10个常用传感器,你认识几个?

传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。以下是一些常用传感器的介绍:

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`黑客&网络安全如何学习

今天只要你给我的文章点赞,我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

攻击和防守要学的东西也不少,具体要学的东西我都写在了上面的路线图,如果你能学完它们,你去就业和接私活完全没有问题。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等,都是网络安全入门必知必会的学习内容。

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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3.技术文档和电子书

技术文档也是我自己整理的,包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点,电子书也有200多本,由于内容的敏感性,我就不一一展示了。

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4.工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等,感兴趣的同学不容错过。

还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包,需要的话也可以拿走。

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最后就是我这几年整理的网安方面的面试题,如果你是要找网安方面的工作,它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的,如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析:深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点:条理清晰,含图像化表示更加易懂。

内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

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<think>嗯,用户之前让我帮他制定一个学习计划,涵盖数学、物理、编程和物联网相关课程,现在他提到“传感器技术与应用,还有其他课程你都没讲啊?”,这说明他觉得之前的计划可能遗漏了一些重要的课程,特别是传感器技术和物联网中的其他核心科目。我需要先回顾一下之前的回复,确认是否确实没有涵盖这些内容。 在之前的计划中,我主要分成了数学、物理/电子、编程和整合课程几个部分,确实可能在物联网专业的具体课程上没有详细展开,比如传感器技术、通信协议、嵌入式系统之外的课程。用户可能希望更全面地了解物联网专业的所有相关课程,以及如何安排学习顺序,特别是传感器技术和应用。 用户的情况是24岁,大专毕业两年多,没有工作经验,对物联网课程不熟悉,数学和物理基础薄弱,但希望重新学习物联网,专升本并转向AI方向。因此,他需要从基础开始,逐步构建完整的知识体系,同时确保课程设置全面,能够覆盖专升本和考研的要求。 现在他提到传感器技术与应用,以及“其他课程”,我需要明确这些其他课程具体指哪些。通常物联网专业的核心课程包括传感器技术、无线传感器网络、RFID、嵌入式系统、通信协议(如ZigBee、LoRa、NB-IoT)、物联网安全、云计算、大数据处理、人工智能应用等。之前的计划可能主要集中在基础学科和编程上,对专业课程细分不够详细。 接下来需要做的是补充传感器技术及其应用的具体学习路径,同时梳理物联网专业其他重要课程,并整合到原有的学习计划中。要确保用户了解每个课程的重要性、学习顺序、推荐资源以及如何与实践项目结合。 同时要注意用户的基础较弱,需要从简单易懂的资源入手,逐步深入,结合项目实践,避免理论过于抽象。例如,传感器技术可以先从常见的传感器类型入手,通过Arduino或树莓派进行实际应用,再深入学习原理。 另外,用户提到未来想转向AI,因此在课程安排上需要将AI相关的内容融入物联网学习中,比如在后期加入机器学习、边缘计算、TensorFlow Lite等,确保顺利过渡到AI方向。 需要检查是否有遗漏的关键课程,比如物联网中间件、数据采集与处理、物联网系统设计等,确保课程体系的完整性。同时,要给出学习每个课程的时间安排和阶段目标,帮助用户合理分配时间和精力。 最后,要确保回答结构清晰,分阶段、分模块,让用户能够按部就班地学习,同时推荐适合初学者的资源和实践项目,增强学习的趣味性和实用性。</think>好的!物联网专业涉及的核心课程确实非常多,传感器技术是其中最关键的部分之一。以下是针对**传感器技术及应用**的专项学习路径,同时补充物联网其他核心课程的完整体系规划,结合你的基础重新梳理学习优先级和实操方法。 --- ### **一、传感器技术专项攻坚计划** #### **1. 生存期(0-3个月)——传感器认知与基础应用** - **目标**:认识常用传感器 → 能通过Arduino/ESP32采集数据 - **学习路径**: ```markdown (1)**传感器分类与原理**(1个月) - 按输出信号:模拟传感器(如MQ-2气体传感器)vs 数字传感器(DHT11温湿度) - 按物理量:温度(DS18B20)、光敏(光敏电阻)、运动(MPU6050陀螺仪) - 推荐工具:淘宝“传感器模块大全套”(约50元/套,含30种基础传感器) (2)**Arduino基础实验**(2个月) - 案例1:用MQ-135检测空气质量 → LCD屏显示PM2.5等级 - 案例2:通过HC-SR04超声波测距 → 控制舵机转动角度 - 推荐教材:《Arduino传感器实战》电子工业出版社 ``` #### **2. 筑基期(3-6个月)——信号处理与通信协议** - **目标**:掌握传感器数据滤波 → 实现多节点无线传输 - **学习路径**: ```markdown (1)**信号调理技术**(1个月) - 硬件滤波:RC低通滤波电路(用示波器观察噪声消除效果) - 软件滤波:滑动平均法(Python实现ADXL345加速度计去抖) (2)**通信协议实战**(2个月) - 有线:Modbus协议(用USB转485模块读取工业温控表数据) - 无线:LoRa模块(两个ESP32实现1公里距离的温湿度传输) ``` #### **3. 突破期(6-12个月)——智能传感器与系统设计** - **目标**:开发带边缘计算的传感器节点 → 接入物联网云平台 - **学习路径**: ```markdown (1)**边缘计算实战**(3个月) - 在ESP32上运行TensorFlow Lite Micro(手势识别传感器) - 用Edge Impulse平台训练声音分类模型(识别异常机械噪音) (2)**云平台整合**(1个月) - 阿里云IoT平台:MQTT协议上传数据 → 触发钉钉报警 - ThingsBoard开源平台:可视化大屏搭建(实时显示农场传感器网络) ``` --- ### **二、物联网完整课程体系补充** 根据本科教学大纲和行业需求,以下是**必须掌握的课程清单及学习顺序**: #### **1. 底层硬件层** ```markdown - **单片机原理**:51单片机 → STM32(重点学HAL库和寄存器开发两种模式) - **嵌入式操作系统**:FreeRTOS(任务调度/信号量) → LiteOS(华为物联网OS) - **电路设计**:立创EDA → 绘制四层PCB(阻抗控制/电磁兼容基础) ``` #### **2. 通信网络层** ```markdown - **有线通信**:RS485工业总线 → Ethernet(Socket编程) - **无线通信**: - 短距离:Bluetooth Mesh(智能家居组网) → ZigBee(CC2530开发) - 长距离:NB-IoT(中国移动OneNET平台) → LoRaWAN(ChirpStack服务器搭建) ``` #### **3. 数据与应用层** ```markdown - **数据处理**: - 时序数据库:InfluxDB存储传感器数据 → Grafana可视化 - 大数据:Hadoop HDFS存储(气象站历史数据分析) - **AI融合**: - 云端AI:AWS SageMaker训练预测模型(基于历史数据预测设备故障) - 边缘AI:Jetson Nano部署YOLO目标检测(智能摄像头) ``` --- ### **三、课程优先级与时间分配建议** 根据你的现状(数学/物理薄弱),建议采用**“硬件驱动+问题导向”学习法**: | 学习阶段 | 核心课程 | 每日时间分配 | 验证项目 | |------------|-------------------------------|--------------|-----------------------------------| | **0-3个月** | 传感器基础 + Arduino + 初中数学复习 | 4h硬件+2h数学 | 智能温室(温湿度+光照自动控制) | | **3-6个月** | STM32 + 通信协议 + 高中数学 | 3h编程+3h数学 | 远程抄表系统(LoRa水表数据传输) | | **6-12个月**| 物联网云平台 + Python数据分析 | 4h项目+2h理论 | 城市空气质量监测大数据平台 | | **1-2年** | 边缘计算 + 机器学习 + 考研数学 | 3hAI+3h数学 | 基于TensorFlow的电梯故障预测系统 | --- ### **四、低成本学习资源推荐** 1. **传感器实验**: - 实验平台:深圳嘉立创“传感器模组库”(免费申请样品) - 视频教程:B站“硬核小青年”传感器系列(配套代码开源) 2. **数学补强**: - 初中数学:《中考数学四轮复习》→ 只做“基础知识”部分 - 高等数学:张宇考研基础班(1.5倍速观看+《30讲》习题) 3. **物联网全栈**: - 书籍:《从芯片到云端:物联网开发实战》(清华大学出版社) - 网站:优快云“物联网”专栏(搜索“ESP32+阿里云”实战案例) --- ### **五、关键问题应对策略** 1. **“数学公式看不懂”**: - 用**传感器数据反推数学**:例如通过采集到的加速度数据积分求位移,理解微积分的实际意义 2. **“电路图太抽象”**: - 使用**Fritzing软件**将原理图转换为面包板实物图(可视化接线) 3. **“代码调试卡壳”**: - 加入Arduino中文社区(www.arduino.cn),提问时附上**代码+电路照片+现象描述** --- **传感器是物联网的“感官”,数学是“大脑”,而编程是“神经”。建议从最简单的光敏电阻控制LED开始,每实现一个功能就写一篇技术博客,两年后这些积累就是你专升本和考研的杀手锏!** 需要具体某个传感器的学习资料包,可以告诉我型号~
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