将覆盆子Pi连接到IBM Watson,Bluemix和Node-Red
>本教程演示了将Raspberry Pi连接到IBM Watson和Bluemix,并利用IBM的云服务用于IoT应用程序。 我们将介绍几种连接方法和故障排除提示。
密钥步骤:
-
>安装IBM WATSON IOT平台:从IBM的GitHub下载安装程序,然后将其安装在Raspberry Pi上。 该服务将在启动时自动启动。用
>service iot status
验证。使用service iot getdeviceid
获得您的设备ID。 这通过提供的URL快速可视化您的PI数据。 -
bluemix设置:创建一个IBM云帐户(如果需要),然后选择一个区域。创建一个空间(例如,“ dev”)。 将“物联网平台”服务添加到您的空间中。
-
>设备注册:在IoT平台仪表板中,添加设备类型(例如,“ Raspberry-Pi-3”)。定义设备模型(例如,“ Raspberry Pi 3模型B”)。将Raspberry Pi添加为设备,分配唯一的ID和身份验证令牌(或者让系统生成一个)。 安全地保存此信息。
- >
>节点-RED INTEMENTION:
在Raspberry Pi上安装节点RED(如果尚未存在)。安装>节点。 通过其Web界面访问Node-red(通常在或您的PI的IP地址:1880)。 node-red-contrib-ibm-watson-iot
http://localhost:1880
>将节点red连接到bluemix: - 导入示例节点red流(来自IBM文档的JSON)。使用您的组织ID,设备类型,设备ID和身份验证令牌配置Flow的“ Watson IoT”节点。部署流程。
-
详细的步骤(缩写为简洁):
> >原始教程为每个步骤提供详细的命令,包括安装软件包,配置文件(
>
device.cfg
>故障排除:
常见问题包括不正确的配置设置,网络连接问题以及初始WATSON IOT服务与节点RED集成之间的冲突。 请记住在开始节点red流之前停止初始服务(sudo service iot stop
)。
以上是将覆盆子Pi连接到IBM Watson,Bluemix和Node-Red的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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不同JavaScript引擎在解析和执行JavaScript代码时,效果会有所不同,因为每个引擎的实现原理和优化策略各有差异。1.词法分析:将源码转换为词法单元。2.语法分析:生成抽象语法树。3.优化和编译:通过JIT编译器生成机器码。4.执行:运行机器码。V8引擎通过即时编译和隐藏类优化,SpiderMonkey使用类型推断系统,导致在相同代码上的性能表现不同。

Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

从C/C 转向JavaScript需要适应动态类型、垃圾回收和异步编程等特点。1)C/C 是静态类型语言,需手动管理内存,而JavaScript是动态类型,垃圾回收自动处理。2)C/C 需编译成机器码,JavaScript则为解释型语言。3)JavaScript引入闭包、原型链和Promise等概念,增强了灵活性和异步编程能力。

JavaScript在Web开发中的主要用途包括客户端交互、表单验证和异步通信。1)通过DOM操作实现动态内容更新和用户交互;2)在用户提交数据前进行客户端验证,提高用户体验;3)通过AJAX技术实现与服务器的无刷新通信。

JavaScript在现实世界中的应用包括前端和后端开发。1)通过构建TODO列表应用展示前端应用,涉及DOM操作和事件处理。2)通过Node.js和Express构建RESTfulAPI展示后端应用。

理解JavaScript引擎内部工作原理对开发者重要,因为它能帮助编写更高效的代码并理解性能瓶颈和优化策略。1)引擎的工作流程包括解析、编译和执行三个阶段;2)执行过程中,引擎会进行动态优化,如内联缓存和隐藏类;3)最佳实践包括避免全局变量、优化循环、使用const和let,以及避免过度使用闭包。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python和JavaScript在开发环境上的选择都很重要。1)Python的开发环境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,适合数据科学和快速原型开发。2)JavaScript的开发环境包括Node.js、VSCode和Webpack,适用于前端和后端开发。根据项目需求选择合适的工具可以提高开发效率和项目成功率。
