Пользователь
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target'])
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
n_bins = len(data)
axs[0].hist(data['sepal length (cm)'], bins=n_bins)
axs[0].set_title('sepal length')
axs[1].hist(data['petal length (cm)'], bins=n_bins)
axs[1].set_title('petal length')
Совершенствуя свой комнатный термостат, о котором писал раньше, я задался целью дополнить его беспроводным датчиком температуры для измерения температуры воздуха на улице, собрать термостат с питанием от батареек и заменить модули приемник-передатчик RF 433MHz другой парой радиомодулей с большей дальностью связи при напряжении питания не более 3В. По ходу решения этих задач вырисовалась автономная метеостанция, речь о которой пойдет ниже.
Тем, кто тут впервые, советую сразу перейти сюда. Тут — новая версия метеостанции.
Как-то раз мне потребовалось по работе реализовать небольшой блок CAM (ассоциативной памяти). Почитав, как это делается у Xilinx на BRAM (блоках статической памяти) или на SRL16 (16 — битных сдвиговых регистрах), я несколько опечалился, так как их реализации занимали довольно много места. Решил попробовать сделать его самостоятельно. Первым вариантом стала реализация в лоб. Забегая вперед, она практически сходу мне и подошла, благо, целевая частота для дизайна была всего 125 МГц.
Моя задача сейчас — научиться отправлять команды кондиционерам и другим устройствам в доме. Исходно эти устройства имеют только IR remote control. Для решения этой задачи у меня есть Raspberry Pi и IR transceiver shield. В статье можно найти конфиги, команды, советы и немного теории. Из софта будут LIRC (Linux Infrared Remote Control) и Python.
Привет, Хабр!
