將環境裝好,我會先去看 官網安裝說明 ,確定所需要的版本再去下載 CUDA 及 cudnn,這邊基本上可以直接用 Google 搜... 閱讀完整內容
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