Harnas

Z mojej strony mogę zaproponować takie usprawnienia: wczytywanie i obróbkę danych przez bibliotekę Pandas. Zdecydowanie wygodniejsze rozwiązanie niż filereader. Ewentualnie Pythonowy csvreader. do podziały na zbiór treningowy i testowy można użyć train_test_split z sklearn zdecydowanie zwiększyłbym ilość epok w trakcie uczenia. Spokojnie mogłoby być ich 100 albo i 500.

Wady które opisałeś wynikają z zastosowania technologii, czy wręcz prawa lub ustroju panującego w danym kraju. Te same algorytmy, technologie (np. frameworki deeplearningowe, GPU) które oceniają w Chinach ludzi, oceniają związki chemiczne i umożliwiają sprawniejsze tworzenie nowych leków. I to jest coś co robi na przykład GMUM na UJ u nas w Polsce. Jeżeli nie chcesz być śledzony to ustaw automatyczne czyszczenie ciasteczek przy zamykaniu przeglądarki (i zamykaj ją często ), używaj uMatrix, nie używaj gmaila tylko np. protonmail (czyli ogólnie ograniczaj darmowe usługi) itd.

Wydaje mi sie że użycie klatki z kamery jako seeda dla generatora liczb byłoby znacznie lepsze. Szerszy zakres liczb i większa entropia. Podobne użycie zostało wyjaśnione tu:

Jeżeli nie potrzebujesz mocno urządzeń peryferyjnych atmegi, czyli real-time, liczników, SPI, może I2C, to polecam przejście na jakieś raspberry pi. Nawet wersję 1, która kosztuje teraz pewnie mniej niż schield USB do Arduino.

Nie musisz nic wgrywać. Ściągnij VSCode, zainstaluj plugin PlatformIO. Z poziomu plugina zainstaluj wsparcie dla ESP8266 i to wszystko. Wgrywasz kod jak na Atmegę.

Ten drugi ma dużo mniejszą sprawność Ma dużo mniejszą uniwersalność. Na przykład nie podłączysz go do LiPola czy akumulatora samochodowego bo wybuchnie Coś takiego można zrobić bez stabilizatora - diodą Zenera. I kiedyś, tego używano Taka dioda w większości przypadków jest niepotrzebna, a zwiększa minimalną różnicę Vin-Vout.

Ja bym zamontował na wale silnika jakiś enkoder i sterował silnikiem na podstawie odczytów z niego.

Pracuje nad drugą iteracją oczyszczacza opisanego tu https://forbot.pl/forum/topic/15995-oczyszczacz-powietrza/ . Najważniejsze zmiany to: Przepisanie całego kodu z Micropythona na C++ (Platformio, framework Arduino + FreeRTOS) Prosta webapka do sterowania nim przez internet. Projekt PCB, w postaci schielda, tak aby całość miała bardziej profesjonalny wygląd. Zmiana przetwornicy ze step-down na buck-boost dzięki czemu całość będzie mogła być zasilana z USB.

Zalej wszystkie otwory cyną i wtedy grzej lutownicą i próbuj delikatnie wyciągnąć potencjometr. Tylko delikatnie, bo cyna przy górnej warstwie ścieżek będzie topić się jako ostatnia i łatwo wtedy wyrwać te ścieżki.

Pozwole sobie przy okazji zadać pytanie, dlaczego ST kupiło Atollic, wyrzuciło z TrueStudio wsparcie dla MCU innych niż STM, a teraz porzuca TrueStudio?

Zamówiłem z Ali sporo paczek, około 50 i dwa razy miałem nieprzyjemności. Raz zamiast układów scalonych o łącznej wartości ~40zł dostałem jakieś noname tranzystory. Nagrywałem unboxing (polecam to robić), zrobiłem spór i dostałem zwrot pieniędzy. Innym razem zamawiałem 5 pasków po 8 led WS2812 i w 3 paskach niektóre ledy to były zwykłe ledy w 5050. Zrobiłem zdjęcia i dostałem za te paski zwrot. Jak teraz zamówisz to na 90% dostaniesz paczke po świętach, bo teraz jest mocne obładowanie (dzień singla, black friday, święta). I daje na moje oko 50% szans że dowalą Ci do tego 23% VATu.

@FlyingDutch Ubuntu (konkretnie KDE Neon, niedawno przełączyłem się na Kubuntu 18.04, zainstalowałem ale jeszcze nie odpaliłem). Co do GPU to RX470, wymagana jest minimum seria RX4xx, na RX380 nie chciało mi działać bo ma zbyt niską wersję GCN.

GPU jest potrzebne gdy używa się naprawdę sporych zbiorów danych. Dla mniejszych problemów spokojnie wystarcza CPU, nigdy na GPU nie uczyłem modelu dłużej niż ~30 minut. Zwykle większym problemem jest ilość RAMu w GPU, którego nie ma z uczeniem na CPU. I tak 90% czasu zajmuje preprocesing danych. Na Radeonach tensorflow też działa: https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/tensorflow-upstream/blob/develop-upstream/README.ROCm.md . Sam tak używam (w połączeniu z Kerasem). Bardzo proste tak Ale raczej idziemy w kierunku IoT które wysyłają dane na klastry

Podzielam opinię Marka. Używałem tego czujnika w: https://forbot.pl/forum/topic/15995-oczyszczacz-powietrza/ . Nadaje się raczej do pomiarów typu jest czyściej niż było chwilę temu. Dodatkowo kod pisałem w micropythonie gdzie miałem ogromny kłopot z uzyskaniem dokładnych timingów co dodatkowo komplikowało pomiary. Gdybym teraz robił ten sterownik, wziąłbym porządniejszy czujnik (i odpuścił sobie micropythona).