物联网技术周报第 131 期: ESP8266 和 Arduino 构建加密货币价格跟踪器

  • 黄峰达

2018 年 4 月 3 日

话题:语言 & 开发架构物联网

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新闻

  1. 阿里巴巴宣布全面进军 IoT,成为第五大赛道,5 年内发展 100 亿设备》在深圳开幕的 2018 云栖大会·深圳峰会上,阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明宣布:阿里巴巴将全面进军物联网领域,IoT 是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后新的主赛道。

  2. 英伟达联手 ARM 放大招:重量级 IoT 芯片横空出世》英伟达此次重磅和 ARM 联合,宣布将共同打造 IOT 设备的 AI 芯片专用 IP,这款机器学习 IP 集成到 ARM 的 ProjectTrillium 平台上,以实现机器学习,这项技术源于英伟达 Xavier 芯片以及去年开源的 DLA 深度学习加速器项目。同时,基于自主机器系统级芯片 NVIDIA Xavier 设计,同时推出了“NVDLA”免费开放式架构,旨在推广设计深度学习推理加速器的标准方法。

  3. 阿里云与中国联通达成 ID2-SIM 产品合作》3 月 29 日,在 2018 云栖大会. 深圳峰会物联网专场上,阿里云与中国联通正式宣布达成 ID²-SIM 产品合作。据悉,中国联通将结合阿里云的创新物联网安全技术,实现阿里云 Link Security ID²在中国联通物联网 SIM 卡上的应用。双方将携手缔造蜂窝物联网安全里程碑,并共同推进 ID²-SIM 技术的标准化。

  4. 百度率先发布 599 元带屏智能音箱 给友商们铺铺路》3 月 26 日,百度科技园区内,百度小鱼在家带屏智能音箱发布,价格——599 元,原价 1999 元。发布会伊始,百度创始人兼 CEO 李彦宏、与百度度秘事业部总经理分别上台,进行简短发言,简要介绍百度 AI 新况与 DuerOS 最新数据,透露百度 DuerOS 目前智能设备激活量突破 5000 万,月活跃设备量突破 1000 万,累积回答问题数 24 亿。

  5. 小米带来 Mini 版音箱,要复制亚马逊的成功?》27 日下午 14 点,小米将会发布旗舰机型 MIX 2S 以及两款新品。其中包一款小爱音箱 Mini 版了,相比标准版身材更小,顶部还支持各种触控操作,可能会扛起今年小米智能音箱的大旗。

技术

  1. 使用 Octopus Deploy 部署 .NET Core 应用程序到 Raspberry Pi 上》在过去的几年中,.NET Core 已经走过了很长的路,Octopus Deploy 也是如此。在这篇文章中,将引导您如何将 .NET Core 应用程序部署到 Raspberry Pi 3 上,而不需要 Mono。以及展示可以在 Raspberry Pi 3 上部署和运行 .NET Core 应用程序,并且一路将介绍可以与 Octopus Deploy 服务器进行交互的一些不同方式。
  2. ESP8266 和 Arduino 构建加密货币价格跟踪器》随着最新的加密货币世界热潮,以及我们自己作为一个货币贩子,我们希望有一个小型桌面显示器循环通过不同硬币的当前价格。本文介绍了如何建立一个专用、便宜的设备,以帮助我们避免重复检查网站、应用程序、电子邮件、编写脚本等,以便监测加密价格的涨跌。
  3. 将 LPWAN 网络集成到 IoT 解决方案中》许多大型 IoT 解决方案需要使用远程无线网络,以便在传感器、网关、云和任何组成 IoT 解决方案的 IoT 应用程序之间进行通信。在本文中,您将学习如何:结合使用 NodeMCU 开发板与 DHT 传感器、实现 LPWAN(低功率广域网)网络、使用一个 IoT 平台监控温度和湿度传感器。

开源

  1. Whitefield 为无线传感器网络提供仿真环境,将真实的 RF 仿真与流行的 IoT 技术栈 / 操作系统(如 Contiki/RIOT/OpenThread)的本地模式结合使用。Whitefield 使用流行的模拟器(如 NS3)提供的 PHY/MAC 层,并将其与 Contiki/RIOT 支持的受限网络堆栈松散耦合,从而通过简单粘合东西来提供两全其美的解决方案。它提供了通用的可视化和 OAM 工具(日志,pcap,shell),可简化监控和故障排除。
  2. MiniGUI 是一个免费的 GUI 开源软件项目。其目标是提供一个快速、稳定、跨操作系统的图形用户界面(GUI)支持系统,尤其是基于 Linux/uClinux、eCos 以及其他传统 RTOS(如 VxWorks、ThreadX、uC/OS-II、Nucleus 等)的实时嵌入式操作系统。
  3. BerryNet 项目将 Raspberry Pi 3 变成了一个智能网关,在其上运行着深入的学习。它不需要互联网连接,就能在 Raspberry Pi 3 上完成。在 DT42,我们认为将深度学习带入边缘设备是未来的趋势。它不仅可以节省数据传输和存储成本,还可以让设备根据图像或视频中显示的事件做出响应,而无需连接到云。

感谢徐川对本文的审校。

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