获知你的家用公共IP

Picture of KNOW YOUR HOME PUBLIC IP
      我们总是在不在家的时候,需要访问我们的电脑或设备,由于大多数人拥有来自ISP的动态IP,我们可以做一个小型设备来给我们的Android手机发送一个简单的通知,这样我们就可以总有IP用了,有了我们的路由,任何网络连接设备都有了访问家用网的可能性。
      有了这个系统,我们不再需要复杂的设置、仿真DDNS系统,就可以拥有公共的IP通知系统,在这种情况下,它是私有的,数据只能存储在你的手机上。

我们需要:
  • Arduino uno o mega (推荐 Mega,可控制传感器)
  • Shield ethernet W5100
  • APP Omniblug Home IP

步骤1:组装

Picture of Assembly

Arduino和插板的组装非常简单,我们只需要像图中一样连接两部分。

现在,我们将例程编译至Arduino

最要注意的是来自例程的ip和端口,因为我们将在移动app中使用。(如图)

步骤2:连接路由

Picture of Connecting to router

用网线连接 Arduino 和路由器

我们可以用5v的usb路由来给arduino自行供电。我们可以看到图中的连接。

  • Pin 1 – VCC
  • Pin 4 – GND

步骤3:给Arduino模块编程

Picture of Programming arduino module
最后一步,我们用移动app配置Arduino模块。
根据app中的调整,最好用同样的IP y PORT。
记住,为了方便配置,我们必须连接WIFI
选项“Module”,只要点击按钮“Send configuration”(发送配置)
等上几秒,直到信息完全显示。
你会立刻在手机上收到通知,是用路由的公共IP完成的。
这就行了。
我们可以配置了公共消息系统IP,准备就绪。
Arduino检测到了公共IP,你的路由已被更改。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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