Одно время я увлекался сборкой роботов-машинок на Ардуино и Raspberry Pi. Играть в конструктор мне нравилось, но хотелось чего-то большего.

И как-то раз, блуждая по Алиэкспрессу, я набрел на алюминиевое шасси для танка. Выглядело это творение в сравнении с машинками из пластика как Феррари в сравнении с телегой.

^Assorium

На Хабре публиковалось несколько статей с алгоритмами и скриптами для выбора доминирующих цветов на изображении: 1, 2, 3. В комментариях к тем статьям можно найти ссылки ещё на десяток подобных программ и сервисов. Но нет предела совершенству — и почему бы не рассмотреть способ, который кажется самым оптимальным? Речь идёт об использовании кластеризации методом k-средних (k-means).

В статье дается краткое описание облака Intel IoT Analytics, предназначенное для сбора данных и управления устройств. Рассмотрена практическая работа с облаком на примере Intel Edison (Intel Edison. Первый запуск).

Прошли те времена, когда от устройства не требовалось умение взаимодействия с сетью. Управление, мониторинг, теперь должны выполняться не только в непосредственной близости, а удаленно. Потребовалось получать данные и управлять устройствами через сеть Интернет. На данный момент уже разработано большое количество устройств и управлять ими по отдельности оказалось достаточно трудно реализуемой задачей.

Для унификации потребовался некоторый универсальный посредник, промежуточный слой для работы с устройством. Так появился новый тип взаимодействия Machine-to-Cloud(M2C), взаимодействия устройства с облаком.

Устройство взаимодействует с облаком, по средством стандартизованного протокола. Облако реализует все логику сбора, хранения, управления данных. Также позволяет отправлять команды на устройства для управления им. Облако является универсальным “клеем” для самых разных устройств, непохожих друг на друга. Пользователь взаимодействует с облаком через веб-интерфейс или публичное API. Ниже пойдет речь об облаке Intel IoT Analytics и взаимодействия с ним Intel Edison.

Перевод статьи DRIVE IT YOURSELF: USB CAR



Один из аргументов любителей Windows перед любителями Linux – недостаток драйверов для оборудования под эту ОС. С течением времени ситуация выправляется. Сейчас она уже гораздо лучше, чем 10 лет назад. Но иногда можно встретить какое-то устройство, которое не распознаётся вашим любимым дистрибутивом. Обычно это будет какая-нибудь USB-периферия.

Красота свободного софта в том, что эту проблему можно решить самостоятельно (если вы программист). Конечно, всё зависит от сложности оборудования. С трёхмерной веб-камерой у вас может и не получится – зато многие USB-устройства довольно просты, и вам не придётся нырять в глубины ядра или закапываться в С. В этом уроке мы с вами при помощи Python по шагам изготовим драйвер к игрушечной радиоуправляемой машинке.

Процесс по сути будет реверс-инженирингом. Сначала мы подробно изучим устройство, затем сохраним данные, которыми оно обменивается с драйвером в Windows, и попытаемся понять, что они означают. Для нетривиальных протоколов вам может потребоваться как опыт, так и удача.