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旗標 D1 mini的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
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另外網站旗標科技, 線上商店 - 蝦皮購物也說明：旗標 科技的前身為旗標出版成立於1989年6月，致力於科技教育相關產品之設計與研發。 旗標的過去： 電腦書。出版電腦書已經30多年了。卓越的品質是我們的堅持。
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
國立宜蘭大學 電機資訊學院碩士在職專班 邱建文所指導 黃正豐的 實現以Home Assistant為物聯網平台的智能旅館設備遠端監控 （2021），提出旗標 D1 mini關鍵因素是什麼，來自於家庭助理、物聯網、智慧宅、樹莓派、樓宇自動化。
而第二篇論文龍華科技大學 電機工程系碩士班 蕭志龍所指導 劉家揚的 物聯網應用於無塵室監控系統設計 （2020），提出因為有 無塵室、溫溼度感測、懸浮微粒感測、物聯網的重點而找出了 旗標 D1 mini的解答。
最後網站Flag's 創客．自造者工作坊: 資安衛士破解駭客戲法| 誠品線上則補充：出版社, 旗標科技股份有限公司 ... 2-2 安裝Python 開發環境2-3 Python 程式語言2-4 D1 mini 控制板簡介2-5 安裝與設定D1 mini 2-6 暴力破解法LAB01 暴力破解HASH 雜湊 ...
Flag’s 旗標創客.自造者工作坊 用 Python 蓋出物聯網智慧屋
為了解決旗標 D1 mini 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
物聯網IoT這幾年來快速發展，已蔚為一股勢不可擋的風潮，從物流、交通、軍事、農業到醫療、建築，各個產業都爭相引入這項技術，並且都帶來了革命性的創新，但這些領域都與我們有些距離，你是否想過當這項技術進入尋常百姓家會迸出甚麼新火花呢。 本套件就會帶你透過10個電子零件，加上雷射切割外殼，製作出一間擁有各種智慧家電的房屋，並與雲端平台整合出多種應用，手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助等智慧功能應有盡有，開放式的設計讓你能一眼看清楚所有家電的擺設，方便學習電子元件的工作原理以及線路
配置，旗標科技精心設計的雷切外殼，讓智慧屋不插電時也依然是可愛的擺飾，當然你也可以在外殼上進行彩繪，使它成為屬於你獨一無二的智慧屋。 本書特色 ● 組裝雷切物聯網智慧展示屋 [DIY] ● 貼近日常生活應用的18個實驗 [CODE] ● 手機APP控制介面客製化設計[ART] ● 【應用主題】：手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助 組裝產品料件: D1 mini x 1 片 Micro-USB 傳輸線 x 1 條 雷切外殼零件版 x 1 片 400孔小麵包板 x
1 個 光敏模組 x 1 個 雷射模組 x 1 個 按鈕開關 x 1 個 伺服馬達(SG90) x 1 顆 無源蜂鳴器 x 1 顆 燈珠模組 x 1 顆 磁簧開關 x 1 顆 散熱風扇 x 1 顆 聲音傳感模組 x 1 顆 溫溼度模組(DHT11) x 1 個 環形磁鐵 x 1 顆 電晶體(TIP120) x 1 個 公母杜邦線(10cm) x 30 條 公母杜邦線(20cm) x 20 條 M6螺帽 x 1 顆 M3螺絲(10mm) x 6 顆 M3螺帽 x 6 顆 M2螺絲(10mm) x 5 顆 M2螺絲(15m
m) x 5 顆 M2螺帽 x 10 顆 電阻(220歐姆) x 5 排針 x 20
實現以Home Assistant為物聯網平台的智能旅館設備遠端監控
為了解決旗標 D1 mini 的問題，作者黃正豐 這樣論述：
本論文主要探討將物聯網及智慧宅的概念，延伸應用至飯店業，嘗試以無線架構為主體，以WiFi、ZigBee等傳輸方式取代傳統網路線的星狀佈線，並彙整傳送至物聯網平台Home Assistant，實現應用於飯店旅館的物聯網系統架構。論文著重於三大主題，一是機電系統控制：使用Arduino UNO、ESP8266配合溫度感測器及交直流繼電器，在原有的工業配電盤電路架構下，以MQTT通訊協定遠端控制現場走道燈具迴路及迴水電磁閥，以遠端訂閱(Subscribe)主題的方式瞭解現場閥體狀態、燈光狀態、溫濕度等，並透過發佈(Publish)主題方式，控制現場機電設備。二為現場設備及環境監控和門禁控制，做法也
是以單晶片透過感測器，將現場溫濕度、門位訊號、用電量、功率因素等以MQTT通訊協定傳輸方式，定時將資訊發佈至樹莓派中，再以Home Assistant平台追蹤24小時內數據的變化；在門禁的部份則使用ESP32 CAM以WiFi做影像傳輸，達成出入口即時監看，並利用ESP-01S晶片的GPIO點位來遠端控制磁力鎖開門。在第三個主題則是整合運用，這個部份是利用Home Assistant第三方開源軟體的功能，達成收集數據來比對現場值以利自動化進行，並配合現場做燈光的調整或選擇以IFTTT連動LINE APP做告警服務。而整套系統中的監看功能及遠端控制，可透過電腦頁面控制，也可完全由智慧型手機遠端登
入進行即時操控。透過此套系統的開發，目前在本公司兩棟飯店建築物上，已完成系統的上線運作，並成功的將部份以PLC控制的設備取代成Home Assistant平台來做機電設備監控管理，相信未來在更完善自動化的設定後，可將造價高昂的PLC控制設備改為控制介面較易理解的圖形化介面控制，在花費較少的人力成本及建置費用下，來達成PLC邏輯程式控制所達不到的條件式觸發自動化功能。
Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習
為了解決旗標 D1 mini 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習
應用實例。 本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。 除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。 最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度
感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。 接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。 最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩
門禁系統的概念。 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 本產品 Windows / Mac 皆適用 操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 本書特色 ● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 ● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 ● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習
物聯網應用於無塵室監控系統設計
為了解決旗標 D1 mini 的問題，作者劉家揚 這樣論述：
無塵室的運用至關重要，無論是醫療體系、半導體產業或食品工業等，皆需要在嚴格控管的環境下進行作業。而近年來，由於半導體產業鏈的垂直整合，以及對產品精度及良率的提升，無塵室環境建置成為該產業必須正視的問題。隨國際標準化組織ISO 14644標準的制定，各個產業及工作區分別有了相應標準，雖然使產品獲得製造環境的保障，但同時也增加了垂直整合所需的成本，因此本論文將對此做出方案，除了解決上述問題，同時也藉由雲端紀錄等功能來達到系統式的監控。本論文中的無塵室監控系統，提供了即時反饋無塵室環境參數給使用者的功能，且搭配行動應用程式(mobile application)及繼電器的使用，除了讓使用者能夠隨時
更改環境閾值，還能藉由繼電器擔任媒介，使得該系統能夠銜接原有設備進行升級，相較於舊有的環境監測系統必須購入整套設備，此設計應用於垂直整合的產業，非但省下購入新設備的費用，同時藉著簡單的閾值設定，即能使環境維持在規範之內。本論文相較於過去的監控系統，新增雲端紀錄的功能，除了記錄平時的參數紀錄做為調整依據，還能調閱環境失控時段，對該時段產品加以檢驗或報廢，免去以往因無法掌握失控時段，而衍生出不必要的檢驗或淘汰產品的成本。