Valeriy@CyberexTech
Разработчик аппаратно-программных систем
Информация
- В рейтинге
- 530-й
- Откуда
- Россия
- Зарегистрирован
- Активность
Специализация
Фулстек разработчик, Инженер электронных устройств
Ведущий
От 4 452 $
Java
Python
C++
PHP
Базы данных
Linux
MySQL
Высоконагруженные системы
Unix
Git
Схему делал в GIMP .
Мысль реализации системы мониторинга была с момента приобретения фильтра. На разработку прошивки и приложения ушло около недели, а аппаратная часть была собрана за день. Затраты на проект не более $20, если учитывать только аппаратную часть.
Это зависит от качества воды. Предыдущие картриджи фильтра предварительной очистки я использовал в 1,5 раза больше по времени, чем описывает инструкция. Кроме кальциевых отложений на первой ступени, ничего критичного не увидел, в том числе и слизи. Слизь в фильтре - это признак бактериального заражения, чаще всего это случается при нарушении технологии установки новых картриджей фильтра, когда элементы устанавливаются голыми руками.
Уточните, пожалуйста, что вы имеете ввиду? Если речь идёт о разработке мобильного приложения, то я использую среду разработки Android Studio и пишу на Java.
Есть бытовые фильтры с подобными системами мониторинга, но цена очень "кусается".
Мне кажется, что с веб сервером будет не очень удобно. Это надо подключать устройство к сети, искать ip адрес устройства, затем вводить его в строку браузера и т.п. очень много лишних действий. С мобильным приложением проще, нажал на иконку - вся информация доступна и подключение выполняется через BLE без необходимости подключения к Wi-Fi сети (если устройство не используется в составе умного дома)
Первый раз такое слышу. При вводе в эксплуатацию фильтра, его рекомендуют сначала промыть, пропустив через него определенный объем воды и слив в канализацию. Да и весь потенциальный микропластик будет отфильтрован мембраной и слит в канализацию.
Да, я думал о реализации индикатора протечки, даже одну свободную клемму выделил под это. Реализовать не сложно, оставил на будущее.
Достаточно.
Я думал об этом, но посчитал, что он экономически не целесообразен. Как показывает практика, уровень солей на входе практически постоянен и составляет 390 - 400 ppm.
Что-то подобное делал ранее, только в качестве самостоятельного устройства. Для синтеза речи лучше использовать модель v4_ru.pt, она быстрее.
Отличный проект!
Чем обусловлен выбор используемых матриц? Почему бы не использовать для подобного проекта матрицы на адресных светодиодах?
Google Speech Recognition API? В 2024 году? Есть много решений, позволяющих качественно распознавать речь локально, VOSK , например.
Пример реализации умной колонки с использованием VOSK.
А чем управляете в ВВ части?
О, газоразрядный индикатор! Обожаю, в детстве часто собирал с ними схемы. А если их использовать вместе с современными микроконтроллерами, то получается просто магия.
Интересная задумка, но мне кажется будет неудобно каждый раз вручную запускать приложение для запуска сервиса. Может стоит подумать о реализации автозагрузки сервиса при перезапуске устройства?
Заинтриговали, хотелось бы посмотреть на результат).
Тогда можно поставить в каждый сегмент по гироскопу и пускай они отправляют данные о своем положении, относительно мастер-контроллера)
К сожалению, и в этом случае выработанной энергии не будет достаточно.
Ну не в прямом же смысле).
Идея не нова, но вряд-ли стоит реализовывать эту фичу для редко используемой процедуры.
Ну это опять рокет саенс, можно просто каждому модулю назначить свое место, указав его в конфигурации мастер-контроллера, а обращаться к ведомым по их идентификатору.
Это шутка?)