描述

杰克在他的后院種了各種各樣的植物。他們需要全天持續照明。

問題：

他的工作日程很忙，因此無法直接監控工廠。

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解決方案：

他安裝了一個物聯網系統來監測光強度并提供人造光。

每當人造光打開時，短信警報就會發送到他的手機。

收集的數據用于預測光強度的未來值。

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智能照明系統：

使用 LDR 和 Bolt Wi-Fi 模塊感測房間的光強度。

可以使用 Bolt 云遠程監控這些值。

當感測值低于閾值時，LED 點亮。

（實時情況下，可以用合適的人造光源替換 LED。）

只要 LED 亮起，就會使用 Twilio 發送 SMS 警報。

預測是通過使用谷歌圖表的多項式回歸完成的。

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步驟：

1.連接：

智能照明系統模型

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LDR 的正極接 Bolt Wi-Fi 模塊的 3V。

負端連接到模擬輸入引腳 A0。A0 和地之間連接了一個 10 k-ohm 電阻。這充當分壓器電路，A0 兩端的電壓與光強度成正比。

LED 通過一個 330 歐姆的電阻連接到引腳 0，用于限制電流。

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2. 獲取憑證：

從 Bolt 云的儀表板獲取您的 Bolt 設備的設備 ID 和 API 密鑰。

接下來，從 Twilio 服務器獲取 SID、AUTH 令牌和新電話號碼。

將這些值保存在 python 目錄中的單獨文件中。

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3. Python編碼：

Python-3 代碼截圖

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最初，導入所需的庫，包括包含憑據的文件。

下面是當光強度小于閾值 200 時收到的 SMS 警報的屏幕截圖。

手機收到短信提醒

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4、遠程監控預測：

登錄 Bolt 云后，創建具有以下規格的產品。

產品詳情。

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轉到“配置此產品”并為引腳 A0 提供變量名稱。（我把它稱為“光”。）

鍵入以下代碼以繪制預測圖并將其保存為 JavaScript 文件。

用螺栓云編寫的 JavaScript 代碼

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將產品鏈接到您的螺栓設備并部署配置。

點擊“查看此設備”。

2 小時內的實際值和預測值

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結果：

杰克能夠在不影響工作的情況下照料他的植物。

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結果：

獲得物聯網、智能照明、警報程序和預測方面的實用知識。