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(一)基于阿里云的MQTT远程控制(Android 连接MQTT服务器,ESP8266连接MQTT服务器实现远程通信控制----简单的连接通...

如果不了解MQTT的可以看这篇文章 http://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/7764667.html http://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/8026014.html 关于钱的问题,其实自己是花钱买的云服务,虽然自己现在能支付的起,但是呢为了尽量减少支出,自已还有好多好多文章要写,好多好多元器件要买,所以哈会在自己的淘宝上卖源码2元价格,一元捐出,一元自己留着当亲们支付云服务的费用了 如果看不懂也没关系,跟着做就可以了,做完以后您会发现原来MQTT这么好用,也如此简单. 对了我要尽量把程序写的烂一些,界面做的烂一些,因为既然是学习用的应该越直观越好.......说一下,自己的服务器因为公开了稳定性上肯定不好, 数据冲突也是可能的,这是第一篇,下面几篇慢慢的来,咱一块慢慢完善哈 实现的功能--手机和WIFI模块都连接MQTT服务器,手机用按钮实现远程控制一个继电器,然后WIFI模块采集的DHT11的温湿度,远程发给手机 不过自己这批贴片的板子要等到后天才到.......................... 先看一下...

MobileNet教程(2):用TensorFlow搭建安卓手机上的图像分类App

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 上周末,量子位翻译了一份MobileNet教程,其中讲述了怎样在一个新的数据集上重新训练MobileNet,那篇文章的成果,是一个分类器,能在电脑上以每秒钟400张的速度,识别图片是否为道路。 MobileNet是为移动端量身打造的,因此这次我们准备把之前做的辨别道路的模型应用到一个Android App中,看看它在移动设备上效果如何。 目标和计划 首先,让我们明确目标和计划,我们希望做到: 在很小的特定数据上重新训练MobileNet; 模型在hold out测试集(即模型训练前为测试留出的样本)上达到95%的准确率; 程序运行时对300美元以下价位手机CPU的占用要小于5%。 为了达到这些目标,我们的计划是: 生成一个新的训练数据集; 训练多个MobileNet结构,从而寻找所能够达到准确率目标(95%)

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