13、智能硬件控制与RedditBot搭建指南

智能硬件控制与RedditBot搭建指南

1. 红外控制家电集成

现在我们已经能够通过编程控制传统的红外接收消费电子设备了。接下来,要把 irsend 代码整合到之前在语音唤醒局域网项目中创建并配置好的 voicewol.py Python 脚本里。

你可以选择将其与现有的用于唤醒电脑的 WAKE_PC 标签关联,或者创建一个新的 IFTTT/Pushbullet 序列来控制与唤醒电脑事件触发分开的设备。例如,我创建了一个名为 PWR_TV 的独立消息体,用于模拟按下飞利浦电视的电源按钮。然后,我按照语音唤醒局域网项目中描述的相同步骤创建了一个新的 IFTTT 小程序,将其命名为“打开/关闭电视”,并分配了一个新的短语。由于“打开电视”这个短语对谷歌来说过于通用,难以解析,所以我更具体地使用了“打开飞利浦”这个短语,这样谷歌就能更准确地翻译并通过 IFTTT 正确路由。对于 Pushbullet 消息,我添加了前面提到的 PWR_TV 标签。以下是整合了这些新增功能的最终修改后的 voicewol-ir.py 脚本:

voiceir/voicewol-ir.py
import os
from pushbullet import Listener
from pushbullet import Pushbullet
ACCESS_CODE = 'PUSHBULLET_ACCESS_CODE_GOES_HERE'
HTTP_PROXY_HOST =
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值