14、利用 Node-RED 和树莓派 Pico W 实现硬件交互

利用 Node-RED 和树莓派 Pico W 实现硬件交互

在物联网项目中,Node-RED 和树莓派 Pico W 是非常强大的组合。本文将详细介绍如何使用它们来实现按钮状态监测、LED 控制等功能,同时会探讨如何优化代码以提高系统性能。

1. 按钮项目
1.1 项目概述

此项目旨在通过连接树莓派 Pico、物理按钮和 Node-RED 仪表盘,使用物理按钮控制 Node-RED 仪表盘小部件上的状态消息。按下按钮时显示“Pressed”,未按下时显示“Unpressed”。

1.2 所需材料
  • 树莓派 Pico
  • 按钮
  • 10kΩ 下拉电阻
  • 跳线
  • 面包板
1.3 接线步骤
  1. 将树莓派 Pico W 放在面包板边缘,USB 接口朝外。
  2. 用短跳线将 Pico 的 GND 引脚(如 38 号引脚)连接到面包板的蓝色电源轨。
  3. 用短跳线将 Pico 的 3V3(36 号引脚)连接到面包板的红色电源轨。
  4. 将按钮放在面包板上,使其两组引脚跨接在面包板两侧。
  5. 连接下拉电阻,将按钮的一个引脚连接到蓝色(GND)电源轨。
  6. 用短跳线将按钮的另一个引脚(与电阻同侧)连接到面包板的红色电源轨。
  7. 用长跳线将电阻另一侧的引脚连接到 Pico 的 GP14 引脚,用于读取按钮状态。

                
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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