將覆盆子Pi連接到IBM Watson,Bluemix和Node-Red
>本教程演示了將Raspberry Pi連接到IBM Watson和Bluemix,並利用IBM的雲服務用於IoT應用程序。 我們將介紹幾種連接方法和故障排除提示。
密鑰步驟:
-
>安裝IBM WATSON IOT平台:從IBM的GitHub下載安裝程序,然後將其安裝在Raspberry Pi上。 該服務將在啟動時自動啟動。用
>service iot status
驗證。使用service iot getdeviceid
獲得您的設備ID。 這通過提供的URL快速可視化您的PI數據。 -
bluemix設置:創建一個IBM雲帳戶(如果需要),然後選擇一個區域。創建一個空間(例如,“ dev”)。 將“物聯網平台”服務添加到您的空間中。
-
>設備註冊:在IoT平台儀表板中,添加設備類型(例如,“ Raspberry-Pi-3”)。定義設備模型(例如,“ Raspberry Pi 3模型B”)。將Raspberry Pi添加為設備,分配唯一的ID和身份驗證令牌(或者讓系統生成一個)。 安全地保存此信息。
- >
>節點-RED INTEMENTION:
在Raspberry Pi上安裝節點RED(如果尚未存在)。安裝>節點。 通過其Web界面訪問Node-red(通常在或您的PI的IP地址:1880)。 node-red-contrib-ibm-watson-iot
http://localhost:1880
>將節點red連接到bluemix: - 導入示例節點red流(來自IBM文檔的JSON)。使用您的組織ID,設備類型,設備ID和身份驗證令牌配置Flow的“ Watson IoT”節點。部署流程。
-
詳細的步驟(縮寫為簡潔):
> >原始教程為每個步驟提供詳細的命令,包括安裝軟件包,配置文件(
>
device.cfg
>故障排除:
常見問題包括不正確的配置設置,網絡連接問題以及初始WATSON IOT服務與節點RED集成之間的衝突。 請記住在開始節點red流之前停止初始服務(sudo service iot stop
)。
以上是將覆盆子Pi連接到IBM Watson,Bluemix和Node-Red的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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不同JavaScript引擎在解析和執行JavaScript代碼時,效果會有所不同,因為每個引擎的實現原理和優化策略各有差異。 1.詞法分析:將源碼轉換為詞法單元。 2.語法分析:生成抽象語法樹。 3.優化和編譯:通過JIT編譯器生成機器碼。 4.執行:運行機器碼。 V8引擎通過即時編譯和隱藏類優化,SpiderMonkey使用類型推斷系統,導致在相同代碼上的性能表現不同。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

從C/C 轉向JavaScript需要適應動態類型、垃圾回收和異步編程等特點。 1)C/C 是靜態類型語言,需手動管理內存,而JavaScript是動態類型,垃圾回收自動處理。 2)C/C 需編譯成機器碼,JavaScript則為解釋型語言。 3)JavaScript引入閉包、原型鍊和Promise等概念,增強了靈活性和異步編程能力。

JavaScript在Web開發中的主要用途包括客戶端交互、表單驗證和異步通信。 1)通過DOM操作實現動態內容更新和用戶交互;2)在用戶提交數據前進行客戶端驗證,提高用戶體驗;3)通過AJAX技術實現與服務器的無刷新通信。

JavaScript在現實世界中的應用包括前端和後端開發。 1)通過構建TODO列表應用展示前端應用,涉及DOM操作和事件處理。 2)通過Node.js和Express構建RESTfulAPI展示後端應用。

理解JavaScript引擎內部工作原理對開發者重要,因為它能幫助編寫更高效的代碼並理解性能瓶頸和優化策略。 1)引擎的工作流程包括解析、編譯和執行三個階段;2)執行過程中,引擎會進行動態優化,如內聯緩存和隱藏類;3)最佳實踐包括避免全局變量、優化循環、使用const和let,以及避免過度使用閉包。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python和JavaScript在開發環境上的選擇都很重要。 1)Python的開發環境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,適合數據科學和快速原型開發。 2)JavaScript的開發環境包括Node.js、VSCode和Webpack,適用於前端和後端開發。根據項目需求選擇合適的工具可以提高開發效率和項目成功率。
