Raspberry Pi with Node.js and Arduino

最新推荐文章于 2025-09-12 14:19:28 发布
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本项目介绍了一个结合Arduino、Raspberry Pi及Node.js技术的机器人制作过程。利用这些技术，作者实现了机器人的基本功能，并分享了具体的实现细节和技术要点。
超图解python物联网实作入门_完美图解物联网IoT实作入门：使用JavaScript/Node.JS/Arduino/Raspberry Pi/ ESP8266/Espruino...
weixin_39611722的博客
12-06 1050
目录0无所不在的JavaScript 与物联网设备 .........................................10.1 JavaScript 与物联网.........................................................................30.2 MPU、MCU 与SoC 介绍.......................
(源码)基于Node.js和Arduino的智能家居控制系统.zip
03-14
通过结合Arduino、Raspberry Pi、NodeRED等开源技术和工具，将各类传感器和执行器集成到系统中，实现数据的采集、传输和处理，并通过仪表盘实时展示智能家居和智能花园的状态信息，同时支持将部分通知发送到Slack。...
Arduino与Raspberry PI
cuk0051的博客
08-25 540
I recently got an Arduino. 我最近有一个Arduino。 When I got the idea of playing around with electronics after 15+ years of not touching a single resistor, I recall I spent some time searching which device...
4、使用Arduino和Raspberry Pi进行传感器实践
weixin_34945060的博客
05-31 424
本文详细介绍了Arduino微控制器的基础知识及其与各种传感器和执行器的接口方法，包括按钮、电位计、BME280等传感器的应用，以及LED、继电器、电机等执行器的控制。同时探讨了RS-232、蓝牙、WiFi等多种通信协议，并通过智能灌溉系统和智能家居控制系统两个项目实例展示了实际应用，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1、基于Arduino和Raspberry Pi的传感器实践指南
ll5678的博客
08-29 41
本博客详细介绍了基于Arduino和Raspberry Pi的传感器系统实践指南，涵盖传感器类型、信号调理、执行器控制、微控制器与主机通信、控制系统EPICS、消息协议MQTT、Websockets实时通信等核心技术，并通过气象站、地震检波器、水质监测和阻抗测量等实际案例展示完整的数据采集、处理、存储与可视化流程，适用于工程实践、科研教学及物联网爱好者参考。
[Not Mine] My weekend project: an Arduino, Raspberry Pi & Node.js robot
spaceship20008的专栏
01-07 1119
Page from : http://blog.jonathanberi.com/2012/10/my-weekend-project-arduino-raspberry-pi.html When Checking, a proxy agent software is recommended. beriberikix Writing about niche JavaScr
深入解析 Node.js：基础知识、适用范围与前景展望
yan1915766026的博客
12-25 1734
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境，它让 JavaScript 突破了浏览器的限制，得以在服务器端运行。在 Node.js 出现之前，JavaScript 主要被用于浏览器端的脚本编写，实现页面交互逻辑等功能。而 Node.js 的诞生，源于其作者 Ryan Dahl 的创新想法。他在开发过程中，发现当时流行的服务器端语言如 PHP 等，在处理请求时存在效率问题，即总是需要一次性读取整个请求并在服务器上处理。
1、探索Raspberry Pi 4与Node - RED的精彩世界
earth的博客
09-12 23
本文深入探讨了Raspberry Pi 4与Node-RED在物联网领域的强大结合。从Raspberry Pi 4的硬件配置、操作系统安装，到Node-RED的可视化编程与核心节点应用，详细介绍了多种实践项目，涵盖LED控制、温度报警、LCD显示、网络通信及Dashboard可视化等。通过丰富案例，展示了如何利用这些工具快速构建物联网应用，适合初学者和开发者入门与进阶。
5、主机计算机：Raspberry Pi
weixin_34945060的博客
06-01 170
本博文详细介绍了如何使用Raspberry Pi作为主机计算机，实现与Arduino等设备的通信、数据存储及展示。内容涵盖硬件特性、系统配置、VNC远程访问、路由器设置、Python和Octave编程、MySQL数据库管理以及MQTT消息传递系统的应用，为物联网项目提供了全面的技术指导。
优秀的 Node.js 包汇总
subsistent的博客
08-14 292
【代码】优秀的 Node.js 包汇总。
(源码)基于Node.js和Arduino的节日音光控制器.zip
04-20
# 基于Node.js和Arduino的节日音光控制器 ## 项目简介 节日音光控制器是一个基于Node.js和Arduino的系统，用于随机播放音频文件并同步控制LED灯光效果。该系统通过Arduino控制WS2811B LED灯带，使用Node.js进行...
VlabsMotionDetect:带有电子邮件发送功能的小型运动检测器应用程序。 带有 node.js 的 Arduino 草图和 Raspberry Pi 应用程序的源代码
07-08
VlabsMotionDetect ...RaspberryPi文件夹必须放在树莓派上 然后在 Raspberry 上，您必须下载节点模块： npm install 根据您的需要更改config.js并玩得开心。 然后，运行服务器。 node server.js
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
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Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
Raspberry PI B+上Node.js与Arduino的控制系统
Node.js-AC:ArduinoControl 的 Node.js 服务器是一个集成了 Web 界面和 REST API 的应用，它展示了如何使用 Node.js 技术和树莓派来远程控制 Arduino 设备。这个项目涉及的技术栈包括 Node.js、网络编程、前端开发...
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