Ali Hakim Taşkıran
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# रिसर्च सेंसर और एक्चुएटर्स
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## निर्देश
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इस पाठ में सेंसर और एक्चुएटर्स शामिल थे। अनुसंधान करें और एक सेंसर तथा एक एक्चुएटर का वर्णन करें जिसका उपयोग IoT देव किट के साथ किया जा सकता है, जिसमें शामिल हैं:
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* यह क्या करता है
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* अंदर इस्तेमाल होने वाले इलेक्ट्रॉनिक्स / हार्डवेयर
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* क्या यह एनालॉग या डिजिटल है
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* इनपुट या माप की यूनिट और रेंज क्या है
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## रूब्रिक
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| मानदंड | अनुकरणीय | पर्याप्त | सुधार की जरूरत |
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| एक सेंसर का वर्णन करें | ऊपर सूचीबद्ध सभी 4 अनुभागों के विवरण सहित एक सेंसर का वर्णन किया गया है। | एक सेंसर का वर्णन किया गया है, लेकिन ऊपर के केवल 2-3 अनुभाग प्रदान करने में सक्षम थे | एक सेंसर का वर्णन किया है, लेकिन ऊपर दिए गए अनुभागों में से केवल 1 प्रदान करने में सक्षम थे |
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| एक एक्चुएटर का वर्णन करें | ऊपर सूचीबद्ध सभी 4 वर्गों के विवरण सहित एक एक्चुएटर का वर्णन किया गया है। | एक एक्चुएटर का वर्णन किया गया है, लेकिन ऊपर के केवल 2-3 अनुभाग प्रदान करने में सक्षम थे | एक एक्चुएटर का वर्णन किया है, लेकिन ऊपर के केवल 1 अनुभाग प्रदान करने में सक्षम थे |
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# रात का चिराग़ बनाएं - रास्पबेरी पाई
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पाठ के इस भाग में, आप अपने रास्पबेरी पाई में एक एलईडी जोड़ेंगे और इसका उपयोग रात का चिराग़ बनाने के लिए करेंगे।
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## हार्डवेयर
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नाइटलाइट को अब एक एक्चुएटर की जरूरत है।
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एक्चुएटर एक **LED**, एक [प्रकाश उत्सर्जक डायोड](https://wikipedia.org/wiki/Light-emmitting_diode) है जो करंट प्रवाहित होने पर प्रकाश का उत्सर्जन करता है। यह एक डिजिटल एक्ट्यूएटर है जिसमें 2 स्थिति हैं, चालू और बंद। 1 का मान भेजने से एलईडी चालू हो जाती है, और 0 इसे बंद कर देता है। एलईडी एक बाहरी ग्रोव एक्ट्यूएटर है और इसे रास्पबेरी पाई पर ग्रोव बेस हैट से जोड़ा जाना चाहिए।
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सुडो कोड में नाइटलाइट तर्क है:
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```आउटपुट
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प्रकाश स्तर की जाँच करें।
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यदि प्रकाश 300 . से कम है
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एलईडी चालू करें
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अन्यथा
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एलईडी बंद करें
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```
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### एलईडी कनेक्ट करें
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ग्रोव एलईडी एलईडी के चयन के साथ एक मॉड्यूल के रूप में आता है, जिससे आप रंग चुन सकते हैं।
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#### कार्य - एलईडी कनेक्ट करें
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एलईडी कनेक्ट करें।
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1. अपनी पसंदीदा एलईडी चुनें और इसके पैरों को एलईडी मॉड्यूल के दो छेदों में डालें।
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एल ई डी प्रकाश उत्सर्जक डायोड हैं, और डायोड इलेक्ट्रॉनिक उपकरण हैं जो केवल एक ही तरह से करंट ले जा सकते हैं। इसका मतलब है कि एलईडी को सही तरीके से जोड़ने की जरूरत है, अन्यथा यह काम नहीं करेगा।
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एलईडी के पैरों में से एक पॉसिटिव पिन है, दूसरा नेगेटिव पिन है। एलईडी पूरी तरह गोल नहीं है और एक तरफ से थोड़ी चपटी है। थोड़ा बढ़ा हुआ पक्ष नेगेटिव पिन है। जब आप एलईडी को मॉड्यूल से कनेक्ट करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि गोलाकार तरफ वाला पिन मॉड्यूल के बाहर + चिह्नित सॉकेट से जुड़ा है, और बढ़ा हुआा पक्ष सॉकेट से मध्य के करीब जुड़ा हुआ है।
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1. एलईडी मॉड्यूल में एक स्पिन बटन है जो आपको चमक को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। इसे शुरू करने के लिए इसे दक्षिणावर्त घुमाकर शुरू करें, जहां तक यह एक छोटे से फिलिप्स हेड स्क्रूड्राइवर का उपयोग करके जाएगा।
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1. एलईडी मॉड्यूल पर सॉकेट में ग्रोव केबल का एक सिरा डालें। यह केवल एक ही तरह से घूमेगा।
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1. रास्पबेरी पाई के बंद होने के साथ, ग्रोव केबल के दूसरे छोर को पाई से जुड़ी ग्रोव बेस हैट पर **D5** चिह्नित डिजिटल सॉकेट से कनेक्ट करें। यह सॉकेट GPIO पिन के बगल में सॉकेट की पंक्ति में बाईं ओर से दूसरा है।
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## रात के उजाले का प्रोग्राम
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नाइटलाइट को अब ग्रोव लाइट सेंसर और ग्रोव एलईडी का उपयोग करके प्रोग्राम किया जा सकता है।
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### कार्य - रात के चिराग़ का प्रोग्राम
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रात के समय प्रोग्राम करें।
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1. पाई को पावर दें और इसके बूट होने की प्रतीक्षा करें
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1. वीएस कोड में नाइटलाइट प्रोजेक्ट खोलें जिसे आपने इस असाइनमेंट के पिछले भाग में बनाया था, या तो सीधे पाई पर चल रहा है या रिमोट एसएसएच एक्सटेंशन का उपयोग करके जुड़ा हुआ है।
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1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करने के लिए कनेक्ट करने के लिए `app.py` फ़ाइल में निम्न कोड जोड़ें। इसे अन्य `import` लाइनों के नीचे, शीर्ष पर जोड़ा जाना चाहिए।
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```python
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from grove.grove_led import GroveLed
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```
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`from Grove.grove_led import GroveLed` कथन GroveLed` को Grove Python पुस्तकालयों से आयात करता है। इस पुस्तकालय में ग्रोव एलईडी के साथ बातचीत करने के लिए कोड है।
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1. एलईडी का प्रबंधन करने वाले वर्ग का एक उदाहरण बनाने के लिए `light_sensor` घोषणा के बाद निम्नलिखित कोड जोड़ें:
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```python
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led = GroveLed(5)
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```
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लाइन `led = GroveLed(5)` `GroveLed` वर्ग को पिन से जोड़ने का एक उदाहरण बनाता है **D5** - वह डिजिटल ग्रोव पिन जिससे एलईडी जुड़ा है।
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> 💁 सभी सॉकेट में अद्वितीय पिन नंबर होते हैं। पिन 0, 2, 4, और 6 एनालॉग पिन हैं, पिन 5, 16, 18, 22, 24 और 26 डिजिटल पिन हैं।
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1. प्रकाश के स्तर की जांच करने और एलईडी को चालू या बंद करने के लिए `while` लूप के अंदर, और `time.sleep` से पहले एक चेक जोड़ें:
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```python
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if light < 300:
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led.on()
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else:
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led.off()
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```
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यह कोड `light` के मूल्य की जांच करता है। यदि यह ३०० से कम है तो यह `GroveLed` वर्ग की `on` विधि को कॉल करता है जो एलईडी को 1 का डिजिटल मान भेजता है, इसे चालू करता है। यदि प्रकाश मान ३०० से अधिक या उसके बराबर है, तो यह `off` विधि को कॉल करता है, एलईडी को 0 का डिजिटल मान भेजकर, इसे बंद कर देता है।
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> 💁 इस कोड को `print('Light level:', light)` लाइन के समान स्तर पर इंडेंट किया जाना चाहिए, while loop के अंदर होना चाहिए!
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> 💁 एक्ट्यूएटर्स को डिजिटल मान भेजते समय, 0 मान 0V होता है, और 1 मान डिवाइस के लिए अधिकतम वोल्टेज होता है। ग्रोव सेंसर और एक्चुएटर्स के साथ रास्पबेरी पाई के लिए, 1 वोल्टेज 3.3V है।
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1. वीएस कोड टर्मिनल से, अपना पायथन ऐप चलाने के लिए निम्नलिखित चलाएँ:
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```sh
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python3 app.py
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```
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कंसोल के लिए लाइट मान आउटपुट होंगे।
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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1. प्रकाश संवेदक को ढकें और उजागर करें। ध्यान दें कि यदि प्रकाश का स्तर 300 या उससे कम है, तो एलईडी कैसे जलेगी, और जब प्रकाश का स्तर 300 से अधिक हो तो बंद कर दें।
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> 💁 यदि एलईडी चालू नहीं होती है, तो सुनिश्चित करें कि यह सही तरीके से जुड़ा हुआ है, और स्पिन बटन को सेट किया गया है
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> 💁 आप इस कोड को [code-actuator/pi](code-actuator/pi) फोल्डर में पा सकते हैं।
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😀आपका रात्रिकालीन प्रोग्राम सफल रहा!
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# रात का चिराग़ बनाएं - रास्पबेरी पाई
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पाठ के इस भाग में, आप अपने रास्पबेरी पाई में एक प्रकाश सेंसर जोड़ेंगे।
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## हार्डवेयर
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इस पाठ के लिए सेंसर एक **प्रकाश संवेदक** है जो प्रकाश को विद्युत संकेत में बदलने के लिए [फोटोडायोड](https://wikipedia.org/wiki/Photodiode) का उपयोग करता है। यह एक एनालॉग सेंसर है जो 0 से 1,000 तक एक पूर्णांक मान भेजता है जो प्रकाश की सापेक्ष मात्रा को इंगित करता है जो माप की किसी भी मानक इकाई जैसे [lux](https://wikipedia.org/wiki/Lux) पर मैप नहीं करता है।
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प्रकाश संवेदक एक टिकाऊ ग्रोव सेंसर है और इसे रास्पबेरी पाई पर ग्रोव बेस टोपी से जोड़ा जाना चाहिए।
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### लाइट सेंसर कनेक्ट करें
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प्रकाश के स्तर का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले ग्रोव लाइट सेंसर को रास्पबेरी पाई से जोड़ा जाना चाहिए।
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#### टास्क - लाइट सेंसर कनेक्ट करें
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प्रकाश संवेदक कनेक्ट करें
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1. लाइट सेंसर मॉड्यूल के सॉकेट में ग्रोव केबल का एक सिरा डालें। यह केवल एक ही तरह से घूमेगा।
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1. रास्पबेरी पाई के बंद होने के साथ, ग्रोव केबल के दूसरे छोर को पाई से जुड़ी ग्रोव बेस हैट पर **A0** चिह्नित एनालॉग सॉकेट से कनेक्ट करें। यह सॉकेट GPIO पिन के बगल में सॉकेट की पंक्ति में दाईं ओर से दूसरा है।
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## लाइट सेंसर प्रोग्राम करें
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डिवाइस को अब ग्रोव लाइट सेंसर का उपयोग करके प्रोग्राम किया जा सकता है।
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### टास्क - लाइट सेंसर प्रोग्राम करें
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डिवाइस को प्रोग्राम करें।
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1. पाई को पावर दें और इसके बूट होने की प्रतीक्षा करें।
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1. वीएस कोड में नाइटलाइट प्रोजेक्ट खोलें जिसे आपने इस असाइनमेंट के पिछले भाग में बनाया था, या तो सीधे पाई पर चल रहा है या रिमोट एसएसएच एक्सटेंशन का उपयोग करके जुड़ा हुआ है।
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1. `app.py` फ़ाइल खोलें और उसमें से सभी कोड हटा दें।
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1. कुछ आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने के लिए निम्न कोड को `app.py` फ़ाइल में जोड़ें:
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```python
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import time
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from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor
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```
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`import time` विवरण `time` मॉड्यूल को आयात करता है जिसे बाद में इस असाइनमेंट में उपयोग किया जाएगा।
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`from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor` कथन Grove Python पुस्तकालयों से `GroveLightSensor` आयात करता है। इस लाइब्रेरी में ग्रोव लाइट सेंसर के साथ बातचीत करने के लिए कोड है, और पाई सेटअप के दौरान विश्व स्तर पर स्थापित किया गया था।
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1. प्रकाश संवेदक को प्रबंधित करने वाले वर्ग का एक उदाहरण बनाने के लिए ऊपर दिए गए कोड के बाद निम्नलिखित कोड जोड़ें:
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```python
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light_sensor = GroveLightSensor(0)
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```
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लाइन `light_sensor = GroveLightSensor(0)`, `GroveLightSensor` वर्ग को पिन **A0** से जोड़ने का एक उदाहरण बनाती है - एनालॉग ग्रोव पिन जिससे लाइट सेंसर जुड़ा होता है।
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1. ऊपर दिए गए कोड के बाद एक अनंत लूप जोड़ें ताकि प्रकाश संवेदक मान का पता लगाया जा सके और इसे कंसोल पर प्रिंट किया जा सके:
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```python
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while True:
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light = light_sensor.light
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print('Light level:', light)
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```
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यह `GroveLightSensor` वर्ग की `light` संपत्ति का उपयोग करके 0-1,023 के पैमाने पर वर्तमान प्रकाश स्तर को पढ़ेगा। यह गुण पिन से अनुरूप मान को पढ़ता है। यह मान तब कंसोल पर मुद्रित होता है।
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1. लूप के अंत में एक सेकंड की एक छोटी sleep function जोड़ें क्योंकि प्रकाश के स्तर को लगातार जांचने की आवश्यकता नहीं होती है। एक sleep function डिवाइस की बिजली की खपत को कम करती है।
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```python
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time.sleep(1)
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```
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1. वीएस कोड टर्मिनल से, अपना पायथन ऐप चलाने के लिए निम्नलिखित चलाएँ:
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```sh
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python3 app.py
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```
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कंसोल के लिए लाइट मान आउटपुट होंगे। प्रकाश संवेदक को कवर और उजागर करें, और मान बदल जाएंगे:
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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> 💁 आप इस कोड को [कोड-सेंसर/पाई](code-sensor/pi) फ़ोल्डर में पा सकते हैं।
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😀 आपके नाइटलाइट प्रोग्राम में सेंसर जोड़ना सफल रहा!
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# Memulai dengan IoT
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# Memulai dengan IoT
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Pada bagian ini, Anda akan diperkenalkan dengan Internet of Things, dan mempelajari konsep dasar termasuk membangung proyek IoT 'Hello World' pertama Anda yang terhubung ke *cloud*. Proyek ini merupakan lampu malam yang akan menyala saat tingkat pencahayaan diukur dengan penurunan sensor. This project is a nightlight that lights up as light levels measured by a sensor drop.
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Pada bagian ini, Anda akan diperkenalkan dengan Internet of Things, dan mempelajari konsep dasar termasuk membangung proyek IoT 'Hello World' pertama Anda yang terhubung ke *cloud*. Proyek ini merupakan lampu malam yang akan menyala saat tingkat pencahayaan diukur dengan penurunan sensor.
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Before Width: | Height: | Size: 2.8 MiB After Width: | Height: | Size: 2.8 MiB |
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# Anticiper la croissance de ses plantes avec l'IoT
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> Illustré par [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Click the image for a larger version.
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## Questionnaire de prélecture
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[Questionnaire de prélecture](https://brave-island-0b7c7f50f.azurestaticapps.net/quiz/9)
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## Introduction
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Les plantes ont besoin de certaines choses pour pousser : de l'eau, du dioxyde de carbone, des nutriments, de la lumière et de la chaleur. Dans cette leçon, vous apprendrez à calculer les taux de croissance et de maturité des plantes en mesurant la température de l'air.
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Dans cette leçon, nous allons couvrir :
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* [Agriculture digitale](#agriculture-digitale)
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* [L'importance de la température dans l'agriculture](#l'importance-de-la-température-dans-l'agriculture)
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* [La mesure de la température ambiante](#la-mesure-de-la-température-ambiante)
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* [Degrés jours de croissance (DJC)](#degrés-jours-de-croissance)
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* [Calcul du DJC à l'aide de données de senseurs](#calcul-du-DJC-à-l'aide-de-données-de-senseurs)
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## Agriculture digitale
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L'agriculture numérique transforme notre façon de cultiver, en utilisant des outils pour collecter, stocker et analyser les données issues de l'agriculture. Nous sommes actuellement dans une période décrite comme la "quatrième révolution industrielle" par le Forum économique mondial, et l'essor de l'agriculture numérique a été qualifié de "quatrième révolution agricole", ou "agriculture 4.0".
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> 🎓 Le terme "agriculture numérique" englobe également l'ensemble de la "chaîne de valeur agricole", c'est-à-dire tout le parcours de la ferme à la table. Cela inclut le suivi de la qualité des produits lors de leur expédition et de leur transformation, les systèmes d'entreposage et de commerce électronique, et même les applications de location de tracteurs !
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Ces changements permettent aux agriculteurs d'augmenter leurs rendements, d'utiliser moins d'engrais et de pesticides et d'arroser plus efficacement. Bien qu'ils soient principalement utilisés dans les pays riches, le prix des capteurs et autres dispositifs diminue lentement, ce qui les rend plus accessibles dans les pays en développement.
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Certaines techniques rendues possibles par l'agriculture numérique sont :
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* Mesure de la température - la mesure de la température permet aux agriculteurs de prévoir la croissance et la maturité des plantes.
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* L'arrosage automatisé - il s'agit de mesurer l'humidité du sol et de mettre en marche les systèmes d'irrigation lorsque le sol est trop sec, plutôt que de procéder à un arrosage programmé. L'arrosage programmé peut conduire à un arrosage insuffisant des cultures pendant une période chaude et sèche, ou à un arrosage excessif en cas de pluie. En n'arrosant que lorsque le sol en a besoin, les agriculteurs peuvent optimiser leur utilisation de l'eau.
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* Lutte contre les ravageurs - les agriculteurs peuvent utiliser des caméras sur des robots ou des drones automatisés pour vérifier la présence de ravageurs, puis appliquer des pesticides uniquement là où c'est nécessaire, ce qui réduit la quantité de pesticides utilisés et le ruissellement des pesticides dans les réserves d'eau locales.
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✅ Faites des recherches. Quelles autres techniques sont utilisées pour améliorer les rendements agricoles ?
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> 🎓 Le terme "agriculture de précision" est utilisé pour définir l'observation, la mesure et l'intervention sur les cultures par champ, ou même sur certaines parties d'un champ. Il s'agit notamment de mesurer les niveaux d'eau, de nutriments et de parasites et de réagir avec précision, par exemple en n'arrosant qu'une petite partie du champ.
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## L'importance de la température dans l'agriculture
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Lorsqu'ils étudient les plantes, la plupart des élèves apprennent qu'elles ont besoin d'eau, de lumière, de dioxyde de carbone (CO<sub>2</sub>) et de nutriments. Les plantes ont également besoin de chaleur pour se développer - c'est pourquoi les plantes fleurissent au printemps lorsque la température augmente, pourquoi les perce-neige ou les jonquilles peuvent germer tôt en raison d'une courte période de chaleur, et pourquoi les serres sont si efficaces pour faire pousser les plantes.
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> 🎓 Les serres et les serres chaudes font un travail similaire, mais avec une différence importante. Les serres chaudes sont chauffées artificiellement et permettent aux agriculteurs de contrôler les températures avec plus de précision. Les serres dépendent du soleil pour la chaleur et le seul moyen de contrôle est généralement l'ouverture de fenêtres ou d'autres ouvertures pour laisser sortir la chaleur.
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Les plantes ont une température de base ou minimale, une température optimale et une température maximale, toutes basées sur les températures moyennes quotidiennes.
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* Température de base - il s'agit de la température moyenne quotidienne minimale nécessaire à la croissance d'une plante.
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* Température optimale - il s'agit de la meilleure température moyenne quotidienne pour obtenir la meilleure croissance.
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* Température maximale - Il s'agit de la température maximale qu'une plante peut supporter. Au-dessus de cette température, la plante interrompt sa croissance afin de conserver l'eau et de rester en vie.
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> 💁 Il s'agit de températures moyennes, calculées sur la base des températures quotidiennes et nocturnes. Les plantes ont également besoin de températures différentes le jour et la nuit pour leur permettre de réaliser une photosynthèse plus efficace et d'économiser de l'énergie la nuit.
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Chaque espèce de plante a des valeurs différentes pour sa base, son optimum et son maximum. C'est pourquoi certaines plantes prospèrent dans les pays chauds, et d'autres dans les pays plus froids.
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✅ Faites des recherches. Pour toutes les plantes que vous avez dans votre jardin, à l'école ou dans un parc local, voyez si vous pouvez trouver la température de base.
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Le graphique ci-dessus montre un exemple de taux de croissance en fonction de la température. Jusqu'à la température de base, il n'y a pas de croissance. Le taux de croissance augmente jusqu'à la température optimale, puis chute après avoir atteint ce pic. À la température maximale, la croissance s'arrête.
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La forme de ce graphique varie d'une espèce végétale à l'autre. Certaines ont des chutes plus marquées au-dessus de l'optimum, d'autres ont des augmentations plus lentes de la base à l'optimum.
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> 💁 Pour qu'un agriculteur obtienne la meilleure croissance, il devra connaître les trois valeurs de température et comprendre la forme des graphiques pour les plantes qu'il cultive.
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Si un agriculteur a le contrôle de la température, par exemple dans une serre commerciale, il peut optimiser la croissance de ses plantes. Dans une serre commerciale où l'on cultive des tomates, par exemple, la température sera réglée à environ 25°C le jour et 20°C la nuit pour obtenir la croissance la plus rapide.
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> 🍅 En combinant ces températures avec des lumières artificielles, des engrais et des niveaux de CO<sub>2</sub> contrôlés, les producteurs commerciaux peuvent cultiver et récolter toute l'année.
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## La-mesure-de-la-température-ambiante
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Les capteurs de température peuvent être utilisés avec les appareils IoT pour mesurer la température ambiante.
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### Tâche - Mesure de la température
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Suivez le guide correspondant pour surveiller les températures à l'aide de votre dispositif IoT :
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-temp.fr.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi](pi-temp.fr.md)
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* [Single-board computer - Virtual device](virtual-device-temp.fr.md)
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## Degrés-jours de croissance
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Les degrés-jours de croissance (également appelés unités de degrés de croissance) sont un moyen de mesurer la croissance des plantes en fonction de la température. En supposant qu'une plante dispose de suffisamment d'eau, de nutriments et de CO<sub>2</sub>, la température détermine le taux de croissance.
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Les degrés-jours de croissance, ou DJC, sont calculés par jour comme la température moyenne en Celsius pour un jour au-dessus de la température de base des plantes. Chaque plante a besoin d'un certain nombre de DJC pour croître, fleurir ou produire et faire mûrir une récolte. Plus le nombre de DJC par jour est élevé, plus la croissance de la plante est rapide.
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> 🇺🇸 Pour les Américains, les degrés-jours de croissance peuvent également être calculés en Fahrenheit. 5 DJC<sup>C</sup> (degrés-jours de croissance en Celsius) sont l'équivalent de 9 DJC<sup>F</sup> (degrés-jours de croissance en Fahrenheit).
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La formule complète du DJC est un peu compliquée, mais il existe une équation simplifiée qui est souvent utilisée comme une bonne approximation :
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* **DJC** - c'est le nombre de degrés-jours de croissance
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* **T<sub>max</sub>** - il s'agit de la température maximale quotidienne en degrés Celsius
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* **T<sub>min</sub>** - il s'agit de la température minimale quotidienne en degrés Celsius
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* **T<sub>base</sub>** - c'est la température de base des plantes en degrés Celsius
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> 💁 Il existe certaines variations impliquant T<sub>max</sub> au delà de 30°C ou T<sub>min</sub> en deça T<sub>base</sub>, mais nous ignorerons ces cas dans le contexte de ce cours.
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### Exemple - Maïs 🌽
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Selon la variété, le maïs a besoin de 800 à 2 700 DJC pour arriver à maturité, avec une température de base de 10°C.
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Le premier jour au-dessus de la température de base, les températures suivantes ont été mesurées :
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| Mesures | Temp °C |
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| :---------- | :-----: |
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| Maximum | 16 |
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| Minimum | 12 |
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En ajoutant ces chiffres à notre calcul :
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* T<sub>max</sub> = 16
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* T<sub>min</sub> = 12
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* T<sub>base</sub> = 10
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Ce qui donne un résultat de:
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Le maïs a reçu 4 DJC ce jour-là. Dans l'hypothèse d'une variété de maïs qui a besoin de 800 jours DJC pour arriver à maturité, il lui faudra encore 796 DJC pour atteindre la maturité.
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✅ Faites des recherches. Pour toutes les plantes que vous avez dans votre jardin, à l'école ou dans un parc local, voyez si vous pouvez trouver le nombre de DJC requis pour atteindre la maturité ou produire des récoltes.
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## Calcul du DJC à l'aide de données de senseurs
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Les plantes ne poussent pas à dates fixes - par exemple, vous ne pouvez pas planter une graine et savoir que la plante portera des fruits exactement 100 jours plus tard. Au lieu de cela, en tant qu'agriculteur, vous pouvez avoir une idée approximative du temps que prend une plante pour pousser, puis vous vérifiez quotidiennement quand les cultures sont prêtes.
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Cela a un impact considérable sur la main-d'œuvre d'une grande exploitation, et l'agriculteur risque de manquer des cultures qui sont prêtes plus tôt que prévu. En mesurant les températures, l'agriculteur peut calculer le DJC qu'une plante a reçu, ce qui lui permet de ne vérifier que les cultures proches de la maturité attendue.
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En recueillant des données de température à l'aide d'un dispositif IoT, un agriculteur peut être automatiquement informé lorsque les plantes sont proches de la maturité. Une architecture typique pour cela consiste à faire en sorte que les dispositifs IoT mesurent la température, puis publient ces données de télémétrie sur Internet en utilisant quelque chose comme MQTT. Le code du serveur écoute ensuite ces données et les enregistre quelque part, par exemple dans une base de données. Cela signifie que les données peuvent être analysées ultérieurement, par exemple une tâche nocturne pour calculer le DJC de la journée, totaliser le DJC de chaque culture jusqu'à présent et alerter si une plante est proche de la maturité.
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Le code serveur peut également augmenter les données en ajoutant des informations supplémentaires. Par exemple, le dispositif IoT peut publier un identifiant pour indiquer de quel dispositif il s'agit, et le code du serveur peut l'utiliser pour rechercher l'emplacement du dispositif et les cultures qu'il surveille. Il peut également ajouter des données de base comme l'heure actuelle, car certains dispositifs IoT ne disposent pas du matériel nécessaire pour suivre l'heure exacte, ou nécessitent un code supplémentaire pour lire l'heure actuelle sur Internet.
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✅ Pourquoi pensez-vous que des champs différents peuvent avoir des températures différentes ?
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### Tâche - publier des informations sur la température
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Suivez le guide correspondant pour publier les données de température sur MQTT à l'aide de votre dispositif IoT afin de pouvoir les analyser ultérieurement :
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* [Arduino - Terminal Wio](wio-terminal-temp-publish.fr.md)
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* [Ordinateur monocarte - Raspberry Pi/Dispositif IoT virtuel](single-board-computer-temp-publish.fr.md)
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### Tâche - capturer et stocker les informations sur la température
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Une fois que le dispositif IoT publie la télémétrie, le code du serveur peut être écrit pour s'abonner à ces données et les stocker. Plutôt que de les enregistrer dans une base de données, le code serveur les enregistrera dans un fichier CSV (Comma Separated Values). Les fichiers CSV stockent les données sous forme de lignes de valeurs en texte, chaque valeur étant séparée par une virgule, et chaque enregistrement sur une nouvelle ligne. Ils constituent un moyen pratique, lisible par l'homme et bien supporté d'enregistrer des données dans un fichier.
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Le fichier CSV aura deux colonnes - *date* et *température*. La colonne *date* est définie comme la date et l'heure actuelles de réception du message par le serveur, la colonne *température* provient du message de télémétrie.
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1. Répétez les étapes de la leçon 4 pour créer un code serveur permettant de s'abonner à la télémétrie. Vous n'avez pas besoin d'ajouter du code pour publier des commandes.
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Les étapes à suivre sont les suivantes :
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* Configurer et activer un environnement virtuel Python
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* Installer la librairie pip paho-mqtt
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* Écrire le code pour écouter les messages MQTT publiés sur le sujet de télémétrie
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions de la leçon 4 pour créer une application Python pour recevoir la télémétrie si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md#receive-telemetry-from-the-mqtt-broker).
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Nommez le dossier pour ce projet `temperature-sensor-server`.
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1. Assurez vous que `client_name` corresponde à ce projet:
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```cpp
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client_name = id + 'temperature_sensor_server'
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```
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1. Ajoutez les importations suivantes en haut du fichier, en dessous des importations existantes :
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```python
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from os import path
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import csv
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from datetime import datetime
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```
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Ceci importe une bibliothèque pour lire les fichiers, une bibliothèque pour interagir avec les fichiers CSV, et une bibliothèque pour aider avec les dates et les heures.
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1. Ajoutez le code suivant avant la fonction `handle_telemetry`:
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```python
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temperature_file_name = 'temperature.csv'
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fieldnames = ['date', 'temperature']
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if not path.exists(temperature_file_name):
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with open(temperature_file_name, mode='w') as csv_file:
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writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
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writer.writeheader()
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```
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Ce code déclare quelques constantes pour le nom du fichier à écrire, et le nom des en-têtes de colonne pour le fichier CSV. La première ligne d'un fichier CSV contient traditionnellement des en-têtes de colonne séparés par des virgules.
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Le code vérifie ensuite si le fichier CSV existe déjà. S'il n'existe pas, il est créé avec les en-têtes de colonne sur la première ligne.
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1. Ajoutez le code suivant à la fin de la fonction `handle_telemetry`:
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```python
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with open(temperature_file_name, mode='a') as temperature_file:
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temperature_writer = csv.DictWriter(temperature_file, fieldnames=fieldnames)
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temperature_writer.writerow({'date' : datetime.now().astimezone().replace(microsecond=0).isoformat(), 'temperature' : payload['temperature']})
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```
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Ce code ouvre le fichier CSV, puis ajoute une nouvelle ligne à la fin. La ligne comporte les données et l'heure actuelles formatées dans un format lisible par l'homme, suivies de la température reçue du dispositif IoT. Les données sont stockées au [format ISO 8601] (https://wikipedia.org/wiki/ISO_8601) avec le fuseau horaire, mais sans les microsecondes.
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1. Exécutez ce code de la même manière que précédemment, en vous assurant que votre dispositif IoT envoie des données. Un fichier CSV appelé `temperature.csv` sera créé dans le même dossier. Si vous le visualisez, vous verrez les dates/heures et les mesures de température :
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```output
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date,temperature
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2021-04-19T17:21:36-07:00,25
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2021-04-19T17:31:36-07:00,24
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2021-04-19T17:41:36-07:00,25
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```
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1. Exécutez ce code pendant un certain temps pour capturer les données. Idéalement, vous devriez l'exécuter pendant une journée entière afin de recueillir suffisamment de données pour les calculs de DJC.
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> 💁 Si vous utilisez le "Virtual IoT Device", cochez la case aléatoire et définissez une plage pour éviter d'obtenir la même température à chaque fois que la valeur de température est renvoyée.
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> 💁 Si vous souhaitez exécuter ce programme pendant toute une journée, vous devez vous assurer que l'ordinateur sur lequel votre code serveur est exécuté ne se mettra pas en veille, soit en modifiant vos paramètres d'alimentation, soit en exécutant un programme tel que [ceci maintient le système actif](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active).
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code-server/temperature-sensor-server](../code-server/temperature-sensor-server).
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### Tâche - calculer le DJC en utilisant les données stockées
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Une fois que le serveur a saisi les données de température, le DJC d'une usine peut être calculé.
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Les étapes à suivre pour effectuer cette opération manuellement sont les suivantes :
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1. Trouvez la température de base de la plante. Par exemple, pour les fraises, la température de base est de 10°C.
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1. A partir du fichier `temperature.csv`, trouvez les températures les plus hautes et les plus basses de la journée.
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1. Utilisez le calcul du DJC donné précédemment pour calculer le DJC
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Par exemple, si la température la plus élevée de la journée est de 25°C, et la plus basse de 12°C :
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* 25 + 12 = 37
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* 37 / 2 = 18.5
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* 18.5 - 10 = 8.5
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Les fraises ont donc reçu **8,5** DJC. Les fraises ont besoin d'environ 250 DJC pour porter des fruits, donc il y a encore du chemin à faire.
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## 🚀 Défi
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Les plantes ont besoin de plus que de la chaleur pour pousser. Quelles autres choses sont nécessaires ?
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Pour ceux-ci, cherchez s'il existe des capteurs qui peuvent les mesurer. Et des actionneurs pour contrôler ces niveaux ? Comment assembleriez-vous un ou plusieurs dispositifs IoT pour optimiser la croissance des plantes ?
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## Questionnaire Post-lecture
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[Questionnaire Post-lecture](https://brave-island-0b7c7f50f.azurestaticapps.net/quiz/10)
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## Révision et apprentissage autodidacte
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* Pour en savoir plus sur l'agriculture numérique, consultez la page [Digital Agriculture Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Digital_agriculture). Pour en savoir plus sur l'agriculture de précision, consultez la page [Precision Agriculture Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Precision_agriculture).
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* Le calcul complet des degrés-jours de croissance est plus compliqué que le calcul simplifié présenté ici. Pour en savoir plus sur l'équation plus compliquée et sur la manière de traiter les températures inférieures à la ligne de base, consultez la page [Degrés-jours de croissance sur Wikipédia](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day).
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* La nourriture pourrait se faire rare à l'avenir, même si nous utilisons toujours les mêmes méthodes agricoles. Pour en savoir plus sur les techniques agricoles de haute technologie, regardez cette vidéo [Hi-Tech Farms of Future sur YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=KIEOuKD9KX8).
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## Devoir
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[Visualiser les données DJC à l'aide d'un Jupyter Notebook](assignment.fr.md)
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@ -0,0 +1,43 @@
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# Visualiser les données DJC à l'aide d'un Jupyter Notebook
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## Instructions
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Dans cette leçon, vous avez recueilli des données DJC à l'aide d'un capteur IoT. Pour obtenir de bonnes données DJC, vous devez recueillir des données pendant plusieurs jours. Pour vous aider à visualiser les données de température et à calculer le DJC, vous pouvez utiliser des outils tels que [Jupyter Notebooks](https://jupyter.org) pour analyser les données.
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Commencez par recueillir des données pendant quelques jours. Vous devez vous assurer que le code de votre serveur fonctionne tout le temps que votre dispositif IoT est en marche, soit en ajustant vos paramètres de gestion de l'énergie, soit en exécutant quelque chose comme [ce script Python maintenant le système actif].(https://github.com/jaqsparow/keep-system-active).
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Une fois que vous avez les données de température, vous pouvez utiliser le Jupyter Notebook dans ce repo pour les visualiser et calculer le JDC. Les notebooks Jupyter mélangent du code et des instructions dans des blocs appelés *cellules*, souvent du code en Python. Vous pouvez lire les instructions, puis exécuter chaque bloc de code, bloc par bloc. Vous pouvez également modifier le code. Dans ce notebook par exemple, vous pouvez modifier la température de base utilisée pour calculer le JDC de votre installation.
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1. Créez un dossier `gdd-calcul` (GDD correspond à DJC en français)
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1. Téléchargez le fichier [gdd.ipynb](../code-notebook/gdd.ipynb) et copiez le dans le dossier`gdd-calcul`.
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1. Copiez le fichier `temperature.csv` créé par le serveur MQTT.
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1. Créez un nouvel environnement virtuel Python dans le dossier `gdd-calcul`.
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1. Installez quelques paquets pip pour les carnets Jupyter, ainsi que les bibliothèques nécessaires à la gestion et au tracé des données :
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```sh
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pip install --upgrade pip
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pip install pandas
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pip install matplotlib
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pip install jupyter
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```
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1. Exécutez le notebook dans Jupyter :
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```sh
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jupyter notebook gdd.ipynb
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```
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Jupyter démarre et ouvre le notebook dans votre navigateur. Suivez les instructions du carnet de notes pour visualiser les températures mesurées et calculer les degrés-jours de croissance.
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## Rubrique
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| Critère | Exemplaire | Adequat | À améliorer |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| Capture de données | Capture au moins deux journées de données | Capture au moins une journée de données | Capture des données |
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| Calcul du DJC | Exécute le notebook et calcul le DJC | Exécute le notebook | Incapable d'exécuter le notebook |
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@ -0,0 +1,111 @@
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# Mesure de temperature - Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de température à votre Raspberry Pi.
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## Matériel
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La sonde que vous utiliserez est une [sonde d'humidité et de température DHT11](https://www.seeedstudio.com/Grove-Temperature-Humidity-Sensor-DHT11.html), combinant deux capteurs dans un même boîtier. Cette méthode est assez populaire, avec un certain nombre de capteurs disponibles dans le commerce combinant température, humidité et parfois pression atmosphérique. Le composant du capteur de température est une thermistance à coefficient de température négatif (CTN), une thermistance dont la résistance diminue lorsque la température augmente.
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Il s'agit d'un capteur numérique, qui dispose donc d'un ADC intégré pour créer un signal numérique contenant les données de température et d'humidité que le microcontrôleur peut lire.
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### Connecter le capteur de température
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Le capteur de température Grove peut être connecté au Raspberry Pi.
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#### Tâche
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Connecter le capteur de température
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du capteur d'humidité et de température. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Lorsque le Raspberry Pi est hors tension, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise numérique marquée **D5** sur le chapeau de la base Grove fixé au Pi. Cette prise est la deuxième en partant de la gauche, sur la rangée de prises à côté des broches GPIO.
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## Programmez le capteur de température
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L'appareil peut maintenant être programmé pour utiliser la sonde de température jointe.
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### Tâche
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Programmer le Raspberry Pi.
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1. Brancher le Pi à l'alimentation et attendre la séquence de démarrage.
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1. Lancez VS Code, soit directement sur le Pi, soit en vous connectant via l'extension SSH à distance.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions de configuration et de lancement de VS Code dans la leçon 1 si nécessaire].(../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/pi.md).
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1. Depuis le terminal, créez un nouveau dossier dans le répertoire personnel de l'utilisateur `pi` appelé `temperature-sensor`. Créez un fichier dans ce dossier appelé `app.py` :
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```sh
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mkdir temperature-sensor
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cd temperature-sensor
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touch app.py
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```
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1. Ouvrez ce dossier dans VS Code
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1. Pour utiliser le capteur de température et d'humidité, une librairie pip supplémentaire doit être installée. Depuis le Terminal dans VS Code, exécutez la commande suivante pour installer ce paquet Pip sur le Pi :
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```sh
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pip3 install seeed-python-dht
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```
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer les bibliothèques requises :
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```python
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import time
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from seeed_dht import DHT
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```
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L'instruction `from seeed_dht import DHT` importe la classe de capteur `DHT` pour interagir avec un capteur de température Grove du module `seeed_dht`.
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1. Ajoutez le code suivant après le code ci-dessus pour créer une instance de la classe qui gère le capteur de température :
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```python
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sensor = DHT("11", 5)
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```
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Ceci déclare une instance de la classe `DHT` qui gère le capteur **D**igital **H**umidité et **T**température. Le premier paramètre indique au code que le capteur utilisé est le capteur *DHT11* - la bibliothèque que vous utilisez supporte d'autres variantes de ce capteur. Le deuxième paramètre indique au code que le capteur est connecté au port numérique `D5` du connecteur Grove de base.
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> ✅ N'oubliez pas que toutes les prises ont un numéro de broche unique. Les broches 0, 2, 4 et 6 sont des broches analogiques, les broches 5, 16, 18, 22, 24 et 26 sont des broches numériques.
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1. Ajoutez une boucle infinie après le code ci-dessus pour interroger la valeur du capteur de température et l'imprimer sur la console :
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```python
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while True:
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_, temp = sensor.read()
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print(f'Temperature {temp}°C')
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```
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L'appel à `sensor.read()` renvoie un tuple d'humidité et de température. Vous n'avez besoin que de la valeur de la température, l'humidité est donc ignorée. La valeur de la température est ensuite imprimée sur la console.
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1. Ajoutez une petite mise en veille de dix secondes à la fin de la "boucle", car les niveaux de température n'ont pas besoin d'être vérifiés en permanence. Une mise en veille réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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```python
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time.sleep(10)
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```
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1. Depuis le terminal VS Code, exécutez ce qui suit pour lancer votre application Python :
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```sh
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python3 app.py
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```
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Vous devriez voir des valeurs de température en sortie sur la console. Utilisez quelque chose pour réchauffer le capteur, par exemple en appuyant votre pouce dessus, ou en utilisant un ventilateur pour voir les valeurs changer :
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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Temperature 26°C
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Temperature 26°C
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Temperature 28°C
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Temperature 30°C
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Temperature 32°C
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code-temperature/pi](../code-temperature/pi).
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😀 La réalisation de votre programme de capteur de température a été un succès !
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@ -0,0 +1,57 @@
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# Publier la température - Matériel virtuel IoT et Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez publier les valeurs de température détectées par le Raspberry Pi ou le dispositif IoT virtuel sur MQTT afin qu'elles puissent être utilisées ultérieurement pour calculer le DJC.
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## Publier la temperature
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Une fois la température lue, elle peut être publiée via MQTT vers un code "serveur" qui lira les valeurs et les stockera, prêtes à être utilisées pour un calcul de DJC.
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### Tâche - Publier la température
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Programmez l'appareil pour qu'il publie les données de température.
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1. Ouvrez le projet d'application `temperature-sensor` s'il ne l'est pas déjà.
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1. Répétez les étapes de la leçon 4 pour vous connecter à MQTT et envoyer la télémétrie. Vous utiliserez le même "broker" publique Mosquitto.
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Les étapes sont:
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- Ajout de la librairie pip de MQTT paho
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- Ajouter le code afin de se conecter au broker MQTT
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- Ajouter le code permettant de publier la télémètrie
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> ⚠️ Consultez les [instructions pour la connexion à MQTT](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-mqtt.md) ainsi que les [instructions pour l'envoi de la télémétrie](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-telemetry.md) de la leçon 4 si nécessaire.
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1. Assurez-vous que le `client_name` reflète le nom de ce projet :
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```python
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client_name = id + 'temperature_sensor_client'
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```
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1. Pour la télémétrie, au lieu d'envoyer une valeur de lumière, envoyez la valeur de température lue par le capteur DHT dans une propriété du document JSON appelée `temperature` :
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```python
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_, temp = sensor.read()
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telemetry = json.dumps({'temperature' : temp})
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```
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1. La valeur de la température n'a pas besoin d'être lue très souvent - elle ne changera pas beaucoup dans un court laps de temps, donc réglez le `time.sleep` à 10 minutes :
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```cpp
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time.sleep(10 * 60);
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```
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> 💁 La fonction `sleep` prend le temps en secondes, donc pour faciliter la lecture, la valeur est passée comme le résultat d'un calcul. 60s en une minute, donc 10 x (60s en une minute) donne un délai de 10 minutes.
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1. Exécutez le code de la même manière que vous avez exécuté le code de la partie précédente du devoir. Si vous utilisez un appareil IoT virtuel, assurez-vous que l'application CounterFit est en cours d'exécution et que les capteurs d'humidité et de température ont été créés sur les bonnes broches IO.
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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MQTT connected!
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code-publish-temperature/virtual-device].(../code-publish-temperature/virtual-device) ou encore [code-publish-temperature/pi](../code-publish-temperature/pi).
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😀 Vous avez publié avec succès la température en tant que télémétrie de votre appareil.
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@ -0,0 +1,140 @@
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# Mesurer la température - Matériel virtuel IoT
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de température à votre dispositif IoT virtuel.
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## Matériel virtuel
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Le dispositif IoT virtuel utilisera un capteur numérique d'humidité et de température Grove simulé. Ce laboratoire est donc identique à celui qui utilise un Raspberry Pi avec un capteur Grove DHT11 physique.
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Le capteur combine un **capteur de température** et un **capteur d'humidité**, mais dans ce laboratoire, vous n'êtes intéressé que par le composant capteur de température. Dans un dispositif IoT physique, le capteur de température serait une [thermistance] (https://wikipedia.org/wiki/Thermistor) qui mesure la température en détectant un changement de résistance lorsque la température change. Les capteurs de température sont généralement des capteurs numériques qui convertissent en interne la résistance mesurée en une température en degrés Celsius (ou Kelvin, ou Fahrenheit).
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### Ajouter les capteurs à CounterFit
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Pour utiliser un capteur d'humidité et de température virtuel, vous devez ajouter les deux capteurs à l'application CounterFit
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#### Tâche - ajouter les capteurs à CounterFit
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Ajoutez les capteurs d'humidité et de température à l'application CounterFit.
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1. Créez une nouvelle application Python sur votre ordinateur dans un dossier appelé `temperature-sensor` avec un seul fichier appelé `app.py` et un environnement virtuel Python, et ajoutez les librairies pip de CounterFit.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer et configurer un projet Python CounterFit dans la leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md).
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1. Installez une librairie pip supplémentaire afin d'installer une cale CounterFit pour le capteur DHT11. Assurez-vous que vous l'installez depuis un terminal avec l'environnement virtuel activé.
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```sh
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pip install counterfit-shims-seeed-python-dht
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```
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1. Assurez-vous que l'application web CounterFit est en cours d'exécution.
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1. Créez un capteur d'humidité :
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1. Dans la case *Create sensor* du volet *Sensors*, déroulez la case *Sensor type* et sélectionnez *Humidity*.
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1. Laissez le paramètre *Units* à *Percentage*
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1. Assurez vous que la variable *Pin* est à *5*
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1. Sélectionnez le bouton **Add** pour créer le capteur d'humidité sur la broche 5
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Le capteur d'humidité sera créé et apparaîtra dans la liste des capteurs.
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1. Créez un capteur de température :
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1. Dans la case *Create sensor* du volet *Sensors*, déroulez la case *Sensor type* et sélectionnez *Temperature*
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1. Laissez la variable *Units* à *Celsius*
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1. Assurez vous que la variable *Pin* est à *6*
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1. Sélectionnez le bouton **Add** pour créer le capteur de température sur la broche 6
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Le capteur de température sera créé et apparaîtra dans la liste des capteurs
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## Programmez l'application de la sonde de température
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L'application du capteur de température peut maintenant être programmée en utilisant les capteurs CounterFit.
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### Tâche - programmer l'application du capteur de température
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Programmez l'application du capteur de température.
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1. Assurez-vous que l'application `temperature-sensor` est ouverte dans VS Code.
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1. Ouvrez le fichier `app.py`.
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1. Ajoutez le code suivant au début de `app.py` pour connecter l'application à CounterFit :
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```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer les bibliothèques requises :
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```python
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import time
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from counterfit_shims_seeed_python_dht import DHT
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```
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L'instruction `from seeed_dht import DHT` importe la classe de capteur `DHT` pour interagir avec un capteur de température Grove virtuel utilisant une shim du module `counterfit_shims_seeed_python_dht`.
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1. Ajoutez le code suivant après le code ci-dessus pour créer une instance de la classe qui gère le capteur virtuel d'humidité et de température :
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```python
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sensor = DHT("11", 5)
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```
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Ceci déclare une instance de la classe `DHT` qui gère le capteur virtuel **D**numérique **H**umidité et **T**température. Le premier paramètre indique au code que le capteur utilisé est un capteur virtuel *DHT11*. Le deuxième paramètre indique au code que le capteur est connecté au port `5`.
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> 💁 CounterFit simule ce capteur combiné d'humidité et de température en se connectant à 2 capteurs, un capteur d'humidité sur la broche donnée lors de la création de la classe `DHT`, et un capteur de température qui se trouve sur la broche suivante. Si le capteur d'humidité est sur la broche 5, la cale s'attend à ce que le capteur de température soit sur la broche 6.
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1. Ajoutez une boucle infinie après le code ci-dessus pour interroger la valeur du capteur de température et l'imprimer sur la console :
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```python
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while True:
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_, temp = sensor.read()
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print(f'Temperature {temp}°C')
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```
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L'appel à `sensor.read()` renvoie un tuple d'humidité et de température. Vous n'avez besoin que de la valeur de la température, l'humidité est donc ignorée. La valeur de la température est ensuite imprimée sur la console.
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1. Ajoutez une petite mise en veille de dix secondes à la fin de la "boucle", car les niveaux de température n'ont pas besoin d'être vérifiés en permanence. Une mise en veille réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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```python
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time.sleep(10)
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```
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1. À partir du terminal VS Code avec un environnement virtuel activé, exécutez ce qui suit pour lancer votre application Python :
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```sh
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python app.py
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```
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1. Depuis l'application CounterFit, modifiez la valeur de la sonde de température qui sera lue par l'application. Vous pouvez le faire de deux façons :
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* Entrez un nombre dans la case *Value* pour le capteur de température, puis sélectionnez le bouton **Set**. Le nombre que vous saisissez sera la valeur renvoyée par le capteur.
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* Cochez la case *Random* et saisissez une valeur *Min* et *Max*, puis sélectionnez le bouton **Set**. Chaque fois que le capteur lit une valeur, il lit un nombre aléatoire entre *Min* et *Max*.
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Vous devriez voir les valeurs que vous avez définies apparaître dans la console. Changez les paramètres *Value* ou *Random* pour voir la valeur changer.
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```output
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(.venv) ➜ temperature-sensor python app.py
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Temperature 28.25°C
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Temperature 30.71°C
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Temperature 25.17°C
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code-temperature/virtual-device](../code-temperature/virtual-device).
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😀 Votre programme de capteur de température a été un succès !
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@ -0,0 +1,68 @@
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# Publier la température - Terminal Wio
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Dans cette partie de la leçon, vous allez publier les valeurs de température détectées par le terminal Wio sur MQTT afin qu'elles puissent être utilisées ultérieurement pour calculer le DJC.
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## Publier la température
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Une fois la température lue, elle peut être publiée via MQTT vers un code "serveur" qui lira les valeurs et les stockera, prêtes à être utilisées pour un calcul de DJC. Les microcontrôleurs ne lisent pas l'heure sur Internet et ne suivent pas l'heure avec une horloge en temps réel. Le dispositif doit être programmé pour le faire, en supposant qu'il dispose du matériel nécessaire.
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Afin de simplifier les choses pour cette leçon, l'heure ne sera pas envoyée avec les données du capteur, mais pourra être ajoutée par le code du serveur plus tard, lorsqu'il recevra les messages.
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### Tâche
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Programmez l'appareil pour qu'il publie les données de température.
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1. Ouvrez le projet Wio Terminal `temperature-sensor`.
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1. Répétez les étapes de la leçon 4 pour vous connecter à MQTT et envoyer la télémétrie. Vous utiliserez le même courtier public Mosquitto.
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Les étapes à suivre sont les suivantes :
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- Ajouter les bibliothèques Seeed WiFi et MQTT au fichier `.ini`.
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- Ajouter le fichier de configuration et le code pour se connecter au WiFi
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- Ajouter le code pour se connecter au broker MQTT
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- Ajouter le code pour publier la télémétrie
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> ⚠️ Consultez les [instructions pour la connexion à MQTT].(../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/wio-terminal-mqtt.md) ainsi que les [instructions pour l'envoi de la télémétrie](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/wio-terminal-telemetry.md) de la leçon 4 si nécessaire.
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1. Assurez-vous que le `CLIENT_NAME` dans le fichier d'en-tête `config.h` reflète ce projet :
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```cpp
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const string CLIENT_NAME = ID + "temperature_sensor_client";
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```
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1. Pour la télémétrie, au lieu d'envoyer une valeur de lumière, envoyez la valeur de température lue par le capteur DHT dans une propriété du document JSON appelée `temperature` en modifiant la fonction `loop` dans `main.cpp` :
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```cpp
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float temp_hum_val[2] = {0};
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dht.readTempAndHumidity(temp_hum_val);
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DynamicJsonDocument doc(1024);
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doc["temperature"] = temp_hum_val[1];
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```
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1. La valeur de la température n'a pas besoin d'être lue très souvent - elle ne changera pas beaucoup dans un court laps de temps, donc réglez le "retard" de la fonction "boucle" à 10 minutes :
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```cpp
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delay(10 * 60 * 1000);
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```
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> 💁 La fonction `delay` prend le temps en millisecondes, donc pour faciliter la lecture, la valeur est passée comme le résultat d'un calcul. 1 000 ms en une seconde, 60s en une minute, donc 10 x (60s en une minute) x (1000 ms en une seconde) donne un délai de 10 minutes.
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1. Téléchargez-le sur votre terminal Wio, et utilisez le moniteur série pour voir la température envoyée au courtier MQTT.
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```output
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--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
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--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem1201 9600,8,N,1 ---
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|
--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
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Connecting to WiFi..
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Connected!
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|
Attempting MQTT connection...connected
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Sending telemetry {"temperature":25}
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Sending telemetry {"temperature":25}
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code-publish-temperature/wio-terminal].(../code-publish-temperature/wio-terminal).
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😀 Vous avez publié avec succès la température en tant que télémétrie de votre appareil!
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@ -0,0 +1,129 @@
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# Mesure de la température - Terminal Wio
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de température à votre terminal Wio, et lire les valeurs de température à partir de celui-ci.
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## Matériel
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Le terminal Wio a besoin d'un capteur de température.
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La sonde que vous utiliserez est une [sonde d'humidité et de température DHT11](https://www.seeedstudio.com/Grove-Temperature-Humidity-Sensor-DHT11.html), combinant deux capteurs dans un même boîtier. Cette méthode est assez populaire, avec un certain nombre de capteurs disponibles dans le commerce combinant température, humidité et parfois pression atmosphérique. Le composant du capteur de température est une thermistance à coefficient de température négatif (CTN), une thermistance dont la résistance diminue lorsque la température augmente.
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Il s'agit d'un capteur numérique, qui dispose donc d'un ADC intégré pour créer un signal numérique contenant les données de température et d'humidité que le microcontrôleur peut lire.
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### Connecter le capteur de température
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Le capteur de température Grove peut être connecté au port numérique des terminaux Wio.
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#### Tâche - connecter le capteur de température
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Connectez le capteur de température.
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du capteur d'humidité et de température. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Le terminal Wio étant déconnecté de votre ordinateur ou de toute autre source d'alimentation, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise Grove de droite du terminal Wio lorsque vous regardez l'écran. Il s'agit de la prise la plus éloignée du bouton d'alimentation.
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## Programmer le capteur de température
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Le terminal Wio peut maintenant être programmé pour utiliser le capteur de température joint.
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### Tâche - programmer le capteur de température
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Programmez l'appareil.
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1. Créez un tout nouveau projet Wio Terminal en utilisant PlatformIO. Appelez ce projet `temperature-sensor`. Ajoutez du code dans la fonction `setup` pour configurer le port série.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.md#create-a-platformio-project).
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1. Ajoutez une dépendance de la bibliothèque de capteurs d'humidité et de température Seeed Grove au fichier `platformio.ini` du projet :
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```ini
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lib_deps =
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seeed-studio/Grove Temperature And Humidity Sensor @ 1.0.1
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```
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour ajouter des bibliothèques à un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 4 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/wio-terminal-mqtt.md#install-the-wifi-and-mqtt-arduino-libraries).
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1. Ajoutez les directives `#include` suivantes en haut du fichier, sous la directive existante `#include <Arduino.h>` :
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```cpp
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#include <DHT.h>
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#include <SPI.h>
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```
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Ceci importe les fichiers nécessaires pour interagir avec le capteur. Le fichier d'en-tête `DHT.h` contient le code du capteur lui-même, et l'ajout de l'en-tête `SPI.h` garantit que le code nécessaire pour parler au capteur est lié lors de la compilation de l'application.
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1. Avant la fonction "setup", déclarez le capteur DHT :
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```cpp
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DHT dht(D0, DHT11);
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```
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Ceci déclare une instance de la classe `DHT` qui gère le capteur **D**numérique **H** d'humidité et **T** de température. Celle-ci est connectée au port `D0`, le connecteur Grove de droite sur le terminal Wio. Le second paramètre indique au code que le capteur utilisé est le capteur *DHT11* - la bibliothèque que vous utilisez supporte d'autres variantes de ce capteur.
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1. Dans la fonction `setup`, ajoutez du code pour configurer la connexion série :
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```cpp
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void setup()
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{
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Serial.begin(9600);
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while (!Serial)
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; // Wait for Serial to be ready
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delay(1000);
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}
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```
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1. A la fin de la fonction `setup`, après le dernier `delay`, ajoutez un appel pour démarrer le capteur DHT :
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```cpp
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dht.begin();
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```
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1. Dans la fonction `loop`, ajoutez du code pour appeler le capteur et imprimer la température sur le port série :
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```cpp
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void loop()
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{
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float temp_hum_val[2] = {0};
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dht.readTempAndHumidity(temp_hum_val);
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Serial.print("Temperature: ");
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Serial.print(temp_hum_val[1]);
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Serial.println ("°C");
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delay(10000);
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}
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```
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Ce code déclare un tableau vide de 2 flottants, et le passe à l'appel à `readTempAndHumidity` sur l'instance `DHT`. Cet appel remplit le tableau avec 2 valeurs - l'humidité va dans l'élément 0 du tableau (rappelez-vous qu'en C++ les tableaux sont basés sur 0, donc le 0ème élément est le 'premier' élément du tableau), et la température va dans le 1er élément.
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La température est lue à partir du premier élément du tableau, et imprimée sur le port série.
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> 🇺🇸 La température est lue en Celsius. Pour les Américains, pour la convertir en Fahrenheit, il faut diviser la valeur Celsius lue par 5, puis multiplier par 9, puis ajouter 32. Par exemple, une température de 20°C devient ((20/5)*9) + 32 = 68°F.
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1. Construisez et téléchargez le code sur le terminal Wio.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.md#write-the-hello-world-app).
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1. Une fois téléchargé, vous pouvez surveiller la température en utilisant le moniteur série :
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```output
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> Executing task: platformio device monitor <
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--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
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--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem1201 9600,8,N,1 ---
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--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
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Temperature: 25.00°C
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Temperature: 25.00°C
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Temperature: 25.00°C
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Temperature: 24.00°C
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code-température/wio-terminal](../code-temperature/wio-terminal).
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😀 Votre programme de capteur de température a été un succès !
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@ -0,0 +1,22 @@
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[](translations/README.fr.md)
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# Agriculture et IoT
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Les besoins en agriculture augmentent avec la croissance de la popualtion. La quantité de terres disponible ne change pas, bien que le climat lui, change. Ceci amène des défits de plus en plus importants aux fermiers, plus particulièrement pour les 2 milliards de [fermiers de subsistance](https://wikipedia.org/wiki/Subsistence_agriculture) qui dépendent de cette production afin de se nourrir ainsi que leur famille. Les technologies des objets connectés ont le potentiel d'aider ces fermiers à faire de meilleures décisions sur la production, notemment quoi faire pousser, quand récolter, accroître les récoltes, réduire la main d'oeuvre ou encore détecter et gérer les parasites.
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À l'occasion de ces 6 leçons, vous apprendrez à utiliser les technologies de l'internet des objets afin d'améliorer et automatiser certaines tâches d'agriculture.
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> 💁 Ces leçons utiliserons des ressources infonuagiques. Si vous ne complétez pas toutes les leçons du présent projet, nous vous prions de [nettoyer votre projet](../clean-up.md).
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## Thèmes
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1. [Anticiper la croissance de ses plantes](../lessons/1-predict-plant-growth/translations/README.fr.md)
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1. [Détectez l'humidité du sol](../lessons/2-detect-soil-moisture/translations/README.fr.md)
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1. [Automatiser l'arrosage des plantes](../lessons/3-automated-plant-watering/translations/README.fr.md)
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1. [Amenez vos plants dans l'infonuagique](../lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/translations/README.fr.md)
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1. [Migrez votre application dans l'infonuagique](../lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/translations/README.fr.md)
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1. [Gardez vos plants sécurisés](../lessons/6-keep-your-plant-secure/translations/README.fr.md)
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## Credits
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L'entièreté des leçons ont été écrites avec ♥️ par [Jim Bennett](https://GitHub.com/JimBobBennett)
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# Dummy File
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This file acts as a placeholder for the `translations` folder. <br>
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**Please remove this file after adding the first translation**
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For the instructions, follow the directives in the [translations guide](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/TRANSLATIONS.md) .
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## THANK YOU
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We truly appreciate your efforts!
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@ -0,0 +1,19 @@
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# ফাংশন বাইন্ডিং পর্যালোচনা
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## নির্দেশাবলী
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ফাংশন বাইন্ডিংগুলি মূলত আমাদের কোডগুলিকে `main` ফাংশন থেকে রিটার্ন করে ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষণ করার সুযোগ দেয়। Azure স্টোরেজ অ্যাকাউন্ট এবং অন্যান্য বিবরণ `function.json` ফাইলে কনফিগার করা আছে।
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Azure বা অন্যান্য Microsoft প্রযুক্তির সাথে কাজ করার সময়, তথ্যের সর্বোত্তম উৎস হল [docs.com এ Microsoft ডকুমেন্টেশনগুলো](https://docs.microsoft.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) । এই অ্যাসাইনমেন্টে আমাদেরকে আউটপুট বাইন্ডিং কিভাবে সেটআপ করতে হবে তা জানতে Azure Functions বাইন্ডিং ডকুমেন্টেশন পড়তে হবে।
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কাজের আগে কিছু রিসোর্স দেখে নেয়া যেতে পারেঃ
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* [Azure Functions triggers and bindings concepts](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-triggers-bindings?tabs=python&WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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* [Azure Blob storage bindings for Azure Functions overview](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-bindings-storage-blob?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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* [Azure Blob storage output binding for Azure Functions](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-bindings-storage-blob-output?tabs=python&WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| ব্লব স্টোরেজ আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করা | আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করতে সক্ষম হয়েছিল, যেখানে ব্লবটি রিটার্ন এবং সফলভাবে ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষণ হয়েছিলো | আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করতে বা ব্লবটি রিটার্ন করতে সক্ষম হয়েছিল কিন্তু ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষণ করতে পারেনি| আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করতে ব্যার্থ |
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@ -1,9 +0,0 @@
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# Dummy File
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This file acts as a placeholder for the `translations` folder. <br>
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**Please remove this file after adding the first translation**
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For the instructions, follow the directives in the [translations guide](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/TRANSLATIONS.md) .
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## THANK YOU
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We truly appreciate your efforts!
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@ -0,0 +1,340 @@
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# লোকেশন ডেটা প্রদর্শন
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> স্কেচনোটটি তৈরী করেছেন [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)। বড় সংস্করণে দেখার জন্য ছবিটিতে ক্লিক করতে হবে।
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## লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ
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[লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ](https://brave-island-0b7c7f50f.azurestaticapps.net/quiz/25)
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## সূচনা
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গত পাঠে আমরা শিখেছি কিভাবে সার্ভারবিহীন কোড ব্যবহার করে স্টোরেজ কন্টেইনারে ক্লাউডে সংরক্ষণ করতে আমাদেরকে সেন্সর থেকে জিপিএস ডেটা পেতে হয়। এখন আমরা দেখবো কিভাবে একটি Azure ম্যাপে সেই পয়েন্টগুলি দেখানো যায়। আমরা একটি ওয়েব পেজে একটি মানচিত্র তৈরি করতে শিখব, GeoJSON ডেটা ফরম্যাট এবং আমাদেরকে ম্যাপে ক্যাপচার করা সমস্ত জিপিএস পয়েন্ট প্লট করার জন্য এটি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তা শিখব।
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এই লেসনে আমরা দেখবোঃ
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* [ডেটা ভিস্যুয়ালাইজেশন কী ?](#ডেটা-ভিস্যুয়ালাইজেশন-কী)
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* [ম্যাপ সার্ভিস](#ম্যাপ-সার্ভিস)
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* [Azure Maps রিসোর্স তৈরী করা](#Azure-Maps-রিসোর্স-তৈরী-করা)
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* [ওয়েব পেইজে ম্যাপ প্রদর্শন](#ওয়েব-পেইজে-ম্যাপ-প্রদর্শন)
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* [GeoJSON ফরম্যাট](#geojson-ফরম্যাট)
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* [GeoJSON দ্বারা ম্যাপে জিপিএস ডেটা প্লট করা](#GeoJSON-দ্বারা-ম্যাপে-জিপিএস-ডেটা-প্লট-করা)
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> 💁 এই লেসনে HTML এবং JavaScript এর ব্যবহার থাকবে। এই ল্যাংগুয়েজগুলো ব্যবহার করে ওয়েব ডেভলাপমেন্ট বিষয়ে আরো জানতে চাইলে [Web development for beginners](https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners) কারিক্যুলাম দেখতে পারি।
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## ডেটা ভিস্যুয়ালাইজেশন কী
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ডেটা দৃশ্যায়ন বা ভিস্যুয়ালাইজেশন, নাম থেকেই বোঝা যায়, ডেটা ভিজুয়ালাইজ বা প্রদর্শন করা হয় এমন উপায়ে যা মানুষের পক্ষে বোঝা সহজ হয়। এটি সাধারণত চার্ট এবং গ্রাফের সাথে যুক্ত থাকে, মানুষকে কেবল তথ্য উপাত্তকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করার পাশাপাশি, তাদের প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্ত নিতেও সাহায্য করে।
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একটি সহজ উদাহরণ নিই- শুরুর দিকের একটি প্রজেক্টে আমরা মাটির আর্দ্রতা সংগ্রহ করেছি । ১লা জুন ২০২১ -এর জন্য প্রতি ঘণ্টায় মাটির আর্দ্রতার তথ্যের একটি টেবিল নিম্নরূপ :
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| সময় | মান |
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| 01/06/2021 00:00 | 257 |
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| 01/06/2021 01:00 | 268 |
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| 01/06/2021 02:00 | 295 |
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| 01/06/2021 03:00 | 305 |
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| 01/06/2021 04:00 | 325 |
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| 01/06/2021 05:00 | 359 |
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| 01/06/2021 06:00 | 398 |
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| 01/06/2021 07:00 | 410 |
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| 01/06/2021 08:00 | 429 |
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| 01/06/2021 09:00 | 451 |
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| 01/06/2021 10:00 | 460 |
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| 01/06/2021 12:00 | 420 |
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| 01/06/2021 13:00 | 408 |
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| 01/06/2021 14:00 | 431 |
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| 01/06/2021 15:00 | 462 |
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| 01/06/2021 16:00 | 432 |
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| 01/06/2021 17:00 | 402 |
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| 01/06/2021 18:00 | 387 |
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| 01/06/2021 19:00 | 360 |
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| 01/06/2021 20:00 | 358 |
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| 01/06/2021 21:00 | 354 |
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| 01/06/2021 22:00 | 356 |
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| 01/06/2021 23:00 | 362 |
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একজন সাধারণ মানুষ হিসাবে, এই ডেটা বোঝা কঠিন হতে পারে। এটি কোন অর্থ ছাড়া সংখ্যার একটি প্রাচীর মাত্র। এই ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে, এটি একটি লাইন চার্টে প্লট করা যেতে পারে:
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এই লাইন চার্টটি আরো উন্নত করা যেতে পারে যদি আমরা মাটির আর্দ্রতার মান 450 হলে, স্বয়ংক্রিয় জল ব্যবস্থা চালু করা হয়েছিল এটি বোঝাতে একটি লাইন টেনে দিই।
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এই চার্টটি খুব তাড়াতাড়ি দেখায় যে মাটির আর্দ্রতার মাত্রা কত ছিল এবং ঠিক কোন পয়েন্ট থেকে সেচ ব্যবস্থা চালু হয়েছিল।
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ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য চার্টই একমাত্র হাতিয়ার নয়। আইওটি ডিভাইসগুলি যেগুলি আবহাওয়া ট্র্যাক করে সেগুলিতে ওয়েব অ্যাপস বা মোবাইল অ্যাপ থাকতে পারে যা বিভিন্ন প্রতীক ব্যবহার করে আবহাওয়ার অবস্থা যেমন মেঘলা দিনের জন্য মেঘের প্রতীক, বৃষ্টির দিনের জন্য বৃষ্টির চিহ্ন ইত্যাদি। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার অনেক উপায় আছে, কিছু বেশ সিরিয়াস, আবার কিছু অনেক মজার।
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✅ আমরা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের যেসব উপায় ইতোমধ্যে দেখেছি, সে সম্পর্কে চিন্তা করি। কোন পদ্ধতিগুলি সবচেয়ে পরিষ্কার এবং দ্রুততম সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুযোগ দেয় ?
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ভালো ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলি মানুষকে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, শিল্প যন্ত্রপাতি থেকে সব ধরনের রিডিং স্ক্রিনে দেখানো হলে, এগুলো বিশ্লেষণ করা কঠিন। কিন্তু যদি আমরা যেকোন সমস্যাজনক পরিস্থিতিতে একটি লাল বাতি জ্বালাই, তাহলে একজন মানুষ সহজে সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
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জিপিএস ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় সবচেয়ে স্পষ্ট দৃশ্যায়ন হলো একটি মানচিত্রে ডেটা প্লট করা। উদাহরণস্বরূপ ডেলিভারি ট্রাক এর অবস্থাম দেখানো একটি মানচিত্র, একটি কারখানার শ্রমিকদের ট্রাক কখন আসবে তা দেখতে সাহায্য করতে পারে। যদি এই মানচিত্রটি তাদের বর্তমান অবস্থানে ট্রাকের শুধু ছবি দেখানোর পাশাপাশি ট্রাকের অন্যান্য তথ্য সম্পর্কে ধারণা দেয়, তাহলে প্লান্টের শ্রমিকরা সেই অনুযায়ী পরিকল্পনা করতে পারে। যদি তারা তাদের কারখানার কাছাকাছি একটি রেফ্রিজারেটেড ট্রাক দেখতে পায় তবে তারা দ্রুত প্রস্তুতি নিতে পারে।
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## ম্যাপ সার্ভিস
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মানচিত্র নিয়ে কাজ করা বেশ চিত্তাকর্ষক একটি কাজ। ম্যাপের জন্য অনেকগুলো সার্ভিস যেমন Bing মানচিত্র, লিফলেট, ওপেন স্ট্রিট মানচিত্র এবং গুগল মানচিত্র থেকে বেছে নেওয়া যায়। এই লেসনে আমরা [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) নিয়ে আরো বিস্তারিত জানবো এবং কীভাবে ডেটা প্লট করা হবে তা শিখবো
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Azure ম্যাপ হলো ভূ-স্থানিক পরিষেবা এবং SDK- এর একটি সংগ্রহ যা ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ভৌগলিক প্রেক্ষাপট সরবরাহ করতে নতুন ম্যাপিং ডেটা ব্যবহার করে। ডেভেলপারদের সুন্দর, ইন্টারেক্টিভ মানচিত্র তৈরির জন্য ট্যুল দেওয়া হয় যা সুপারিশকৃত ট্রাফিক রুট প্রদান, ট্রাফিক ঘটনা সম্পর্কে তথ্য প্রদান, অভ্যন্তরীণ নেভিগেশন, অনুসন্ধান ক্ষমতা, উচ্চতা তথ্য, আবহাওয়া পরিষেবা এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে।
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✅ এখানে কিছু [কোড স্যাম্পল](https://docs.microsoft.com/samples/browse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&products=azure-maps) রয়েছে যা আমরা এক্সপেরিমেন্ট করে দেখতে পারি।
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আমরা বিভিন্নভাবে মানচিত্র প্রদর্শন করতে পারি, যেমনঃ ফাঁকা ক্যানভাস, টাইলস, স্যাটেলাইট ইমেজ, রাস্তা সহ স্যাটেলাইট ইমেজ, গ্রেস্কেল মানচিত্র, উচ্চতা দেখানোর জন্য ছায়াময় মানচিত্র, রাতের দৃশ্যের মানচিত্র এবং হাই-কনট্রাস্ট ইত্যাদি । [Azure Event Grid](https://azure.microsoft.com/services/event-grid/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) এর সাথে একীভূত করে আমরা আমাদের মানচিত্রে রিয়েল-টাইম আপডেট পেতে পারি। আমাদের মানচিত্রের আচরণ এবং ভিস্যুয়াল পরিবর্তন করতে পারি বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণ যুক্ত করে, যেমনঃ pinch, drag এবং ক্লিক করার মতো অপারেশনের মাধ্যমে। মানচিত্রের রূপ পরিবর্তন করতে, আমরা বাবল, লাইন, বহুভুজ, হিটম্যাপ এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত করতে পারি। কোন মানচিত্রটি বাস্তবায়ন করবো তা আমাদের SDK এর পছন্দের উপর নির্ভর করে।
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[REST API](https://docs.microsoft.com/javascript/api/azure-maps-rest/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&view=azure-maps-typescript-latest) ব্যবহার করে আমরা Azure Maps APIs একসেস করতে পারি। এছাড়াও এটির [Web SDK](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-map-control?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) বা মোবাইলের জন্য [Android SDK](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-android-map-control-library?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&pivots=programming-language-java-android) আমরা কাজে লাগাতে পারি।
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এই পাঠে, আমরা একটি মানচিত্র আঁকতে এবং আমাদের সেন্সরের জিপিএস অবস্থানের পথ প্রদর্শন করতে ওয়েব SDK ব্যবহার করবো।
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## Azure Maps রিসোর্স তৈরী করা
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আমাদের প্রথম ধাপ হল একটি Azure Maps অ্যাকাউন্ট তৈরি করা।
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### কাজ - Azure Maps রিসোর্স তৈরী করা
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1. টার্মিনাল বা কমান্ড প্রম্পট থেকে নিম্নের কমান্ড রান করে `gps-sensor` রিসোর্স গ্রুপে Azure Maps রিসোর্স তৈরী করি।
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```sh
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az maps account create --name gps-sensor \
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--resource-group gps-sensor \
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--accept-tos \
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--sku S1
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```
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এটি Azure Maps রিসোর্স তৈরী করবে যার নাম `gps-sensor` । এক্ষেত্রে `S1` tier ব্যবহৃত হচ্ছে যা একটি paid tier যাতে অনেকগুলো ফীচার থাকে।
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> 💁 Azure Maps ব্যবহারের খরচ সম্পর্কে জানতে, [Azure Maps pricing page](https://azure.microsoft.com/pricing/details/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পড়তে পারি।
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1. ম্যাপের জন্য API key প্রয়োজন। নীচের কমান্ড দিয়ে তা পাওয়া যাবেঃ
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```sh
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az maps account keys list --name gps-sensor \
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--resource-group gps-sensor \
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--output table
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```
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এখানে `PrimaryKey` ভ্যালুটি কপি করে নিতে হবে।
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## ওয়েব পেইজে ম্যাপ প্রদর্শন
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এখন আমরা পরবর্তী পদক্ষেপ নিতে পারি যা হলো একটি ওয়েব পেজে মানচিত্র প্রদর্শন করা। ছোট ওয়েব অ্যাপের জন্য মাত্র একটি `html` ফাইল ব্যবহার করবো; তবে এক্ষেত্রে মনে রাখতে হবে যে একটি উত্পাদন শিল্প বা দলগত পরিবেশে, ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে সম্ভবত আরো কিছু চলমান অংশ থাকবে!
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### Task - ওয়েব পেইজে ম্যাপ প্রদর্শন
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1. এখন index.html নামে একটি ফাইল তৈরী করতে হবে লোকাল কম্পিউটারের কোন ফোল্ডারে । HTML মার্ক-আপ দিয়ে ম্যাপ স্থাপন করিঃ
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```html
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<html>
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<head>
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<style>
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#myMap {
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width:100%;
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||||||
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height:100%;
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}
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</style>
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</head>
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<body onload="init()">
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<div id="myMap"></div>
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</body>
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</html>
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```
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ম্যাপটি `myMap` `div` এ তৈরী হবে । পেইজের প্রস্থ এবং উচ্চতা ঠিক করার জন্য কিছু HTML স্টাইল ব্যবহার করলেই হবে।
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> 🎓`div` একটি ওয়েব পেজের একটি বিভাগ বা অংশ যেটিতে আমরা নাম এবং স্টাইল পরিবর্তন করতে পারি সহজেই ।
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1. শুরুতেই `<head>` ট্যাগের অধীনে একটি এক্সটার্নাল style sheet যুক্ত করতে হবে ম্যাপ সুন্দরভাবে প্রদর্শনের জন্য। এছাড়াও ম্যাপের ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করতে, একটি বাহ্যিক script ফাইল দরকার যা আমরা Web SDK থেকে পাব:
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```html
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<link rel="stylesheet" href="https://atlas.microsoft.com/sdk/javascript/mapcontrol/2/atlas.min.css" type="text/css" />
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<script src="https://atlas.microsoft.com/sdk/javascript/mapcontrol/2/atlas.min.js"></script>
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```
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এই স্টাইল শীটে মানচিত্রটি কেমন দেখায় সেটির সেটিংস রয়েছে এবং স্ক্রিপ্ট ফাইলে মানচিত্র লোড করার কোড রয়েছে। এই কোড যোগ করার কাজটি C++ এ হেডার ফাইল বা পাইথন মডিউল ইম্পোর্ট করার অনুরূপ।
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1. এবার নিম্নের স্ক্রিপ্ট ব্লক যোগ করি
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```javascript
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<script type='text/javascript'>
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function init() {
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var map = new atlas.Map('myMap', {
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center: [-122.26473, 47.73444],
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zoom: 12,
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authOptions: {
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|
authType: "subscriptionKey",
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|
subscriptionKey: "<subscription_key>",
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||||||
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||||||
|
}
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||||||
|
});
|
||||||
|
}
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||||||
|
</script>
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```
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এক্ষেত্রে `<subscription_key>` এর পরিবর্তে API key ব্যবহার করতে হবে Azure Maps একাউন্টের।
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যদি আমরা `index.html` পেজটি ব্রাউজারে ওপেন করি, তাহলে আমরা ম্যাপ দেখতে পাব যা Seattle অঞ্চলে ফোকাস করে।
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✅ মানচিত্র প্রদর্শন পরিবর্তন করতে জুম এবং কেন্দ্রের পরামিতিগুলি নিয়ে পরীক্ষা করি। আমরা অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন স্থানাঙ্ক যোগ করে মানচিত্রে পরিবর্তন লক্ষ্য করতে পারবো।
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> 💁 Web apps নিয়ে কাজ করা ক্ষেত্রে একটি ভালো উপায় হলো [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) কে লোকালি ইন্সটল করা। তবে আমাদেরকে [node.js](https://nodejs.org/) এবং [npm](https://www.npmjs.com/) ইন্সটল করতে হবে আগেই। এগুলো ইনস্টল হয়ে গেলে, `index.html` ফাইলে নেভিগেট করে, ` http-server` টাইপ করলে ওয়েব অ্যাপটি একটি স্থানীয় ওয়েব সার্ভারে খুলবে [http://127.0.0.1:8080/](http://127.0.0.1:8080/) ।
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## GeoJSON ফরম্যাট
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এখন যেহেতু মানচিত্র প্রদর্শনের সাথে আমাদের ওয়েব অ্যাপটি রয়েছে, আমাদেরকে আমাদের স্টোরেজ অ্যাকাউন্ট থেকে জিপিএস ডেটা বের করতে হবে এবং এটি মানচিত্রের উপরে মার্কারের একটি স্তরে প্রদর্শন করতে হবে। আমরা এটি করার আগে, [GeoJSON](https://wikipedia.org/wiki/GeoJSON) ফর্ম্যাটটি দেখি যা Azure মানচিত্রের জন্য প্রয়োজনীয়।
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[GeoJSON](https://geojson.org/) হল একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড JSON স্পেসিফিকেশন যা ভৌগোলিক-নির্দিষ্ট ডেটা হ্যান্ডেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে বিশেষ ফর্ম্যাটিং সহ। আমরা [geojson.io](https://geojson.io) ব্যবহার করে নমুনা ডেটা পরীক্ষা করে এটি সম্পর্কে জানতে পার্রি, যা GeoJSON ফাইলগুলি ডিবাগ করার জন্য একটি দরকারী ট্যুল।
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GeoJSON ডেটার একটি নমুনা ফাইলঃ
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```json
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{
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"type": "FeatureCollection",
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"features": [
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|
{
|
||||||
|
"type": "Feature",
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||||||
|
"geometry": {
|
||||||
|
"type": "Point",
|
||||||
|
"coordinates": [
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-2.10237979888916,
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||||||
|
57.164918677004714
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||||||
|
]
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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||||||
|
]
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|
}
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```
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একটি বিশেষ বৈশিষ্ট্য হল ডেটাকে একটি 'ফিচারকলেকশন' এর মধ্যে 'ফিচার' হিসেবে নেস্ট করা। সেই বস্তুর মধ্যে অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ নির্দেশকারী 'স্থানাঙ্ক' এর 'জ্যামিতি' পাওয়া যাবে।
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✅ GeoJSON তৈরি করার সময়, বস্তুর মধ্যে 'অক্ষাংশ' এবং 'দ্রাঘিমাংশ' এর ক্রমটির দিকে মনোযোগ দিতে হবে নয়তো মান অনুযায়ী অবস্থান যেখানে দেখা উচিত, সেখানে তা উপস্থাপিত হবে না! GeoJSON পয়েন্টের জন্য `lon,lat` এই ক্রমানুসারে ডেটা প্রদান করতে হয় , `lat,lon` ফরম্যাটে নয়।
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`জ্যামিতি` বিভিন্ন ধরনের হতে পারে, যেমন একক বিন্দু বা বহুভুজ। এই উদাহরণে, আমরা কাজ করছি বিন্দু নিয়ে যার দুটি স্থানাঙ্কঃ দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশ রয়েছে।
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✅ Azure Maps সকল GeoJSON এবং এর সাথে অতিরিক্ত কিছু [উন্নত বৈশিষ্ট্য](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/extend-geojson?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) সাপোর্ট করে যেমনঃ বৃত্ত এবং অন্যান্য জ্যামিতিক গঠন আঁকার ক্ষমতা।
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## GeoJSON দ্বারা ম্যাপে জিপিএস ডেটা প্লট করা
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এখন আমরা আগের পাঠে যে স্টোরেজটি তৈরি করেছিলাম সেখান থেকে ডেটা গ্রহণ করার জন্য প্রস্তুত। এগুলো ব্লব স্টোরেজে বেশ কয়েকটি ফাইল হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়েছে যাতে আমাদেরকে ফাইলগুলি পুনরুদ্ধার করতে হয় এবং সেগুলি বিশ্লেষণ করতে হবে যাতে Azure Maps সেই ডেটা ব্যবহার করতে পারে।
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### কাজ - ওয়েব পেজ থেকে একসেস করার জন্য স্টোরেজ কনফিগার করা
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আমরা যদি ডেটা আনতে আমাদের স্টোরেজে কল করি, তবে আমাদের ব্রাউজারের কনসোলে অনেক এরর দেখে অনেকেই অবাক হইয়ে যেতে পারে। এর কারণ হল এই স্টোরেজে [CORS](https://developer.mozilla.org/docs/Web/HTTP/CORS) এর জন্য আমাদেরকে পার্মিশন সেট করতে হবে যাতে বাইরের ওয়েব অ্যাপস থেকে ডেটা একসেস করা যায়।
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> 🎓 CORS এর পূর্ণরূপ হলো "Cross-Origin Resource Sharing" এবং সাধারণত নিরাপত্তাজনিত কারণে Azure এ এটি স্পষ্টভাবে সেট করা প্রয়োজন। যেসকল সাইটগুলিকে ডেটা একসেস করার অনুমতি দেয়ার প্রয়োজন নেই, তা আমরা এখান থেকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারি।
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1. নিম্নের কমান্ড রান করে CORS চালু করি:
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```sh
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az storage cors add --methods GET \
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--origins "*" \
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--services b \
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--account-name <storage_name> \
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--account-key <key1>
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```
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এখানে `<storage_name>` এর জায়গায় আমাদের ব্যবহৃত স্টোরেজটির নাম দিতে হবে এবং `<key1>` এর পরিবর্তে স্টোরেজ একাউন্টের key দিতে হবে।
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এই কমান্ড যেকোনো ওয়েবসাইটকে (ওয়াইল্ডকার্ড `*` চিহ্ন মানে হলো 'যেকোনো') আমাদের স্টোরেজ অ্যাকাউন্ট থেকে একটি *GET* অনুরোধ করার জন্য অনুমতি দেয়, অর্থাৎ ডেটা পাওয়ার সুযোগ করে দেয়। আর `--services b` মানে হলো শুধুমাত্র ব্লবগুলির জন্য এই সেটিং প্রয়োগ করা হচ্ছে।
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### কাজ - স্টোরেজ থেকে জিপিএস ডেটা লোড করা
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1. `init` ফাংশনের সবগুলো কনটেন্টকে নিম্নের কোড দিয়ে রিপ্লেস করে দিইঃ
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```javascript
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fetch("https://<storage_name>.blob.core.windows.net/gps-data/?restype=container&comp=list")
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.then(response => response.text())
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||||||
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.then(str => new window.DOMParser().parseFromString(str, "text/xml"))
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||||||
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.then(xml => {
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||||||
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let blobList = Array.from(xml.querySelectorAll("Url"));
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blobList.forEach(async blobUrl => {
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||||||
|
loadJSON(blobUrl.innerHTML)
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||||||
|
});
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.then( response => {
|
||||||
|
map = new atlas.Map('myMap', {
|
||||||
|
center: [-122.26473, 47.73444],
|
||||||
|
zoom: 14,
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||||||
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authOptions: {
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||||||
|
authType: "subscriptionKey",
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||||||
|
subscriptionKey: "<subscription_key>",
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||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
map.events.add('ready', function () {
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var source = new atlas.source.DataSource();
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map.sources.add(source);
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map.layers.add(new atlas.layer.BubbleLayer(source));
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||||||
|
source.add(features);
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||||||
|
})
|
||||||
|
})
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
আর `<storage_name>` এর জায়গায় আমাদের ব্যবহৃত স্টোরেজের নামটি দিতে হবে আর `<subscription_key>` এর পরিবর্তে API key দিতে হবে Azure Maps একাউন্ট এর ।
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এখানে বেশ কিছু ঘটনা ঘটছে। প্রথমে, কোডটি আমাদের স্টোরেজ অ্যাকাউন্টের নাম ব্যবহার করে নির্মিত একটি ইউআরএল এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে আমাদের ব্লব কন্টেইনার থেকে জিপিএস ডেটা নিয়ে আসে। এই ইউআরএল `gps-data` থেকে পুনরুদ্ধার করে, রিসোর্সের ধরন নির্দেশ করে একটি কন্টেইনার (`restype=container`) এবং সমস্ত ব্লব সম্পর্কে তথ্য তালিকাভুক্ত করে। এই তালিকাটি ব্লবগুলি নিজেরা রিটার্ন দেবে না, তবে প্রতিটি ব্লবের জন্য একটি URL রিটার্ন করবে যা ব্লব ডেটা লোড করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
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> 💁 এই ইউআরএলটি আমাদের ব্রাউজারে সমস্ত ব্লবের বিষদ বিবরণ দেখতে পারে। প্রতিটি আইটেমের একটি `Url` প্রপার্টি থাকবে, যার দ্বারা আমরা আমাদের ব্রাউজারেও ব্লবের বিষয়বস্তু দেখতে পারি।
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এই কোডটি তারপর প্রতিটি ব্লব লোড করে, একটি `loadJSON` ফাংশন কল করে, যা পরবর্তীতে তৈরি করা হবে। এটি তখন মানচিত্রের নিয়ন্ত্রণ তৈরি করে এবং `ready` ইভেন্টে কোড যোগ করে। ওয়েব পেজে মানচিত্র প্রদর্শিত হলে এই ইভেন্টকে কল করা হয়।
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প্রস্তুতকৃত ইভেন্টটি একটি Azure Maps ডেটা উৎস তৈরি করে - একটি কন্টেইনার যা GeoJSON ডেটা ধারণ করে যা পরে পপুলেটেড হবে। এই ডেটা সোর্সটি তখন একটি বাবল বা বুদবুদ স্তর তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় - এটি GeoJSON এর প্রতিটি বিন্দুকে কেন্দ্র করে মানচিত্রে বৃত্তের একটি সেট তৈরী করে।
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1. `loadJSON` ফাংশনটি `init` ফাংশনের নীচে স্ক্রিপ্ট ব্লক হিসেবে যোগ করিঃ
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```javascript
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var map, features;
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function loadJSON(file) {
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var xhr = new XMLHttpRequest();
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features = [];
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xhr.onreadystatechange = function () {
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||||||
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if (xhr.readyState === XMLHttpRequest.DONE) {
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if (xhr.status === 200) {
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gps = JSON.parse(xhr.responseText)
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features.push(
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|
new atlas.data.Feature(new atlas.data.Point([parseFloat(gps.gps.lon), parseFloat(gps.gps.lat)]))
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||||||
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)
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
};
|
||||||
|
xhr.open("GET", file, true);
|
||||||
|
xhr.send();
|
||||||
|
}
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|
```
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এই ফাংশনটি ফেচ রুটিন দ্বারা কল করে, JSON ডেটার মাধ্যমে বিশ্লেষণ করা হয় এবং এটিকে জিওজেসন হিসাবে দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশ স্থানাঙ্ক হিসাবে রূপান্তরিত করা হয়।
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একবার বিশ্লেষণ করা হলে, ডেটা একটি জিওজেসন `ফিচার` এর অংশ হিসাবে সেট করা হয়। মানচিত্রটি চালু হবে এবং ডেটা প্লটিং এর পথে ছোট ছোট বাবল উপস্থিত হবেঃ
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1. ব্রাউজারে HTML পেইজটি লোড করি। এটি প্রথমে ম্যাপ লোড করবে, তারপর সকল জিপিএস ডেটা স্টোরেজ থেকে সংগ্রহ করে তা ম্যাপে প্লট করে দিবে।
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> 💁 সকল কোড পাওয়া যাবে এখানে [code](./code) ফোল্ডারটিতে ।
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## 🚀 চ্যালেঞ্জ
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একটি মানচিত্রে মার্কার হিসেবে স্ট্যাটিক ডেটা প্রদর্শন করতে পারাটা বেশ বড় একটি সাফল্য। টাইমস্ট্যাম্পড JSON ফাইল ব্যবহার করে অ্যানিমেশন যুক্ত করতে এবং সময়ের সাথে চিহ্নিতকারীদের পথ দেখানোর জন্য এই ওয়েব অ্যাপটির কী আরো উন্নয়ন ঘটানো যায়? মানচিত্রের মধ্যে অ্যানিমেশন ব্যবহারের [কিছু নমুনা](https://azuremapscodesamples.azurewebsites.net/) দেওয়া হল।
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## লেকচার-পরবর্তী কুইজ
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[লেকচার-পরবর্তী কুইজ](https://brave-island-0b7c7f50f.azurestaticapps.net/quiz/26)
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## রিভিউ এবং স্ব-অধ্যয়ন
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IoT ডিভাইস নিয়ে কাজ করার ক্ষেত্রে Azure Maps খুবই ভালো একটি ট্যুল।
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* [Azure Maps documentation নিয়ে Microsoft docs](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/tutorial-iot-hub-maps?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) থেকে পড়ে ইউজ কেইস গুলো আমরা দেখতে পারি।
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* এছাড়াও Azure Maps নিয়ে আমাদের জ্ঞান আরো বাড়ানোর জন্য আমরা আমাদের জন্য [route finding app তৈরী করতে পারি Azure Maps self-guided learning module ব্যবহার করে](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-your-first-app-with-azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) ।
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## এসাইনমেন্ট
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[অ্যাপ ডেপ্লয় করা](assignment.bn.md)
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# অ্যাপ ডেপ্লয় করা
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## নির্দেশাবলী
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আমাদের অ্যাপটি ডেপ্লয় করার বেশ কয়েকটি উপায় রয়েছে যাতে আমরা এটি সারা বিশ্বের সাথে শেয়ার করতে পারি। গিটহাব পেইজ ব্যবহার করা বা কোন সার্ভিস প্রোভাইডার ব্যবহার করাও যায়। এটি করার একটি দুর্দান্ত উপায় হল Azure Static Web Apps ব্যবহার করা। এইক্ষেত্রে আমাদের ওয়েব অ্যাপ তৈরি করতে হবে এবং [এই নির্দেশাবলী](https://github.com/Azure/static-web-apps-cli) অনুসরণ করে অথবা [এই ভিডিওগুলি](https://www.youtube.com/watch?v=ADVGIXciYn8&list=PLlrxD0HtieHgMPeBaDQFx9yNuFxx6S1VG&index=3) দেখে এটিকে ক্লাউডে স্থাপন করা যায়।
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অ্যাজুর স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপস ব্যবহার করার একটি সুবিধা হল যে আমরা পোর্টালে যেকোন API কী লুকিয়ে রাখতে পারি, তাই আমাদের সাবস্ক্রিপশন কী কে একটি ভেরিয়েবল হিসাবে রিফ্যাক্টর করার এবং ক্লাউডে সংরক্ষণ করার এই সুযোগটি নিতে পারবো আমরা।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| |একটি কার্যকরী ওয়েব অ্যাপকে একটি GitHub রেপোতে উপস্থাপন করা হলো, যার সাবস্ক্রিপশন কী ক্লাউডে সংরক্ষিত থাকে এবং একটি ভেরিয়েবলের মাধ্যমে কল করা হয় | একটি কার্যকরী ওয়েব অ্যাপ একটি GitHub রেপোতে উপস্থাপন করা হলো, কিন্তু এর সাবস্ক্রিপশন কী ক্লাউডে সংরক্ষণ করা হয়নি | ওয়েব অ্যাপটিতে বাগ আছে বা সঠিকভাবে কাজ করছেনা |
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# Dummy File
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This file acts as a placeholder for the `translations` folder. <br>
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For the instructions, follow the directives in the [translations guide](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/TRANSLATIONS.md) .
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## THANK YOU
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We truly appreciate your efforts!
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# বিভিন্ন ফল ও সবজির জন্য ক্লাসিফায়ার তৈরী
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## নির্দেশাবলী
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এই পাঠে আমরা একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ারকে পাকা এবং কাঁচা ফলের মধ্যে পার্থক্য করতে প্রশিক্ষণ দিয়েছি, কিন্তু শুধুমাত্র এক ধরনের ফল ব্যবহার করে। ফলের ধরণ এবং পাকা ও কাঁচা এর মধ্যে পার্থক্য অনুসারে সাফল্যের বিভিন্ন হারের সাথে একটি ক্লাসিফায়ারকে একাধিক ফল চিনতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
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উদাহরণস্বরূপ, যেসব ফল পাকলে রঙ পরিবর্তন করে তাদের সাথে, ইমেজ ক্লাসিফায়ারগুলি রঙ সনাক্তকারী সেন্সরের চেয়ে কম কার্যকর হতে পারে কারণ তারা সাধারণত সম্পূর্ণ রঙের পরিবর্তে ধূসর স্কেলের ছবিতে কাজ করে।
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আমাদের ক্লাসিফায়ারকে অন্যান্য ফলের সাথে প্রশিক্ষণ দিয়ে দেখা যেতে পারে যে এটি কতটা ভাল কাজ করে, বিশেষ করে যখন ফলগুলি প্রায় একই রকম দেখতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপেল এবং টমেটো।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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|একাধিক খাদ্যপণ্যের জন্য ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ প্রদান | একাধিক ফলের জন্য ক্লাসিফায়ার প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম | কেবল একধরণের ফলের জন্য ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম| ক্লাসিফায়ার প্রশিক্ষণ দিতে ব্যার্থ |
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| ক্লাসিফায়ারের সাফল্য নিরূপণ | বিভিন্ন খাদ্যপণ্যের জন্য ক্লাসিফায়ারের সাফল্য নিরূপণ করে তা যথাযথভাবে ব্যখ্যা করতে সক্ষম | পর্যবেক্কখণ এবং মানোন্নয়নের জন্য সুপারিশ প্রদান করতে সক্ষম | ক্লাসিফায়ারের সাফল্য নির্ধারণে ব্যার্থ |
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# Dummy File
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This file acts as a placeholder for the `translations` folder. <br>
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**Please remove this file after adding the first translation**
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For the instructions, follow the directives in the [translations guide](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/TRANSLATIONS.md) .
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## THANK YOU
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We truly appreciate your efforts!
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# উৎপাদন এবং প্রক্রিয়াকরণ - খাদ্য প্রক্রিয়াজাতকরণে IoT এর ব্যবহার
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একবার খাদ্য একটি কেন্দ্রীয় হাব বা প্রক্রিয়াকরণ কারখানায় পৌঁছে গেলে, এটি যে সরাসরি সুপার মার্কেটে পাঠানো হয় তা কিন্তু সবসময় সত্য নয়। অনেক সময় খাদ্য প্রক্রিয়াজাতকরণের কয়েকটি ধাপের মধ্য দিয়ে যায়, যেমন গুণমান অনুসারে বাছাই করা। এটি একটি প্রক্রিয়া যা আগে মানুষ নিজে করতো - এটি শস্যক্ষেত থেকেই শুরু হতো এবং বাছাইকারীরা কেবল পাকা ফল আলাদা করতো, তারপর কারখানায় ফল একটি কনভেয়ার বেল্টে চড়তো এবং কর্মচারীরা ম্যানুয়ালি যে কোনও ক্ষত বা পচা ফল সরিয়ে দেবে। স্কুলজীবনে গ্রীষ্মকালীন চাকরি হিসেবে স্ট্রবেরি বাছাই করার কাজ করে, আমি সাক্ষ্য দিতে পারি যে এটি খুব একটা মজাদার কাজ নয়।
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তখন কিছু আধুনিক সেটআপগুলোতে বাছাইয়ের জন্য IoT- এর উপর নির্ভর করে। [Weco](https://wecotek.com) এর মতো প্রথম দিকের কিছু যন্ত্র ছিলো, যেগুলো উৎপাদনের মান সনাক্ত করতে অপটিক্যাল সেন্সর ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ সবুজ টমেটো প্রত্যাখ্যান করে। এগুলি খামারেইবা প্রক্রিয়াকরণ কারখানায় স্থাপন করা যেতে পারে।
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আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) -এর অগ্রগতির ফলে, এই মেশিনগুলি আরও উন্নত হয়ে উঠতে পারছে, এমএল মডেল ব্যবহার করে ফল এবং বিদেশী বস্তু যেমন পাথর, ময়লা বা পোকামাকড়ের মধ্যে পার্থক্য করতে পারছে। এই মডেলগুলিকে ফলের গুণাগুণ সনাক্ত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে; কেবলমাত্র ফেটে যাওয়া ফলই নয় বরং ফসলের রোগ বা অন্যান্য সমস্যা প্রাথমিকভাবে সনাক্তকরণ করাক যেতে পারে।
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> 🎓 *এমএল মডেল* শব্দটি ডেটা সেটের প্রশিক্ষিত (trained) মেশিন লার্নিং সফটওয়্যারের আউটপুটকে বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, একটি এমএল মডেলকে পাকা এবং কাঁচা টমেটোর মধ্যে পার্থক্য করতে প্রশিক্ষণ দেয়া যায়, তারপর টমেটো পাকা কি না তা দেখতে নতুন ছবিতে মডেলটি ব্যবহার করতে পারি।
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এই 4টি পাঠে আমরা শিখব কিভাবে ফলের গুণমান সনাক্ত করতে ইমেজ-ভিত্তিক এআই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে হয়, কিভাবে একটি আইওটি ডিভাইস থেকে এগুলি ব্যবহার করতে হয় এবং কীভাবে এগুলি Edge ডিভাইস হিসেবে চালাতে হয় - যেটি ক্লাউডের পরিবর্তে একটি আইওটি ডিভাইসে কাজ করবে ।
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> 💁 এই লেসনগুলোতে আমরা কিছু ক্লাউড রিসোর্স ব্যবহার করবো। এখানে সবগুলো প্রজেক্ট সম্পূর্ণ না হলেও, আমাদেরকে [প্রজেক্ট ক্লীন-আপ](../translations/clean-up.bn.md) করতে হবে।
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## পাঠ্যসূচি
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1. [খাদ্যপণ্যের গুণমান সনাক্তকারীকে প্রশিক্ষণ প্রদান](./lessons/1-train-fruit-detector/translations/README.bn.md)
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1. [একটি IoT ডিভাইস থেকে ফলের গুণমান পরীক্ষাকরণ](./lessons/2-check-fruit-from-device/translations/README.bn.md)
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1. [ফলের মান সনাক্তকারী প্রোগ্রাম কে Edge এ চালানো](./lessons/3-run-fruit-detector-edge/translations/README.bn.md)
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1. [সেন্সরের মাধ্যমে ফলের মান সনাক্তকারীকে চালনা করা](./lessons/4-trigger-fruit-detector/translations/README.bn.md)
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## ক্রেডিট
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♥️ ভালোবাসার সাথে প্রতিটি অধ্যায় লিখেছেন [Jen Looper](https://github.com/jlooper) এবং [Jim Bennett](https://GitHub.com/JimBobBennett)
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# Dummy File
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This file acts as a placeholder for the `translations` folder. <br>
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**Please remove this file after adding the first translation**
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For the instructions, follow the directives in the [translations guide](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/TRANSLATIONS.md) .
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## THANK YOU
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We truly appreciate your efforts!
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# [Topik Pelajaran]
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## [Kuis Pra-Kuliah](quiz-url)
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[Jelaskan apa yang akan kita pelajari]
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### Pengenalan
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Jelaskan apa yang akan dibahas
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> Catatan
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### Prasyarat
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Langkah-langkah apa yang seharusnya sudah dibahas sebelum pelajaran ini?
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### Persiapan
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Langkah-langkah persiapan untuk memulai pelajaran ini
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[Melangkah melalui konten dalam blok]
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## [Topik 1]
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### Tugas:
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Bekerja sama untuk meningkatkan *codebase* anda secara progresif untuk membangun proyek dengan kode bersama:
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```html
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blok kode
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```
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✅ Cek Pengetahuan - gunakan momen ini untuk memperluas pengetahuan siswa dengan membuka pertanyaan
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## [Topik 2]
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## [Topik 3]
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🚀 Tantangan: Tambahkan sebuah tantangan kepada siswa untuk dikerjakan secara kolaboratif di kelas untuk menyempurnakan project
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Opsional: tambahkan tangkapan layar UI dari pelajaran yang telah selesai jika sesuai
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## [Kuis Setelah Kuliah](quiz-url)
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## Ulasan & Belajar Mandiri
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**Keterlambatan Tugas [MM/YY]**: [Nama Tugas](assignment.md)
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# [Nama Tugas]
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## Instruksi
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## Rubrik
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# Code de conduite de Microsoft pour les logiciels libres
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Ce projet a adopté le [Code de conduite de Microsoft Open Source](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
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Resources:
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- [Code de conduite de Microsoft pour les logiciels libres](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
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- [FAQ sur le code de conduite de Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
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- Contact [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) with questions or concerns
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@ -0,0 +1,12 @@
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# Contributing
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Ce projet est ouvert aux contributions et aux suggestions. La plupart des contributions nécessitent que vous
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accepter un Accord de Licence de Contributeur (CLA) déclarant que vous avez le droit de,
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et que vous nous accordez effectivement les droits d'utilisation de votre contribution. Pour plus de détails, visitez
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https://cla.microsoft.com.
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Lorsque vous soumettez une demande de retrait, un robot CLA déterminera automatiquement si vous devez fournir une CLA et décorer le PR de manière appropriée (par exemple, étiquette, commentaire). Il suffit de suivre les instructions fournies par le bot. Vous n'aurez à le faire qu'une seule fois pour tous les dépôts utilisant notre CLA.
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Ce projet a adopté le [Code de conduite de Microsoft Open Source](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
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Pour plus d'informations, lisez la [FAQ sur le code de conduite](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
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ou contactez [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) pour toute question ou commentaire supplémentaire.
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[](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/stargazers/)
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[](README.bn.md)
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[](README.zh-cn.md)
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[](README.tr.md)
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[](README.fr.md)
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# IoT pour débutants - Le Curriculum
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Chez Microsoft, les partisans d'Azure infonuagique sont fiers de vous offrir ce cursus de formation en ligne sur les bases de l'Internet des Objets (IoT). Cette formation de 12 semaines sera ventillée en 24 leçons, comprendra des questionnaires avant et après chacune des leçons. Elle comprendra aussi des instructions écrites permettant de compléter les leçons, des solutions et bien plus encore. Notre pédagogie orientée sur la réalisation de projet vous permettra d'apprendre tout en développant des compétences durables.
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L'ensemble des projets parlent du parcours que les aliments suivent, de la ferme jusqu'à l'assiette. On y aborde notemment la production à la ferme, la logistique, la fabrication, la ou encore de la vente au détail. Bref, un ensemble d'industries propices à l'utilisation d'objets connectés.
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> Illustré de [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Cliquez sur l'image pour l'agrandir.
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**Un remerciements chaleureux à nos auteurs [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett), and our sketchnote artist [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).**
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**Un grand merci aussi à notre équipe [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) qui ont révisés et traduit cette série de cours - [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Anurag Sharma](https://github.com/Anurag-0-1-A), [Arpita Das](https://github.com/Arpiiitaaa), [Aryan Jain](https://www.linkedin.com/in/aryan-jain-47a4a1145/), [Bhavesh Suneja](https://github.com/EliteWarrior315), [Faith Hunja](https://faithhunja.github.io/), [Lateefah Bello](https://www.linkedin.com/in/lateefah-bello/), [Manvi Jha](https://github.com/Severus-Matthew), [Mireille Tan](https://www.linkedin.com/in/mireille-tan-a4834819a/), [Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://github.com/Iftu119), [Mohammad Zulfikar](https://github.com/mohzulfikar), [Priyanshu Srivastav](https://www.linkedin.com/in/priyanshu-srivastav-b067241ba), [Thanmai Gowducheruvu](https://github.com/innovation-platform), and [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/).**
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Rencontrez l'équipe!
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[](https://youtu.be/-wippUJRi5k)
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> 🎥 Cliquez sur l'image ci-haut afin de consulter la vidéo du projet
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> **Enseignants**, nous avons [inclus quelques suggestions](./for-teachers.fr.md) sur la manière d'utiliser cette série de cours. Si vous souhaitez ajouter vos propres leçons, nous avons créé ce [gabarit de cours](../lesson-template/README.md) pour votre convenance.
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> **Étudiants**, afin d'utiliser cette série de cours, clônez le projet gitHub et complétez les exercices en commençant par les questionnaires de pré-lecture, suivi des lectures elles-mêmes puis du reste des activités proposées. Nous vous conseillons fortement de créer les projets en vous basant aux lessons associées au lieu de copier les solutionnaires;toutefois, ce code est disponible dans la section /solutions de chaque leçon. Une autre proposition serait de créer un groupe d'étude avec des amis afin de compléter le contenu ensembles. Pour des activités d'apprentissage avancées, nous vous invitons à consulter [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn).
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Pour un apperçu de cette série de cours, voici une vidéo intéressante:
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[](https://youtube.com/watch?v=bccEMm8gRuc "Video promo")
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> 🎥 Cliquez sur l'image ci-haut afin de consulter la vidéo du projet!
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## Pédagogie
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Nous avons construit ce cursus de formation en utilisant deux principes pédagogiques: l'apprentissage par projet ainsi que l'utilisation de quizzes fréquents. À la fin de cette série, les étudiants auront bâtis une système de surveillance et d'arrosage de plantes, un système de géolocalisation de véhicules, un système de suivi et de contrôle des aliments en usine ainsi qu'un minuteur contrôlé par la voix. Ces éléments d'apprentissage auront inclus l'écriture de code pour les objets connectés, la connectivité au cloud, l'analyse de télémétrie ainsi que l'utilisation d'intelligence artificielle par des appareils de périphérie (edge devices).
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En s'assurant que le contenu théorique soit conséquent avec les projets proposés, le processus d'apprentissage devient alors plus engageant et la rétention des concepts plus durable.
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De surcroît, les quizzes de début de cours mettent la tâble en orientant l'attention de l'étudiant vers le sujet d'apprentissage alors que les quizzes de fin de cours assurent une meilleur rétention des notions. Ce cursus de formation a été conçu afin d'être flexible et plaisant, pouvant être suivi en entièreté ou en partie. En effet, les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes en fin de parcours.
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Il est aussi à noter que chaque projet est construit à partir de matériel disponible pour les étudiants et hobbyistes. Chaque projet permet une compréhension du contexte auquel il appartient en fournissant suffisemment d'information pertinentes. En effet, afin de devenir un développeur compétent, il est capitale de comprendre le contexte dans lequel un problème est exprimé puis résolue. Cela permet aux étudiants de mieux concevoir leurs solutions "IoT" fâce à des problèmes réels qu'ils seront éventuellement amenés à résoudre en tant que professionnels. Ces derniers comprennent alors les raisons qui justifient une conception et sont en mesure d'apprécier la perspective d'un utilisateur.
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## Matériel
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Nous proposons deux possibilités de matériel "IoT" afin de réaliser nos projets afin de permettre plus de flexibilité vis à vis vos preférences, language de programmation favoris, objectifs d'apprentissage ou encore disponibilité. Nous avons aussi fournis une version virtuelle du matériel en vue d'accomoder ceux n'ayant pas accès au matériel ou ne souhaitant pas débourser. Alors, libre à vous d'en lire d'avantage sur la [page de matériel](./hardware.fr.md) incluant plusieurs liens permettant d'acheter des ensembles chez nos amis à Seeed Studio.
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> 💁 Découvrez nos guides sur le [Code de conduite](CODE_OF_CONDUCT.fr.md), la [Contribution](CONTRIBUTING.fr.md), ainsi que la [Traduction](TRANSLATIONS.fr.md). Nous vous invitons à nous partager vos impressions!
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## Chaque leçon inclus:
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- illustré
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- vidéo supplémentaire optionnelle
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- questionnaire préliminaire
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- leçon écrite
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- pour les leçons incluant un projet, un guide complet sur la manière de construire le projet
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- étapes d'apprentissage
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- un défi
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- lectures complémentaires
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- devoir
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- questionnaire de fin de cours
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> **Note à propos des questionnaires**: Tous les questionnaires se retrouvent dans [cette application](https://brave-island-0b7c7f50f.azurestaticapps.net), pour un total de 48 questionnaires de trois questions chaque. Des liens sont fournis à l'intérieur de chacune des leçons bien que l'application puisse être exécutée localement; suivez les instructions situées dans le dossier `quiz-app`. Ces dernières deviennent progressivement localisées.
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## Leçons
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| | Nome du projet | Concept enseigné | Objectifs d'apprentissage | leçon associée |
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| :-: | :----------: | :-------------: | ------------------- | :-----------: |
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| 01 | [Démarrer](../1-getting-started) | Introduction aux IoT | Apprenez les principes fondamentaux de l'IoT ainsi que les éléments fondamentaux qui en font des solutions viables, tels que les capteurs et les services infonuagiques. Ceci, en configurant votre premier dispositif IoT | [Introduction aux IoT](../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/translations/README.fr.md) |
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| 02 | [Démarrer](../1-getting-started) | Approfondir les bases | Apprenez-en davantage sur les composants d'un système IoT, ainsi que sur les microcontrôleurs et les ordinateurs monocartes | [Approfondir les bases](../1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/translations/README.fr.md) |
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| 03 | [Démarrer](../1-getting-started) | Interagir avec le monde physique à l'aide de capteurs et d'actuateurs | Apprenez à connaître les capteurs qui recueillent les données du monde physique et les actionneurs qui envoient des informations, tout en construisant une veilleuse | [Interagir avec le monde physique à l'aide de capteurs et d'actuateurs](../1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/translations/README.fr.md) |
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| 04 | [Démarrer](../1-getting-started) | Connectez votre appareil à l'Internet | Découvrez comment connecter un appareil IoT à Internet pour envoyer et recevoir des messages en connectant votre veilleuse à un broker MQTT | [Connectez votre appareil à l'Internet](../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/translations/README.fr.md) |
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| 05 | [Jardinner](../2-farm) | Anticiper la croissance de ses plantes | Apprenez à prédire la croissance des plantes à l'aide des données de température capturées par un dispositif IoT | [Anticiper la croissance de ses plantes](../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/translations/README.fr.md) |
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| 06 | [Jardinner](../2-farm) | Détecter l'humidité du sol | Apprenez à détecter l'humidité du sol et à calibrer un capteur d'humidité du sol | [Détecter l'humidité du sol](../2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/translations/README.fr.md) |
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| 07 | [Jardinner](../2-farm) | Automatiser l'arrosage | Apprenez comment automatiser et chronométrer l'arrosage à l'aide d'un relais et de MQTT | [Automatiser l'arrosage](../2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/translations/README.fr.md) |
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| 08 | [Jardinner](../2-farm) | Connectez votre plant au cloud | Découvrez les services IoT hébergés dans le nuage et comment connecter votre plant à l'un d'entre eux plutôt qu'à un broker MQTT public | [Connectez votre plant au cloud](../2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/translations/README.fr.md) |
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| 09 | [Jardinner](../2-farm) | Migrer votre logique applicative vers le cloud | Découvrez comment vous pouvez écrire dans le nuage une logique d'applicative qui répond aux messages IoT | [Migrer votre logique applicative vers le cloud](../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/translations/README.fr.md) |
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| 10 | [Jardinner](../2-farm) | Plante en sécurité | Découvrez la sécurité de l'IoT et comment sécuriser votre plante à l'aide de clés et de certificats | [Plante en sécurité](../2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/translations/README.fr.md) |
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| 11 | [Transport](../3-transport) | Géolocalisation | En savoir plus sur le suivi de la localisation GPS pour les dispositifs IoT | [Géolocalisation](../3-transport/lessons/1-location-tracking/translations/README.fr.md) |
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| 12 | [Transport](../3-transport) | Stocker les données localisées | Apprenez à stocker les données IoT pour les visualiser ou les analyser ultérieurement | [Stocker les données localisées](../3-transport/lessons/2-store-location-data/translations/README.fr.md) |
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| 13 | [Transport](../3-transport) | Visualiser les données localisées | Learn about visualizing location data on a map, and how maps represent the real 3d world in 2 dimensions | [Visualiser les données localisées](../3-transport/lessons/3-visualize-location-data/translations/README.fr.md) |
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| 14 | [Transport](../3-transport) | Barrières géographiques virtuelles | Découvrez les géofences et la manière dont elles peuvent être utilisées pour alerter lorsque les véhicules de la chaîne d'approvisionnement sont proches de leur destination | [Barrières géographiques virtuelles](../3-transport/lessons/4-geofences/translations/README.fr.md) |
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| 15 | [Fabrication](../4-manufacturing) | Former un détecteur de qualité des fruits | Apprenez à former un classificateur d'images dans le nuage pour détecter la qualité des fruits | [Former un détecteur de qualité des fruits](../4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/translations/README.fr.md) |
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| 16 | [Fabrication](../4-manufacturing) | Vérifier la qualité des fruits à partir d'un dispositif IoT | Découvrez comment utiliser votre détecteur de qualité des fruits à partir d'un dispositif IoT | [Vérifier la qualité des fruits à partir d'un dispositif IoT](../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/translations/README.fr.md) |
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| 17 | [Fabrication](../4-manufacturing) | Faites fonctionner votre détecteur de fruits sur le Edge | Découvrez comment faire fonctionner votre détecteur de fruits sur un dispositif IoT à la périphérie | [Faites fonctionner votre détecteur de fruits sur le Edge](../4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/translations/README.fr.md) |
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| 18 | [Fabrication](../4-manufacturing) | Déclencher la détection de la qualité du fruit à partir d'un capteur | En savoir plus sur le déclenchement de la détection de la qualité des fruits à partir d'un capteur | [Déclencher la détection de la qualité du fruit à partir d'un capteur](../4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/translations/README.fr.md) |
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| 19 | [Vente au détail](../5-retail) | Former un détecteur d'actions | Apprenez à utiliser la détection d'objets pour entraîner un détecteur de stock à compter les stocks dans un magasin | [Former un détecteur d'actions](../5-retail/lessons/1-train-stock-detector/translations/README.fr.md) |
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| 20 | [Vente au détail](../5-retail) | Vérifier le stock à partir d'un dispositif IoT | Apprenez à vérifier le stock d'un dispositif IoT à l'aide d'un modèle de détection d'objets. | [Vérifier le stock à partir d'un dispositif IoT](../5-retail/lessons/2-check-stock-device/translations/README.fr.md) |
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| 21 | [Consommateur](../6-consumer) | Reconnaître la parole avec un dispositif IoT | Apprenez à reconnaître la parole à partir d'un dispositif IoT pour construire une minuterie intelligente | [Reconnaître la parole avec un dispositif IoT](../6-consumer/lessons/1-speech-recognition/translations/README.fr.md) |
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| 22 | [Consommateur](../6-consumer) | Comprendre la langue | Apprenez à comprendre les phrases adressées à un dispositif IoT | [Comprendre la langue](../6-consumer/lessons/2-language-understanding/translations/README.fr.md) |
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| 23 | [Consommateur](../6-consumer) | Réglez un minuteur et donnez un feedback oral | Apprenez à régler une minuterie sur un dispositif IoT et à donner un retour oral sur le moment où la minuterie est réglée et où elle se termine. | [Réglez un minuteur et donnez un feedback oral](../6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/translations/README.fr.md) |
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| 24 | [Consommateur](../6-consumer) | Prise en charge de plusieurs langues | Apprenez à prendre en charge plusieurs langues, qu'il s'agisse de la langue parlée ou des réponses de votre minuterie intelligente | [Prise en charge de plusieurs langues](../6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/translations/README.fr.md) |
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## Accès hors ligne
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Il vous est possible de rouler cette documentation en utilisant [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Clônez ce projet, [installez Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) localement sur votre machine puis dans le dossier racine de ce projet, tapez `docsify serve`. Le site web sera alors hébergé localement au port 3000: `localhost:3000`
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### PDF
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Il vous est aussi possible de générer un fichier PDF à partir de ce contenu pour un accès hors ligne. Afin d'y parvenir, assurez vous d'[avoir npm installé](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) puis entrez cette commande à partir du dossier racine de ce projet:
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```sh
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npm i
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npm run convert
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### Acétates
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Les acétates de plusieures leçons sont contenues dans le dossier ["slides"](../slides).
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## Supportez la traduction!
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Vous souhaitez contribuer à la traduction? Nous vous prions de lire le [guide de traduction](TRANSLATIONS.fr.md), faites un "fork" de ce projet sur votre compte github puis ajoutez vos changements [à l'une de nos issues de traduction](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3Atranslation). Si vous souhaitez traduire en un nouveau language, vous devez alors lever une nouvelle issue afin de pouvoir la suivre.
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## D'autres formations
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Notre équipe a aussi produit d'autres cursus de formation! Nous vous invitons à y jeter un oeuil:
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- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
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- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
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## Droits des images
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Les [droits](../attributions.md) des images utilisées dans ce projet sont le fichier attributions.md
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<!-- BEGIN MICROSOFT SECURITY.MD V0.0.5 BLOCK -->
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## Sécurité
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Microsoft prend au sérieux la sécurité de ses produits et services logiciels, ce qui inclut tous les dépôts de code source gérés par nos organisations GitHub, dont [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), ainsi que [gestion GitHub](https://opensource.microsoft.com/).
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Si vous pensez avoir découvert une faille de sécurité dans un référentiel appartenant à Microsoft et répondant à [la définition de Microsoft d'une faille de sécurité](https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)), veuillez nous le signaler comme décrit ci-dessous.
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## Signaler les problèmes de sécurité
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**Veuillez ne pas signaler les vulnérabilités de sécurité par le biais de problèmes publics sur GitHub.**
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Veuillez plutôt les signaler au centre de réponse à la sécurité de Microsoft (MSRC) à l'adresse [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report).
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Si vous préférez soumettre votre candidature sans vous connecter, envoyez un courrier électronique à l'adresse suivante : [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). Si possible, chiffrez votre message à l'aide de notre clé PGP ; téléchargez-la à partir de la page [Microsoft Security Response Center PGP Key](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc).
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Vous devriez recevoir une réponse dans les 24 heures. Si, pour une raison ou une autre, ce n'est pas le cas, veuillez relancer votre demande par courrier électronique pour vous assurer que nous avons bien reçu votre message initial. Des informations supplémentaires sont disponibles à l'adresse [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc).
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Veuillez inclure les informations demandées ci-dessous (dans la mesure où vous pouvez les fournir) afin de nous aider à mieux comprendre la nature et la portée du problème éventuel :
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* Type de problème (par exemple, dépassement de tampon, injection SQL, scripting intersite, etc.)
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* Chemins d'accès complets du ou des fichiers sources liés à la manifestation du problème.
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* L'emplacement du code source affecté (tag/branche/commit ou URL directe)
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* Toute configuration spéciale requise pour reproduire le problème
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* Instructions étape par étape pour reproduire le problème
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* Preuve de concept ou code d'exploitation (si possible)
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* Impact du problème, y compris la manière dont un attaquant pourrait l'exploiter.
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Ces informations nous aideront à trier votre rapport plus rapidement.
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Si vous faites un rapport pour une prime de bogue, des rapports plus complets peuvent contribuer à une prime plus élevée. Veuillez consulter notre [Programme de prime de bogue de Microsoft].(https://microsoft.com/msrc/bounty) page pour plus de détails sur nos programmes actifs.
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## Langues préférées
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Nous préférons que toutes les communications soient en anglais.
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## Politique
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Microsoft suit le principe de la [divulgation coordonnée des vulnérabilités](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd).
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<!-- END MICROSOFT SECURITY.MD BLOCK -->
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# Support
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## Comment déposer des problèmes et obtenir de l'aide
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Ce projet utilise GitHub Issues pour suivre les bogues et les demandes de fonctionnalités. Veuillez rechercher les problèmes existants avant de déposer de nouveaux problèmes afin d'éviter les doublons. Pour les nouvelles questions, déposez votre bogue ou votre demande de fonctionnalité dans une nouvelle question.
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Pour toute aide ou question concernant l'utilisation de ce projet, veuillez nous contacter en créant une "issue" dans ce projet.
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## Politique d'assistance de Microsoft
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Le soutien à ce **PROJET ou PRODUIT** est limité aux ressources énumérées ci-dessus.
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# Contribuez en traduisant des leçons
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Les traductions des leçons de ce programme sont les bienvenues !
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## Directives
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Il y a des dossiers [**translations**](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/tree/main/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/translations) qui contiennent les fichiers markdown traduits.
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Les leçons traduites doivent respecter cette convention d'appellation :
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Lorsque vous traduisez le Readme initial, reliez les autres traductions à votre readme traduit et reliez le vôtre au readme principal en anglais en utilisant les boucliers comme indiqué :
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```markdown
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[](translations/README.bn.md)
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```
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**README._[language]_.md**
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Dans la mesure ou _[language]_ est une abréviation linguistique de deux lettres suivant la norme ISO 639-1 (par exemple `README.es.md` pour l'espagnol et `README.nl.md` pour l'allemand).
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## Questionnaires
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Ajoutez votre traduction au quiz-app en ajoutant un fichier ici : https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/tree/main/quiz-app/src/assets/translations. Veuillez ne pas localiser les mots 'true' ou 'false'. Merci !
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## MERCI !
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Nous apprécions vraiment vos efforts !
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# 清理你的项目
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当你完成每个项目后，请删除你的云端资源。
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在每个项目的课程中，也许你创建了下列的某些：
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* 一个资源组
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* 一个物联网中心
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* 物联网设备注册
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* 一个存储账户
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* 一个函数应用
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* 一个 Azure 地图账户
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* 一个自定义视觉项目
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* 一个 Azure 容器注册表
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* 一个认知服务资源
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这些资源中大部分都不收费 - 完全免费或者是免费层。对于规定了付费层的服务，你的使用额度会在免费范围内，或只花费几分钱。
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即使成本相对较低，当你完成项目后也建议删除这些资源。例如，免费层只能有一个物联网中心，所以如果你想额外创建一个，你需要使用付费层。
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你的所有服务都是在资源组内创建的，这让管理更加轻松。你可以删除某个资源组，所有资源组内的资源都会跟着删除。
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在你的终端或命令提示符中运行以下命令来删除资源组：
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```sh
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az group delete --name <resource-group-name>
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```
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替代 `<resource-group-name>` 为你想删除的资源组名字。
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接下来会显示下列的确认信息：
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```output
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Are you sure you want to perform this operation? (y/n):
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```
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输入 `y` 确认并删除资源组.
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删除所有服务会耗费一些时间。
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> 💁 你可以在 [Microsoft 文档的 Azure 资源管理器资源组和资源删除](https://docs.microsoft.com/azure/azure-resource-manager/management/delete-resource-group?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&tabs=azure-cli) 获取更多删除资源组的相关内容。
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@ -0,0 +1,27 @@
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# Pour les éducateurs
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Vous souhaitez utiliser ce programme dans votre classe ? N'hésitez pas à le faire !
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En fait, vous pouvez l'utiliser au sein même de GitHub en utilisant GitHub Classroom.
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Pour ce faire, créez ce dépôt. Vous allez devoir créer un repo pour chaque leçon, donc vous allez devoir extraire chaque dossier dans un repo séparé. De cette façon, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) peut reprendre chaque leçon séparément.
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Ces [instructions complètes](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) vous donneront une idée de la manière dont vous devez organiser votre classe.
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## Modèle d'apprentissage recommandé
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Vous pouvez en savoir plus sur le modèle d'apprentissage recommandé pour l'enseignement de ce programme dans notre [Guide du modèle d'apprentissage recommandé](recommended-learning-model.md).
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## En utilisant le dépôt tel quel
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Si vous souhaitez utiliser ce dépôt tel qu'il est actuellement, sans utiliser GitHub Classroom, c'est également possible. Il vous faudra alors indiquer à vos élèves quelle leçon ils souhaitent travailler ensemble.
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Dans un format en ligne (Zoom, Teams ou autre), vous pouvez créer des salles de discussion pour les quiz et guider les étudiants pour les aider à se préparer à apprendre. Invitez ensuite les étudiants à répondre aux quiz et à soumettre leurs réponses sous forme de "questions" à un moment donné. Vous pouvez faire de même avec les devoirs, si vous souhaitez que les élèves travaillent en collaboration en plein air.
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Si vous préférez un format plus privé, demandez à vos élèves de transférer le programme, leçon par leçon, vers leurs propres dépôts GitHub en tant que dépôts privés, et de vous en donner l'accès. Ils pourront alors remplir les questionnaires et les devoirs en privé et vous les soumettre via des problèmes sur votre dépôt de classe.
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Il existe de nombreuses façons de faire fonctionner ce système dans un format de classe en ligne. Faites-nous part de ce qui fonctionne le mieux pour vous !
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## Donnez-nous votre avis!
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Nous voulons que ce programme d'études fonctionne pour vous et vos élèves. Veuillez nous faire part de [vos commentaires](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u).
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# Matériel
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Le **T** dans IoT est **Things** et fait référence aux dispositifs qui interagissent avec le monde qui nous entoure. Chaque projet est basé sur du matériel du monde réel disponible pour les étudiants et les amateurs. Nous proposons deux choix de matériel IoT à utiliser en fonction des préférences personnelles, des connaissances ou des préférences en matière de langage de programmation, des objectifs d'apprentissage et de la disponibilité. Nous avons également prévu une version "matériel virtuel" pour ceux qui n'ont pas accès au matériel ou qui souhaitent en savoir plus avant de s'engager dans un achat.
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> 💁 Vous n'avez pas besoin d'acheter de matériel IoT pour réaliser les missions. Vous pouvez tout faire en utilisant du matériel IoT virtuel.
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Les choix de matériel physique sont Arduino ou Raspberry Pi. Chaque plateforme a ses propres avantages et inconvénients, qui sont tous abordés dans l'une des premières leçons. Si vous n'avez pas encore choisi de plate-forme matérielle, vous pouvez consulter [la deuxième leçon du premier projet](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/translations/README.fr.md) to decide which hardware platform you are most interested in learning.
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Le matériel spécifique a été choisi pour réduire la complexité des leçons et des devoirs. Bien que d'autres matériels puissent fonctionner, nous ne pouvons pas garantir que toutes les missions seront prises en charge par votre appareil sans matériel supplémentaire. Par exemple, de nombreux appareils Arduino ne disposent pas du WiFi, qui est nécessaire pour se connecter au cloud - le terminal Wio a été choisi parce qu'il dispose du WiFi intégré.
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Vous aurez également besoin de quelques articles non techniques, comme de la terre ou une plante en pot, et des fruits ou des légumes.
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## Acheter les kits
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Seeed Studios a très aimablement mis à disposition tout le matériel sous forme de kits faciles à acheter :
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### Arduino - Terminal Wio
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**[IoT pour les débutants avec Seeed et Microsoft - Wio Terminal Starter Kit](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Wio-Terminal-Starter-Kit-p-5006.html)**
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[](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Wio-Terminal-Starter-Kit-p-5006.html)
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### Raspberry Pi
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**[IoT pour les débutants avec Seeed et Microsoft - Kit de démarrage Raspberry Pi 4](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit.html)**
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[](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit.html)
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## Arduino
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Tout le code du dispositif pour Arduino est en C++. Pour réaliser tous les travaux, vous aurez besoin des éléments suivants :
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### Carte Arduino
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* [Terminal Wio](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html)
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* *Optionnel* - Câble USB-C ou adaptateur USB-A vers USB-C. Le terminal Wio possède un port USB-C et est livré avec un câble USB-C vers USB-A. Si votre PC ou Mac ne possède que des ports USB-C, vous aurez besoin d'un câble USB-C ou d'un adaptateur USB-A vers USB-C.
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### Capteurs et actionneurs spécifiques à Arduino
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Ils sont spécifiques à l'utilisation du terminal Wio Arduino, et ne sont pas pertinentes pour l'utilisation du Raspberry Pi.
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* [ArduCam Mini 2MP Plus - OV2640](https://www.arducam.com/product/arducam-2mp-spi-camera-b0067-arduino/)
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* [ReSpeaker 2-Mics Pi HAT](https://www.seeedstudio.com/ReSpeaker-2-Mics-Pi-HAT.html)
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* [Breadboard Jumper Wires](https://www.seeedstudio.com/Breadboard-Jumper-Wire-Pack-241mm-200mm-160mm-117m-p-234.html)
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* Un casque ou un autre haut-parleur avec une prise de 3,5 mm, ou un haut-parleur JST tel que :
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* [Mono Enclosed Speaker - 2W 6 Ohm](https://www.seeedstudio.com/Mono-Enclosed-Speaker-2W-6-Ohm-p-2832.html)
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* Carte microSD de 16 Go ou moins, ainsi qu'un connecteur pour utiliser la carte SD avec votre ordinateur si vous n'en avez pas un intégré. **REMARQUE** - le terminal Wio ne prend en charge que les cartes SD jusqu'à 16 Go, il ne prend pas en charge les capacités supérieures.
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## Raspberry Pi
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Tout le code du dispositif pour Raspberry Pi est en Python. Pour réaliser tous les travaux, vous aurez besoin des éléments suivants :
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### Carte Raspberry Pi
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* [Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/)
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> 💁 Les versions du Pi 2B et plus devraient fonctionner avec les devoirs de ces leçons.
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* Carte microSD (vous pouvez obtenir des kits Raspberry Pi fournis avec une carte microSD), ainsi qu'un connecteur pour utiliser la carte SD avec votre ordinateur si vous n'en avez pas un intégré.
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* Alimentation électrique USB (vous pouvez obtenir des kits Raspberry Pi 4 fournis avec une alimentation électrique). Si vous utilisez un Raspberry Pi 4, vous avez besoin d'une alimentation USB-C. Les appareils plus anciens ont besoin d'une alimentation micro-USB.
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### Capteurs et actionneurs spécifiques à Raspberry Pi
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Ils sont spécifiques à l'utilisation du Raspberry Pi et ne sont pas pertinentes pour l'utilisation du dispositif Arduino.
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* [Grove Pi base hat](https://www.seeedstudio.com/Grove-Base-Hat-for-Raspberry-Pi.html)
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* [Raspberry Pi Camera module](https://www.raspberrypi.org/products/camera-module-v2/)
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* Microphone et speaker:
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Utilisez l'une des options suivantes (ou un équivalent) :
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* Tout microphone USB avec tout haut-parleur USB, ou haut-parleur avec un câble jack 3,5 mm, ou en utilisant la sortie audio HDMI si votre Raspberry Pi est connecté à un moniteur ou un téléviseur avec des haut-parleurs.
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* Tout casque d'écoute USB avec un microphone intégré
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* [ReSpeaker 2-Mics Pi HAT](https://www.seeedstudio.com/ReSpeaker-2-Mics-Pi-HAT.html) with
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* Un casque ou un autre haut-parleur avec une prise de 3,5 mm, ou un haut-parleur JST tel que :
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* [Mono Enclosed Speaker - 2W 6 Ohm](https://www.seeedstudio.com/Mono-Enclosed-Speaker-2W-6-Ohm-p-2832.html)
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* [USB Speakerphone](https://www.amazon.com/USB-Speakerphone-Conference-Business-Microphones/dp/B07Q3D7F8S/ref=sr_1_1?dchild=1&keywords=m0&qid=1614647389&sr=8-1)
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* [Senseur Grove Light](https://www.seeedstudio.com/Grove-Light-Sensor-v1-2-LS06-S-phototransistor.html)
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* [Boutton Grove](https://www.seeedstudio.com/Grove-Button.html)
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## Capteurs et actionneurs
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Most of the sensors and actuators needed are used by both the Arduino and Raspberry Pi learning paths:
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* [Grove LED](https://www.seeedstudio.com/Grove-LED-Pack-p-4364.html) x 2
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* [Grove humidity and temperature sensor](https://www.seeedstudio.com/Grove-Temperature-Humidity-Sensor-DHT11.html)
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* [Grove capacitive soil moisture sensor](https://www.seeedstudio.com/Grove-Capacitive-Moisture-Sensor-Corrosion-Resistant.html)
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* [Grove relay](https://www.seeedstudio.com/Grove-Relay.html)
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* [Grove GPS (Air530)](https://www.seeedstudio.com/Grove-GPS-Air530-p-4584.html)
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* [Grove Time of flight Distance Sensor](https://www.seeedstudio.com/Grove-Time-of-Flight-Distance-Sensor-VL53L0X.html)
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## Matériel Optionel
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Les leçons sur l'arrosage automatique fonctionnent à l'aide d'un relais. En option, vous pouvez connecter ce relais à une pompe à eau alimentée par USB en utilisant le matériel indiqué ci-dessous.
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* [Pompe à eau 6V](https://www.seeedstudio.com/6V-Mini-Water-Pump-p-1945.html)
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* [Terminal USB](https://www.adafruit.com/product/3628)
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* Tubes en silicone
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* Fils rouge et noir
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* Petit tournevis à tête plate
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## Matériel virtuel
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La route du matériel virtuel fournira des simulateurs pour les capteurs et les actionneurs, implémentés en Python. En fonction de la disponibilité de votre matériel, vous pouvez l'exécuter sur votre périphérique de développement habituel, tel qu'un Mac ou un PC, ou l'exécuter sur un Raspberry Pi et simuler uniquement le matériel dont vous ne disposez pas. Par exemple, si vous avez la caméra Raspberry Pi mais pas les capteurs Grove, vous pourrez exécuter le code du dispositif virtuel sur votre Pi et simuler les capteurs Grove, mais utiliser une caméra physique.
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Le matériel virtuel utilisera le [projet CounterFit](https://github.com/CounterFit-IoT/CounterFit).
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Pour suivre ces leçons, vous devez disposer d'une webcam, d'un microphone et d'une sortie audio (haut-parleurs ou casque). Ces éléments peuvent être intégrés ou externes, et doivent être configurés pour fonctionner avec votre système d'exploitation et être disponibles pour toutes les applications.
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