Biomedical Imaging Lab

Magnetic Resonance Imaging

Machine Learning: Python 機器學習:使­用Pytho­n

 

由本實驗室研究團隊一起撰寫的機器學習使用文件(http://machine-learning-python.kspax.io),這份文件的目的是要提供Python 之機器學習套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用說明。一開始的主要目標是詳細說明scikit-learn套件中的範例程式的使用流程以及相關函式的使用方法。目前使用版本為 scikit-learn version 0.17 以上

本書原始資料在 Github 上公開,歡迎大家共同參與維護: https://github.com/htygithub/machine-learning-python

machine_gitbook

104學年度專題:物聯網之雲端資料匯流系統-以生態觀察為例

前言

物聯網之雲端資料匯流系統採硬體採用 Arduino、Raspberry Pi2,網站採用Django撰寫後臺技術,能讓使用者透過網頁首頁登入個人帳號,管理多種植物即時監控植物箱的溫度、濕度、土壤濕度和光度,在植物缺水或光源不足下能自動澆水及開燈,同時將感測到的環境數據和照片上傳至個人網頁,並且將數據用圖表動態即時呈現。

總共會分成十三個部分介紹,分別是

  1. 安裝作業系統以及環境配置。
  2. Arduino 環境數據感測。
  3. Raspberry Pi Serial 數據接收。
  4. 網頁後端架構撰寫。
  5. 網頁前端架構撰寫。
  6. 雲端平台:Heroku。
  7. Git多人使用者開發。
  8. 照片拍攝。
  9. 資料上傳及接收。
  10. 多人使用者帳戶。
  11. 遠端控制。
  12. 設定排程。
  13. 結果照片。

(以下所有圖片點選後皆會放大。

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103學年度專題:通用資料紀錄系統

 


 

前言

紀錄如何使用RaspberryPi實現通用資料紀錄系統。使用YouTube作為上傳平台,製作出有自動紀錄溫溼度功能的縮時攝影;實際上的功能為偵測溫溼度後,把溫溼度鑲嵌在照片上,最後再把照片們壓製成影片,上傳到YouTube上。而這一些過程全都是由RaspberryPi自動進行。

總共會分成九個部分介紹,分別是

  1. 安裝作業系統以及環境配置。
  2. 溫溼度感測。
  3. 照片拍攝。
  4. 後製以及壓制影片。
  5. 上傳至Youtube。
  6. 檢查MD5碼及嵌入個人網頁。
  7. 清除舊有資料。
  8. 設定排程。
  9. 實際機器照片。

(以下所有圖片點選後皆會放大。)

 


 

安裝作業系統以及環境配置

首先必須到RaspberryPi官方網站(https://www.raspberrypi.org/)下載作業系統。
這裡使用Noobs版本,比較方便上手。下載完檔案解壓縮,把檔案移到SD卡裡面即可。
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