深入淺出IoT：完整項目通關實戰(zhàn)

入門篇
第 1 課　物聯網簡介 / 2 
1.1　什么是“物聯網” / 2 
1.2　物聯網設備 / 3 
1.3　準備好你的設備 / 9 
1.4　 物聯網的應用 / 27 
1.5　探究你身邊的物聯網設備 / 28 
第 2 課　深入了解物聯網 / 30 
2.1　物聯網應用的組成部分 / 30 
2.2　深入了解微控制器 / 32 
2.3　深入了解單板計算機 / 36 
第 3 課　通過傳感器和執(zhí)行器與物質世界交互 / 40 
3.1　什么是傳感器 / 40 
3.2　使用一個傳感器 / 41 
3.3　傳感器類型 / 47
 3.4　什么是執(zhí)行器 / 49 
3.5　使用一個執(zhí)行器 / 49 
3.6　執(zhí)行器類型 / 57 
第 4 課　將你的設備連接到互聯網 / 60 
4.1　通信協(xié)議 / 61 
4.2　消息隊列遙測傳輸協(xié)議（MQTT） / 61 
4.3　遙測 / 71 
4.4　命令 / 79
農場篇
第 5 課　用物聯網預測植物生長 / 86 
5.1　數字農業(yè) / 86 
5.2　為什么溫度對耕作很重要 / 87 
5.3　測量環(huán)境溫度 / 88 
5.4　生長度日 (GDD) / 96 
5.5　使用溫度傳感器數據計算 GDD / 96 
第 6 課　檢測土壤水分 / 104 
6.1　土壤水分 / 105 
6.2　傳感器如何與物聯網設備通信 / 106 
6.3　測量土壤中的水分 / 110 
6.4　傳感器校準 / 117 
第 7 課　自動澆灌植物 / 120 
7.1　用低功率物聯網設備控制高功率設備 / 120
7.2　控制一個繼電器 / 122 
7.3　通過 MQTT 控制你的植物 / 129 
7.4　控制傳感器和執(zhí)行器的澆水周期時間 / 129 
7.5　在你的植物控制服務器上添加對澆水周 期時間的控制 / 131 
第 8 課　將你的種植數據遷移到云端 / 135 
8.1　什么是云 / 135 
8.2　創(chuàng)建一個云訂閱 / 136 
8.3　云物聯網服務 / 137 
8.4　在云中創(chuàng)建一個物聯網服務 / 138 
8.5　與 IoT 中心進行通信 / 141
8.6　將你的設備連接到物聯網服務 / 141 
第 9 課　將你的應用邏輯遷移到云端 / 153 
9.1　什么是 Serverless / 153 
9.2　創(chuàng)建一個 Serverless 應用程序 / 155 
9.3　創(chuàng)建一個 IoT 中心事件觸發(fā)器 / 159 
9.4　從 Serverless 代 碼 中 直 接 發(fā) 送 方 法 請求 / 162 
9.5　將你的 Serverless 代碼部署到云端 / 164 
第 10 課　確保你的植物安全 / 168 
10.1　為什么你需要保護物聯網設備 / 168 
10.2　密碼學 / 169 
10.3　保護你的物聯網設備 / 171 
10.4　生成和使用 X.509 證書 / 173 運輸篇 
運輸篇
第 11 課　位置追蹤 / 178 
11.1　車聯網 / 179 
11.2　地理空間坐標 / 179 
11.3　全球定位系統(tǒng)（GPS） / 181 
11.4　讀取 GPS 傳感器的數據 / 181 
11.5　NMEA 協(xié)議 GPS 數據 / 190 
11.6　GPS 傳感器數據解碼 / 191 
第 12 課　存儲位置數據 / 195 
12.1　結構化和非結構化的數據 / 195 
12.2　將 GPS 數據發(fā)送到 IoT 中心 / 197 
12.3　熱、溫、冷數據路徑 / 198 
12.4　使用 Serverless 代碼處理 GPS 事件 / 199 
12.5　Azure 存儲賬戶 / 199
12.6　將你的 Serverless 代碼與存儲相連 / 200 
第 13 課　可視化位置數據 / 206 
13.1　什么是數據可視化 / 207 
13.2　地圖服務 / 208 
13.3　創(chuàng)建 Azure 地圖資源 / 208 
13.4　在網頁上顯示地圖 / 209 
13.5　GeoJSON 格式 / 210 
13.6　使 用 GeoJSON 在 地 圖 上 繪 制 GPS 數據 / 211 
第 14 課　地理圍欄 / 215 
14.1　什么是地理圍欄 / 216 
14.2　定義一個地理圍欄 / 217 
14.3　針對地理圍欄的測試點 / 220 
14.4　在 Serverless 代碼中使用地理圍欄 / 222 制造篇 
制造篇
第 15 課　訓練水果質量檢測器 / 228 
15.1　使 用 人 工 智 能 和 機 器 學 習 對 食 物 進 行 分類 / 228 
15.2　通過機器學習進行圖像分類 / 229 
15.3　訓練一個圖像分類器 / 230 
15.4　自定義視覺工具 / 231 
15.5　測試你的圖像分類器 / 234 
15.6　重新訓練你的圖像分類器 / 234 
第 16 課　用物聯網設備檢查水果 質量 / 236 
16.1　相機傳感器 / 236 
16.2　使用物聯網設備捕捉圖像 / 237 
16.3　發(fā)布你的圖像分類器 / 250 
16.4　對 來 自 你 的 物 聯 網 設 備 的 圖 像 進 行 分類 / 252 
16.5　改進模型 / 259 
第 17 課　在邊緣設備上運行你的水果 檢測器 / 261 
17.1　邊緣計算 / 261 
17.2　Azure IoT Edge / 263 
17.3　注冊一個物聯網邊緣設備 / 264 
17.4　設置一個物聯網邊緣設備 / 265 
17.5　輸出你的模型 / 267 
17.6　準備好你的容器進行部署 / 270 
17.7　部署你的容器 / 273 
17.8　使用你的物聯網邊緣設備 / 277 
第 18 課　從傳感器觸發(fā)水果質量 檢測 / 282 
18.1　構建復雜的物聯網應用 / 282 
18.2　設計一個水果質量控制體系 / 284 
18.3　用傳感器觸發(fā)水果質量檢測 / 285 
18.4　將數據用于水果質量檢測器 / 293 
18.5　使 用 開 發(fā) 者 設 備 來 模 擬 多 個 物 聯 網 設備 / 294 
18.6　轉向生產 / 294 零售篇 
零售篇
第 19 課　訓練一個庫存檢測器 / 298 
19.1　對象檢測 / 298 
19.2　在零售業(yè)中使用對象檢測 / 300 
19.3　訓練一個對象檢測器 / 300 
19.4　測試你的對象檢測器 / 302 
19.5　重新訓練你的對象檢測器 / 303 
第 20 課　從物聯網設備上檢查庫存 / 305 
20.1　庫存盤點 / 305 
20.2　從 你 的 物 聯 網 設 備 中 調 用 你 的 對 象 檢 測器 / 306 
20.3　邊界框 / 312 
20.4　重新訓練模型 / 313 
20.5　計算庫存 / 313 居家篇 
居家篇
第 21 課　使用物聯網設備識別語音 / 330 
21.1　麥克風 / 331 
21.2　從你的物聯網設備捕獲音頻 / 333 
21.3　語音轉文本技術介紹 / 355 
21.4　在物聯網設備上將語音轉換為文本 / 356 
第 22 課　理解語言 / 372 
22.1　語言理解 / 372 
22.2　創(chuàng)建一個語言理解模型 / 373 
22.3　意向和實體 / 374 
22.4　使用語言理解模型 / 377 
第 23 課　設置定時器并提供口頭 反饋 / 384 
23.1　文本轉語音技術介紹 / 384 
23.2　設置定時器 / 385 
23.3　將文本轉換為語音 / 393 
第 24 課　讓設備支持多種語言 / 409 
24.1　翻譯文本 / 409 
24.2　翻譯服務 / 411 
24.3　創(chuàng)建一個翻譯器資源 / 411 
24.4　在有翻譯的應用程序中支持多語言 / 412 
24.5　使用人工智能服務翻譯文本 / 412 
附錄 A 　本書主頁及習題答案 / 427