26、向 ThingSpeak 写入数据:Arduino 与树莓派实践

向 ThingSpeak 写入数据:Arduino 与树莓派实践

在物联网应用中,将传感器数据存储到云端是一项常见的需求。ThingSpeak 作为一个流行的物联网平台,提供了便捷的数据存储和可视化功能。本文将详细介绍如何使用 Arduino 和树莓派将温度传感器数据写入 ThingSpeak 通道。

1. 使用 Arduino 向 ThingSpeak 写入数据
1.1 创建 ThingSpeak 通道

首先,若还未为 Arduino 创建 ThingSpeak 通道,需立即创建。使用以下数据创建通道,并将其命名为 MKR1000_TMP36。点击“保存通道”按钮创建通道,然后在“API 密钥”选项卡中,复制写入密钥并粘贴到一个新文件中,以备后续使用。

1.2 硬件设置

本项目所需硬件包括:
- Arduino MKR1000
- 面包板
- 面包板电线
- TMP36 温度传感器
- 0.10uF 电容器

传感器和电容器的接线方式如下:
- 将传感器的引脚 1 连接到 Arduino 的 5V 引脚。
- 将传感器的引脚 2 连接到 MKR1000 的 A1 引脚。
- 将传感器的引脚 3 连接到 MKR1000 的接地引脚。
- 电容器也连接到传感器的引脚 1 和 3(方向无关紧要)。

同时,你需要一个 Wi-Fi 接入点或路由器来连接互联网,并准备好连接所需的 SSID 和密码。

1.3 配置 Arduino IDE

为了创建草图,需要在 Arduino

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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