diff --git a/translations/lt/.co-op-translator.json b/translations/lt/.co-op-translator.json index b60753a4b..0a73ec5ca 100644 --- a/translations/lt/.co-op-translator.json +++ b/translations/lt/.co-op-translator.json @@ -738,8 +738,8 @@ "language_code": "lt" }, "README.md": { - "original_hash": "3fcc056cd3837e33d2bdf79f9c359fcf", - "translation_date": "2026-01-30T02:49:58+00:00", + "original_hash": "accf69391fa4450eadbf492ca024cccf", + "translation_date": "2026-04-06T18:03:53+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "lt" }, diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md index 77fd67e1a..3dc5792c3 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Įvadas į IoT -![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-1.2606670fa61ee904687da5d6fa4e726639d524d064c895117da1b95b9ff6251d.jpg) +![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-1.2606670fa61ee904.webp) > Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md index c74bd6db4..1f07b54ee 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md @@ -203,7 +203,7 @@ Kaip antrą „Sveikas pasauli!“ žingsnį, paleisite CounterFit programą ir Programa pradės veikti ir atsidarys jūsų interneto naršyklėje: - ![Counter Fit programa veikia naršyklėje](../../../../../translated_images/lt/counterfit-first-run.433326358b669b31d0e99c3513cb01bfbb13724d162c99cdcc8f51ecf5f9c779.png) + ![Counter Fit programa veikia naršyklėje](../../../../../translated_images/lt/counterfit-first-run.433326358b669b31.webp) Ji bus pažymėta kaip *Disconnected*, o LED viršutiniame dešiniajame kampe bus išjungtas. @@ -224,7 +224,7 @@ Kaip antrą „Sveikas pasauli!“ žingsnį, paleisite CounterFit programą ir 1. Šiame naujame terminale paleiskite `app.py` failą kaip anksčiau. CounterFit būsena pasikeis į **Connected**, o LED užsidegs. - ![Counter Fit rodo kaip prijungtą](../../../../../translated_images/lt/counterfit-connected.ed30b46d8f79b0921f3fc70be10366e596a89dca3f80c2224a9d9fc98fccf884.png) + ![Counter Fit rodo kaip prijungtą](../../../../../translated_images/lt/counterfit-connected.ed30b46d8f79b092.webp) > 💁 Šį kodą galite rasti [code/virtual-device](../../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/code/virtual-device) aplanke. diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md index 7ebde6dd4..accf4fba3 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Gilesnis IoT pažinimas -![Šios pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-2.324b0580d620c25e0a24fb7fddfc0b29a846dd4b82c08e7a9466d580ee78ce51.jpg) +![Šios pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-2.324b0580d620c25e.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -38,7 +38,7 @@ IoT programą sudaro du pagrindiniai komponentai: *Internetas* ir *daiktas*. Pa Šie įrenginiai sąveikauja su fiziniu pasauliu, naudodami jutiklius duomenų rinkimui iš aplinkos arba valdiklius ir aktuatorius fiziniams pokyčiams atlikti. Tipiškas pavyzdys – išmanusis termostatas, turintis temperatūros jutiklį, priemonę norimai temperatūrai nustatyti, pvz., ratuką ar jutiklinį ekraną, ir jungtį su šildymo ar vėsinimo sistema, kurią galima įjungti, kai aptikta temperatūra yra už norimo diapazono ribų. Temperatūros jutiklis aptinka, kad kambarys yra per šaltas, ir aktuatorius įjungia šildymą. -![Diagrama, rodanti temperatūrą ir ratuką kaip IoT įrenginio įvestis, o šildytuvo valdymą kaip išvestį](../../../../../translated_images/lt/basic-thermostat.a923217fd1f37e5a6f3390396a65c22a387419ea2dd17e518ec24315ba6ae9a8.png) +![Diagrama, rodanti temperatūrą ir ratuką kaip IoT įrenginio įvestis, o šildytuvo valdymą kaip išvestį](../../../../../translated_images/lt/basic-thermostat.a923217fd1f37e5a.webp) Yra daugybė įvairių daiktų, kurie gali veikti kaip IoT įrenginiai – nuo specializuotos įrangos, kuri aptinka vieną dalyką, iki universalių įrenginių, net jūsų išmaniojo telefono! Išmanusis telefonas gali naudoti jutiklius, kad aptiktų aplinką, ir aktuatorius, kad sąveikautų su pasauliu – pavyzdžiui, naudodamas GPS jutiklį jūsų buvimo vietai nustatyti ir garsiakalbį navigacijos instrukcijoms pateikti. @@ -54,7 +54,7 @@ Tipiška konfigūracija būtų debesų paslauga, prie kurios jungiasi IoT įreng Pavyzdžiui, išmanusis termostatas jungiasi prie debesų paslaugos per namų WiFi. Jis siunčia temperatūros duomenis į šią paslaugą, o iš ten jie įrašomi į duomenų bazę, leidžiančią namų savininkui peržiūrėti dabartinę ir praeities temperatūrą naudojant telefono programėlę. Kita debesų paslauga žino, kokios temperatūros nori savininkas, ir siunčia pranešimus atgal į IoT įrenginį per debesų paslaugą, kad įjungtų arba išjungtų šildymo sistemą. -![Diagrama, rodanti temperatūrą ir ratuką kaip IoT įrenginio įvestis, IoT įrenginį su dvikrypčiu ryšiu su debesimi, kuris savo ruožtu turi dvikryptį ryšį su telefonu, ir šildytuvo valdymą kaip išvestį iš IoT įrenginio](../../../../../translated_images/lt/mobile-controlled-thermostat.4a994010473d8d6a52ba68c67e5f02dc8928c717e93ca4b9bc55525aa75bbb60.png) +![Diagrama, rodanti temperatūrą ir ratuką kaip IoT įrenginio įvestis, IoT įrenginį su dvikrypčiu ryšiu su debesimi, kuris savo ruožtu turi dvikryptį ryšį su telefonu, ir šildytuvo valdymą kaip išvestį iš IoT įrenginio](../../../../../translated_images/lt/mobile-controlled-thermostat.4a994010473d8d6a.webp) Dar išmanesnė versija galėtų naudoti dirbtinį intelektą debesyje, kartu su duomenimis iš kitų jutiklių, prijungtų prie kitų IoT įrenginių, pvz., judesio jutiklių, aptinkančių, kurie kambariai naudojami, taip pat duomenis apie orą ar net jūsų kalendorių, kad išmaniai nustatytų temperatūrą. Pavyzdžiui, ji galėtų išjungti šildymą, jei iš jūsų kalendoriaus matyti, kad esate atostogose, arba išjungti šildymą atskiruose kambariuose, priklausomai nuo to, kuriuos kambarius naudojate, mokydamasi iš duomenų, kad laikui bėgant taptų vis tikslesnė. @@ -94,7 +94,7 @@ Kuo greitesnis laikrodžio ciklas, tuo daugiau instrukcijų galima apdoroti per > 💁 CPU vykdo programas naudodamas [gavimo-dekodavimo-vykdymo ciklą](https://wikipedia.org/wiki/Instruction_cycle). Kiekvieno laikrodžio tiksėjimo metu CPU gauna kitą instrukciją iš atminties, ją dekoduoja ir vykdo, pvz., naudodamas aritmetinį loginį įrenginį (ALU), kad sudėtų du skaičius. Kai kurios vykdymo operacijos užtrunka kelis tiksėjimus, todėl kitas ciklas prasidės tik po to, kai instrukcija bus užbaigta. -![Gavimo-dekodavimo-vykdymo ciklai, rodantys, kaip instrukcija gaunama iš RAM, dekoduojama ir vykdoma CPU](../../../../../translated_images/lt/fetch-decode-execute.2fd6f150f6280392807f4475382319abd0cee0b90058e1735444d6baa6f2078c.png) +![Gavimo-dekodavimo-vykdymo ciklai, rodantys, kaip instrukcija gaunama iš RAM, dekoduojama ir vykdoma CPU](../../../../../translated_images/lt/fetch-decode-execute.2fd6f150f6280392.webp) Mikrovaldikliai turi daug mažesnį laikrodžio greitį nei stalinių ar nešiojamųjų kompiuterių procesoriai ar net dauguma išmaniųjų telefonų. Pavyzdžiui, Wio Terminal CPU veikia 120 MHz arba 120 000 000 ciklų per sekundę greičiu. @@ -174,7 +174,7 @@ Arduino plokštės programuojamos C arba C++ kalbomis. Naudojant C/C++ jūsų ko `Setup` funkcijoje rašytumėte pradinį kodą, pvz., prisijungimą prie WiFi ir debesų paslaugų arba pinų inicializavimą įvesties ir išvesties funkcijoms. `Loop` funkcijoje būtų apdorojimo kodas, pvz., jutiklio reikšmės skaitymas ir siuntimas į debesį. Paprastai pridėtumėte uždelsimą kiekvieno ciklo pabaigoje, pavyzdžiui, jei norite, kad jutiklio duomenys būtų siunčiami kas 10 sekundžių, pridėtumėte 10 sekundžių uždelsimą ciklo pabaigoje, kad mikrovaldiklis galėtų miegoti, taupydamas energiją, ir vėl vykdytų ciklą po 10 sekundžių. -![Arduino eskizas, pirmiausia vykdantis setup, tada nuolat vykdantis loop](../../../../../translated_images/lt/arduino-sketch.79590cb837ff7a7c6a68d1afda6cab83fd53d3bb1bd9a8bf2eaf8d693a4d3ea6.png) +![Arduino eskizas, pirmiausia vykdantis setup, tada nuolat vykdantis loop](../../../../../translated_images/lt/arduino-sketch.79590cb837ff7a7c.webp) ✅ Ši programos architektūra vadinama *įvykių ciklu* arba *pranešimų ciklu*. Daugelis programų naudoja šį modelį, ir tai yra standartas daugumai darbalaukio programų, veikiančių OS, kaip Windows, macOS ar Linux. `Loop` stebi pranešimus iš vartotojo sąsajos komponentų, pvz., mygtukų, arba įrenginių, kaip klaviatūra, ir į juos reaguoja. Daugiau galite perskaityti šiame [straipsnyje apie įvykių ciklą](https://wikipedia.org/wiki/Event_loop). diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md index da682ffc0..7a2fbde82 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Sąveika su fiziniu pasauliu naudojant jutiklius ir pavaras -![Šios pamokos apžvalga pieštuku](../../../../../translated_images/lt/lesson-3.cc3b7b4cd646de598698cce043c0393fd62ef42bac2eaf60e61272cd844250f4.jpg) +![Šios pamokos apžvalga pieštuku](../../../../../translated_images/lt/lesson-3.cc3b7b4cd646de59.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -92,7 +92,7 @@ Skaitmeniniai jutikliai, kaip ir analoginiai, fiksuoja aplinką naudodami elektr Paprasčiausias skaitmeninis jutiklis yra mygtukas arba jungiklis. Tai jutiklis su dviem būsenomis – įjungta arba išjungta. -![Mygtukas gauna 5 voltus. Kai nepaspaustas, grąžina 0 voltų, kai paspaustas, grąžina 5 voltus](../../../../../translated_images/lt/button.eadb560b77ac45e56f523d9d8876e40444f63b419e33eb820082d461fa79490b.png) +![Mygtukas gauna 5 voltus. Kai nepaspaustas, grąžina 0 voltų, kai paspaustas, grąžina 5 voltus](../../../../../translated_images/lt/button.eadb560b77ac45e5.webp) IoT įrenginio kaiščiai, tokie kaip GPIO, gali tiesiogiai matuoti šį signalą kaip 0 arba 1. Jei siunčiama įtampa yra tokia pati kaip grąžinama, reikšmė yra 1, kitaip – 0. Nereikia konvertuoti signalo, jis gali būti tik 1 arba 0. @@ -126,7 +126,7 @@ Kai kurios dažnos pavaros: Vadovaukitės atitinkamu vadovu, kad pridėtumėte pavarą prie savo IoT įrenginio, kurią valdys jutiklis, kad sukurtumėte IoT naktinę lemputę. Ji rinks šviesos lygius iš šviesos jutiklio ir naudos pavarą – LED lemputę, kuri skleis šviesą, kai aptiktas šviesos lygis bus per žemas. ![Užduoties schema, rodanti šviesos lygių nuskaitym -![Šviesa, pritemdyta esant mažai įtampai ir ryškesnė esant didesnei įtampai](../../../../../translated_images/lt/dimmable-light.9ceffeb195dec1a849da718b2d71b32c35171ff7dfea9c07bbf82646a67acf6b.png) +![Šviesa, pritemdyta esant mažai įtampai ir ryškesnė esant didesnei įtampai](../../../../../translated_images/lt/dimmable-light.9ceffeb195dec1a8.webp) Kaip ir su jutikliais, tikrasis IoT įrenginys veikia su skaitmeniniais signalais, o ne analoginiais. Tai reiškia, kad norint siųsti analoginį signalą, IoT įrenginiui reikia skaitmeninio-analoginio keitiklio (DAC), kuris gali būti tiesiogiai įrenginyje arba jungties plokštėje. Šis keitiklis paverčia 0 ir 1 iš IoT įrenginio į analoginę įtampą, kurią gali naudoti aktuatorius. @@ -173,7 +173,7 @@ Skaitmeniniai aktuatoriai, kaip ir skaitmeniniai jutikliai, turi dvi būsenas, k Vienas paprastas skaitmeninis aktuatorius yra LED. Kai įrenginys siunčia skaitmeninį signalą „1“, siunčiama aukšta įtampa, kuri įjungia LED. Kai siunčiamas skaitmeninis signalas „0“, įtampa sumažėja iki 0V, ir LED išsijungia. -![LED išjungtas esant 0 voltų ir įjungtas esant 5V](../../../../../translated_images/lt/led.ec6d94f66676a174ad06d9fa9ea49c2ee89beb18b312d5c6476467c66375b07f.png) +![LED išjungtas esant 0 voltų ir įjungtas esant 5V](../../../../../translated_images/lt/led.ec6d94f66676a174.webp) ✅ Kokius kitus paprastus dviejų būsenų aktuatorius galite sugalvoti? Vienas pavyzdys yra solenoidas – elektromagnetas, kurį galima aktyvuoti, kad atliktų veiksmus, pavyzdžiui, perstumtų durų skląstį, užrakindamas/atrakindamas duris. diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md index 9fac67498..6473a4dcc 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md @@ -26,7 +26,7 @@ Grove LED pateikiamas kaip modulis su įvairių spalvų LED, leidžiančių pasi Prijunkite LED. -![Grove LED](../../../../../translated_images/lt/grove-led.6c853be93f473cf2c439cfc74bb1064732b22251a83cedf66e62f783f9cc1a79.png) +![Grove LED](../../../../../translated_images/lt/grove-led.6c853be93f473cf2.webp) 1. Pasirinkite mėgstamą LED ir įkiškite jo kojeles į dvi skyles LED modulyje. @@ -40,7 +40,7 @@ Prijunkite LED. 1. Išjungę Raspberry Pi, prijunkite kitą Grove kabelio galą prie skaitmeninio lizdo, pažymėto **D5**, esančio ant Grove Base hat, prijungto prie Pi. Šis lizdas yra antras iš kairės, eilėje šalia GPIO kontaktų. -![Grove LED prijungtas prie lizdo D5](../../../../../translated_images/lt/pi-led.97f1d474981dc35d1c7996c7b17de355d3d0a6bc9606d79fa5f89df933415122.png) +![Grove LED prijungtas prie lizdo D5](../../../../../translated_images/lt/pi-led.97f1d474981dc35d.webp) ## Užprogramuokite naktinę lemputę diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md index e33308246..d32166459 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md @@ -16,13 +16,13 @@ Grove šviesos jutiklis, naudojamas šviesos lygiams aptikti, turi būti prijung Prijunkite šviesos jutiklį. -![Grove šviesos jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-light-sensor.b8127b7c434e632d6bcdb57587a14e9ef69a268a22df95d08628f62b8fa5505c.png) +![Grove šviesos jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-light-sensor.b8127b7c434e632d.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į lizdą ant šviesos jutiklio modulio. Jis įsistatys tik viena kryptimi. 1. Išjungus Raspberry Pi, prijunkite kitą Grove kabelio galą prie analoginio lizdo, pažymėto **A0**, esančio ant Grove Base hat, prijungto prie Pi. Šis lizdas yra antras iš dešinės, eilėje šalia GPIO pinų. -![Grove šviesos jutiklis prijungtas prie A0 lizdo](../../../../../translated_images/lt/pi-light-sensor.66cc1e31fa48cd7d5f23400d4b2119aa41508275cb7c778053a7923b4e972d7e.png) +![Grove šviesos jutiklis prijungtas prie A0 lizdo](../../../../../translated_images/lt/pi-light-sensor.66cc1e31fa48cd7d.webp) ## Užprogramuokite šviesos jutiklį diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md index d12a625ce..00c61cf63 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md @@ -36,11 +36,11 @@ Pridėkite LED į CounterFit programėlę. 1. Paspauskite mygtuką **Add**, kad sukurtumėte LED ant 5 kaiščio. - ![LED nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-led.ba9db1c9b8c622a635d6dfae5cdc4e70c2b250635bd4f0601c6cf0bd22b7ba46.png) + ![LED nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-led.ba9db1c9b8c622a6.webp) LED bus sukurtas ir pasirodys aktuatorių sąraše. - ![Sukurtas LED](../../../../../translated_images/lt/counterfit-led.c0ab02de6d256ad84d9bad4d67a7faa709f0ea83e410cfe9b5561ef0cef30b1c.png) + ![Sukurtas LED](../../../../../translated_images/lt/counterfit-led.c0ab02de6d256ad8.webp) Kai LED bus sukurtas, galite pakeisti jo spalvą naudodami *Color* pasirinkimo įrankį. Pasirinkite mygtuką **Set**, kad pakeistumėte spalvą po jos pasirinkimo. diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md index e215d5005..5ace35eb8 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md @@ -28,11 +28,11 @@ Pridėkite šviesos jutiklį prie CounterFit programėlės. 1. Paspauskite **Add** mygtuką, kad sukurtumėte šviesos jutiklį ant Pin 0. - ![Šviesos jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-light-sensor.9f36a5e0d4458d8d554d54b34d2c806d56093d6e49fddcda2d20f6fef7f5cce1.png) + ![Šviesos jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-light-sensor.9f36a5e0d4458d8d.webp) Šviesos jutiklis bus sukurtas ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurtas šviesos jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-light-sensor.5d0f5584df56b90f6b2561910d9cb20dfbd73eeff2177c238d38f4de54aefae1.png) + ![Sukurtas šviesos jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-light-sensor.5d0f5584df56b90f.webp) ## Užprogramuokite šviesos jutiklį diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md index e8ff51724..b9aaecc2c 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md @@ -26,7 +26,7 @@ Grove LED pateikiamas kaip modulis su kelių spalvų LED pasirinkimu, leidžian Prijunkite LED. -![Grove LED](../../../../../translated_images/lt/grove-led.6c853be93f473cf2c439cfc74bb1064732b22251a83cedf66e62f783f9cc1a79.png) +![Grove LED](../../../../../translated_images/lt/grove-led.6c853be93f473cf2.webp) 1. Pasirinkite mėgstamą LED ir įstatykite jo kojeles į dvi skyles LED modulyje. diff --git a/translations/lt/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md b/translations/lt/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md index a8910e1bd..8af3fbf0d 100644 --- a/translations/lt/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md +++ b/translations/lt/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Prijunkite savo įrenginį prie interneto -![Pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-4.7344e074ea68fa545fd320b12dce36d72dd62d28c3b4596cb26cf315f434b98f.jpg) +![Pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-4.7344e074ea68fa54.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -47,7 +47,7 @@ MQTT yra populiariausias ryšio protokolas IoT įrenginiams ir yra aptariamas š MQTT turi vieną brokerį ir kelis klientus. Visi klientai jungiasi prie brokerio, o brokeris nukreipia pranešimus atitinkamiems klientams. Pranešimai nukreipiami naudojant pavadintas temas, o ne siunčiami tiesiogiai konkrečiam klientui. Klientas gali publikuoti temą, o visi klientai, prenumeruojantys tą temą, gaus pranešimą. -![IoT įrenginys publikuoja telemetriją temoje /telemetry, o debesų paslauga prenumeruoja tą temą](../../../../../translated_images/lt/mqtt.cbf7f21d9adc3e17548b359444cc11bb4bf2010543e32ece9a47becf54438c23.png) +![IoT įrenginys publikuoja telemetriją temoje /telemetry, o debesų paslauga prenumeruoja tą temą](../../../../../translated_images/lt/mqtt.cbf7f21d9adc3e17.webp) ✅ Atlikite tyrimą. Jei turite daug IoT įrenginių, kaip galite užtikrinti, kad jūsų MQTT brokeris galėtų apdoroti visus pranešimus? @@ -69,7 +69,7 @@ Užuot sprendę MQTT brokerio nustatymo sudėtingumą kaip šios užduoties dal > 💁 Šis testavimo brokeris yra viešas ir nesaugus. Bet kas galėtų klausytis, ką publikuojate, todėl jis neturėtų būti naudojamas su duomenimis, kuriuos reikia laikyti privačiais. -![Užduoties srauto diagrama, rodanti šviesos lygių skaitymą ir tikrinimą bei LED valdymą](../../../../../translated_images/lt/assignment-1-internet-flow.3256feab5f052fd273bf4e331157c574c2c3fa42e479836fc9c3586f41db35a5.png) +![Užduoties srauto diagrama, rodanti šviesos lygių skaitymą ir tikrinimą bei LED valdymą](../../../../../translated_images/lt/assignment-1-internet-flow.3256feab5f052fd2.webp) Sekite atitinkamą žingsnį žemiau, kad prijungtumėte savo įrenginį prie MQTT brokerio: @@ -350,7 +350,7 @@ Gamyklos įrenginiams galbūt norėsite išsaugoti duomenis, ypač jei jie naudo IoT įrenginių kūrėjai taip pat turėtų apsvarstyti, ar IoT įrenginys gali būti naudojamas interneto nutrūkimo ar signalo praradimo dėl vietos sąlygų metu. Išmanusis termostatas turėtų galėti priimti ribotus sprendimus dėl šildymo valdymo, jei jis negali siųsti telemetrijos į debesį dėl nutrūkimo. -[![Šis Ferrari tapo neveiksnus, nes kažkas bandė jį atnaujinti po žeme, kur nėra mobiliojo ryšio](../../../../../translated_images/lt/bricked-car.dc38f8efadc6c59d76211f981a521efb300939283dee468f79503aae3ec67615.png)](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) +[![Šis Ferrari tapo neveiksnus, nes kažkas bandė jį atnaujinti po žeme, kur nėra mobiliojo ryšio](../../../../../translated_images/lt/bricked-car.dc38f8efadc6c59d.webp)](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) Kad MQTT galėtų susidoroti su ryšio praradimu, įrenginio ir serverio kodas turės būti atsakingas už pranešimų pristatymo užtikrinimą, jei to reikia, pavyzdžiui, reikalaujant, kad visi išsiųsti pranešimai būtų atsakyti papildomais pranešimais atsakymo temoje, o jei ne, jie būtų rankiniu būdu eilėje, kad būtų pakartoti vėliau. @@ -358,7 +358,7 @@ Kad MQTT galėtų susidoroti su ryšio praradimu, įrenginio ir serverio kodas t Komandos yra pranešimai, siunčiami iš debesies į įrenginį, nurodantys jam atlikti tam tikrą veiksmą. Dažniausiai tai apima tam tikrą išvestį per pavarą, tačiau tai gali būti ir nurodymas pačiam įrenginiui, pavyzdžiui, paleisti iš naujo arba surinkti papildomą telemetriją ir grąžinti ją kaip atsakymą į komandą. -![Interneto prijungtas termostatas, gaunantis komandą įjungti šildymą](../../../../../translated_images/lt/commands.d6c06bbbb3a02cce95f2831a1c331daf6dedd4e470c4aa2b0ae54f332016e504.png) +![Interneto prijungtas termostatas, gaunantis komandą įjungti šildymą](../../../../../translated_images/lt/commands.d6c06bbbb3a02cce.webp) Termostatas galėtų gauti komandą iš debesies įjungti šildymą. Remiantis visų jutiklių telemetrijos duomenimis, debesų paslauga nusprendė, kad šildymas turėtų būti įjungtas, todėl siunčia atitinkamą komandą. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md index 9c9aea481..3528efb4b 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ ## Prognozuokite augalų augimą naudodami IoT -![Pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-5.42b234299279d263143148b88ab4583861a32ddb03110c6c1120e41bb88b2592.jpg) +![Pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-5.42b234299279d263.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -122,7 +122,7 @@ Rankiniu būdu tai atliekama šiais žingsniais: Pavyzdžiui, jei aukščiausia dienos temperatūra yra 25°C, o žemiausia – 12°C: -![GDD = 25 + 12 padalinta iš 2, tada iš rezultato atimama 10, gaunant 8.5](../../../../../translated_images/lt/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8ff6efb951ace33af104a1c6ccca3ffb0f8169c14cb160c90.png) +![GDD = 25 + 12 padalinta iš 2, tada iš rezultato atimama 10, gaunant 8.5](../../../../../translated_images/lt/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8.webp) * 25 + 12 = 37 * 37 / 2 = 18.5 diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md index 588f10402..029d41f0f 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md @@ -33,7 +33,7 @@ Kai turėsite temperatūros duomenis, galite naudoti Jupyter Notebook iš šio r Jupyter paleis ir atidarys užrašų knygelę jūsų naršyklėje. Vykdykite užrašų knygelės instrukcijas, kad vizualizuotumėte išmatuotas temperatūras ir apskaičiuotumėte augimo laipsnių dienas. - ![Jupyter užrašų knygelė](../../../../../translated_images/lt/gdd-jupyter-notebook.c5b52cf21094f158a61f47f455490fd95f1729777ff90861a4521820bf354cdc.png) + ![Jupyter užrašų knygelė](../../../../../translated_images/lt/gdd-jupyter-notebook.c5b52cf21094f158.webp) ## Vertinimo kriterijai diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md index 96f0fec01..7dbf9e028 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md @@ -16,7 +16,7 @@ Grove temperatūros jutiklį galima prijungti prie Raspberry Pi. Prijunkite temperatūros jutiklį -![Grove temperatūros jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-dht11.07f8eafceee170043efbb53e1d15722bd4e00fbaa9ff74290b57e9f66eb82c17.png) +![Grove temperatūros jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-dht11.07f8eafceee17004.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į lizdą ant drėgmės ir temperatūros jutiklio. Jis įsistatys tik viena kryptimi. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md index 73901054e..16249de73 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md @@ -38,11 +38,11 @@ Pridėkite drėgmės ir temperatūros jutiklius prie CounterFit programos. 1. Paspauskite mygtuką **Add**, kad sukurtumėte drėgmės jutiklį ant 5 kaiščio. - ![Drėgmės jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-humidity-sensor.2750e27b6f30e09cf4e22101defd5252710717620816ab41ba688f91f757c49a.png) + ![Drėgmės jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-humidity-sensor.2750e27b6f30e09c.webp) Drėgmės jutiklis bus sukurtas ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurtas drėgmės jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-humidity-sensor.7b12f7f339e430cb26c8211d2dba4ef75261b353a01da0932698b5bebd693f27.png) + ![Sukurtas drėgmės jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-humidity-sensor.7b12f7f339e430cb.webp) 1. Sukurkite temperatūros jutiklį: @@ -54,11 +54,11 @@ Pridėkite drėgmės ir temperatūros jutiklius prie CounterFit programos. 1. Paspauskite mygtuką **Add**, kad sukurtumėte temperatūros jutiklį ant 6 kaiščio. - ![Temperatūros jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-temperature-sensor.199350ed34f7343d79dccbe95eaf6c11d2121f03d1c35ab9613b330c23f39b29.png) + ![Temperatūros jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-temperature-sensor.199350ed34f7343d.webp) Temperatūros jutiklis bus sukurtas ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurtas temperatūros jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-temperature-sensor.f0560236c96a9016bafce7f6f792476fe3367bc6941a1f7d5811d144d4bcbfff.png) + ![Sukurtas temperatūros jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-temperature-sensor.f0560236c96a9016.webp) ## Programuokite temperatūros jutiklio programą diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md index 302317f17..4ea0d17a9 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove temperatūros jutiklis gali būti prijungtas prie Wio Terminal skaitmenini Prijunkite temperatūros jutiklį. -![Grove temperatūros jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-dht11.07f8eafceee170043efbb53e1d15722bd4e00fbaa9ff74290b57e9f66eb82c17.png) +![Grove temperatūros jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-dht11.07f8eafceee17004.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į lizdą ant drėgmės ir temperatūros jutiklio. Kabelis įsistatys tik viena kryptimi. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md index 4fd65d29a..0294770c2 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md @@ -13,7 +13,7 @@ I²C magistralė turi 2 pagrindinius laidus, kartu su 2 maitinimo laidais: | VCC | Bendras įtampos kolektorius | Maitinimo šaltinis įrenginiams. Jis prijungtas prie SDA ir SCL laidų, kad suteiktų jų maitinimą per traukimo rezistorių, kuris išjungia signalą, kai nė vienas įrenginys nėra valdiklis. | | GND | Įžeminimas | Užtikrina bendrą įžeminimą elektrinei grandinei. | -![I2C magistralė su 3 įrenginiais, prijungtais prie SDA ir SCL laidų, dalijantis bendru įžeminimo laidu](../../../../../translated_images/lt/i2c.83da845dde02256bdd462dbe0d5145461416b74930571b89d1ae142841eeb584.png) +![I2C magistralė su 3 įrenginiais, prijungtais prie SDA ir SCL laidų, dalijantis bendru įžeminimo laidu](../../../../../translated_images/lt/i2c.83da845dde02256b.webp) Norint siųsti duomenis, vienas įrenginys išduoda pradžios sąlygą, nurodydamas, kad yra pasiruošęs siųsti duomenis. Tada jis tampa valdikliu. Valdiklis siunčia įrenginio adresą, su kuriuo nori bendrauti, kartu su informacija, ar jis nori skaityti, ar rašyti duomenis. Po duomenų perdavimo valdiklis siunčia pabaigos sąlygą, nurodydamas, kad baigė. Po to kitas įrenginys gali tapti valdikliu ir siųsti arba gauti duomenis. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md index c6bc68182..327aa7290 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md @@ -20,14 +20,14 @@ Gravimetrinė dirvožemio drėgmė apskaičiuojama taip: -![dirvožemio drėgmės % yra šlapio svorio minus sauso svorio, padalinta iš sauso svorio, padauginta iš 100](../../../../../translated_images/lt/gsm-calculation.6da38c6201eec14e7573bb2647aa18892883193553d23c9d77e5dc681522dfb2.png) +![dirvožemio drėgmės % yra šlapio svorio minus sauso svorio, padalinta iš sauso svorio, padauginta iš 100](../../../../../translated_images/lt/gsm-calculation.6da38c6201eec14e.webp) * W - šlapio dirvožemio svoris * W - sauso dirvožemio svoris Pavyzdžiui, tarkime, turite dirvožemio mėginį, kuris sveria 212 g šlapias ir 197 g sausas. -![Užpildytas skaičiavimas](../../../../../translated_images/lt/gsm-calculation-example.99f9803b4f29e97668e7c15412136c0c399ab12dbba0b89596fdae9d8aedb6fb.png) +![Užpildytas skaičiavimas](../../../../../translated_images/lt/gsm-calculation-example.99f9803b4f29e976.webp) * W = 212 g * W = 197 g diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md index 7c29cf777..7e58d3518 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md @@ -34,11 +34,11 @@ Pridėkite dirvožemio drėgmės jutiklį į CounterFit programą. 1. Paspauskite **Add** mygtuką, kad sukurtumėte *Soil Moisture* jutiklį ant Pin 0. - ![Dirvožemio drėgmės jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-soil-moisture-sensor.35266135a5e0ae68b29a684d7db0d2933a8098b2307d197f7c71577b724603aa.png) + ![Dirvožemio drėgmės jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-soil-moisture-sensor.35266135a5e0ae68.webp) Dirvožemio drėgmės jutiklis bus sukurtas ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurtas dirvožemio drėgmės jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-soil-moisture-sensor.81742b2de0e9de60a3b3b9a2ff8ecc686d428eb6d71820f27a693be26e5aceee.png) + ![Sukurtas dirvožemio drėgmės jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-soil-moisture-sensor.81742b2de0e9de60.webp) ## Programuokite dirvožemio drėgmės jutiklio programą diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md index 4e2eb4622..ba4f6c4b6 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove dirvožemio drėgmės jutiklis gali būti prijungtas prie Wio Terminal kon Prijunkite dirvožemio drėgmės jutiklį. -![Grove dirvožemio drėgmės jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78be5cc5a07839385fd6718857f31b5bf5ad3d0c73c83b2f0ef.png) +![Grove dirvožemio drėgmės jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78b.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į dirvožemio drėgmės jutiklio lizdą. Jis įsistatys tik viena kryptimi. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md b/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md index 1635c6cdf..8ee248d40 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Automatinis augalų laistymas -![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-7.30b5f577d3cb8e031238751475cb519c7d6dbaea261b5df4643d086ffb2a03bb.jpg) +![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-7.30b5f577d3cb8e03.webp) > Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -32,7 +32,7 @@ IoT įrenginiai naudoja mažą įtampą. Nors to pakanka jutikliams ir mažos ga Sprendimas yra prijungti siurblį prie išorinio maitinimo šaltinio ir naudoti aktuatorių, kad įjungtumėte siurblį, panašiai kaip įjungtumėte šviesą. Jūsų pirštui reikia labai mažai energijos (kūno energijos forma), kad perjungtumėte jungiklį, ir tai sujungia šviesą su elektros tinklu, veikiančiu 110V/240V. -![Šviesos jungiklis įjungia šviesą](../../../../../translated_images/lt/light-switch.760317ad6ab8bd6d611da5352dfe9c73a94a0822ccec7df3c8bae35da18e1658.png) +![Šviesos jungiklis įjungia šviesą](../../../../../translated_images/lt/light-switch.760317ad6ab8bd6d.webp) > 🎓 [Elektros tinklas](https://wikipedia.org/wiki/Mains_electricity) reiškia elektrą, tiekiamą namams ir verslui per nacionalinę infrastruktūrą daugelyje pasaulio vietų. @@ -72,7 +72,7 @@ Kai svirtis juda, paprastai galite girdėti, kaip ji kontaktuoja su elektromagne Elektromagnetui nereikia daug energijos, kad aktyvuotų ir trauktų svirtį, jis gali būti valdomas naudojant 3.3V arba 5V iš IoT kūrimo rinkinio. Išvesties grandinė gali perduoti daug daugiau energijos, priklausomai nuo relės, įskaitant elektros tinklo įtampą ar net didesnės galios lygius pramoniniam naudojimui. Tokiu būdu IoT kūrimo rinkinys gali valdyti drėkinimo sistemą – nuo mažo siurblio vienam augalui iki didžiulės pramoninės sistemos visam komerciniam ūkiui. -![Grove relė su pažymėtomis valdymo grandine, išvesties grandine ir rele](../../../../../translated_images/lt/grove-relay-labelled.293e068f5c3c2a199bd7892f2661fdc9e10c920b535cfed317fbd6d1d4ae1168.png) +![Grove relė su pažymėtomis valdymo grandine, išvesties grandine ir rele](../../../../../translated_images/lt/grove-relay-labelled.293e068f5c3c2a19.webp) Paveikslėlyje aukščiau parodyta Grove relė. Valdymo grandinė jungiasi prie IoT įrenginio ir įjungia arba išjungia relę naudojant 3.3V arba 5V. Išvesties grandinė turi du terminalus, bet kuris iš jų gali būti maitinimas arba žemė. Išvesties grandinė gali valdyti iki 250V ir 10A, pakankamai įvairiems elektros tinklo įrenginiams. Galite gauti relės, kurios gali valdyti dar didesnės galios lygius. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md b/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md index cc3a3a359..52bc130ba 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md @@ -18,13 +18,13 @@ Grove relę galima prijungti prie Raspberry Pi. Prijunkite relę. -![Grove relė](../../../../../translated_images/lt/grove-relay.d426958ca210fbd0fb7983d7edc069d46c73a8b0a099d94797bd756f7b6bb6be.png) +![Grove relė](../../../../../translated_images/lt/grove-relay.d426958ca210fbd0.webp) 1. Įkiškite vieną Grove kabelio galą į relės lizdą. Jis įsistatys tik viena kryptimi. 1. Išjungus Raspberry Pi, prijunkite kitą Grove kabelio galą prie skaitmeninio lizdo, pažymėto **D5**, esančio ant Grove Base Hat, prijungto prie Pi. Šis lizdas yra antras iš kairės, eilėje šalia GPIO kaiščių. Palikite dirvožemio drėgmės jutiklį prijungtą prie **A0** lizdo. -![Grove relė prijungta prie D5 lizdo, o dirvožemio drėgmės jutiklis prijungtas prie A0 lizdo](../../../../../translated_images/lt/pi-relay-and-soil-moisture-sensor.02f3198975b8c53e69ec716cd2719ce117700bd1fc933eaf93476c103c57939b.png) +![Grove relė prijungta prie D5 lizdo, o dirvožemio drėgmės jutiklis prijungtas prie A0 lizdo](../../../../../translated_images/lt/pi-relay-and-soil-moisture-sensor.02f3198975b8c53e.webp) 1. Įkiškite dirvožemio drėgmės jutiklį į dirvą, jei jis dar nėra įkištas iš ankstesnės pamokos. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md b/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md index 972a58b2f..01e48b3eb 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md @@ -28,11 +28,11 @@ Pridėkite relę prie CounterFit programos. 1. Paspauskite **Add** mygtuką, kad sukurtumėte relę ant 5 kaiščio. - ![Relės nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-relay.fa7c40fd0f2f6afc33b35ea94fcb235085be4861e14e3fe6b9b7bcfc82d1c888.png) + ![Relės nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-relay.fa7c40fd0f2f6afc.webp) Relė bus sukurta ir pasirodys aktuatorių sąraše. - ![Sukurta relė](../../../../../translated_images/lt/counterfit-relay.bbf74c1dbdc8b9acd983367fcbd06703a402aefef6af54ddb28e11307ba8a12c.png) + ![Sukurta relė](../../../../../translated_images/lt/counterfit-relay.bbf74c1dbdc8b9ac.webp) ## Programuokite relę diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md b/translations/lt/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md index 68f3f180d..0b9146943 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Perkelkite savo augalą į debesį -![Šios pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-8.3f21f3c11159e6a0a376351973ea5724d5de68fa23b4288853a174bed9ac48c3.jpg) +![Šios pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-8.3f21f3c11159e6a0.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -46,8 +46,8 @@ Tai galėjo būti labai brangu, reikalauti įvairių kvalifikuotų darbuotojų i Debesis dažnai juokais vadinamas „kito žmogaus kompiuteriu“. Pradinė idėja buvo paprasta – vietoj kompiuterių pirkimo, jūs nuomojate kito žmogaus kompiuterį. Kitas žmogus, debesų kompiuterijos teikėjas, valdytų didžiulius duomenų centrus. Jie būtų atsakingi už aparatinės įrangos pirkimą ir diegimą, energijos ir aušinimo valdymą, tinklų kūrimą, pastato saugumą, aparatinės ir programinės įrangos atnaujinimus – viską. Kaip klientas, jūs nuomotumėte kompiuterius, kurių jums reikia, nuomodami daugiau, kai paklausa didėja, ir mažindami nuomą, kai paklausa mažėja. Šie debesų duomenų centrai yra visame pasaulyje. -![Microsoft debesų duomenų centras](../../../../../translated_images/lt/azure-region-existing.73f704604f2aa6cb9b5a49ed40e93d4fd81ae3f4e6af4a8ca504023902832f56.png) -![Microsoft debesų duomenų centro planuojama plėtra](../../../../../translated_images/lt/azure-region-planned-expansion.a5074a1e8af74f156a73552d502429e5b126ea5019274d767ecb4b9afdad442b.png) +![Microsoft debesų duomenų centras](../../../../../translated_images/lt/azure-region-existing.73f704604f2aa6cb.webp) +![Microsoft debesų duomenų centro planuojama plėtra](../../../../../translated_images/lt/azure-region-planned-expansion.a5074a1e8af74f15.webp) Šie duomenų centrai gali būti kelių kvadratinių kilometrų dydžio. Aukščiau pateiktos nuotraukos buvo padarytos prieš keletą metų Microsoft debesų duomenų centre ir rodo pradinį dydį bei planuojamą plėtrą. Plėtrai išvalyta teritorija yra daugiau nei 5 kvadratinių kilometrų. @@ -108,11 +108,11 @@ IoT paslaugos debesyje išsprendžia šias problemas. Jas prižiūri dideli debe IoT įrenginiai prisijungia prie debesų paslaugos naudodami įrenginio SDK (biblioteką, kuri teikia kodą darbui su paslaugos funkcijomis) arba tiesiogiai per komunikacijos protokolą, pvz., MQTT arba HTTP. Įrenginio SDK paprastai yra lengviausias kelias, nes jis viską tvarko už jus, pvz., žino, kokias temas publikuoti ar prenumeruoti, ir kaip tvarkyti saugumą. -![Įrenginiai prisijungia prie paslaugos naudodami įrenginio SDK. Serverio kodas taip pat prisijungia prie paslaugos per SDK](../../../../../translated_images/lt/iot-service-connectivity.7e873847921a5d6fd60d0ba3a943210194518cee0d4e362476624316443275c3.png) +![Įrenginiai prisijungia prie paslaugos naudodami įrenginio SDK. Serverio kodas taip pat prisijungia prie paslaugos per SDK](../../../../../translated_images/lt/iot-service-connectivity.7e873847921a5d6f.webp) Jūsų įrenginys tada bendrauja su kitomis jūsų programos dalimis per šią paslaugą – panašiai kaip jūs siuntėte telemetriją ir gavote komandas per MQTT. Tai paprastai vyksta naudojant paslaugos SDK arba panašią biblioteką. Pranešimai ateina iš jūsų įrenginio į paslaugą, kur kiti jūsų programos komponentai gali juos perskaityti, o pranešimai gali būti siunčiami atgal į jūsų įrenginį. -![Įrenginiai be galiojančio slapto rakto negali prisijungti prie IoT paslaugos](../../../../../translated_images/lt/iot-service-allowed-denied-connection.818b0063ac213fb84204a7229303764d9b467ca430fb822b4ac2fca267d56726.png) +![Įrenginiai be galiojančio slapto rakto negali prisijungti prie IoT paslaugos](../../../../../translated_images/lt/iot-service-allowed-denied-connection.818b0063ac213fb8.webp) Šios paslaugos įgyvendina saugumą, žinodamos apie visus įrenginius, kurie gali prisijungti ir siųsti duomenis, arba turėdamos iš anksto registruotus įrenginius, arba suteikdamos įrenginiams slaptus raktus ar sertifikatus, kuriuos jie gali naudoti registruodamiesi paslaugoje pirmą kartą prisijungdami. Nežinomi įrenginiai negali prisijungti – jei jie bando, paslauga atmeta prisijungimą ir ignoruoja jų siunčiamus pranešimus. @@ -124,7 +124,7 @@ Kiti jūsų programos komponentai gali prisijungti prie IoT paslaugos ir sužino Dabar, kai turite „Azure“ prenumeratą, galite užsiregistruoti IoT paslaugai. „Microsoft“ IoT paslauga vadinama „Azure IoT Hub“. -![Azure IoT Hub logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-iot-hub-logo.28a19de76d0a1932464d858f7558712bcdace3e5ec69c434d482ed7ce41c3a26.png) +![Azure IoT Hub logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-iot-hub-logo.28a19de76d0a1932.webp) Žemiau pateiktame vaizdo įraše rasite trumpą „Azure IoT Hub“ apžvalgą: diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md b/translations/lt/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md index 930e57863..c693f8917 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Perkelkite savo programos logiką į debesį -![Pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-9.dfe99c8e891f48e179724520da9f5794392cf9a625079281ccdcbf09bd85e1b6.jpg) +![Pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-9.dfe99c8e891f48e1.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -28,7 +28,7 @@ Praeitoje pamokoje išmokote, kaip prijungti savo augalų dirvožemio drėgmės Serverless, arba serverless kompiuterija, apima mažų kodo blokų kūrimą, kurie vykdomi debesyje reaguojant į įvairius įvykius. Kai įvykis įvyksta, jūsų kodas vykdomas ir jam perduodami duomenys apie įvykį. Šie įvykiai gali būti įvairūs, įskaitant interneto užklausas, pranešimus eilėje, duomenų pokyčius duomenų bazėje ar pranešimus, kuriuos IoT įrenginiai siunčia IoT paslaugai. -![Įvykiai siunčiami iš IoT paslaugos į serverless paslaugą, visi apdorojami vienu metu kelių funkcijų](../../../../../translated_images/lt/iot-messages-to-serverless.0194da1cc0732bb7d0f823aed3fce54735c6b1ad3bf36089804d8aaefc0a774f.png) +![Įvykiai siunčiami iš IoT paslaugos į serverless paslaugą, visi apdorojami vienu metu kelių funkcijų](../../../../../translated_images/lt/iot-messages-to-serverless.0194da1cc0732bb7.webp) > 💁 Jei anksčiau naudojote duomenų bazės paleidiklius, galite tai laikyti panašiu dalyku – kodas paleidžiamas įvykus įvykiui, pvz., įterpiant eilutę. @@ -54,7 +54,7 @@ Kaip IoT kūrėjas, serverless modelis yra idealus. Galite parašyti funkciją, Microsoft serverless kompiuterijos paslauga vadinama Azure Functions. -![Azure Functions logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-functions-logo.1cfc8e3204c9c44aaf80fcf406fc8544d80d7f00f8d3e8ed6fed764563e17564.png) +![Azure Functions logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-functions-logo.1cfc8e3204c9c44a.webp) Trumpas vaizdo įrašas žemiau pateikia Azure Functions apžvalgą. diff --git a/translations/lt/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md b/translations/lt/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md index f14883abd..0c33bca5e 100644 --- a/translations/lt/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md +++ b/translations/lt/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Saugokite savo augalą -![Šios pamokos eskizų užrašų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-10.829c86b80b9403bb770929ee553a1d293afe50dc23121aaf9be144673ae012cc.jpg) +![Šios pamokos eskizų užrašų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-10.829c86b80b9403bb.webp) > Eskizų užrašai: [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -52,11 +52,11 @@ Tai yra realūs scenarijai, kurie vyksta nuolat. Kai kurie pavyzdžiai buvo pate Kai įrenginys jungiasi prie IoT paslaugos, jis naudoja ID, kad save identifikuotų. Problema ta, kad šį ID galima nukopijuoti – įsilaužėlis galėtų nustatyti kenkėjišką įrenginį, kuris naudoja tą patį ID kaip ir tikras įrenginys, bet siunčia neteisingus duomenis. -![Tiek tikri, tiek kenkėjiški įrenginiai gali naudoti tą patį ID, kad siųstų telemetriją](../../../../../translated_images/lt/iot-device-and-hacked-device-connecting.e0671675df74d6d99eb1dedb5a670e606f698efa6202b1ad4c8ae548db299cc6.png) +![Tiek tikri, tiek kenkėjiški įrenginiai gali naudoti tą patį ID, kad siųstų telemetriją](../../../../../translated_images/lt/iot-device-and-hacked-device-connecting.e0671675df74d6d9.webp) Sprendimas yra paversti siunčiamus duomenis užkoduotu formatu, naudojant tam tikrą vertę, žinomą tik įrenginiui ir debesijai. Šis procesas vadinamas *šifravimu*, o vertė, naudojama duomenims užšifruoti, vadinama *šifravimo raktu*. -![Jei naudojamas šifravimas, priimami tik užšifruoti pranešimai, kiti atmetami](../../../../../translated_images/lt/iot-device-and-hacked-device-connecting-encryption.5941aff601fc978f979e46f2849b573564eeb4a4dc5b52f669f62745397492fb.png) +![Jei naudojamas šifravimas, priimami tik užšifruoti pranešimai, kiti atmetami](../../../../../translated_images/lt/iot-device-and-hacked-device-connecting-encryption.5941aff601fc978f.webp) Debesijos paslauga gali tada konvertuoti duomenis atgal į skaitomą formatą, naudodama procesą, vadinamą *iššifravimu*, naudodama tą patį šifravimo raktą arba *iššifravimo raktą*. Jei užšifruoto pranešimo negalima iššifruoti naudojant raktą, įrenginys buvo nulaužtas, ir pranešimas atmetamas. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md index dfc2490aa..4cec148ff 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Vietos sekimas -![Šios pamokos eskizų užrašų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-11.9fddbac4b664c6d50ab7ac9bb32f1fc3f945f03760e72f7f43938073762fb017.jpg) +![Šios pamokos eskizų užrašų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-11.9fddbac4b664c6d5.webp) > Eskizų užrašai: [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -63,13 +63,13 @@ Geografinės koordinatės naudojamos taškams Žemės paviršiuje apibrėžti, p > 💁 Niekas tiksliai nežino, kodėl apskritimai padalijami į 360 laipsnių. [Laipsnio (kampo) puslapis Vikipedijoje](https://wikipedia.org/wiki/Degree_(angle)) aptaria galimas priežastis. -![Platumos linijos nuo 90° Šiaurės ašigalyje, 45° pusiaukelėje tarp Šiaurės ašigalio ir pusiaujo, 0° pusiaujo, -45° pusiaukelėje tarp pusiaujo ir Pietų ašigalio, ir -90° Pietų ašigalyje](../../../../../translated_images/lt/latitude-lines.11d8d91dfb2014a57437272d7db7fd6607243098e8685f06e0c5f1ec984cb7eb.png) +![Platumos linijos nuo 90° Šiaurės ašigalyje, 45° pusiaukelėje tarp Šiaurės ašigalio ir pusiaujo, 0° pusiaujo, -45° pusiaukelėje tarp pusiaujo ir Pietų ašigalio, ir -90° Pietų ašigalyje](../../../../../translated_images/lt/latitude-lines.11d8d91dfb2014a5.webp) Platuma matuojama naudojant linijas, kurios apsupa Žemę ir eina lygiagrečiai pusiaujo, padalijant Šiaurės ir Pietų pusrutulius į po 90°. Pusiaujo platuma yra 0°, Šiaurės ašigalis yra 90°, dar vadinamas 90° šiaurės, o Pietų ašigalis yra -90°, arba 90° pietų. Ilguma matuojama kaip laipsnių skaičius į rytus ir vakarus. 0° ilgumos pradžia vadinama *Pagrindiniu meridianu*, kuris 1884 m. buvo apibrėžtas kaip linija nuo Šiaurės iki Pietų ašigalio, einanti per [Britų karališkąją observatoriją Grinviče, Anglijoje](https://wikipedia.org/wiki/Royal_Observatory,_Greenwich). -![Ilgumos linijos nuo -180° į vakarus nuo Pagrindinio meridiano, iki 0° Pagrindiniame meridiane, iki 180° į rytus nuo Pagrindinio meridiano](../../../../../translated_images/lt/longitude-meridians.ab4ef1c91c064586b0185a3c8d39e585903696c6a7d28c098a93a629cddb5d20.png) +![Ilgumos linijos nuo -180° į vakarus nuo Pagrindinio meridiano, iki 0° Pagrindiniame meridiane, iki 180° į rytus nuo Pagrindinio meridiano](../../../../../translated_images/lt/longitude-meridians.ab4ef1c91c064586.webp) > 🎓 Meridianas yra įsivaizduojama tiesi linija, einanti nuo Šiaurės ašigalio iki Pietų ašigalio, sudaranti puslankį. @@ -100,7 +100,7 @@ Taško koordinatės visada pateikiamos kaip `platuma, ilguma`, todėl ankstesnia * Platuma: 47.6423109 (47.6423109 laipsnio į šiaurę nuo pusiaujo) * Ilguma: -122.1390293 (122.1390293 laipsnio į vakarus nuo Pagrindinio meridiano). -![„Microsoft“ būstinė 47.6423109,-122.117198](../../../../../translated_images/lt/microsoft-gps-location-world.a321d481b010f6adfcca139b2ba0adc53b79f58a540495b8e2ce7f779ea64bfe.png) +![„Microsoft“ būstinė 47.6423109,-122.117198](../../../../../translated_images/lt/microsoft-gps-location-world.a321d481b010f6ad.webp) ## Pasaulinės padėties nustatymo sistemos (GPS) @@ -112,7 +112,7 @@ GPS sistemos veikia taip, kad keli palydovai siunčia signalą su kiekvieno paly > 💁 GPS jutikliams reikia antenų, kad aptiktų radijo bangas. Antenos, įmontuotos sunkvežimiuose ir automobiliuose su įmontuotu GPS, yra išdėstytos taip, kad gautų gerą signalą, paprastai ant priekinio stiklo arba stogo. Jei naudojate atskirą GPS sistemą, pavyzdžiui, išmanųjį telefoną ar IoT įrenginį, turite užtikrinti, kad GPS sistemoje ar telefone įmontuota antena turėtų aiškų vaizdą į dangų, pavyzdžiui, būtų pritvirtinta prie priekinio stiklo. -![Žinant atstumą nuo jutiklio iki kelių palydovų, galima apskaičiuoti buvimo vietą](../../../../../translated_images/lt/gps-satellites.04acf1148fe25fbf1586bc2e8ba698e8d79b79a50c36824b38417dd13372b90f.png) +![Žinant atstumą nuo jutiklio iki kelių palydovų, galima apskaičiuoti buvimo vietą](../../../../../translated_images/lt/gps-satellites.04acf1148fe25fbf.webp) GPS palydovai skrieja aplink Žemę, nėra fiksuotoje vietoje virš jutiklio, todėl vietos duomenys apima aukštį virš jūros lygio, taip pat platumą ir ilgumą. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md index 1202e7939..3a5616e45 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md @@ -18,13 +18,13 @@ Grove GPS jutiklį galima prijungti prie Raspberry Pi. Prijunkite GPS jutiklį. -![Grove GPS jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d1820ef6ed10c587f9b650e8db55b936851c92412180bd3e2.png) +![Grove GPS jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į GPS jutiklio lizdą. Kabelis įsistatys tik viena kryptimi. 1. Išjungę Raspberry Pi, prijunkite kitą Grove kabelio galą prie UART lizdo, pažymėto **UART**, esančio Grove Base hat, prijungto prie Pi. Šis lizdas yra vidurinėje eilėje, šalia SD kortelės lizdo, priešingoje pusėje nei USB prievadai ir eterneto lizdas. - ![Grove GPS jutiklis prijungtas prie UART lizdo](../../../../../translated_images/lt/pi-gps-sensor.1f99ee2b2f6528915047ec78967bd362e0e4ee0ed594368a3837b9cf9cdaca64.png) + ![Grove GPS jutiklis prijungtas prie UART lizdo](../../../../../translated_images/lt/pi-gps-sensor.1f99ee2b2f652891.webp) 1. Padėkite GPS jutiklį taip, kad prijungta antena turėtų matomumą į dangų – idealiai šalia atviro lango arba lauke. Antenai lengviau gauti aiškų signalą, kai niekas netrukdo. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md index c3cf529ab..7ba69555e 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md @@ -38,11 +38,11 @@ Pridėkite GPS jutiklį prie CounterFit programos. 1. Pasirinkite mygtuką **Add**, kad sukurtumėte GPS jutiklį prievade `/dev/ttyAMA0`. - ![GPS jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-gps-sensor.6385dc9357d85ad1d47b4abb2525e7651fd498917d25eefc5a72feab09eedc70.png) + ![GPS jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-gps-sensor.6385dc9357d85ad1.webp) GPS jutiklis bus sukurtas ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurtas GPS jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor.3fbb15af0a5367566f2f11324ef5a6f30861cdf2b497071a5e002b7aa473550e.png) + ![Sukurtas GPS jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor.3fbb15af0a536756.webp) ## Užprogramuokite GPS jutiklį @@ -102,17 +102,17 @@ Užprogramuokite GPS jutiklio programą. * Nustatykite **Source** kaip `Lat/Lon` ir įveskite konkrečią platumą, ilgumą bei palydovų skaičių, naudojamą GPS fiksavimui. Ši reikšmė bus siunčiama tik vieną kartą, todėl pažymėkite **Repeat**, kad duomenys būtų kartojami kas sekundę. - ![GPS jutiklis su pasirinktu lat lon](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor-latlon.008c867d75464fbe7f84107cc57040df565ac07cb57d2f21db37d087d470197d.png) + ![GPS jutiklis su pasirinktu lat lon](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor-latlon.008c867d75464fbe.webp) * Nustatykite **Source** kaip `NMEA` ir pridėkite keletą NMEA eilučių į teksto laukelį. Visos šios reikšmės bus siunčiamos, su 1 sekundės pertrauka prieš kiekvieną naują GGA (vietos fiksavimo) eilutę. - ![GPS jutiklis su nustatytomis NMEA eilutėmis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor-nmea.c62eea442171e17e19528b051b104cfcecdc9cd18db7bc72920f29821ae63f73.png) + ![GPS jutiklis su nustatytomis NMEA eilutėmis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor-nmea.c62eea442171e17e.webp) Galite naudoti tokius įrankius kaip [nmeagen.org](https://www.nmeagen.org), kad sugeneruotumėte šias eilutes, piešdami žemėlapyje. Šios reikšmės bus siunčiamos tik vieną kartą, todėl pažymėkite **Repeat**, kad duomenys būtų kartojami kas sekundę po to, kai viskas bus išsiųsta. * Nustatykite **Source** kaip GPX failą ir įkelkite GPX failą su maršruto vietomis. GPX failus galite atsisiųsti iš daugelio populiarių žemėlapių ir žygių svetainių, tokių kaip [AllTrails](https://www.alltrails.com/). Šie failai turi kelias GPS vietas kaip maršrutą, o GPS jutiklis grąžins kiekvieną naują vietą kas 1 sekundę. - ![GPS jutiklis su nustatytu GPX failu](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor-gpxfile.8310b063ce8a425ccc8ebeec8306aeac5e8e55207f007d52c6e1194432a70cd9.png) + ![GPS jutiklis su nustatytu GPX failu](../../../../../translated_images/lt/counterfit-gps-sensor-gpxfile.8310b063ce8a425c.webp) Šios reikšmės bus siunčiamos tik vieną kartą, todėl pažymėkite **Repeat**, kad duomenys būtų kartojami kas sekundę po to, kai viskas bus išsiųsta. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md index b808e0b96..136ba0d4d 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove GPS jutiklis gali būti prijungtas prie Wio Terminal. Prijunkite GPS jutiklį. -![Grove GPS jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d1820ef6ed10c587f9b650e8db55b936851c92412180bd3e2.png) +![Grove GPS jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į GPS jutiklio lizdą. Kabelis įsistatys tik viena kryptimi. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md b/translations/lt/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md index 48d074101..508279e62 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Parduotuvės vietos duomenys -![Šios pamokos eskizų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-12.ca7f53039712a3ec14ad6474d8445361c84adab643edc53fa6269b77895606bb.jpg) +![Šios pamokos eskizų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-12.ca7f53039712a3ec.webp) > Eskizą sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -75,7 +75,7 @@ NoSQL duomenų bazės vadinamos NoSQL, nes jos neturi tokios griežtos struktūr > 💁 Nepaisant jų pavadinimo, kai kurios NoSQL duomenų bazės leidžia naudoti SQL užklausoms vykdyti. -![Dokumentai aplankuose NoSQL duomenų bazėje](../../../../../translated_images/lt/noqsl-database.62d24ccf5b73f60d35c245a8533f1c7147c0928e955b82cb290b2e184bb434df.png) +![Dokumentai aplankuose NoSQL duomenų bazėje](../../../../../translated_images/lt/noqsl-database.62d24ccf5b73f60d.webp) NoSQL duomenų bazės neturi iš anksto apibrėžtos schemos, kuri ribotų, kaip duomenys saugomi. Vietoj to, galite įterpti bet kokius nestruktūrizuotus duomenis, paprastai naudojant JSON dokumentus. Šie dokumentai gali būti organizuojami į aplankus, panašiai kaip failai jūsų kompiuteryje. Kiekvienas dokumentas gali turėti skirtingus laukus nei kiti dokumentai – pavyzdžiui, jei saugote IoT duomenis iš savo ūkio transporto priemonių, kai kurie gali turėti laukus akselerometro ir greičio duomenims, kiti – priekabos temperatūros duomenims. Jei pridėtumėte naujo tipo sunkvežimį, pavyzdžiui, su įmontuotomis svarstyklėmis, skirtomis stebėti vežamo krovinio svorį, jūsų IoT įrenginys galėtų pridėti šį naują lauką, ir jis būtų saugomas be jokių pakeitimų duomenų bazėje. @@ -89,7 +89,7 @@ Kai kurios gerai žinomos NoSQL duomenų bazės yra Azure CosmosDB, MongoDB ir C Praėjusioje pamokoje fiksavote GPS duomenis iš GPS jutiklio, prijungto prie jūsų IoT įrenginio. Norėdami saugoti šiuos IoT duomenis debesyje, turite juos siųsti į IoT paslaugą. Vėl naudosite Azure IoT Hub – tą pačią IoT debesijos paslaugą, kurią naudojote ankstesniame projekte. -![GPS telemetrijos siuntimas iš IoT įrenginio į IoT Hub](../../../../../translated_images/lt/gps-telemetry-iot-hub.8115335d51cd2c1285d20e9d1b18cf685e59a8e093e7797291ef173445af6f3d.png) +![GPS telemetrijos siuntimas iš IoT įrenginio į IoT Hub](../../../../../translated_images/lt/gps-telemetry-iot-hub.8115335d51cd2c12.webp) ### Užduotis – GPS duomenų siuntimas į IoT Hub @@ -187,7 +187,7 @@ Kai duomenys pasiekia jūsų IoT Hub, galite parašyti serverless kodą, kuris k ## Azure saugyklos paskyros -![Azure saugyklos logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-storage-logo.605c0f602c640d482a80f1b35a2629a32d595711b7ab1d7ceea843250615ff32.png) +![Azure saugyklos logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-storage-logo.605c0f602c640d48.webp) Azure saugyklos paskyros yra universali saugyklos paslauga, kuri gali saugoti duomenis įvairiais būdais. Duomenis galite saugoti kaip blobus, eilėse, lentelėse arba failuose, ir visa tai vienu metu. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md b/translations/lt/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md index a2d74f998..ccf66d315 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Vizualizuokite vietos duomenis -![Šios pamokos apžvalgos eskizas](../../../../../translated_images/lt/lesson-13.a259db1485021be7d7c72e90842fbe0ab977529e8684c179b5fb1ea75e92b3ef.jpg) +![Šios pamokos apžvalgos eskizas](../../../../../translated_images/lt/lesson-13.a259db1485021be7.webp) > Eskizas sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -64,11 +64,11 @@ Paprastas pavyzdys – ūkininkavimo projekte jūs fiksavote dirvožemio drėgm Žmogui suprasti šiuos duomenis gali būti sunku. Tai tiesiog skaičių siena be jokios prasmės. Pirmasis žingsnis vizualizuojant šiuos duomenis – juos pavaizduoti linijiniame grafike: -![Aukščiau pateiktų duomenų linijinis grafikas](../../../../../translated_images/lt/chart-soil-moisture.fd6d9d0cdc0b5f75e78038ecb8945dfc84b38851359de99d84b16e3336d6d7c2.png) +![Aukščiau pateiktų duomenų linijinis grafikas](../../../../../translated_images/lt/chart-soil-moisture.fd6d9d0cdc0b5f75.webp) Šį grafiką galima dar labiau patobulinti, pridedant liniją, kuri nurodo, kada automatinė laistymo sistema buvo įjungta esant dirvožemio drėgmės rodmeniui 450: -![Dirvožemio drėgmės grafikas su linija ties 450](../../../../../translated_images/lt/chart-soil-moisture-relay.fbb391236d34a64d0abf1df396e9197e0a24df14150620b9cc820a64a55c9326.png) +![Dirvožemio drėgmės grafikas su linija ties 450](../../../../../translated_images/lt/chart-soil-moisture-relay.fbb391236d34a64d.webp) Šis grafikas greitai parodo ne tik dirvožemio drėgmės lygius, bet ir taškus, kuriuose buvo įjungta laistymo sistema. @@ -84,7 +84,7 @@ Dirbant su GPS duomenimis, aiškiausia vizualizacija gali būti duomenų pateiki Darbas su žemėlapiais yra įdomus uždavinys, ir yra daug pasirinkimų, tokių kaip „Bing Maps“, „Leaflet“, „Open Street Maps“ ir „Google Maps“. Šioje pamokoje sužinosite apie [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) ir kaip jie gali rodyti jūsų GPS duomenis. -![Azure Maps logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-maps-logo.35d01dcfbd81fe6140e94257aaa1538f785a58c91576d14e0ebe7a2f6c694b99.png) +![Azure Maps logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-maps-logo.35d01dcfbd81fe61.webp) „Azure Maps“ yra „geografinės informacijos paslaugų ir SDK rinkinys, naudojantis naujausius žemėlapių duomenis, kad suteiktų geografinį kontekstą žiniatinklio ir mobiliųjų programų kūrimui.“ Kūrėjams suteikiami įrankiai kurti gražius, interaktyvius žemėlapius, kurie gali atlikti tokius veiksmus kaip rekomenduoti eismo maršrutus, teikti informaciją apie eismo įvykius, vidaus navigaciją, paieškos galimybes, aukščio informaciją, orų paslaugas ir dar daugiau. @@ -185,7 +185,7 @@ Dabar galite pereiti prie kito žingsnio – parodyti savo žemėlapį tinklalap Jei atidarysite savo `index.html` failą žiniatinklio naršyklėje, turėtumėte pamatyti žemėlapį, sutelktą į Sietlo sritį. - ![Žemėlapis, rodantis Sietlą, miestą Vašingtono valstijoje, JAV](../../../../../translated_images/lt/map-image.8fb2c53eb23ef39c1c0a4410a5282e879b3b452b707eb066ff04c5488d3d72b7.png) + ![Žemėlapis, rodantis Sietlą, miestą Vašingtono valstijoje, JAV](../../../../../translated_images/lt/map-image.8fb2c53eb23ef39c.webp) ✅ Eksperimentuokite su mastelio ir centro parametrais, kad pakeistumėte žemėlapio rodymą. Galite pridėti skirtingas koordinates, atitinkančias jūsų duomenų platumą ir ilgumą, kad pakeistumėte žemėlapio centrą. @@ -319,7 +319,7 @@ Jei bandysite gauti duomenis iš savo saugyklos, galite nustebti, pamatę klaida 1. Įkelkite HTML puslapį į savo naršyklę. Jis įkels žemėlapį, tada įkels visus GPS duomenis iš saugyklos ir atvaizduos juos žemėlapyje. - ![Šv. Edvardo valstijos parko žemėlapis netoli Sietlo, su apskritimais, rodančiais kelią aplink parko kraštą](../../../../../translated_images/lt/map-path.896832e72dc696ffe20650e4051027d4855442d955f93fdbb80bb417ca8a406f.png) + ![Šv. Edvardo valstijos parko žemėlapis netoli Sietlo, su apskritimais, rodančiais kelią aplink parko kraštą](../../../../../translated_images/lt/map-path.896832e72dc696ff.webp) > 💁 Šį kodą galite rasti [code](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data/code) aplanke. diff --git a/translations/lt/3-transport/lessons/4-geofences/README.md b/translations/lt/3-transport/lessons/4-geofences/README.md index d3566f123..8b75ff86c 100644 --- a/translations/lt/3-transport/lessons/4-geofences/README.md +++ b/translations/lt/3-transport/lessons/4-geofences/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Geotvoros -![Šios pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-14.63980c5150ae3c153e770fb71d044c1845dce79248d86bed9fc525adf3ede73c.jpg) +![Šios pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-14.63980c5150ae3c15.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -35,7 +35,7 @@ Per paskutines tris pamokas naudojote IoT technologijas, kad nustatytumėte sunk Geotvora yra virtuali realaus pasaulio geografinio regiono perimetro riba. Geotvoros gali būti apskritimai, apibrėžti kaip taškas ir spindulys (pavyzdžiui, 100 m pločio apskritimas aplink pastatą), arba daugiakampiai, apimantys tokias zonas kaip mokyklos teritorija, miesto ribos ar universiteto ar biuro kompleksas. -![Geotvorų pavyzdžiai, rodantys apskritiminę geotvorą aplink Microsoft parduotuvę ir daugiakampę geotvorą aplink Microsoft vakarų kampusą](../../../../../translated_images/lt/geofence-examples.172fbc534665769f6e1a1ddcf75e3b25183cd10354c80cc603ba44b635390e1a.png) +![Geotvorų pavyzdžiai, rodantys apskritiminę geotvorą aplink Microsoft parduotuvę ir daugiakampę geotvorą aplink Microsoft vakarų kampusą](../../../../../translated_images/lt/geofence-examples.172fbc534665769f.webp) > 💁 Galbūt jau naudojote geotvoras, to nežinodami. Jei naudojote iOS priminimų programėlę ar Google Keep, kad nustatytumėte priminimą pagal vietą, jūs naudojote geotvorą. Šios programėlės nustato geotvorą pagal nurodytą vietą ir praneša, kai jūsų telefonas patenka į geotvorą. @@ -284,7 +284,7 @@ Kaip prisimenate iš ankstesnių pamokų, IoT Hub leidžia atkurti įvykius, kur Atsakymas – jis negali! Vietoj to galite apibrėžti kelis atskirus ryšius, kad skaitytumėte įvykius, ir kiekvienas iš jų gali valdyti neperskaitytų pranešimų atkūrimą. Tai vadinama *vartotojų grupėmis*. Kai prisijungiate prie galinio taško, galite nurodyti, prie kurios vartotojų grupės norite prisijungti. Kiekvienas jūsų programos komponentas prisijungs prie skirtingos vartotojų grupės. -![Vienas IoT Hub su 3 vartotojų grupėmis, paskirstančiomis tuos pačius pranešimus 3 skirtingoms funkcijų programoms](../../../../../translated_images/lt/consumer-groups.a3262e26fc27ba2092863678ad57af15c7223416e388a23f330c058cf4358630.png) +![Vienas IoT Hub su 3 vartotojų grupėmis, paskirstančiomis tuos pačius pranešimus 3 skirtingoms funkcijų programoms](../../../../../translated_images/lt/consumer-groups.a3262e26fc27ba20.webp) Teoriškai prie kiekvienos vartotojų grupės gali prisijungti iki 5 programų, ir jos visos gaus pranešimus, kai jie atvyks. Geriausia praktika yra leisti tik vienai programai pasiekti kiekvieną vartotojų grupę, kad būtų išvengta pranešimų dubliavimo ir užtikrinta, kad paleidus iš naujo visi eilėje esantys pranešimai būtų tinkamai apdoroti. Pavyzdžiui, jei paleistumėte savo „Functions“ programą vietoje ir debesyje vienu metu, abi apdorotų pranešimus, todėl saugykloje būtų saugomi dubliuoti blobai. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md index d238b85d7..d097e2075 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Sukurkite vaisių kokybės detektorių -![Šios pamokos apžvalga pieštuku](../../../../../translated_images/lt/lesson-15.843d21afdc6fb2bba70cd9db7b7d2f91598859fafda2078b0bdc44954194b6c0.jpg) +![Šios pamokos apžvalga pieštuku](../../../../../translated_images/lt/lesson-15.843d21afdc6fb2bb.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -38,7 +38,7 @@ Ne visi augalai sunoksta vienodai. Pavyzdžiui, pomidorai gali turėti dar žali Automatizuotas derliaus nuėmimas perkėlė maisto rūšiavimą iš lauko į fabriką. Maistas keliaudavo ilgais konvejeriais, o žmonių komandos rankomis pašalindavo viską, kas neatitiko kokybės standartų. Derliaus nuėmimas tapo pigesnis dėl technikos, tačiau maisto rūšiavimas rankomis vis dar kainavo. -![Jei aptinkamas raudonas pomidoras, jis keliauja toliau. Jei aptinkamas žalias pomidoras, jis svirtimi išmetamas į atliekų dėžę](../../../../../translated_images/lt/optical-tomato-sorting.61aa134bdda4e5b1bfb16a212c1e35a6ef0c426cbb8b1c975f79d7bfbf48d068.png) +![Jei aptinkamas raudonas pomidoras, jis keliauja toliau. Jei aptinkamas žalias pomidoras, jis svirtimi išmetamas į atliekų dėžę](../../../../../translated_images/lt/optical-tomato-sorting.61aa134bdda4e5b1.webp) Kitas evoliucijos etapas buvo mašinų naudojimas rūšiavimui, įmontuotų į derliaus nuėmimo techniką arba naudojamų perdirbimo gamyklose. Pirmosios šių mašinų kartos naudojo optinius jutiklius spalvoms aptikti, valdančius svirtis ar oro pūtimo įrenginius, kad žali pomidorai būtų pašalinti į atliekų dėžę, o raudoni pomidorai tęstų kelionę konvejeriais. @@ -62,7 +62,7 @@ Pavyzdžiui, galite pateikti modeliui milijonus neprinokusių bananų nuotraukų > 🎓 MM modelių rezultatai vadinami *prognozėmis* -![2 bananai: prinokęs su prognoze 99,7% prinokęs, 0,3% neprinokęs, ir neprinokęs su prognoze 1,4% prinokęs, 98,6% neprinokęs](../../../../../translated_images/lt/bananas-ripe-vs-unripe-predictions.8d0e2034014aa50ece4e4589e724b142da0681f35470fe3db3f7d51240f69c85.png) +![2 bananai: prinokęs su prognoze 99,7% prinokęs, 0,3% neprinokęs, ir neprinokęs su prognoze 1,4% prinokęs, 98,6% neprinokęs](../../../../../translated_images/lt/bananas-ripe-vs-unripe-predictions.8d0e2034014aa50e.webp) MM modeliai nepateikia binarinio atsakymo, o pateikia tikimybes. Pavyzdžiui, modelis gali gauti banano nuotrauką ir prognozuoti `prinokęs` su 99,7% tikimybe ir `neprinokęs` su 0,3% tikimybe. Jūsų kodas tada pasirinktų geriausią prognozę ir nuspręstų, kad bananas yra prinokęs. @@ -90,7 +90,7 @@ Yra daugybė įrankių, kurie gali padėti tai padaryti, įskaitant debesų pasl Custom Vision yra debesų įrankis, skirtas vaizdų klasifikatorių mokymui. Jis leidžia apmokyti klasifikatorių naudojant tik nedidelį nuotraukų kiekį. Galite įkelti nuotraukas per žiniatinklio portalą, API arba SDK, kiekvienai nuotraukai priskirdami *žymą*, kuri nurodo tos nuotraukos klasifikaciją. Tada galite apmokyti modelį ir išbandyti, kaip gerai jis veikia. Kai būsite patenkinti modeliu, galėsite jį publikuoti ir naudoti per žiniatinklio API arba SDK. -![Azure Custom Vision logotipas](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-logo.d3d4e7c8a87ec9daf825e72e210576c3cbf60312577be7a139e22dd97ab7f1e6.png) +![Azure Custom Vision logotipas](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-logo.d3d4e7c8a87ec9da.webp) > 💁 Galite apmokyti Custom Vision modelį naudodami vos 5 nuotraukas kiekvienai klasifikacijai, tačiau daugiau nuotraukų duoda geresnius rezultatus. Geriausia turėti bent 30 nuotraukų. @@ -146,7 +146,7 @@ Norėdami naudoti Custom Vision, pirmiausia turite sukurti du Cognitive Services Kurdamas projektą, būtinai naudokite anksčiau sukurtą `fruit-quality-detector-training` išteklį. Pasirinkite *Klasifikacijos* projekto tipą, *Daugiaklasę* klasifikacijos tipą ir *Maisto* domeną. - ![Custom Vision projekto nustatymai su pavadinimu fruit-quality-detector, be aprašymo, išteklius nustatytas į fruit-quality-detector-training, projekto tipas nustatytas į klasifikaciją, klasifikacijos tipas nustatytas į daugiaklasį, o domenas nustatytas į maistą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-create-project.cf46325b92d8b131089f6647cf5e07b664cb77850e106d66e3c057b6b69756c6.png) + ![Custom Vision projekto nustatymai su pavadinimu fruit-quality-detector, be aprašymo, išteklius nustatytas į fruit-quality-detector-training, projekto tipas nustatytas į klasifikaciją, klasifikacijos tipas nustatytas į daugiaklasį, o domenas nustatytas į maistą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-create-project.cf46325b92d8b131.webp) ✅ Skirkite laiko susipažinti su Custom Vision sąsaja savo vaizdų klasifikatoriui. @@ -164,7 +164,7 @@ Vaizdų klasifikatoriai veikia labai maža raiška. Pavyzdžiui, „Custom Visio * Naudodami 2 prinokusius bananus, padarykite keletą kiekvieno nuotraukų iš skirtingų kampų, padarydami bent 7 nuotraukas (5 mokymui, 2 testavimui), bet idealiu atveju daugiau. - ![2 skirtingų bananų nuotraukos](../../../../../translated_images/lt/banana-training-images.530eb203346d73bc23b8b990fb4609470bf4ff7c942ccc13d4cfffeed9be1ad4.png) + ![2 skirtingų bananų nuotraukos](../../../../../translated_images/lt/banana-training-images.530eb203346d73bc.webp) * Pakartokite tą patį procesą su 2 neprinokusiais bananais. @@ -174,7 +174,7 @@ Vaizdų klasifikatoriai veikia labai maža raiška. Pavyzdžiui, „Custom Visio 1. Sekite [nuotraukų įkėlimo ir žymėjimo skyrių klasifikatoriaus kūrimo greitos pradžios vadove Microsoft dokumentacijoje](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/getting-started-build-a-classifier?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#upload-and-tag-images), kad įkeltumėte savo mokymo nuotraukas. Žymėkite prinokusius vaisius kaip `ripe`, o neprinokusius kaip `unripe`. - ![Prinokusių ir neprinokusių bananų nuotraukų įkėlimo dialogai](../../../../../translated_images/lt/image-upload-bananas.0751639f3815e0ec42bdbc6254d1e4357a185834d1ae10c9948a0e7d6d336695.png) + ![Prinokusių ir neprinokusių bananų nuotraukų įkėlimo dialogai](../../../../../translated_images/lt/image-upload-bananas.0751639f3815e0ec.webp) 1. Sekite [klasifikatoriaus mokymo skyrių klasifikatoriaus kūrimo greitos pradžios vadove Microsoft dokumentacijoje](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/getting-started-build-a-classifier?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#train-the-classifier), kad apmokytumėte vaizdų klasifikatorių naudodami savo įkeltas nuotraukas. @@ -192,7 +192,7 @@ Kai jūsų klasifikatorius bus apmokytas, galėsite jį išbandyti, pateikdami n 1. Sekite [savo modelio testavimo dokumentaciją Microsoft dokumentacijoje](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/test-your-model?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#test-your-model), kad išbandytumėte savo vaizdų klasifikatorių. Naudokite anksčiau sukurtas testavimo nuotraukas, o ne tas, kurias naudojote mokymui. - ![Neprinokęs bananas, klasifikuotas kaip neprinokęs su 98,9% tikimybe, prinokęs su 1,1% tikimybe](../../../../../translated_images/lt/banana-unripe-quick-test-prediction.dae9b5e1c4ef7c64886422438850ea14f0be6ac918c217ea3b255c685abfabe7.png) + ![Neprinokęs bananas, klasifikuotas kaip neprinokęs su 98,9% tikimybe, prinokęs su 1,1% tikimybe](../../../../../translated_images/lt/banana-unripe-quick-test-prediction.dae9b5e1c4ef7c64.webp) 1. Išbandykite visas turimas testavimo nuotraukas ir stebėkite tikimybes. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md index df14958f4..0811f4aee 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Patikrinkite vaisių kokybę naudodami IoT įrenginį -![Šios pamokos eskizų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-16.215daf18b00631fbdfd64c6fc2dc6044dff5d544288825d8076f9fb83d964c23.jpg) +![Šios pamokos eskizų apžvalga](../../../../../translated_images/lt/lesson-16.215daf18b00631fb.webp) > Eskizą sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -26,7 +26,7 @@ Praeitoje pamokoje sužinojote apie vaizdų klasifikatorius ir kaip juos apmokyt Kameros jutikliai, kaip rodo pavadinimas, yra kameros, kurias galite prijungti prie savo IoT įrenginio. Jie gali užfiksuoti statinius vaizdus arba transliuoti vaizdo įrašus. Kai kurie pateikia neapdorotus vaizdo duomenis, kiti suspaudžia juos į vaizdo failus, tokius kaip JPEG ar PNG. Paprastai kameros, kurios veikia su IoT įrenginiais, yra daug mažesnės ir žemesnės raiškos nei tos, prie kurių esate įpratę, tačiau galite įsigyti aukštos raiškos kameras, kurios prilygsta aukščiausios klasės telefonams. Taip pat galite rasti įvairių keičiamų objektyvų, kelių kamerų rinkinių, infraraudonųjų spindulių terminių kamerų ar UV kamerų. -![Šviesa iš scenos praeina pro objektyvą ir fokusuojama į CMOS jutiklį](../../../../../translated_images/lt/cmos-sensor.75f9cd74decb137149a4c9ea825251a4549497d67c0ae2776159e6102bb53aa9.png) +![Šviesa iš scenos praeina pro objektyvą ir fokusuojama į CMOS jutiklį](../../../../../translated_images/lt/cmos-sensor.75f9cd74decb1371.webp) Dauguma kameros jutiklių naudoja vaizdo jutiklius, kuriuose kiekvienas pikselis yra fotodiodas. Objektyvas fokusuojasi į vaizdo jutiklį, o tūkstančiai ar milijonai fotodiodų aptinka šviesą, krentančią ant kiekvieno iš jų, ir įrašo tai kaip pikselių duomenis. @@ -74,7 +74,7 @@ Iteracijos publikuojamos iš Custom Vision portalo. 1. Paspauskite **Publish** mygtuką šalia iteracijos. - ![Publikavimo mygtukas](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-publish-button.b7174e1977b0c33b8b72d4e5b1326c779e0af196f3849d09985ee2d7d5493a39.png) + ![Publikavimo mygtukas](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-publish-button.b7174e1977b0c33b.webp) 1. *Publish Model* dialoge nustatykite *Prediction resource* į `fruit-quality-detector-prediction` resursą, kurį sukūrėte praeitoje pamokoje. Palikite pavadinimą kaip `Iteration2` ir paspauskite **Publish** mygtuką. @@ -88,7 +88,7 @@ Iteracijos publikuojamos iš Custom Vision portalo. Taip pat nukopijuokite *Prediction-Key* reikšmę. Tai yra saugus raktas, kurį turite perduoti, kai kviečiate modelį. Tik programos, kurios perduoda šį raktą, gali naudoti modelį, o kitos programos bus atmestos. - ![Prognozavimo API dialogas, rodantis URL ir raktą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864f319911f052d5e9b8c5066cb0800a26dd6f7ff5713130ad8.png) + ![Prognozavimo API dialogas, rodantis URL ir raktą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864.webp) ✅ Kai nauja iteracija publikuojama, ji turės kitą pavadinimą. Kaip manote, kaip pakeistumėte iteraciją, kurią naudoja IoT įrenginys? @@ -109,7 +109,7 @@ Galbūt pastebėsite, kad rezultatai, kuriuos gaunate naudodami kamerą, prijung Norint gauti geriausius vaizdų klasifikatoriaus rezultatus, reikia apmokyti modelį naudojant vaizdus, kurie yra kuo panašesni į tuos, kurie naudojami prognozėms. Pavyzdžiui, jei mokymui naudojote telefono kamerą, vaizdo kokybė, ryškumas ir spalvos skirsis nuo kameros, prijungtos prie IoT įrenginio. -![2 bananų nuotraukos: žemos raiškos su prastu apšvietimu iš IoT įrenginio ir aukštos raiškos su geru apšvietimu iš telefono](../../../../../translated_images/lt/banana-picture-compare.174df164dc326a42cf7fb051a7497e6113c620e91552d92ca914220305d47d9a.png) +![2 bananų nuotraukos: žemos raiškos su prastu apšvietimu iš IoT įrenginio ir aukštos raiškos su geru apšvietimu iš telefono](../../../../../translated_images/lt/banana-picture-compare.174df164dc326a42.webp) Aukščiau esančiame paveikslėlyje banano nuotrauka kairėje buvo padaryta naudojant Raspberry Pi kamerą, o dešinėje – naudojant iPhone tą patį bananą toje pačioje vietoje. Pastebimas kokybės skirtumas – iPhone nuotrauka yra ryškesnė, su ryškesnėmis spalvomis ir didesniu kontrastu. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md index 877dcfa28..85133d286 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md @@ -16,7 +16,7 @@ Kamera gali būti prijungta prie Raspberry Pi naudojant juostinį kabelį. ### Užduotis - prijunkite kamerą -![Raspberry Pi kamera](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-module.4278753c31bd6e757aa2b858be97d72049f71616278cefe4fb5abb485b40a078.png) +![Raspberry Pi kamera](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-module.4278753c31bd6e75.webp) 1. Išjunkite Pi. @@ -24,17 +24,17 @@ Kamera gali būti prijungta prie Raspberry Pi naudojant juostinį kabelį. Animaciją, kaip atidaryti klipą ir įstatyti kabelį, galite rasti [Raspberry Pi dokumentacijoje apie kameros modulio naudojimą](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/getting-started-with-picamera/2). - ![Juostinis kabelis įstatytas į kameros modulį](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-ribbon-cable.0bf82acd251611c21ac616f082849413e2b322a261d0e4f8fec344248083b07e.png) + ![Juostinis kabelis įstatytas į kameros modulį](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-ribbon-cable.0bf82acd251611c2.webp) 1. Nuimkite Grove Base Hat nuo Pi. 1. Perkiškite juostinį kabelį per kameros angą Grove Base Hat. Įsitikinkite, kad mėlyna kabelio pusė nukreipta link analoginių prievadų, pažymėtų **A0**, **A1** ir pan. - ![Juostinis kabelis perkištas per Grove Base Hat](../../../../../translated_images/lt/grove-base-hat-ribbon-cable.501fed202fcf73b11b2b68f6d246189f7d15d3e4423c572ddee79d77b4632b47.png) + ![Juostinis kabelis perkištas per Grove Base Hat](../../../../../translated_images/lt/grove-base-hat-ribbon-cable.501fed202fcf73b1.webp) 1. Įstatykite juostinį kabelį į kameros jungtį ant Pi. Vėlgi, patraukite juodą plastikinį klipą aukštyn, įstatykite kabelį, tada pastumkite klipą atgal. Mėlyna kabelio pusė turėtų būti nukreipta į USB ir Ethernet prievadus. - ![Juostinis kabelis prijungtas prie kameros jungties ant Pi](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-socket-ribbon-cable.a18309920b11800911082ed7aa6fb28e6d9be3a022e4079ff990016cae3fca10.png) + ![Juostinis kabelis prijungtas prie kameros jungties ant Pi](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-socket-ribbon-cable.a18309920b118009.webp) 1. Vėl pritvirtinkite Grove Base Hat. @@ -101,7 +101,7 @@ Programuokite įrenginį. Eilutė `camera.rotation = 0` nustato vaizdo pasukimą. Juostinis kabelis įeina į kameros apačią, tačiau jei jūsų kamera buvo pasukta, kad būtų lengviau nukreipti į objektą, kurį norite klasifikuoti, galite pakeisti šią eilutę į pasukimo laipsnių skaičių. - ![Kamera pakabinta virš gėrimo skardinės](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-upside-down.5376961ba31459883362124152ad6b823d5ac5fc14e85f317e22903bd681c2b6.png) + ![Kamera pakabinta virš gėrimo skardinės](../../../../../translated_images/lt/pi-camera-upside-down.5376961ba3145988.webp) Pavyzdžiui, jei pakabinsite juostinį kabelį virš objekto, kad jis būtų kameros viršuje, nustatykite pasukimą į 180: diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md index c02b19751..b4c45a534 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md @@ -84,7 +84,7 @@ Galėsite matyti užfiksuotą vaizdą ir šias reikšmes **Predictions** skirtuke „Custom Vision“. - ![Bananas „Custom Vision“ klasifikuotas kaip prinokęs su 56.8% tikimybe ir neprinokęs su 43.1% tikimybe](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d9a0be0193790a47c2b387da034e12dc1314dd57ca2131b59.png) + ![Bananas „Custom Vision“ klasifikuotas kaip prinokęs su 56.8% tikimybe ir neprinokęs su 43.1% tikimybe](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp) > 💁 Šį kodą galite rasti aplanke [code-classify/pi](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/pi) arba [code-classify/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/virtual-iot-device). diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md index 935b89be9..9279d568c 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md @@ -34,11 +34,11 @@ Pridėkite kamerą prie CounterFit programos. 1. Pasirinkite mygtuką **Add**, kad sukurtumėte kamerą. - ![Kameros nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-camera.a5de97f59c0bd3cbe0416d7e89a3cfe86d19fbae05c641c53a91286412af0a34.png) + ![Kameros nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-camera.a5de97f59c0bd3cb.webp) Kamera bus sukurta ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurta kamera](../../../../../translated_images/lt/counterfit-camera.001ec52194c8ee5d3f617173da2c79e1df903d10882adc625cbfc493525125d4.png) + ![Sukurta kamera](../../../../../translated_images/lt/counterfit-camera.001ec52194c8ee5d.webp) ## Užprogramuokite kamerą @@ -103,7 +103,7 @@ Užprogramuokite įrenginį. 1. Sujunkite vaizdą, kurį CounterFit kamera užfiksuos. Galite nustatyti *Source* kaip *File*, tada įkelti vaizdo failą, arba nustatyti *Source* kaip *WebCam*, ir vaizdai bus užfiksuoti iš jūsų internetinės kameros. Įsitikinkite, kad paspaudėte mygtuką **Set** po paveikslėlio pasirinkimo arba internetinės kameros pasirinkimo. - ![CounterFit su failu kaip vaizdo šaltiniu ir internetine kamera, rodančia asmenį, laikantį bananą, internetinės kameros peržiūroje](../../../../../translated_images/lt/counterfit-camera-options.eb3bd5150a8e7dffbf24bc5bcaba0cf2cdef95fbe6bbe393695d173817d6b8df.png) + ![CounterFit su failu kaip vaizdo šaltiniu ir internetine kamera, rodančia asmenį, laikantį bananą, internetinės kameros peržiūroje](../../../../../translated_images/lt/counterfit-camera-options.eb3bd5150a8e7dff.webp) 1. Vaizdas bus užfiksuotas ir išsaugotas kaip `image.jpg` dabartiniame aplanke. Šį failą matysite VS Code naršyklėje. Pasirinkite failą, kad peržiūrėtumėte vaizdą. Jei reikia pasukti, atnaujinkite eilutę `camera.rotation = 0` pagal poreikį ir užfiksuokite kitą nuotrauką. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md index 16cf1a811..58f8e9741 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md @@ -16,7 +16,7 @@ ArduCam neturi Grove jungties, vietoj to ji jungiasi prie SPI ir I2C magistrali Prijunkite kamerą. -![ArduCam jutiklis](../../../../../translated_images/lt/arducam.20e4e4cbb268296570b5914e20d6c349fc42ddac9ed4e1b9deba2188204eebae.png) +![ArduCam jutiklis](../../../../../translated_images/lt/arducam.20e4e4cbb2682965.webp) 1. ArduCam apačioje esantys kaiščiai turi būti prijungti prie GPIO kaiščių ant Wio Terminal. Kad būtų lengviau rasti tinkamus kaiščius, uždėkite GPIO kaiščių lipduką, kuris yra komplekte su Wio Terminal: @@ -35,7 +35,7 @@ Prijunkite kamerą. | SDA | 3 (I2C1_SDA) | I2C Serijiniai duomenys | | SCL | 5 (I2C1_SCL) | I2C Serijinis laikrodis | - ![Wio Terminal prijungtas prie ArduCam su jungiamaisiais laidais](../../../../../translated_images/lt/arducam-wio-terminal-connections.a4d5a4049bdb5ab800a2877389fc6ecf5e4ff307e6451ff56c517e6786467d0a.png) + ![Wio Terminal prijungtas prie ArduCam su jungiamaisiais laidais](../../../../../translated_images/lt/arducam-wio-terminal-connections.a4d5a4049bdb5ab8.webp) GND ir VCC jungtys suteikia 5V maitinimą ArduCam. Ji veikia 5V, skirtingai nei Grove jutikliai, kurie veikia 3V. Šis maitinimas gaunamas tiesiai iš USB-C jungties, kuri maitina įrenginį. @@ -456,7 +456,7 @@ Wio Terminal palaiko tik microSD korteles iki 16GB dydžio. Jei turite didesnę 1. Išjunkite microSD kortelę ir išimkite ją, šiek tiek paspausdami ir atleisdami, ir ji iššoks. Gali tekti naudoti ploną įrankį, kad tai padarytumėte. Įdėkite microSD kortelę į savo kompiuterį, kad peržiūrėtumėte vaizdus. - ![Banano nuotrauka, užfiksuota naudojant ArduCam](../../../../../translated_images/lt/banana-arducam.be1b32d4267a8194b0fd042362e56faa431da9cd4af172051b37243ea9be0256.jpg) + ![Banano nuotrauka, užfiksuota naudojant ArduCam](../../../../../translated_images/lt/banana-arducam.be1b32d4267a8194.webp) 💁 Gali prireikti kelių vaizdų, kol fotoaparato baltos spalvos balansas prisitaikys. Tai pastebėsite pagal užfiksuotų vaizdų spalvą, pirmieji keli gali atrodyti netinkamos spalvos. Visada galite tai apeiti pakeisdami kodą, kad užfiksuotumėte kelis vaizdus, kurie ignoruojami funkcijoje `setup`. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md index 59b006ee9..27e714bac 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md @@ -208,7 +208,7 @@ Naudojantis HTTPS galiniais taškais, kliento kodas turi paprašyti viešojo rak Galėsite matyti užfiksuotą vaizdą ir šias reikšmes **Predictions** skiltyje „Custom Vision“. - ![Bananas „Custom Vision“ prognozuotas kaip prinokęs 56.8% ir neprinokęs 43.1%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d9a0be0193790a47c2b387da034e12dc1314dd57ca2131b59.png) + ![Bananas „Custom Vision“ prognozuotas kaip prinokęs 56.8% ir neprinokęs 43.1%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp) > 💁 Šį kodą galite rasti [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/wio-terminal) aplanke. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md index ba10cd427..6987adec3 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Paleiskite vaisių detektorių krašte -![Pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-17.bc333c3c35ba8e42cce666cfffa82b915f787f455bd94e006aea2b6f2722421a.jpg) +![Pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-17.bc333c3c35ba8e42.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -33,11 +33,11 @@ Praeitoje pamokoje jūs naudojote vaizdų klasifikatorių, kad atskirtumėte pri Kraštinis skaičiavimas apima kompiuterius, kurie apdoroja IoT duomenis kuo arčiau vietos, kurioje tie duomenys generuojami. Vietoj to, kad apdorojimas vyktų debesyje, jis perkeliamas į debesies kraštą – jūsų vidinį tinklą. -![Architektūros diagrama, rodanti interneto paslaugas debesyje ir IoT įrenginius vietiniame tinkle](../../../../../translated_images/lt/cloud-without-edge.b4da641f6022c95ed6b91fde8b5323abd2f94e0d52073ad54172ae8f5dac90e9.png) +![Architektūros diagrama, rodanti interneto paslaugas debesyje ir IoT įrenginius vietiniame tinkle](../../../../../translated_images/lt/cloud-without-edge.b4da641f6022c95e.webp) Iki šiol pamokose jūsų įrenginiai rinko duomenis ir siuntė juos į debesį analizei, vykdydami serverless funkcijas arba AI modelius debesyje. -![Architektūros diagrama, rodanti IoT įrenginius vietiniame tinkle, jungiančius prie kraštinių įrenginių, kurie jungiasi prie debesies](../../../../../translated_images/lt/cloud-with-edge.1e26462c62c126fe150bd15a5714ddf0be599f09bacbad08b85be02b76ea1ae1.png) +![Architektūros diagrama, rodanti IoT įrenginius vietiniame tinkle, jungiančius prie kraštinių įrenginių, kurie jungiasi prie debesies](../../../../../translated_images/lt/cloud-with-edge.1e26462c62c126fe.webp) Kraštinis skaičiavimas apima dalies debesų paslaugų perkėlimą iš debesies į kompiuterius, veikiančius tame pačiame tinkle kaip IoT įrenginiai, tik bendraujant su debesiu, jei reikia. Pavyzdžiui, galite paleisti AI modelius kraštiniuose įrenginiuose, kad analizuotumėte vaisių prinokimą, ir tik siųsti analizės duomenis į debesį, pvz., prinokusių ir neprinokusių vaisių skaičių. @@ -85,7 +85,7 @@ IoT sistemoms dažnai norėsite derinti debesų ir kraštinio skaičiavimo pasla ## Azure IoT Edge -![Azure IoT Edge logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-iot-edge-logo.c1c076749b5cba2e8755262fadc2f19ca1146b948d76990b1229199ac2292d79.png) +![Azure IoT Edge logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-iot-edge-logo.c1c076749b5cba2e.webp) Azure IoT Edge yra paslauga, kuri gali padėti perkelti darbo krūvius iš debesies į kraštą. Jūs nustatote įrenginį kaip kraštinį įrenginį, o iš debesies galite diegti kodą į tą kraštinį įrenginį. Tai leidžia derinti debesies ir krašto galimybes. @@ -99,7 +99,7 @@ IoT Edge yra integruotas į IoT Hub, todėl galite valdyti kraštinius įrengini IoT Edge vykdo kodą iš *konteinerių* – savarankiškų programų, kurios veikia izoliuotai nuo kitų programų jūsų kompiuteryje. Kai paleidžiate konteinerį, jis veikia kaip atskiras kompiuteris jūsų kompiuteryje, turintis savo programinę įrangą, paslaugas ir programas. Daugeliu atvejų konteineriai negali pasiekti nieko jūsų kompiuteryje, nebent nuspręsite pasidalinti, pvz., aplanku su konteineriu. Konteineris tada atveria paslaugas per atvirą prievadą, kurį galite prijungti arba atverti savo tinklui. -![Žiniatinklio užklausa nukreipta į konteinerį](../../../../../translated_images/lt/container-web-browser.4ee81dd4f0d8838ce622b2a0d600b6a4322b5d4fe43159facd87b7b34f84d66a.png) +![Žiniatinklio užklausa nukreipta į konteinerį](../../../../../translated_images/lt/container-web-browser.4ee81dd4f0d8838c.webp) Pavyzdžiui, galite turėti konteinerį su tinklalapiu, veikiančiu 80 prievade, numatytame HTTP prievade, ir tada jį atverti iš savo kompiuterio taip pat 80 prievade. @@ -187,11 +187,11 @@ Kai modelis bus apmokytas, jį reikia eksportuoti kaip konteinerį. ## Paruoškite savo konteinerį diegimui -![Konteineriai yra kuriami, tada įkeliami į konteinerių registrą, o iš registro diegiami į kraštinį įrenginį naudojant IoT Edge](../../../../../translated_images/lt/container-edge-flow.c246050dd60ceefdb6ace026a4ce5c6aa4112bb5898ae23fbb2ab4be29ae3e1b.png) +![Konteineriai yra kuriami, tada įkeliami į konteinerių registrą, o iš registro diegiami į kraštinį įrenginį naudojant IoT Edge](../../../../../translated_images/lt/container-edge-flow.c246050dd60ceefd.webp) Kai atsisiųsite savo modelį, jį reikia sukurti kaip konteinerį, tada įkelti į konteinerių registrą - internetinę vietą, kurioje galite saugoti konteinerius. IoT Edge gali atsisiųsti konteinerį iš registro ir perkelti jį į jūsų įrenginį. -![Azure Container Registry logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-container-registry-logo.09494206991d4b295025ebff7d4e2900325e527a59184ffbc8464b6ab59654be.png) +![Azure Container Registry logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-container-registry-logo.09494206991d4b29.webp) Šioje pamokoje naudojamas konteinerių registras yra Azure Container Registry. Tai nėra nemokama paslauga, todėl norėdami sutaupyti pinigų, įsitikinkite, kad [išvalėte savo projektą](../../../clean-up.md), kai baigsite. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md index d1b305b85..65fe0ed96 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Paleidžiame vaisių kokybės aptikimą iš jutiklio -![Šios pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-18.92c32ed1d354caa5a54baa4032cf0b172d4655e8e326ad5d46c558a0def15365.jpg) +![Šios pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-18.92c32ed1d354caa5.webp) > Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -39,7 +39,7 @@ IoT aplikacijas galima apibūdinti kaip *daiktus* (įrenginius), kurie siunčia ### IoT architektūros pavyzdys -![IoT architektūros pavyzdys](../../../../../translated_images/lt/iot-reference-architecture.2278b98b55c6d4e89bde18eada3688d893861d43507641804dd2f9d3079cfaa0.png) +![IoT architektūros pavyzdys](../../../../../translated_images/lt/iot-reference-architecture.2278b98b55c6d4e8.webp) Aukščiau pateiktame paveikslėlyje parodyta IoT architektūros pavyzdys. @@ -49,7 +49,7 @@ Aukščiau pateiktame paveikslėlyje parodyta IoT architektūros pavyzdys. * **Įžvalgos** gaunamos iš serverless aplikacijų arba analizuojant saugomus duomenis. * **Veiksmai** gali būti komandos, siunčiamos į įrenginius, arba duomenų vizualizavimas, leidžiantis žmonėms priimti sprendimus. -![IoT architektūros pavyzdys su Azure](../../../../../translated_images/lt/iot-reference-architecture-azure.0b8d2161af924cb18ae48a8558a19541cca47f27264851b5b7e56d7b8bb372ac.png) +![IoT architektūros pavyzdys su Azure](../../../../../translated_images/lt/iot-reference-architecture-azure.0b8d2161af924cb1.webp) Aukščiau pateiktame paveikslėlyje parodyti kai kurie komponentai ir paslaugos, aptarti šiose pamokose, ir kaip jie susiję IoT architektūros pavyzdyje. @@ -89,7 +89,7 @@ Jums reikia sukurti sistemą, kurioje vaisiai būtų aptikti, kai jie atvyksta a ### Jūsų aplikacijos prototipas -![IoT architektūros pavyzdys vaisių kokybės tikrinimui](../../../../../translated_images/lt/iot-reference-architecture-fruit-quality.cc705f121c3b6fa71c800d9630935ac34bc08223a04601e35f41d5e9b5dd5207.png) +![IoT architektūros pavyzdys vaisių kokybės tikrinimui](../../../../../translated_images/lt/iot-reference-architecture-fruit-quality.cc705f121c3b6fa7.webp) Aukščiau pateiktame paveikslėlyje parodyta šios prototipinės aplikacijos architektūra. @@ -124,7 +124,7 @@ Atlikite atitinkamą vadovą, kad naudotumėte artumo jutiklį objekto aptikimui Prototipinis vaisių detektorius turi kelis komponentus, kurie tarpusavyje komunikuoja. -![Komponentai, kurie tarpusavyje komunikuoja](../../../../../translated_images/lt/fruit-quality-detector-message-flow.adf2a65da8fd8741ac7af11361574de89adc126785d67606bb4d2ec00467e380.png) +![Komponentai, kurie tarpusavyje komunikuoja](../../../../../translated_images/lt/fruit-quality-detector-message-flow.adf2a65da8fd8741.webp) * Artumo jutiklis, matuojantis atstumą iki vaisiaus ir siunčiantis tai į IoT Hub * Komanda, valdanti kamerą, siunčiama iš IoT Hub į kamerą turintį įrenginį diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md index 469e995a3..a73b9924b 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md @@ -20,7 +20,7 @@ Grove Time of Flight jutiklis gali būti prijungtas prie Raspberry Pi. Prijunkite Time of Flight jutiklį. -![Grove Time of Flight jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f485de54d8d07195a6270a602696825fca19f629ddfe94e86.png) +![Grove Time of Flight jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į Time of Flight jutiklio jungtį. Jis įsistatys tik viena kryptimi. diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md index 33162e182..dcc23d556 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md @@ -36,11 +36,11 @@ Pridėkite atstumo jutiklį į CounterFit programą. 1. Pasirinkite **Add** mygtuką, kad sukurtumėte atstumo jutiklį. - ![Atstumo jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-distance-sensor.967c9fb98f27888d95920c9784d004c972490eb71f70397fe13bd70a79a879a3.png) + ![Atstumo jutiklio nustatymai](../../../../../translated_images/lt/counterfit-create-distance-sensor.967c9fb98f27888d.webp) Atstumo jutiklis bus sukurtas ir pasirodys jutiklių sąraše. - ![Sukurtas atstumo jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-distance-sensor.079eefeeea0b68afc36431ce8fcbe2f09a7e4916ed1cd5cb30e696db53bc18fa.png) + ![Sukurtas atstumo jutiklis](../../../../../translated_images/lt/counterfit-distance-sensor.079eefeeea0b68af.webp) ## Programuoti atstumo jutiklį diff --git a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md index 3fb6e7764..f35d8a82b 100644 --- a/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md +++ b/translations/lt/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md @@ -20,7 +20,7 @@ Grove Time of Flight jutiklį galima prijungti prie Wio Terminalo. Prijunkite Time of Flight jutiklį. -![Grove Time of Flight jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f485de54d8d07195a6270a602696825fca19f629ddfe94e86.png) +![Grove Time of Flight jutiklis](../../../../../translated_images/lt/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f.webp) 1. Įkiškite vieną Grove kabelio galą į Time of Flight jutiklio jungtį. Jis įsistums tik viena kryptimi. diff --git a/translations/lt/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md b/translations/lt/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md index 41740c34c..f31f6cf9a 100644 --- a/translations/lt/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md +++ b/translations/lt/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Sukurkite atsargų detektorių -![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-19.cf6973cecadf080c4b526310620dc4d6f5994c80fb0139c6f378cc9ca2d435cd.jpg) +![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-19.cf6973cecadf080c.webp) > Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -36,7 +36,7 @@ Objekto aptikimas apima objektų aptikimą vaizduose naudojant dirbtinį intelek Vaizdų klasifikavimas susijęs su viso vaizdo klasifikavimu – kokia tikimybė, kad visas vaizdas atitinka kiekvieną žymę. Jūs gaunate tikimybes kiekvienai žymei, kuri buvo naudojama modelio mokymui. -![Vaizdų klasifikavimas anakardžių riešutams ir pomidorų pastai](../../../../../translated_images/lt/image-classifier-cashews-tomato.bc2e16ab8f05cf9ac0f59f73e32efc4227f9a5b601b90b2c60f436694547a965.png) +![Vaizdų klasifikavimas anakardžių riešutams ir pomidorų pastai](../../../../../translated_images/lt/image-classifier-cashews-tomato.bc2e16ab8f05cf9a.webp) Pavyzdyje aukščiau du vaizdai klasifikuojami naudojant modelį, apmokytą klasifikuoti anakardžių riešutų indelius arba pomidorų pastos skardines. Pirmasis vaizdas yra anakardžių riešutų indelis, ir klasifikatorius pateikia du rezultatus: @@ -60,7 +60,7 @@ Kai vėliau naudojate modelį vaizdų numatymui, vietoj žymių ir procentų są > 🎓 *Ribojantys langeliai* yra langeliai aplink objektą. -![Objekto aptikimas anakardžių riešutams ir pomidorų pastai](../../../../../translated_images/lt/object-detector-cashews-tomato.1af7c26686b4db0e709754aeb196f4e73271f54e2085db3bcccb70d4a0d84d97.png) +![Objekto aptikimas anakardžių riešutams ir pomidorų pastai](../../../../../translated_images/lt/object-detector-cashews-tomato.1af7c26686b4db0e.webp) Vaizde aukščiau yra tiek anakardžių riešutų indelis, tiek trys pomidorų pastos skardinės. Objekto aptikimo modelis aptiko anakardžių riešutus, pateikdamas ribojantį langelį, kuriame yra anakardžių riešutai, su procentine tikimybe, kad ribojantis langelis apima objektą, šiuo atveju 97.6%. Modelis taip pat aptiko tris pomidorų pastos skardines ir pateikia tris atskirus ribojančius langelius, po vieną kiekvienai aptiktai skardinei, ir kiekvienas langelis turi procentinę tikimybę, kad ribojantis langelis apima pomidorų pastos skardinę. @@ -111,7 +111,7 @@ Galite apmokyti objekto aptikimo modelį naudodami Custom Vision, panašiai kaip Kurdamas projektą, įsitikinkite, kad naudojate anksčiau sukurtą `stock-detector-training` išteklių. Naudokite *Objekto aptikimo* projekto tipą ir *Produktai lentynose* domeną. - ![Custom Vision projekto nustatymai su pavadinimu fruit-quality-detector, be aprašymo, išteklius nustatytas į fruit-quality-detector-training, projekto tipas nustatytas į klasifikaciją, klasifikacijos tipai nustatyti į multi class ir domenai nustatyti į maistą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-create-object-detector-project.32d4fb9aa8e7e7375f8a799bfce517aca970f2cb65e42d4245c5e635c734ab29.png) + ![Custom Vision projekto nustatymai su pavadinimu fruit-quality-detector, be aprašymo, išteklius nustatytas į fruit-quality-detector-training, projekto tipas nustatytas į klasifikaciją, klasifikacijos tipai nustatyti į multi class ir domenai nustatyti į maistą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-create-object-detector-project.32d4fb9aa8e7e737.webp) ✅ Produktų lentynose domenas yra specialiai pritaikytas atsargų aptikimui parduotuvių lentynose. Daugiau apie skirtingus domenus skaitykite [„Pasirinkti domeną“ dokumentacijoje Microsoft Docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/select-domain?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#object-detection) @@ -133,11 +133,11 @@ Norėdami apmokyti savo modelį, jums reikės vaizdų rinkinio, kuriame yra obje 1. Sekite [„Įkelti ir pažymėti vaizdus“ skyrių „Sukurti objekto aptikimo modelį“ greitojoje pradžioje Microsoft dokumentacijoje](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/get-started-build-detector?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#upload-and-tag-images), kad įkeltumėte savo mokymo vaizdus. Sukurkite atitinkamas žymes, priklausomai nuo objektų tipų, kuriuos norite aptikti. - ![Įkėlimo dialogai, rodantys prinokusių ir neprinokusių bananų vaizdų įkėlimą](../../../../../translated_images/lt/image-upload-object-detector.77c7892c3093cb59b79018edecd678749a75d71a099bc8a2d2f2f76320f88a5b.png) + ![Įkėlimo dialogai, rodantys prinokusių ir neprinokusių bananų vaizdų įkėlimą](../../../../../translated_images/lt/image-upload-object-detector.77c7892c3093cb59.webp) Kai piešiate ribojančius langelius objektams, laikykite juos glaudžiai aplink objektą. Gali užtrukti, kol pažymėsite visus vaizdus, tačiau įrankis aptiks, ką jis mano esant ribojančiais langeliais, todėl procesas bus greitesnis. - ![Pomidorų pastos žymėjimas](../../../../../translated_images/lt/object-detector-tag-tomato-paste.f47c362fb0f0eb582f3bc68cf3855fb43a805106395358d41896a269c210b7b4.png) + ![Pomidorų pastos žymėjimas](../../../../../translated_images/lt/object-detector-tag-tomato-paste.f47c362fb0f0eb58.webp) > 💁 Jei turite daugiau nei 15 vaizdų kiekvienam objektui, galite mokyti po 15, tada naudoti **Siūlomos žymės** funkciją. Tai naudos apmokytą modelį objektų aptikimui nepažymėtuose vaizduose. Tada galite patvirtinti aptiktus objektus arba atmesti ir perpiešti ribojančius langelius. Tai gali sutaupyti *daug* laiko. diff --git a/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md b/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md index 3f933b569..a5e203030 100644 --- a/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md +++ b/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Patikrinkite atsargas naudodami IoT įrenginį -![Pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-20.0211df9551a8abb300fc8fcf7dc2789468dea2eabe9202273ac077b0ba37f15e.jpg) +![Pamokos apžvalga piešiniu](../../../../../translated_images/lt/lesson-20.0211df9551a8abb3.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -62,7 +62,7 @@ Iteracijos skelbiamos iš „Custom Vision“ portalo. 1. Pasirinkite **Publish** mygtuką šiai iteracijai. - ![Skelbimo mygtukas](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-object-detector-publish-button.34ee379fc650ccb9856c3868d0003f413b9529f102fc73c37168c98d721cc293.png) + ![Skelbimo mygtukas](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-object-detector-publish-button.34ee379fc650ccb9.webp) 1. *Publish Model* dialoge nustatykite *Prediction resource* į `stock-detector-prediction` resursą, kurį sukūrėte paskutinėje pamokoje. Palikite pavadinimą kaip `Iteration2` ir pasirinkite **Publish** mygtuką. @@ -76,7 +76,7 @@ Iteracijos skelbiamos iš „Custom Vision“ portalo. Taip pat nukopijuokite *Prediction-Key* reikšmę. Tai yra saugus raktas, kurį reikia perduoti kviečiant modelį. Tik programos, kurios perduoda šį raktą, gali naudoti modelį, o kitos programos yra atmetamos. - ![Prognozavimo API dialogas, rodantis URL ir raktą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864f319911f052d5e9b8c5066cb0800a26dd6f7ff5713130ad8.png) + ![Prognozavimo API dialogas, rodantis URL ir raktą](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864.webp) ✅ Kai paskelbiama nauja iteracija, ji turės kitokį pavadinimą. Kaip manote, kaip pakeistumėte iteraciją, kurią naudoja IoT įrenginys? @@ -95,7 +95,7 @@ Naudojant objektų atpažinimo modelį, gaunate ne tik aptiktus objektus su jų Prognozavimo rezultatai **Predictions** skirtuke „Custom Vision“ turi ribojimo dėžutes, kurios yra uždėtos ant vaizdo, kuris buvo pateiktas prognozavimui. -![4 pomidorų pastos skardinės lentynoje su prognozėmis apie 4 aptikimus: 35.8%, 33.5%, 25.7% ir 16.6%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) +![4 pomidorų pastos skardinės lentynoje su prognozėmis apie 4 aptikimus: 35.8%, 33.5%, 25.7% ir 16.6%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) Aukščiau pateiktame paveikslėlyje aptiktos 4 pomidorų pastos skardinės. Rezultatuose kiekvienam aptiktam objektui vaizde uždėta raudona kvadratinė ribojimo dėžutė, nurodanti aptikimo ribas. @@ -103,7 +103,7 @@ Aukščiau pateiktame paveikslėlyje aptiktos 4 pomidorų pastos skardinės. Rez Ribojimo dėžutės apibrėžiamos 4 reikšmėmis – viršus, kairė, aukštis ir plotis. Šios reikšmės yra skalėje nuo 0 iki 1, nurodančios pozicijas kaip vaizdo dydžio procentą. Pradžia (0,0 pozicija) yra vaizdo viršutinis kairysis kampas, todėl viršutinė reikšmė yra atstumas nuo viršaus, o ribojimo dėžutės apačia yra viršus plius aukštis. -![Ribojimo dėžutė aplink pomidorų pastos skardinę](../../../../../translated_images/lt/bounding-box.1420a7ea0d3d15f71e1ffb5cf4b2271d184fac051f990abc541975168d163684.png) +![Ribojimo dėžutė aplink pomidorų pastos skardinę](../../../../../translated_images/lt/bounding-box.1420a7ea0d3d15f7.webp) Aukščiau pateiktas vaizdas yra 600 pikselių pločio ir 800 pikselių aukščio. Ribojimo dėžutė prasideda 320 pikselių žemyn, suteikiant viršutinę koordinatę 0.4 (800 x 0.4 = 320). Nuo kairės ribojimo dėžutė prasideda 240 pikselių į šoną, suteikiant kairę koordinatę 0.4 (600 x 0.4 = 240). Ribojimo dėžutės aukštis yra 240 pikselių, suteikiant aukščio reikšmę 0.3 (800 x 0.3 = 240). Ribojimo dėžutės plotis yra 120 pikselių, suteikiant pločio reikšmę 0.2 (600 x 0.2 = 120). @@ -118,7 +118,7 @@ Naudojant procentines reikšmes nuo 0 iki 1, nesvarbu, kokio dydžio vaizdas yra Ribojimo dėžutes galima naudoti kartu su tikimybėmis, kad įvertintumėte aptikimo tikslumą. Pavyzdžiui, objektų atpažinimo modelis gali aptikti kelis objektus, kurie persidengia, pavyzdžiui, aptikti vieną skardinę kitoje. Jūsų kodas galėtų peržiūrėti ribojimo dėžutes, suprasti, kad tai neįmanoma, ir ignoruoti bet kokius objektus, kurie reikšmingai persidengia su kitais objektais. -![Dvi ribojimo dėžutės persidengia pomidorų pastos skardinę](../../../../../translated_images/lt/overlap-object-detection.d431e03cae75072a2760430eca7f2c5fdd43045bfd72dadcbf12711f7cd6c2ae.png) +![Dvi ribojimo dėžutės persidengia pomidorų pastos skardinę](../../../../../translated_images/lt/overlap-object-detection.d431e03cae75072a.webp) Pavyzdyje aukščiau viena ribojimo dėžutė nurodo prognozuotą pomidorų pastos skardinę su 78.3% tikimybe. Antra ribojimo dėžutė yra šiek tiek mažesnė ir yra pirmosios ribojimo dėžutės viduje su 64.3% tikimybe. Jūsų kodas gali patikrinti ribojimo dėžutes, pamatyti, kad jos visiškai persidengia, ir ignoruoti mažesnę tikimybę, nes nėra galimybės, kad viena skardinė būtų kitos viduje. diff --git a/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md b/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md index bb0ca51f9..648f94ace 100644 --- a/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md +++ b/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md @@ -67,7 +67,7 @@ Kodas, kurį naudojote vaizdų klasifikavimui, yra labai panašus į kodą, skir Galėsite matyti užfiksuotą vaizdą ir šias reikšmes **Predictions** skirtuke Custom Vision. - ![4 pomidorų pastos skardinės lentynoje su prognozėmis apie 4 aptikimus: 35.8%, 33.5%, 25.7% ir 16.6%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) + ![4 pomidorų pastos skardinės lentynoje su prognozėmis apie 4 aptikimus: 35.8%, 33.5%, 25.7% ir 16.6%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) > 💁 Šį kodą galite rasti [code-detect/pi](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/pi) arba [code-detect/virtual-iot-device](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/virtual-iot-device) aplankuose. diff --git a/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md b/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md index 51a7f8281..914f15d09 100644 --- a/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md +++ b/translations/lt/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md @@ -95,7 +95,7 @@ Kodas, kurį naudojote vaizdams klasifikuoti, yra labai panašus į kodą, skirt Galėsite pamatyti užfiksuotą vaizdą ir šias reikšmes **Predictions** skirtuke Custom Vision. - ![4 pomidorų pastos skardinės lentynoje su prognozėmis: 35.8%, 33.5%, 25.7% ir 16.6%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) + ![4 pomidorų pastos skardinės lentynoje su prognozėmis: 35.8%, 33.5%, 25.7% ir 16.6%](../../../../../translated_images/lt/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) > 💁 Šį kodą galite rasti [code-detect/wio-terminal](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/wio-terminal) aplanke. diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md index 47580a949..1fdb2078b 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Atpažinkite kalbą su IoT įrenginiu -![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-21.e34de51354d6606fb5ee08d8c89d0222eea0a2a7aaf744a8805ae847c4f69dc4.jpg) +![Pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-21.e34de51354d6606f.webp) > Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -51,7 +51,7 @@ Mikrofonai būna įvairių tipų: Dinaminiai mikrofonai nereikalauja energijos, elektros signalas sukuriamas vien tik mikrofono. - ![Patti Smith dainuoja į Shure SM58 (dinaminio tipo kardioidinis) mikrofoną](../../../../../translated_images/lt/dynamic-mic.8babac890a2d80dfb0874b5bf37d4b851fe2aeb9da6fd72945746176978bf3bb.jpg) + ![Patti Smith dainuoja į Shure SM58 (dinaminio tipo kardioidinis) mikrofoną](../../../../../translated_images/lt/dynamic-mic.8babac890a2d80df.webp) * Juostiniai – Juostiniai mikrofonai yra panašūs į dinaminius mikrofonus, išskyrus tai, kad vietoj diafragmos jie turi metalinę juostelę. Ši juostelė juda magnetiniame lauke, generuodama elektros srovę. Kaip ir dinaminiai mikrofonai, juostiniai mikrofonai nereikalauja energijos. @@ -59,11 +59,11 @@ Mikrofonai būna įvairių tipų: * Kondensatoriniai – Kondensatoriniai mikrofonai turi ploną metalinę diafragmą ir fiksuotą metalinę plokštelę. Elektrinė energija taikoma abiem, ir kai diafragma vibruoja, statinis krūvis tarp plokštelių keičiasi, generuodamas signalą. Kondensatoriniai mikrofonai reikalauja energijos – vadinamos *fantomine energija*. - ![C451B mažos diafragmos kondensatorinis mikrofonas, sukurtas AKG Acoustics](../../../../../translated_images/lt/condenser-mic.6f6ed5b76ca19e0ec3fd0c544601542d4479a6cb7565db336de49fbbf69f623e.jpg) + ![C451B mažos diafragmos kondensatorinis mikrofonas, sukurtas AKG Acoustics](../../../../../translated_images/lt/condenser-mic.6f6ed5b76ca19e0e.webp) * MEMS – Mikroelektromechaninės sistemos mikrofonai, arba MEMS, yra mikrofonai ant mikroschemos. Jie turi slėgiui jautrią diafragmą, išgraviruotą ant silicio mikroschemos, ir veikia panašiai kaip kondensatoriniai mikrofonai. Šie mikrofonai gali būti labai maži ir integruoti į grandines. - ![MEMS mikrofonas ant grandinės plokštės](../../../../../translated_images/lt/mems-microphone.80574019e1f5e4d9ee72fed720ecd25a39fc2969c91355d17ebb24ba4159e4c4.png) + ![MEMS mikrofonas ant grandinės plokštės](../../../../../translated_images/lt/mems-microphone.80574019e1f5e4d9.webp) Aukščiau esančiame paveikslėlyje mikroschema, pažymėta **LEFT**, yra MEMS mikrofonas su mažyte diafragma, mažesne nei milimetras. @@ -159,7 +159,7 @@ Kad išvengtumėte aktyvavimo žodžio modelio mokymo ir naudojimo sudėtingumo, ## Kalbos konvertavimas į tekstą -![Kalbos paslaugų logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f2cb5d692d3baf5b599e7b44759d316da907bda1508f46a4a.png) +![Kalbos paslaugų logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f.webp) Kaip ir vaizdų klasifikavime ankstesniame projekte, yra iš anksto sukurtų AI paslaugų, kurios gali paimti kalbą kaip garso failą ir paversti ją tekstu. Viena iš tokių paslaugų yra Kalbos Paslauga, dalis Cognitive Services, iš anksto sukurtų AI paslaugų, kurias galite naudoti savo programose. diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md index 855933322..e8c5f004f 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md @@ -16,13 +16,13 @@ Mygtukas gali būti prijungtas prie Grove bazinio HAT. #### Užduotis - prijunkite mygtuką -![Grove mygtukas](../../../../../translated_images/lt/grove-button.a70cfbb809a8563681003250cf5b06d68cdcc68624f9e2f493d5a534ae2da1e5.png) +![Grove mygtukas](../../../../../translated_images/lt/grove-button.a70cfbb809a85636.webp) 1. Įstatykite vieną Grove kabelio galą į lizdą ant mygtuko modulio. Kabelis įsistatys tik viena kryptimi. 1. Kai Raspberry Pi yra išjungtas, prijunkite kitą Grove kabelio galą prie skaitmeninio lizdo, pažymėto **D5**, ant Grove bazinio HAT, prijungto prie Pi. Šis lizdas yra antras iš kairės, eilėje šalia GPIO pinų. -![Grove mygtukas prijungtas prie lizdo D5](../../../../../translated_images/lt/pi-button.c7a1a4f55943341ce1baf1057658e9a205804d4131d258e820c93f951df0abf3.png) +![Grove mygtukas prijungtas prie lizdo D5](../../../../../translated_images/lt/pi-button.c7a1a4f55943341c.webp) ## Garso įrašymas diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md index 8a05341b7..2b0a26918 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md @@ -34,7 +34,7 @@ Mikrofonas ir garsiakalbiai turi būti prijungti ir sukonfigūruoti. 1. Jei naudojate ReSpeaker 2-Mics Pi HAT, galite nuimti Grove bazinę plokštę ir uždėti ReSpeaker plokštę jos vietoje. - ![Raspberry Pi su ReSpeaker plokšte](../../../../../translated_images/lt/pi-respeaker-hat.f00fabe7dd039a93e2e0aa0fc946c9af0c6a9eb17c32fa1ca097fb4e384f69f0.png) + ![Raspberry Pi su ReSpeaker plokšte](../../../../../translated_images/lt/pi-respeaker-hat.f00fabe7dd039a93.webp) Vėliau šioje pamokoje jums reikės Grove mygtuko, tačiau vienas jau yra integruotas šioje plokštėje, todėl Grove bazinė plokštė nereikalinga. diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md index ff3d26e57..c2d4c82ee 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md @@ -10,7 +10,7 @@ Integruotas mikrofonas fiksuoja analoginį signalą, kuris konvertuojamas į ska ✅ Daugiau apie DMA skaitykite [tiesioginės atminties prieigos puslapyje Vikipedijoje](https://wikipedia.org/wiki/Direct_memory_access). -![Garsas iš mikrofono eina į ADC, tada į DMAC. DMAC rašo į vieną buferį. Kai šis buferis užpildomas, jis apdorojamas, o DMAC rašo į antrą buferį](../../../../../translated_images/lt/dmac-adc-buffers.4509aee49145c90bc2e1be472b8ed2ddfcb2b6a81ad3e559114aca55f5fff759.png) +![Garsas iš mikrofono eina į ADC, tada į DMAC. DMAC rašo į vieną buferį. Kai šis buferis užpildomas, jis apdorojamas, o DMAC rašo į antrą buferį](../../../../../translated_images/lt/dmac-adc-buffers.4509aee49145c90b.webp) DMAC gali fiksuoti garsą iš ADC fiksuotais intervalais, pavyzdžiui, 16 000 kartų per sekundę 16 kHz garsui. Jis gali rašyti šiuos užfiksuotus duomenis į iš anksto paskirtą atminties buferį, o kai šis užpildomas, padaryti jį prieinamą jūsų kodui apdoroti. Naudojant šią atmintį gali būti vėluojama fiksuoti garsą, tačiau galite nustatyti kelis buferius. DMAC rašo į 1 buferį, tada, kai jis užpildomas, praneša jūsų kodui apdoroti 1 buferį, tuo tarpu DMAC rašo į 2 buferį. Kai 2 buferis užpildomas, jis praneša jūsų kodui ir grįžta rašyti į 1 buferį. Tokiu būdu, jei apdorojate kiekvieną buferį greičiau nei užtrunka užpildyti vieną, neprarasite jokių duomenų. diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md index 6f21c47bf..f712942b2 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Supraskite kalbą -![Šios pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-22.6148ea28500d9e00c396aaa2649935fb6641362c8f03d8e5e90a676977ab01dd.jpg) +![Šios pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-22.6148ea28500d9e00.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -46,7 +46,7 @@ Kalbos supratimo modeliai yra dirbtinio intelekto modeliai, kurie yra apmokomi i ## Kalbos supratimo modelio kūrimas -![LUIS logotipas](../../../../../translated_images/lt/luis-logo.5cb4f3e88c020ee6df4f614e8831f4a4b6809a7247bf52085fb48d629ef9be52.png) +![LUIS logotipas](../../../../../translated_images/lt/luis-logo.5cb4f3e88c020ee6.webp) Galite kurti kalbos supratimo modelius naudodami LUIS – „Microsoft“ kalbos supratimo paslaugą, kuri yra „Cognitive Services“ dalis. @@ -169,7 +169,7 @@ Instrukcijas, kaip naudoti LUIS portalą, galite rasti [Quickstart: Build your a 1. Kai įvesite kiekvieną pavyzdį, LUIS pradės aptikti esybes ir pabrauks bei pažymės bet kurias rastas. - ![Pavyzdžiai su pabrauktais skaičiais ir laiko vienetais, kuriuos aptiko LUIS](../../../../../translated_images/lt/luis-intent-examples.25716580b2d2723cf1bafdf277d015c7f046d8cfa20f27bddf3a0873ec45fab7.png) + ![Pavyzdžiai su pabrauktais skaičiais ir laiko vienetais, kuriuos aptiko LUIS](../../../../../translated_images/lt/luis-intent-examples.25716580b2d2723c.webp) ### Užduotis – apmokyti ir išbandyti modelį diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md index 516528d0e..c09937507 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Nustatykite laikmatį ir pateikite garsinį atsakymą -![Pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-23.f38483e1d4df4828990d3f02d60e46c978b075d384ae7cb4f7bab738e107c850.jpg) +![Pamokos apžvalga piešinyje](../../../../../translated_images/lt/lesson-23.f38483e1d4df4828.webp) > Piešinys sukurtas [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md index 7ed7106b3..32b2095d8 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Palaikykite kelias kalbas -![Šios pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-24.4246968ed058510ab275052e87ef9aa89c7b2f938915d103c605c04dc6cd5bb7.jpg) +![Šios pamokos apžvalga sketchnote formatu](../../../../../translated_images/lt/lesson-24.4246968ed058510a.webp) > Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. @@ -74,7 +74,7 @@ Yra keletas dirbtinio intelekto paslaugų, kurias galima naudoti jūsų programo ### „Cognitive Services“ kalbos paslauga -![Kalbos paslaugos logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f2cb5d692d3baf5b599e7b44759d316da907bda1508f46a4a.png) +![Kalbos paslaugos logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f.webp) Kalbos paslauga, kurią naudojote per pastarąsias pamokas, turi vertimo galimybes kalbos atpažinimui. Kai atpažįstate kalbą, galite prašyti ne tik kalbos teksto ta pačia kalba, bet ir kitomis kalbomis. @@ -82,7 +82,7 @@ Kalbos paslauga, kurią naudojote per pastarąsias pamokas, turi vertimo galimyb ### „Cognitive Services“ vertėjo paslauga -![Vertėjo paslaugos logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-translator-logo.c6ed3a4a433edfd2f11577eca105412c50b8396b194cbbd730723dd1d0793bcd.png) +![Vertėjo paslaugos logotipas](../../../../../translated_images/lt/azure-translator-logo.c6ed3a4a433edfd2.webp) Vertėjo paslauga yra specializuota vertimo paslauga, kuri gali versti tekstą iš vienos kalbos į vieną ar daugiau tikslinių kalbų. Be vertimo, ji palaiko daugybę papildomų funkcijų, įskaitant keiksmažodžių maskavimą. Ji taip pat leidžia jums pateikti konkretų vertimą tam tikram žodžiui ar sakiniui, kad galėtumėte dirbti su terminais, kurių nenorite versti, arba turėti konkretų gerai žinomą vertimą. diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md index 9aa9017f3..c2c045764 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md @@ -25,7 +25,7 @@ Kalbos paslaugos REST API nepalaiko tiesioginių vertimų, tačiau galite naudot > > Pavyzdžiui, jei LUIS mokote anglų kalba, bet norite naudoti prancūzų kalbą kaip vartotojo kalbą, galite išversti sakinius, tokius kaip „nustatykite 2 minučių ir 27 sekundžių laikmatį“, iš anglų į prancūzų kalbą naudodami Bing Translate, tada naudokite mygtuką **Klausyti vertimo**, kad įrašytumėte vertimą į mikrofoną. > - > ![Mygtukas „Klausyti vertimo“ Bing Translate](../../../../../translated_images/lt/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Mygtukas „Klausyti vertimo“ Bing Translate](../../../../../translated_images/lt/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. Pridėkite vertėjo API raktą po `speech_api_key`: diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md index 426b9f145..9d705861b 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md @@ -37,7 +37,7 @@ Kalbos paslauga gali ne tik konvertuoti kalbą į tekstą ta pačia kalba, bet i > > Pavyzdžiui, jei LUIS mokote anglų kalba, bet norite naudoti prancūzų kalbą kaip vartotojo kalbą, galite išversti sakinius, tokius kaip „set a 2 minute and 27 second timer“, iš anglų į prancūzų kalbą naudodami Bing Translate, tada naudoti **Listen translation** mygtuką, kad ištartumėte vertimą į mikrofoną. > - > ![Bing Translate klausymo vertimo mygtukas](../../../../../translated_images/lt/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Bing Translate klausymo vertimo mygtukas](../../../../../translated_images/lt/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. Pakeiskite `recognizer_config` ir `recognizer` deklaracijas į šias: diff --git a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md index 0c742a91b..dcd3b1a10 100644 --- a/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md +++ b/translations/lt/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md @@ -105,7 +105,7 @@ Kalbos paslaugos REST API tiesiogiai nepalaiko vertimų, tačiau galite naudoti > > Pavyzdžiui, jei mokote LUIS anglų kalba, bet norite naudoti prancūzų kalbą kaip vartotojo kalbą, galite išversti sakinius, tokius kaip "set a 2 minute and 27 second timer" iš anglų į prancūzų kalbą naudodami Bing Translate, tada naudoti mygtuką **Listen translation**, kad pasakytumėte vertimą į mikrofoną. > - > ![Mygtukas "Listen translation" Bing Translate](../../../../../translated_images/lt/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Mygtukas "Listen translation" Bing Translate](../../../../../translated_images/lt/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. Pridėkite vertimo API raktą ir vietą po `SPEECH_LOCATION`: diff --git a/translations/lt/README.md b/translations/lt/README.md index 98e0281ad..4065bc4ee 100644 --- a/translations/lt/README.md +++ b/translations/lt/README.md @@ -1,60 +1,70 @@ -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub licencija](https://img.shields.io/github/license/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub bendradarbiai](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub problemos](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-užklausos](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/IoT-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Sveiki](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub stebėtojų](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Stebėti)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub šakos](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Šakoti)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/network/) +[![GitHub žvaigždės](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Žvaigždė)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/stargazers/) ### Prisijunkite prie Azure AI Foundry bendruomenės -Jei užstrigote arba turite klausimų apie AI programėlių kūrimą. Prisijunkite prie bendraminčių mokinių ir patyrusių kūrėjų diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami ir žinios dalijamos laisvai. +Jei užstrigote ar turite klausimų apie AI programėlių kūrimą. Prisijunkite prie kitų besimokančiųjų ir patyrusių kūrėjų diskusijų apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami ir žinios dalijamos atvirai. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jei turite produktų atsiliepimų ar radote klaidų kūrimo metu, apsilankykite: +Jei turite atsiliepimų apie produktą ar randate klaidų kūrimo metu, apsilankykite: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Sekite šiuos žingsnius, norėdami pradėti naudotis šiomis priemonėmis: -1. **Padarykite šaką (fork) saugykloje**: Spustelėkite [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) +Sekite šiuos veiksmus, kad pradėtumėte naudotis šiomis priemonėmis: +1. **Padarykite šaką (fork) saugyklos**: Spustelėkite [![GitHub šakos](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Šakoti)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) 2. **Klonuokite saugyklą**: `git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git` -3. [**Prisijunkite prie Microsoft Foundry Discord ir susipažinkite su ekspertais ir kitais kūrėjais**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) +3. [**Prisijunkite prie Microsoft Foundry Discord ir susipažinkite su ekspertais bei kitais kūrėjais**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) -### 🌐 Daugiakalbė palaikymas +### 🌐 Daugiau kalbų palaikymas -#### Palaikoma per GitHub Action (automatizuota ir visada atnaujinta) +#### Palaikoma per GitHub Action (automatiškai ir visuomet atnaujinama) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](./README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](./README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Norite klonuoti vietoje?** - -> Ši saugykla apima daugiau nei 50 kalbų vertimų, kurie ženkliai padidina atsisiuntimo dydį. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite retinimą (sparse checkout): +> +> Ši saugykla apima daugiau nei 50 kalbų vertimų, kas ženkliai padidina atsisiuntimo dydį. Norėdami klonuoti be vertimų naudokite sparse checkout: +> +> **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git > cd IoT-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Tai suteiks jums viską, ko reikia kurso baigimui, su daug greitesniu atsisiuntimu. +> +> **CMD (Windows):** +> ```cmd +> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git +> cd IoT-For-Beginners +> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" +> ``` +> +> Tai leidžia jums greičiau atsisiųsti viską, ko reikia kursui baigti. # IoT pradedantiesiems – mokymo programa -„Microsoft“ Azure Cloud advokatai džiaugiasi galėdami pasiūlyti 12 savaičių, 24 pamokų mokymo programą, skirtą IoT pagrindams. Kiekvienoje pamokoje yra pasiruošimo ir baigiamojo testai, rašytinės instrukcijos pamokai atlikti, sprendimas, užduotis ir dar daugiau. Mūsų projektais grindžiama pedagogika leidžia mokytis atliekant, patikrintu būdu, padedančiu naujiems įgūdžiams geriau įsisavinti. +Microsoft Azure Cloud Advocates su malonumu siūlo 12 savaičių, 24 pamokų programą, skirtą pagrindiniams IoT dalykams. Kiekviena pamoka apima priešpamokinius ir popamokinius testus, rašytines instrukcijas pamokai atlikti, sprendimą, užduotį ir dar daugiau. Mūsų projektinė mokymo metodika leidžia mokytis kuriant, o tai yra patikrintas būdas, kad nauji įgūdžiai geriau įsimintų. -Projektai apima maisto kelią nuo ūkio iki stalo. Tai apima ūkininkavimą, logistiką, gamybą, mažmeninę prekybą ir vartotoją – visas populiarias IoT prietaisų pramonės sritis. +Projektai apima maisto kelionę nuo ūkio iki stalo. Tai apima žemės ūkį, logistiką, gamybą, prekybą ir vartotoją – visas populiarias IoT įrenginių pramonės sritis. -![Kurso kelių žemėlapis, rodantis 24 pamokas, apimančias įvadas, ūkininkavimą, transportą, apdorojimą, mažmeninę prekybą ir gaminimą](../../translated_images/lt/Roadmap.bb1dec285dda0eda.webp) +![Kurso kelio žemėlapis, apimantis 24 pamokas apie įvadą, žemės ūkį, transportą, perdirbimą, prekybą ir maisto gaminimą](../../translated_images/lt/Roadmap.bb1dec285dda0eda.webp) -> Eskizas (sketchnote) – [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Paspauskite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. +> Sketchnote sukūrė [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Spustelėkite paveikslėlį, kad pamatytumėte didesnę versiją. -**Nuoširdus dėkui mūsų autoriams [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett) ir eskizų menininkei [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).** +**Nuoširdus ačiū mūsų autoriams [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett) ir mūsų sketchnote menininkui [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).** -**Taip pat dėkojame mūsų [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) komandai, kuri peržiūrėjo ir vertė šią mokymo programą – [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) ir [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/).** +**Taip pat dėkojame mūsų komandai iš [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), kurie peržiūrėjo ir vertė šią mokymo programą – [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) ir [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/).** Susipažinkite su komanda! @@ -62,99 +72,100 @@ Susipažinkite su komanda! **Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Spauskite aukščiau esantį paveikslėlį, norėdami pažiūrėti šio projekto pristatomą vaizdo įrašą! +> 🎥 Spustelėkite paveikslėlį aukščiau, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą! -> **Mokytojams**, mes pateikėme [kelias rekomendacijas](for-teachers.md) kaip naudoti šią mokymo programą. Jei norite kurti savo pamokas, taip pat turime paruošę [pamokos šabloną](lesson-template/README.md). +> **Mokytojai**, mes [įtraukėme keletą pasiūlymų](for-teachers.md), kaip naudoti šią mokymo programą. Jei norite sukurti savo pamokas, mes taip pat įtraukėme [pamokos šabloną](lesson-template/README.md). -> **[Studentams](https://aka.ms/student-page)**, kad naudotumėtės šia mokymo programa savarankiškai, padarykite viso repo fork'ą ir atlikite pratimus nuo pasiruošimo testų, skaitykite paskaitas ir pabaikite likusias veiklas. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tik kopijuodami sprendimų kodą, tačiau šis kodas yra prieinamas kiekvienos pamoka skirtoje /solutions aplanke. Kitas variantas yra sukurti studijų grupę su draugais ir kartu peržiūrėti turinį. Papildomiems mokymams rekomenduojame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). +> **[Studentai](https://aka.ms/student-page)**, norėdami naudoti šią mokymo programą savarankiškai, padarykite visos saugyklos šaką (fork) ir atlikite užduotis savarankiškai, pradėdami nuo priešpamokinio testo, tada perskaitydami paskaitą ir įvykdydami kitus veiksmus. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne kopijuodami sprendimų kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas kiekvieno į projekto orientuoto pamokų sprendimų aplankuose (/solutions). Kita idėja būtų suformuoti mokymosi grupę su draugais ir kartu peržiūrėti turinį. Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). -Kurso apžvalgos vaizdo įrašą galite peržiūrėti čia: +Vaizdo įrašui apie šį kursą, pažiūrėkite šį vaizdo įrašą: [![Promo video](https://img.youtube.com/vi/bccEMm8gRuc/0.jpg)](https://youtube.com/watch?v=bccEMm8gRuc "Promo video") -> 🎥 Spauskite aukščiau esantį paveikslėlį, norėdami pažiūrėti šio projekto pristatomą vaizdo įrašą! +> 🎥 Spustelėkite paveikslėlį aukščiau, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą! ## Pedagogika -Šios mokymo programos kūrimui pasirinkome du pagrindinius pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų projektu pagrįsta ir kad būtų dažnai atliekami testai. Šios serijos pabaigoje studentai sukurs augalų stebėjimo ir laistymo sistemą, transporto priemonių sekimo sistemą, išmaniąją gamyklą maisto sekimui ir patikrinimui bei balso valdomą maisto gaminimo laikmatį, taip pat išmoks IoT pagrindus, įskaitant prietaisų kodo rašymą, ryšį su debesija, telemetrijos analizę ir dirbtinį intelektą krašte. +Kuriant šią mokymo programą pasirinkome du mokymo principus: užtikrinti, kad ji būtų paremta projektais ir kad būtų dažni testai. Šios serijos pabaigoje studentai sukurs augalų stebėjimo ir laistymo sistemą, transporto priemonės sekiklį, išmanios gamyklos sprendimą maistui stebėti ir tikrinti bei balso valdomą virtuvės laikmatį, taip pat išmoks pagrindus apie daiktų internetą (Internet of Things) įskaitant įrenginių programavimą, ryšį su debesija, telemetrijos analizę ir AI vykdymą periferijoje. -Užtikrinant, kad turinys būtų suderintas su projektais, procesas tampa patrauklesnis studentams, o koncepcijų įsisavinimas pagerėja. +Užtikrindami, kad turinys atitinka projektus, procesas tampa įdomesnis studentams ir padidėja koncepcijų įsisavinimas. -Be to, mažo spaudimo testas prieš pamoką nukreipia studentų dėmesį į temą, o antras testas po pamokos užtikrina geresnį įsisavinimą. Ši mokymo programa buvo sukurta lanksčiai ir smagiai, ją galima lanksčiai rinktis visą ar dalį. Projektai prasideda nuo paprastų ir tampa vis sudėtingesni per 12 savaičių ciklą. +Be to, žemas rizikos testas prieš pamoką nukreipia studentų dėmesį į mokymąsi, o antras testas po pamokos užtikrina tolesnį žinių išlaikymą. Ši mokymo programa sukurta būti lanksti ir smagi, ją galima atlikti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo mažų ir baigiasi sudėtingesniais 12 savaičių ciklo pabaigoje. -Kiekvienas projektas susijęs su realaus pasaulio aparatine įranga, prieinama studentams ir mėgėjams. Kiekvienas projektas giliau nagrinėja savo srities žinias, suteikdamas aktualią foninę informaciją. Kad būtumėte sėkmingas kūrėjas, svarbu suprasti sritį, kurioje sprendžiate problemas – tai leidžia įsivaizduoti IoT sprendimus ir mokytis remiantis realių pasaulio problemų kontekstu. Studentai supranta savo kuriamų sprendimų prasmę ir gauna naudos iš galutinio naudotojo perspektyvos. +Kiekvienas projektas yra sukurtas remiantis realia studentams ir mėgėjams prieinama aparatūra. Kiekvienas projektas nagrinėja konkrečią sritį, pateikdamas svarbią pagrindinę informaciją. Norint būti sėkmingu kūrėju, svarbu suprasti sritį, kurioje sprendžiate problemas; ši pagrindinė žinių dalis leidžia studentams mąstyti apie savo IoT sprendimus ir mokymus realios pasaulio problemos kontekste, su kuria jie gali susidurti kaip IoT kūrėjai. Studentai supranta sprendimų, kuriuos kuria, „kodėl“ ir gauna galimybę įvertinti galutinį vartotoją. -## Aparatinė įranga +## Aparatūra +Projektams naudoti turime dvi IoT įrangos parinktis, kurios priklauso nuo asmeninių pomėgių, programavimo kalbos žinių ar pageidavimų, mokymosi tikslų ir prieinamumo. Taip pat pateikėme „virtualios įrangos“ versiją tiems, kurie neturi prieigos prie fizinės įrangos arba nori daugiau sužinoti prieš įsigydami. Daugiau skaitykite ir raskite „pirkinių sąrašą“ [hardware puslapyje](./hardware.md), įskaitant nuorodas, kur nusipirkti pilnas komplektacijas iš mūsų draugų Seeed Studio. -Turime du IoT aparatinės įrangos pasirinkimus, skirtus projektams, priklausomai nuo asmeninių pageidavimų, programavimo kalbų žinių ar norų, mokymosi tikslų ir prieinamumo. Taip pat pateikėme „virtualios aparatinės įrangos“ versiją tiems, kurie neturi prieigos prie fizinės įrangos arba nori daugiau sužinoti prieš pirkdami. Daugiau informacijos ir „pirkinių sąrašą“ rasite [aparatinės įrangos puslapyje](./hardware.md), įskaitant nuorodas, kur įsigyti pilnas komplektacijas iš mūsų draugų Seeed Studio. -> 💁 Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Indėlio](CONTRIBUTING.md) ir [Vertimo](TRANSLATIONS.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvios kritikos! +> 💁 Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo](CONTRIBUTING.md) ir [Vertimo](TRANSLATIONS.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvios grįžtamosios informacijos! > -> 🔧 Kyla problemų? Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo gidą](TROUBLESHOOTING.md), kuriame rasite dažniausiai pasitaikančių problemų sprendimus. +> 🔧 Kyla problemų? Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md) – čia rasite sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms. ## Kiekviena pamoka apima: -- eskizą -- neprivalomą papildomą vaizdo įrašą -- priešpamokinį apšilimo viktoriną +- piešiniu suvestinę +- pasirenkamą papildomą vaizdo įrašą +- prieš pamoką vykdomą apšilimo testą - rašytinę pamoką -- projektinėms pamokoms – žingsnis po žingsnio gaires, kaip sukurti projektą +- projektinėms pamokoms – žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą - žinių patikrinimus - iššūkį - papildomą skaitymą - užduotį -- [po pamokos viktoriną](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [pamokos pabaigos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Pastaba apie viktorinas**: Visos viktorinos yra viktorinos programėlės kataloge, iš viso yra 48 viktorinos po tris klausimus kiekvienoje. Jos susietos su pamokomis, tačiau viktorinės programėlę galima paleisti vietoje arba įdiegti „Azure“; vadovaukitės instrukcijomis `quiz-app` kataloge. Jos palaipsniui lokalizuojamos. +> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra quiz-app aplanke – iš viso 48 testai, kiekvienas sudarytas iš trijų klausimų. Jie susieti su pamokomis, tačiau testų programėlę galima paleisti vietoje arba diegti į Azure; vadovaukitės instrukcijomis `quiz-app` aplanke. Testai palaipsniui lokalizuojami. ## Pamokos -| | Projekto pavadinimas | Išmokstamos sąvokos | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | -| :---: | :--------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------: | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | -| 01 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Įvadas į daiktų internetą | Išmokite pagrindinius daiktų interneto principus ir pagrindinius sprendimų blokus, tokius kaip jutikliai ir debesų paslaugos, rengiant savo pirmą IoT įrenginį | [Įvadas į daiktų internetą](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) | -| 02 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Giliau apie daiktų internetą | Sužinokite daugiau apie IoT sistemos komponentus, mikrovaldiklius ir vieno plokštės kompiuterius | [Giliau apie daiktų internetą](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) | -| 03 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Sąveika su fiziniu pasauliu per jutiklius ir aktuatorius | Sužinokite apie jutiklius, skirtus rinkti duomenis iš fizinio pasaulio, ir aktuatorius, skirtus siųsti grįžtamąjį ryšį, kuriant naktinį šviestuvą | [Sąveika su fiziniu pasauliu per jutiklius ir aktuatorius](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) | -| 04 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Prijunkite savo įrenginį prie interneto | Sužinokite, kaip prijungti IoT įrenginį prie interneto siųsti ir gauti žinutes prijungiant naktinį prie MQTT brokerio | [Prijunkite savo įrenginį prie interneto](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) | -| 05 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Prognozuokite augalų augimą | Sužinokite, kaip prognozuoti augalų augimą naudodami temperatūros duomenis, surinktus IoT įrenginiu | [Prognozuokite augalų augimą](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) | -| 06 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Aptikite dirvos drėgmę | Sužinokite, kaip aptikti dirvos drėgmę ir kalibruoti dirvos drėgmės jutiklį | [Aptikite dirvos drėgmę](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) | -| 07 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Automatinis augalų laistymas | Sužinokite, kaip automatizuoti ir laiku laistyti naudodami relę ir MQTT | [Automatinis augalų laistymas](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) | -| 08 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Perkelkite savo augalą į debesį | Sužinokite apie debesį ir debesyje talpinamas IoT paslaugas bei kaip prijungti savo augalą prie vienos tokių paslaugų vietoj viešo MQTT brokerio | [Perkelkite savo augalą į debesį](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) | -| 09 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Perkelkite savo programos logiką į debesį | Sužinokite, kaip debesyje rašyti programavimo logiką, kuri reaguoja į IoT žinutes | [Perkelkite savo programos logiką į debesį](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) | -| 10 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Saugykite savo augalą saugiai | Sužinokite apie IoT saugumą ir kaip apsaugoti savo augalą naudojant raktus ir sertifikatus | [Saugykite savo augalą saugiai](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) | -| 11 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Vietos sekimas | Sužinokite apie GPS vietos sekimą IoT įrenginiams | [Vietos sekimas](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) | -| 12 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Vietos duomenų saugojimas | Sužinokite, kaip saugoti IoT duomenis, kad juos būtų galima vizualizuoti arba analizuoti vėliau | [Vietos duomenų saugojimas](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) | -| 13 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Vietos duomenų vizualizavimas | Sužinokite apie vietos duomenų vizualizavimą žemėlapyje ir kaip žemėlapiai atvaizduoja realų tris matmenis į dvimatį pasaulį | [Vietos duomenų vizualizavimas](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) | -| 14 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Geoaptvarai | Sužinokite apie geoaptvarus ir kaip jie gali būti naudojami įspėti, kai tiekimo grandinės transporto priemonės priartėja prie tikslo | [Geoaptvarai](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) | -| 15 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Mokykite vaisių kokybės detektorių | Sužinokite apie vaizdų klasifikatoriaus mokymą debesyje vaisių kokybei aptikti | [Mokykite vaisių kokybės detektorių](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) | -| 16 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Tikrinkite vaisių kokybę iš IoT įrenginio | Sužinokite, kaip naudoti savo vaisių kokybės detektorių iš IoT įrenginio | [Tikrinkite vaisių kokybę iš IoT įrenginio](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) | -| 17 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Vykdykite savo vaisių detektorių „edge“ įrenginyje | Sužinokite apie vaisių detektoriaus vykdymą IoT įrenginyje edge aplinkoje | [Vykdykite savo vaisių detektorių „edge“ įrenginyje](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md)| -| 18 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Aktyvinkite vaisių kokybės aptikimą naudojant jutiklį | Sužinokite, kaip aktyvinti vaisių kokybės aptikimą, naudojant jutiklį | [Aktyvinkite vaisių kokybės aptikimą su jutikliu](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md)| -| 19 | [Mažmeninė prekyba](./5-retail/README.md) | Mokykite atsargų detektorių | Sužinokite, kaip naudoti objektų aptikimą mokyti atsargų detektorių, skaičiuojant prekes parduotuvėje | [Mokykite atsargų detektorių](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) | -| 20 | [Mažmeninė prekyba](./5-retail/README.md) | Tikrinkite atsargas iš IoT įrenginio | Sužinokite, kaip tikrinti atsargas iš IoT įrenginio, naudojant objektų aptikimo modelį | [Tikrinkite atsargas iš IoT įrenginio](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) | -| 21 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Atpažinkite kalbą su IoT įrenginiu | Sužinokite, kaip atpažinti kalbą iš IoT įrenginio, kuriant išmanųjį laikmatį | [Atpažinkite kalbą su IoT įrenginiu](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) | -| 22 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Supraskite kalbą | Sužinokite, kaip suprasti sakinius, pasakytus IoT įrenginiui | [Supraskite kalbą](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) | -| 23 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Nustatykite laikmatį ir pateikite balso atsiliepimus | Sužinokite, kaip nustatyti laikmatį IoT įrenginyje ir pateikti balso atsiliepimus, kada laikmatis pradėtas ir baigtas | [Nustatykite laikmatį ir pateikite balso atsiliepimus](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) | -| 24 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Palaikykite kelias kalbas | Sužinokite, kaip palaikyti kelias kalbas – tiek kai kalbate su įrenginiu, tiek kai jis atsako išmaniajame laikmatyje | [Palaikykite kelias kalbas](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) | - -## Offline prieiga - -Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungę, naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Atšakokite šį repozitoriją, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, o tada šio repozitorija šakninėje aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus aptarnaujama per 3000 prievadą jūsų vietiniame serveryje: `localhost:3000`. - -## Viktorina - -Dėkojame bendruomenei už interaktyvią viktoriną, kuri tikrina jūsų žinias apie kiekvieną skyrių. Savo žinias galite patikrinti [čia](https://ff-quizzes.netlify.app/en/). +| | Projekto pavadinimas | Mokomi konceptai | Mokymosi tikslai | Susietoji pamoka | +| :---: | :----------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | +| 01 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | IoT įvadas | Sužinokite pagrindinius IoT principus ir pagrindines IoT sprendimų dalis, tokias kaip jutikliai ir debesų paslaugos, kol konfigūruojate pirmą IoT įrenginį | [IoT įvadas](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) | +| 02 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Giliau apie IoT | Sužinokite daugiau apie IoT sistemos komponentus, mikrovaldiklius ir vienplokščius kompiuterius | [Giliau apie IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) | +| 03 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Sąveika su fizine aplinka per jutiklius ir aktuatorius | Sužinokite apie jutiklius, skirtus rinkti duomenis iš fizinės aplinkos, ir aktuatorius, skirtus siųsti atsiliepimus, kol kuriate nakties šviesą | [Sąveika su fizine aplinka per jutiklius ir aktuatorius](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) | +| 04 | [Pradžia](./1-getting-started/README.md) | Įrenginio prijungimas prie interneto | Sužinokite, kaip prijungti IoT įrenginį prie interneto žinučių siuntimui ir priėmimui prijungiant jūsų nakties šviesą prie MQTT brokerio | [Įrenginio prijungimas prie interneto](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) | +| 05 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Augalų augimo prognozavimas | Sužinokite, kaip prognozuoti augalų augimą naudojant temperatūros duomenis, surinktus IoT įrenginiu | [Augalų augimo prognozavimas](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) | +| 06 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Dirvos drėgmės aptikimas | Sužinokite, kaip aptikti dirvos drėgmę ir kalibruoti dirvos drėgmės jutiklį | [Dirvos drėgmės aptikimas](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) | +| 07 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Automatizuotas augalų laistymas | Sužinokite, kaip automatizuoti ir planuoti laistymą naudojant relę ir MQTT | [Automatizuotas augalų laistymas](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) | +| 08 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Augalų perkėlimas į debesį | Sužinokite apie debesų ir debesų talpinamas IoT paslaugas bei kaip prijungti savo augalą prie vienos iš jų vietoje viešo MQTT brokerio | [Augalų perkėlimas į debesį](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) | +| 09 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Taikomosios programos logikos perkėlimas į debesį | Sužinokite, kaip debesyje rašyti taikomąją logiką, kuri reaguoja į IoT žinutes | [Taikomosios programos logikos perkėlimas į debesį](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) | +| 10 | [Ūkis](./2-farm/README.md) | Augalų saugumo užtikrinimas | Sužinokite apie IoT saugumą ir kaip saugoti savo augalą su raktais ir sertifikatais | [Augalų saugumo užtikrinimas](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) | +| 11 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Vietaikio sekimas | Sužinokite apie GPS vietaikio sekimą IoT įrenginiuose | [Vietaikio sekimas](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) | +| 12 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Vietaikio duomenų saugojimas | Sužinokite, kaip saugoti IoT duomenis, kad vėliau juos būtų galima vizualizuoti ar analizuoti | [Vietaikio duomenų saugojimas](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) | +| 13 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Vietaikio duomenų vizualizavimas | Sužinokite apie vietaikio duomenų vizualizavimą žemėlapyje ir kaip žemėlapiai atvaizduoja tikrą 3D pasaulį 2 dimensijose | [Vietaikio duomenų vizualizavimas](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) | +| 14 | [Transportas](./3-transport/README.md) | Geografinės ribos | Sužinokite apie geografinės ribas (geofences) ir kaip jos gali būti naudojamos įspėti, kai tiekimo grandinėje esantys automobiliai artėja prie savo tikslo | [Geografinės ribos](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) | +| 15 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Mokyti vaisių kokybės detektorių | Sužinokite apie vaizdų klasifikatoriaus treniravimą debesyje vaisių kokybei aptikti | [Mokyti vaisių kokybės detektorių](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) | +| 16 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Patikrinti vaisių kokybę su IoT įrenginiu | Sužinokite, kaip naudoti savo vaisių kokybės detektorių iš IoT įrenginio | [Patikrinti vaisių kokybę iš IoT įrenginio](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) | +| 17 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Vykdyti vaisių detektorių tiesioginėje įrangoje | Sužinokite apie vaisių detektoriaus paleidimą IoT įrenginyje – tiesioginėje įrangoje | [Vykdyti vaisių detektorių tiesioginėje įrangoje](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) | +| 18 | [Gamyba](./4-manufacturing/README.md) | Paleisti vaisių kokybės aptikimą iš jutiklio | Sužinokite, kaip jutiklio pagalba paleisti vaisių kokybės aptikimą | [Paleisti vaisių kokybės aptikimą iš jutiklio](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) | +| 19 | [Mažmena](./5-retail/README.md) | Mokyti prekių aptikimo detektorių | Sužinokite, kaip naudoti objektų aptikimą mokyti prekių detektorių, skaičiuojant prekes parduotuvėje | [Mokyti prekių aptikimo detektorių](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) | +| 20 | [Mažmena](./5-retail/README.md) | Patikrinti prekių kiekį su IoT įrenginiu | Sužinokite, kaip patikrinti prekių kiekį naudojant IoT įrenginį ir objektų aptikimo modelį | [Patikrinti prekių kiekį su IoT įrenginiu](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) | +| 21 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Atpažinti kalbą su IoT įrenginiu | Sužinokite, kaip atpažinti kalbą iš IoT įrenginio, kad sukurtumėte išmanų laikmatį | [Atpažinti kalbą su IoT įrenginiu](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) | +| 22 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Suprasti kalbą | Sužinokite, kaip suprasti IoT įrenginiui sakomas žinutes | [Suprasti kalbą](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) | +| 23 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Nustatyti laikmatį ir suteikti balso grįžtamąjį ryšį | Sužinokite, kaip IoT įrenginyje nustatyti laikmatį ir pateikti balso grįžtamąjį ryšį, kada jis nustatytas ir baigiasi | [Nustatyti laikmatį ir pateikti balso grįžtamąjį ryšį](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) | +| 24 | [Vartotojas](./6-consumer/README.md) | Palaikyti kelias kalbas | Sužinokite, kaip palaikyti kelias kalbas – tiek kalbant su jūsų išmaniu laikmačiu, tiek atsakant į jį | [Palaikyti kelias kalbas](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) | + +## Laisvas prieinamumas be interneto + +Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungę naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Atsisiųskite šį repozitoriją, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo kompiuteryje, o tada šio repozitorijos šakniniame kataloge paleiskite komandą `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama jūsų localhost aplinkoje per 3000 prievadą: `localhost:3000`. + +## Testas + +Dėkojame bendruomenei už interaktyvų testą, kuris tikrina jūsų žinias kiekvienoje skyriaus dalyje. Testuokite savo žinias [čia](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) ### PDF -Jei reikia, galite sugeneruoti šio turinio PDF, kad galėtumėte naudotis neprisijungę. Tam įsitikinkite, kad turite [įdiegtą npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) ir paleiskite šias komandas šio repozitorija šakninėje aplanke: +Jei reikia, galite sukurti šio turinio PDF versiją offline prieigai. Tam įsitikinkite, kad turite įdiegtą [npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) ir paleiskite šias komandas šio repozitorijos šakniniame kataloge: ```sh npm i npm run convert ``` -### Skaidrių pristatymai +### Skaidrės + +Kai kurios pamokos turi skaidrių rinkinius [slides](../../slides) aplanke. -Kai kurių pamokų skaidrių pristatymai yra [slides](../../slides) aplanke. ## Kitos programos @@ -164,49 +175,49 @@ Mūsų komanda kuria ir kitas programas! Peržiūrėkite: ### LangChain [![LangChain4j pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentai [![AZD pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agentai Pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI agentai pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Generatyvinis DI serija -[![Generatyvinis DI Pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatyvinis DI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatyvinis DI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatyvinis DI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Generatyviojo AI serija +[![Generatyvus AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatyvus AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatyvus AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatyvus AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Pagrindinis Mokymasis -[![Mokymasis mašinų mokymosi pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Pagrindinis mokymasis +[![ML pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Duomenų mokslas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![DI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Kibernetinis saugumas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Interneto svetainių kūrimas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Daiktų internetas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR vystymas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Tinklalapių kūrimas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR kūrimas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Copilot serija -[![Copilot DI suporuotam programavimui](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot AI poriniam programavimui](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot nuotykis](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot nuotykiai](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Vaizdų priskyrimai +## Paveikslėlių suteikimai -Visus vaizdų priskyrimus, kurie yra naudojami šiame mokymo plane, galite rasti [Priskyrimuose](./attributions.md) kur tai reikalinga. +Visus šios mokymo programos paveikslėlių suteikimus, kur reikia, galite rasti [Suteikimuose](./attributions.md). --- **Atsakomybės apribojimas**: -Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas gimtąja kalba turi būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojamas profesionalus žmogaus atliktas vertimas. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar klaidingą interpretaciją, kilusią naudojant šį vertimą. +Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors mes stengiamės užtikrinti tikslumą, atkreipkite dėmesį, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas, parašytas gimtąja kalba, turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojamas profesionalus žmogaus vertimas. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar neteisingą interpretaciją, atsiradusią naudojant šį vertimą. \ No newline at end of file diff --git a/translations/lt/hardware.md b/translations/lt/hardware.md index b148d66d0..cec86ac76 100644 --- a/translations/lt/hardware.md +++ b/translations/lt/hardware.md @@ -26,7 +26,7 @@ Seeed Studios labai maloniai pateikė visą aparatūrą kaip lengvai įsigyjamus **[IoT pradedantiesiems su Seeed ir Microsoft - Raspberry Pi 4 Starter Kit](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html)** -[![Raspberry Pi Terminal aparatūros rinkinys](../../translated_images/lt/pi-hardware-kit.26dbadaedb7dd44c73b0131d5d68ea29472ed0a9744f90d5866c6d82f2d16380.png)](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html) +[![Raspberry Pi Terminal aparatūros rinkinys](../../translated_images/lt/pi-hardware-kit.26dbadaedb7dd44c.webp)](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html) ## Arduino diff --git a/translations/my/.co-op-translator.json b/translations/my/.co-op-translator.json index 6a87a1188..5759a4eb1 100644 --- a/translations/my/.co-op-translator.json +++ b/translations/my/.co-op-translator.json @@ -738,8 +738,8 @@ "language_code": "my" }, "README.md": { - "original_hash": "3fcc056cd3837e33d2bdf79f9c359fcf", - "translation_date": "2026-01-30T02:46:25+00:00", + "original_hash": "accf69391fa4450eadbf492ca024cccf", + "translation_date": "2026-04-06T18:00:02+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "my" }, diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md index 3206026e8..1c986cd7c 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # IoT အကြောင်းအကျဉ်း -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် အကျဉ်းချုပ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-1.2606670fa61ee904687da5d6fa4e726639d524d064c895117da1b95b9ff6251d.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် အကျဉ်းချုပ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-1.2606670fa61ee904.webp) > ပုံရေးသူ [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုကြီးတဲ့ဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md index 6b3a32a6d..590cc3617 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md @@ -203,7 +203,7 @@ Console တွင် `"Hello World"` ကို print လုပ်သော Pytho App သည် run လုပ်ပြီး သင်၏ web browser တွင် open လုပ်ပါမည်: - ![The Counter Fit app running in a browser](../../../../../translated_images/my/counterfit-first-run.433326358b669b31d0e99c3513cb01bfbb13724d162c99cdcc8f51ecf5f9c779.png) + ![The Counter Fit app running in a browser](../../../../../translated_images/my/counterfit-first-run.433326358b669b31.webp) App သည် *Disconnected* ဟုပြထားပြီး LED သည် အပိတ်ထားသည်။ @@ -224,7 +224,7 @@ Console တွင် `"Hello World"` ကို print လုပ်သော Pytho 1. Terminal အသစ်တွင် `app.py` file ကို အရင်ကအတိုင်း run လုပ်ပါ။ CounterFit ၏ status သည် **Connected** ဟုပြောင်းပြီး LED သည် အလင်းပေးပါမည်။ - ![Counter Fit showing as connected](../../../../../translated_images/my/counterfit-connected.ed30b46d8f79b0921f3fc70be10366e596a89dca3f80c2224a9d9fc98fccf884.png) + ![Counter Fit showing as connected](../../../../../translated_images/my/counterfit-connected.ed30b46d8f79b092.webp) > 💁 ဒီ code ကို [code/virtual-device](../../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/code/virtual-device) folder တွင် ရှာနိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md index 597a9d8b9..347e8037d 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # IoT အကြောင်းပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-2.324b0580d620c25e0a24fb7fddfc0b29a846dd4b82c08e7a9466d580ee78ce51.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-2.324b0580d620c25e.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသောဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -38,7 +38,7 @@ IoT ၏ **အရာဝတ္ထု** အပိုင်းသည် ရုပ် ဒီစက်များသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာနှင့်ဆက်သွယ်ပြီး အနီးအနားမှဒေတာများကို စနစ်တကျစုဆောင်းရန် sensor များကိုအသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် actuator များကိုထိန်းချုပ်ခြင်းဖြင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြောင်းလဲမှုများကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဆက်သွယ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် smart thermostat တစ်ခုသည် temperature sensor တစ်ခု၊ dial သို့မဟုတ် touchscreen ကဲ့သို့သော temperature ကိုသတ်မှတ်ရန်နည်းလမ်းတစ်ခုနှင့် အပူချိန်သည်လိုအပ်သောအကွာအဝေးအပြင်မှာရှိနေသောအခါ heating သို့မဟုတ် cooling system ကိုဖွင့်နိုင်သော connection တစ်ခုပါရှိသည်။ Temperature sensor သည် အခန်းအေးနေသည်ကို detect လုပ်ပြီး actuator သည် heating ကိုဖွင့်သည်။ -![Temperature နှင့် dial ကို IoT စက်၏ input အဖြစ်ပြသပြီး heater ကိုထိန်းချုပ်သော output အဖြစ်ပြသသော diagram](../../../../../translated_images/my/basic-thermostat.a923217fd1f37e5a6f3390396a65c22a387419ea2dd17e518ec24315ba6ae9a8.png) +![Temperature နှင့် dial ကို IoT စက်၏ input အဖြစ်ပြသပြီး heater ကိုထိန်းချုပ်သော output အဖြစ်ပြသသော diagram](../../../../../translated_images/my/basic-thermostat.a923217fd1f37e5a.webp) IoT စက်များအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်သောအရာဝတ္ထုများသည် အမျိုးအစားအများကြီးရှိပြီး တစ်ခုတည်းသောအရာကို detect လုပ်သော dedicated hardware မှ smartphone အထိပါဝင်သည်။ Smartphone တစ်လုံးသည် sensor များကိုအသုံးပြု၍ အနီးအနားကမ္ဘာကို detect လုပ်နိုင်ပြီး actuator များကိုအသုံးပြု၍ ကမ္ဘာနှင့်ဆက်သွယ်နိုင်သည် - ဥပမာအားဖြင့် GPS sensor ကိုအသုံးပြု၍ သင့်တည်နေရာကို detect လုပ်ခြင်းနှင့် speaker ကိုအသုံးပြု၍ သွားရောက်ရန်နေရာအတွက် navigation အညွှန်းများပေးခြင်း။ @@ -54,7 +54,7 @@ IoT အက်ပလီကေးရှင်း၏ **အင်တာနက်** Smart thermostat ၏ဥပမာတွင် thermostat သည် home WiFi ကိုအသုံးပြု၍ cloud service တစ်ခုနှင့်ဆက်သွယ်သည်။ အပူချိန်ဒေတာကို cloud service သို့ပို့ပြီး homeowner သည် phone app ကိုအသုံးပြု၍ လက်ရှိနှင့်အတိတ်အပူချိန်များကိုစစ်ဆေးနိုင်ရန် database တစ်ခုသို့ရေးသားသည်။ Cloud service တွင် homeowner သည်လိုအပ်သောအပူချိန်ကိုသိပြီး IoT စက်၏ actuator ကို heating system ကိုဖွင့်ရန် သို့မဟုတ်ပိတ်ရန်ပြောဆိုသော message များကို cloud service မှတဆင့် IoT စက်သို့ပြန်ပို့သည်။ -![Temperature နှင့် dial ကို IoT စက်၏ input အဖြစ်ပြသပြီး IoT စက်သည် cloud နှင့် ၂ မျက်နှာတစ်ပြင်ဆက်သွယ်ခြင်း၊ cloud သည် phone နှင့် ၂ မျက်နှာတစ်ပြင်ဆက်သွယ်ခြင်း၊ heater ကိုထိန်းချုပ်သော output အဖြစ် IoT စက်မှပြသသော diagram](../../../../../translated_images/my/mobile-controlled-thermostat.4a994010473d8d6a52ba68c67e5f02dc8928c717e93ca4b9bc55525aa75bbb60.png) +![Temperature နှင့် dial ကို IoT စက်၏ input အဖြစ်ပြသပြီး IoT စက်သည် cloud နှင့် ၂ မျက်နှာတစ်ပြင်ဆက်သွယ်ခြင်း၊ cloud သည် phone နှင့် ၂ မျက်နှာတစ်ပြင်ဆက်သွယ်ခြင်း၊ heater ကိုထိန်းချုပ်သော output အဖြစ် IoT စက်မှပြသသော diagram](../../../../../translated_images/my/mobile-controlled-thermostat.4a994010473d8d6a.webp) ပိုမို smart ဖြစ်သော version တစ်ခုမှာ cloud တွင် AI ကိုအသုံးပြု၍ occupancy sensor ကဲ့သို့သော IoT စက်များနှင့်ဆက်သွယ်သော sensor များမှဒေတာများ၊ weather နှင့် calendar ကဲ့သို့သောဒေတာများကိုအသုံးပြု၍ temperature ကို smart ဖြစ်အောင်သတ်မှတ်ရန်ဆုံးဖြတ်ချက်များကိုလုပ်ဆောင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် calendar မှ vacation သွားနေသည်ကိုဖတ်ပြီး heating ကိုပိတ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် သင့်အသုံးပြုသောအခန်းများပေါ်မူတည်၍ room by room အပူချိန်ကိုပိတ်နိုင်သည်။ ဒေတာမှတဆင့်ပိုမိုတိကျစွာလေ့လာနိုင်ရန်အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှပိုမိုတိုးတက်လာသည်။ @@ -152,7 +152,7 @@ Arduino boards တွေကို C သို့မဟုတ် C++ နဲ့ co `setup` function မှာ WiFi နဲ့ cloud services တွေကို connect လုပ်တာ၊ input/output pins တွေကို initialize လုပ်တာတွေကိုရေးနိုင်ပါတယ်။ `loop` function မှာ sensor ကနေ data ဖတ်ပြီး cloud ကို value ပို့တာတွေကိုရေးနိုင်ပါတယ်။ Loop တစ်ခုစီမှာ delay ထည့်သွင်းရပါမယ်၊ ဥပမာ sensor data ကို 10 စက္ကန့်တစ်ကြိမ်ပို့ချင်ရင် loop ရဲ့အဆုံးမှာ 10 စက္ကန့် delay ထည့်ပြီး၊ microcontroller ကို power save mode မှာထားပြီး၊ 10 စက္ကန့်အကြာမှာ loop ကို ပြန် run လုပ်နိုင်ပါတယ်။ -![Arduino sketch - setup function ကို run လုပ်ပြီး၊ loop function ကို အမြဲတမ်း run လုပ်နေ](../../../../../translated_images/my/arduino-sketch.79590cb837ff7a7c6a68d1afda6cab83fd53d3bb1bd9a8bf2eaf8d693a4d3ea6.png) +![Arduino sketch - setup function ကို run လုပ်ပြီး၊ loop function ကို အမြဲတမ်း run လုပ်နေ](../../../../../translated_images/my/arduino-sketch.79590cb837ff7a7c.webp) ✅ ဒီ program architecture ကို *event loop* သို့မဟုတ် *message loop* လို့ခေါ်ပါတယ်။ Desktop applications အများစုမှာ ဒီပုံစံကို အသုံးပြုထားပြီး၊ Windows, macOS, Linux OS တွေမှာ run လုပ်တဲ့ application တွေမှာ standard ဖြစ်ပါတယ်။ `loop` function က user interface components (button, keyboard) သို့မဟုတ် device တွေကနေ message တွေကို နားထောင်ပြီး၊ အဲဒီ message တွေကို တုံ့ပြန်ပါတယ်။ [event loop](https://wikipedia.org/wiki/Event_loop) အကြောင်းကို ဒီ article မှာ ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်ပါတယ်။ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md index 3405ed8bd..8dca8ff06 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # အာရုံခံကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်မှုကိရိယာများဖြင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ရေးမှတ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-3.cc3b7b4cd646de598698cce043c0393fd62ef42bac2eaf60e61272cd844250f4.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ရေးမှတ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-3.cc3b7b4cd646de59.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှ ရေးမှတ်ပုံ။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -96,10 +96,10 @@ Analog အာရုံခံကိရိယာများကဲ့သို့ Digital အာရုံခံကိရိယာ၏ အလွယ်ဆုံးကိရိယာမှာ ခလုတ် သို့မဟုတ် switch ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၂ ခုသော အနေအထားကိုသာ တိုင်းတာသည် - ဖွင့်ထား သို့မဟုတ် ပိတ်ထား။ -![ခလုတ်ကို 5 volts ပေးသည်။ ဖိထားမထားပေါ်မူတည်၍ 0 volts သို့မဟုတ် 5 volts ပြန်ပေးသည်](../../../../../translated_images/my/button.eadb560b77ac45e56f523d9d8876e40444f63b419e33eb820082d461fa79490b.png) +![ခလုတ်ကို 5 volts ပေးသည်။ ဖိထားမထားပေါ်မူတည်၍ 0 volts သို့မဟုတ် 5 volts ပြန်ပေးသည်](../../../../../translated_images/my/button.eadb560b77ac45e5.webp) IoT ကိရိယာများတွင် GPIO pins ကဲ့သို့ pins များသည် ဒီ signal ကို တိုက်ရိုက် 0 သို့မဟုတ် 1 အဖြစ် တိုင်းတာနိုင် -![အနိမ့်ဗို့အားတွင် မီးအလင်းအားနည်းပြီး အမြင့်ဗို့အားတွင် ပိုတောက်ပသော မီးအလင်း](../../../../../translated_images/my/dimmable-light.9ceffeb195dec1a849da718b2d71b32c35171ff7dfea9c07bbf82646a67acf6b.png) +![အနိမ့်ဗို့အားတွင် မီးအလင်းအားနည်းပြီး အမြင့်ဗို့အားတွင် ပိုတောက်ပသော မီးအလင်း](../../../../../translated_images/my/dimmable-light.9ceffeb195dec1a8.webp) အတူတူသော အာရုံခံကိရိယာများလိုပဲ၊ အမှန်တကယ် IoT ကိရိယာသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလက်များပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သည်၊ အနာလော့မဟုတ်ပါ။ ဒါကြောင့် အနာလော့အချက်အလက်တစ်ခုကို ပေးပို့ရန် IoT ကိရိယာသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်မှ အနာလော့ပြောင်းလဲစက် (DAC) တစ်ခုလိုအပ်ပါမည်၊ ဒါဟာ IoT ကိရိယာပေါ်မှာတစ်ဆင့်ဖြစ်နိုင်သလို၊ ချိတ်ဆက်ဘုတ်ပေါ်မှာလည်းဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ IoT ကိရိယာမှ 0 နှင့် 1 များကို အက်တူအိတ်တာအသုံးပြုနိုင်သော အနာလော့ဗို့အားသို့ ပြောင်းလဲပေးပါမည်။ @@ -146,7 +146,7 @@ IoT ကိရိယာမှ ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလ ရိုးရှင်းသော ဒစ်ဂျစ်တယ်အက်တူအိတ်တာတစ်ခုမှာ LED ဖြစ်ပါတယ်။ ကိရိယာတစ်ခုက 1 ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလက်ကို ပေးပို့သောအခါ၊ အမြင့်ဗို့အားကို ပေးပို့ပြီး LED ကို တောက်ပစေပါတယ်။ 0 ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလက်ကို ပေးပို့သောအခါ၊ ဗို့အားကို 0V သို့ လျှော့ချပြီး LED ကို ပိတ်လိုက်ပါတယ်။ -![0V တွင် LED ပိတ်ပြီး 5V တွင် LED ဖွင့်ထားခြင်း](../../../../../translated_images/my/led.ec6d94f66676a174ad06d9fa9ea49c2ee89beb18b312d5c6476467c66375b07f.png) +![0V တွင် LED ပိတ်ပြီး 5V တွင် LED ဖွင့်ထားခြင်း](../../../../../translated_images/my/led.ec6d94f66676a174.webp) ✅ သင်ထင်ရသလို ရိုးရှင်းတဲ့ 2-အခြေအနေအက်တူအိတ်တာတွေ ဘာတွေရှိနိုင်မလဲ? ဥပမာတစ်ခုက ဆလိုင်းနိုက်ဖြစ်ပြီး၊ ဒါဟာ လျှပ်စစ်သံလိုက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး တံခါးခေါက်ကို ရွှေ့ခြင်း/ပိတ်ခြင်းလုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md index 398d1b320..02005006a 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md @@ -26,7 +26,7 @@ Grove LED သည် module အနေနှင့် ရရှိနိုင် LED ကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove LED](../../../../../translated_images/my/grove-led.6c853be93f473cf2c439cfc74bb1064732b22251a83cedf66e62f783f9cc1a79.png) +![A grove LED](../../../../../translated_images/my/grove-led.6c853be93f473cf2.webp) 1. သင်နှစ်သက်သော LED ကို ရွေးချယ်ပြီး LED module တွင်ရှိသော အပေါက် ၂ ခုထဲသို့ ချိတ်ဆက်ပါ။ @@ -40,7 +40,7 @@ LED ကို ချိတ်ဆက်ပါ။ 1. Raspberry Pi ကို power ပိတ်ထားပြီး Grove cable ၏ တစ်ဖက်အဆုံးကို Pi တွင်ရှိသော Grove Base hat ၏ **D5** အမှတ်အသားရှိ digital socket တွင် ချိတ်ဆက်ပါ။ ဤ socket သည် GPIO pins အနီးတွင်ရှိသော sockets အတန်း၏ ဘယ်ဘက်မှ ဒုတိယ socket ဖြစ်သည်။ -![The grove LED connected to socket D5](../../../../../translated_images/my/pi-led.97f1d474981dc35d1c7996c7b17de355d3d0a6bc9606d79fa5f89df933415122.png) +![The grove LED connected to socket D5](../../../../../translated_images/my/pi-led.97f1d474981dc35d.webp) ## ညဉ့်မီးကို အစီအစဉ်ရေးပါ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md index 39876332f..4c35e05f3 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md @@ -16,13 +16,13 @@ အလင်း sensor ကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove light sensor](../../../../../translated_images/my/grove-light-sensor.b8127b7c434e632d6bcdb57587a14e9ef69a268a22df95d08628f62b8fa5505c.png) +![A grove light sensor](../../../../../translated_images/my/grove-light-sensor.b8127b7c434e632d.webp) 1. Grove cable ရဲ့ တစ်ဖက်အဆုံးကို အလင်း sensor module ရဲ့ socket ထဲသို့ ထည့်ပါ။ ဒီ cable က တစ်ဖက်ဘက်သာ အဆင်ပြေစွာ ထည့်နိုင်ပါမယ်။ 1. Raspberry Pi ကို power ပိတ်ထားပြီး Grove cable ရဲ့ တစ်ဖက်အဆုံးကို Grove Base hat ရဲ့ analog socket **A0** မှာ ချိတ်ဆက်ပါ။ ဒီ socket က GPIO pins အနီးမှာရှိတဲ့ socket row ရဲ့ ညာဘက် ဒုတိယ socket ဖြစ်ပါတယ်။ -![The grove light sensor connected to socket A0](../../../../../translated_images/my/pi-light-sensor.66cc1e31fa48cd7d5f23400d4b2119aa41508275cb7c778053a7923b4e972d7e.png) +![The grove light sensor connected to socket A0](../../../../../translated_images/my/pi-light-sensor.66cc1e31fa48cd7d.webp) ## အလင်း sensor ကို အစီအစဉ်ရေးဆွဲပါ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md index c41f5af97..1e8a3f650 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md @@ -36,11 +36,11 @@ CounterFit app မှာ LED ကိုထည့်သွင်းပါ။ 1. **Add** button ကိုရွေးပြီး Pin 5 မှာ LED ကိုဖန်တီးပါ။ - ![LED settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-led.ba9db1c9b8c622a635d6dfae5cdc4e70c2b250635bd4f0601c6cf0bd22b7ba46.png) + ![LED settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-led.ba9db1c9b8c622a6.webp) LED ကိုဖန်တီးပြီး actuators list မှာပေါ်လာပါမည်။ - ![LED created](../../../../../translated_images/my/counterfit-led.c0ab02de6d256ad84d9bad4d67a7faa709f0ea83e410cfe9b5561ef0cef30b1c.png) + ![LED created](../../../../../translated_images/my/counterfit-led.c0ab02de6d256ad8.webp) LED ဖန်တီးပြီးရင် *Color* picker ကိုအသုံးပြုပြီး အရောင်ပြောင်းနိုင်ပါတယ်။ **Set** button ကိုရွေးပြီး အရောင်ပြောင်းပါ။ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md index cb5a10d7a..cff2415e0 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md @@ -28,11 +28,11 @@ CounterFit app မှာ အလင်းခံစနစ်ကို ထည့် 1. **Add** button ကို ရွေးပြီး Pin 0 မှာ အလင်း sensor ကို ဖန်တီးပါ။ - ![အလင်း sensor ရဲ့ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-light-sensor.9f36a5e0d4458d8d554d54b34d2c806d56093d6e49fddcda2d20f6fef7f5cce1.png) + ![အလင်း sensor ရဲ့ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-light-sensor.9f36a5e0d4458d8d.webp) အလင်း sensor ကို ဖန်တီးပြီး sensor list မှာ ပေါ်လာပါမည်။ - ![ဖန်တီးပြီးသော အလင်း sensor](../../../../../translated_images/my/counterfit-light-sensor.5d0f5584df56b90f6b2561910d9cb20dfbd73eeff2177c238d38f4de54aefae1.png) + ![ဖန်တီးပြီးသော အလင်း sensor](../../../../../translated_images/my/counterfit-light-sensor.5d0f5584df56b90f.webp) ## အလင်း sensor ကို programming လုပ်ပါ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md index f0cf46ba3..2b0301c8d 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md @@ -26,7 +26,7 @@ Grove LED က module အနေနဲ့ ရရှိပြီး၊ အရော LED ကိုချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove LED](../../../../../translated_images/my/grove-led.6c853be93f473cf2c439cfc74bb1064732b22251a83cedf66e62f783f9cc1a79.png) +![A grove LED](../../../../../translated_images/my/grove-led.6c853be93f473cf2.webp) 1. သင်နှစ်သက်ရာ LED ကိုရွေးပြီး၊ LED module ရဲ့ အပေါက် ၂ ခုထဲကို ခြေထောက်တွေထည့်ပါ။ diff --git a/translations/my/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md b/translations/my/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md index 9253d719c..e848a3d83 100644 --- a/translations/my/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md +++ b/translations/my/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # သင့်စက်ကိုအင်တာနက်နှင့်ချိတ်ဆက်ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏အကျဉ်းချုပ်ကိုဖော်ပြသော Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-4.7344e074ea68fa545fd320b12dce36d72dd62d28c3b4596cb26cf315f434b98f.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏အကျဉ်းချုပ်ကိုဖော်ပြသော Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-4.7344e074ea68fa54.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသောဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -47,7 +47,7 @@ MQTT သည် IoT စက်များအတွက်အများဆုံ MQTT တွင် broker တစ်ခုနှင့် client များစွာရှိသည်။ Client များအားလုံးသည် broker နှင့်ချိတ်ဆက်ပြီး broker သည် message များကိုသက်ဆိုင်ရာ client များသို့ပို့သည်။ Message များကို named topics အသုံးပြု၍ route လုပ်သည်၊ တစ်ခုတည်းသော client သို့တိုက်ရိုက်ပို့ခြင်းမဟုတ်ပါ။ Client တစ်ခုသည် topic တစ်ခုသို့ publish လုပ်နိုင်ပြီး အဆိုပါ topic ကို subscribe လုပ်ထားသော client များအားလုံးသည် message ကိုလက်ခံရရှိမည်ဖြစ်သည်။ -![IoT စက်သည် /telemetry topic တွင် telemetry ကို publish လုပ်ပြီး cloud service သည်အဆိုပါ topic ကို subscribe လုပ်သည်](../../../../../translated_images/my/mqtt.cbf7f21d9adc3e17548b359444cc11bb4bf2010543e32ece9a47becf54438c23.png) +![IoT စက်သည် /telemetry topic တွင် telemetry ကို publish လုပ်ပြီး cloud service သည်အဆိုပါ topic ကို subscribe လုပ်သည်](../../../../../translated_images/my/mqtt.cbf7f21d9adc3e17.webp) ✅ သုတေသနလုပ်ပါ။ IoT စက်များများစွာရှိပါက သင့် MQTT broker သည် message များအားလုံးကို handle လုပ်နိုင်ရန်ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်နိုင်မည်လဲ? @@ -69,7 +69,7 @@ Internet control ကိုသင့် nightlight တွင်ထည့်သွ > 💁 ဒီ test broker သည် public ဖြစ်ပြီး secure မဟုတ်ပါ။ သင် publish လုပ်သောအရာကိုမည်သူမဆိုနားထောင်နိုင်သောကြောင့် private data များနှင့်အသုံးမပြုသင့်ပါ။ -![Light level များကိုဖတ်ပြီးစစ်ဆေးခြင်းနှင့် LED ကိုထိန်းချုပ်ခြင်းကိုဖော်ပြသော assignment ၏ flow chart](../../../../../translated_images/my/assignment-1-internet-flow.3256feab5f052fd273bf4e331157c574c2c3fa42e479836fc9c3586f41db35a5.png) +![Light level များကိုဖတ်ပြီးစစ်ဆေးခြင်းနှင့် LED ကိုထိန်းချုပ်ခြင်းကိုဖော်ပြသော assignment ၏ flow chart](../../../../../translated_images/my/assignment-1-internet-flow.3256feab5f052fd2.webp) သင့်စက်ကို MQTT broker နှင့်ချိတ်ဆက်ရန်အောက်ပါအဆင့်ကိုလိုက်နာပါ - @@ -332,7 +332,7 @@ Machinery monitoring အတွက်တော့ data ကိုသိမ်း IoT device designers တွေက Internet outage ဖြစ်တဲ့အခါ device ကိုအသုံးပြုနိုင်ဖို့စဉ်းစားသင့်ပါတယ်။ Smart thermostat က cloud service မရရှိတဲ့အခါမှာတောင် heating control ကိုအနည်းငယ်လုပ်နိုင်ဖို့လိုပါတယ်။ -[![Underground မှာ cell reception မရှိလို့ upgrade လုပ်တဲ့အခါ bricked ဖြစ်သွားတဲ့ Ferrari](../../../../../translated_images/my/bricked-car.dc38f8efadc6c59d76211f981a521efb300939283dee468f79503aae3ec67615.png)](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) +[![Underground မှာ cell reception မရှိလို့ upgrade လုပ်တဲ့အခါ bricked ဖြစ်သွားတဲ့ Ferrari](../../../../../translated_images/my/bricked-car.dc38f8efadc6c59d.webp)](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) MQTT က loss of connectivity ကို handle လုပ်ဖို့ device နဲ့ server code က message delivery ကို ensure လုပ်ဖို့လိုပါတယ်။ Reply topic မှာ reply messages တွေကိုပို့ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ Message မရောက်ရင် queue ထဲမှာထားပြီးနောက်ပိုင်း replay လုပ်နိုင်ဖို့လိုပါတယ်။ @@ -340,7 +340,7 @@ MQTT က loss of connectivity ကို handle လုပ်ဖို့ device Commands ဆိုတာ cloud က device ကိုပို့တဲ့ message တွေဖြစ်ပြီး device ကိုတစ်ခုခုလုပ်ဖို့အမိန့်ပေးပါတယ်။ အများအားဖြင့် actuator ကို output ပေးဖို့အမိန့်ပေးတာဖြစ်ပါတယ်။ Device ကို reboot လုပ်ဖို့ သို့မဟုတ် telemetry data ပိုပေးဖို့အမိန့်ပေးနိုင်ပါတယ်။ -![Internet connected thermostat receiving a command to turn on the heating](../../../../../translated_images/my/commands.d6c06bbbb3a02cce95f2831a1c331daf6dedd4e470c4aa2b0ae54f332016e504.png) +![Internet connected thermostat receiving a command to turn on the heating](../../../../../translated_images/my/commands.d6c06bbbb3a02cce.webp) Thermostat က cloud service ကနေ heating ကိုဖွင့်ဖို့ command ကိုရရှိနိုင်ပါတယ်။ Sensor data အပေါ်မူတည်ပြီး cloud service က heating ကိုဖွင့်ဖို့ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါတယ်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md index a8502547a..1772d00fe 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ ## အပင်များ၏ အဆင့်တိုးတက်မှုကို IoT ဖြင့် ခန့်မှန်းခြေ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြသော ရေးအမှတ်](../../../../../translated_images/my/lesson-5.42b234299279d263143148b88ab4583861a32ddb03110c6c1120e41bb88b2592.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြသော ရေးအမှတ်](../../../../../translated_images/my/lesson-5.42b234299279d263.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှ ရေးအမှတ်။ ပုံကို နှိပ်၍ ပိုမိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -76,7 +76,7 @@ Server သည် အပူချိန်ဒေတာကို စုဆော ဥပမာအားဖြင့် တစ်နေ့တာအတွက် အပူချိန်အမြင့်ဆုံးသည် 25°C ဖြစ်ပြီး အနိမ့်ဆုံးသည် 12°C ဖြစ်ပါက- -![GDD = 25 + 12 ကို 2 ဖြင့်စားပြီး၊ 10 ကို နုတ်၍ 8.5 ရရှိသည်](../../../../../translated_images/my/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8ff6efb951ace33af104a1c6ccca3ffb0f8169c14cb160c90.png) +![GDD = 25 + 12 ကို 2 ဖြင့်စားပြီး၊ 10 ကို နုတ်၍ 8.5 ရရှိသည်](../../../../../translated_images/my/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8.webp) * 25 + 12 = 37 * 37 / 2 = 18.5 diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md index bf829623c..d768655f6 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md @@ -33,7 +33,7 @@ Jupyter သည် စတင်လည်ပတ်ပြီး notebook ကို သင့် browser တွင် ဖွင့်ပါမည်။ notebook ထဲရှိ လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာပြီး တိုင်းတာထားသော အပူချိန်များကို မြင်သာအောင် ပြသပြီး၊ growing degree days ကိုတွက်ချက်ပါ။ - ![The jupyter notebook](../../../../../translated_images/my/gdd-jupyter-notebook.c5b52cf21094f158a61f47f455490fd95f1729777ff90861a4521820bf354cdc.png) + ![The jupyter notebook](../../../../../translated_images/my/gdd-jupyter-notebook.c5b52cf21094f158.webp) ## အကဲဖြတ်စံနှုန်း diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md index 2d1cba0ae..1129aa7c6 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md @@ -16,7 +16,7 @@ Grove အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာကို R အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာကို ချိတ်ဆက်ပါ -![A grove temperature sensor](../../../../../translated_images/my/grove-dht11.07f8eafceee170043efbb53e1d15722bd4e00fbaa9ff74290b57e9f66eb82c17.png) +![A grove temperature sensor](../../../../../translated_images/my/grove-dht11.07f8eafceee17004.webp) 1. Grove cable တစ်ဖက်ကို စိုထိုင်းဆနှင့် အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ၏ socket တွင် ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်ဘက်သာ ထည့်နိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md index 0db2e77ec..fb3bb1b75 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md @@ -38,11 +38,11 @@ CounterFit အက်ပ်တွင် စိုထိုင်းဆနှင 1. **Add** ခလုတ်ကိုနှိပ်ပြီး Pin 5 တွင် စိုထိုင်းဆအာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပါ။ - ![စိုထိုင်းဆအာရုံခံကိရိယာ၏ ဆက်တင်များ](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-humidity-sensor.2750e27b6f30e09cf4e22101defd5252710717620816ab41ba688f91f757c49a.png) + ![စိုထိုင်းဆအာရုံခံကိရိယာ၏ ဆက်တင်များ](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-humidity-sensor.2750e27b6f30e09c.webp) စိုထိုင်းဆအာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပြီး အာရုံခံကိရိယာများစာရင်းတွင် ပေါ်လာမည်။ - ![ဖန်တီးပြီးသော စိုထိုင်းဆအာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-humidity-sensor.7b12f7f339e430cb26c8211d2dba4ef75261b353a01da0932698b5bebd693f27.png) + ![ဖန်တီးပြီးသော စိုထိုင်းဆအာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-humidity-sensor.7b12f7f339e430cb.webp) 1. အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာတစ်ခု ဖန်တီးပါ: @@ -54,11 +54,11 @@ CounterFit အက်ပ်တွင် စိုထိုင်းဆနှင 1. **Add** ခလုတ်ကိုနှိပ်ပြီး Pin 6 တွင် အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပါ။ - ![အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ၏ ဆက်တင်များ](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-temperature-sensor.199350ed34f7343d79dccbe95eaf6c11d2121f03d1c35ab9613b330c23f39b29.png) + ![အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ၏ ဆက်တင်များ](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-temperature-sensor.199350ed34f7343d.webp) အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပြီး အာရုံခံကိရိယာများစာရင်းတွင် ပေါ်လာမည်။ - ![ဖန်တီးပြီးသော အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-temperature-sensor.f0560236c96a9016bafce7f6f792476fe3367bc6941a1f7d5811d144d4bcbfff.png) + ![ဖန်တီးပြီးသော အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-temperature-sensor.f0560236c96a9016.webp) ## အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ အက်ပ်ကို ပရိုဂရမ်ရေးခြင်း diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md index 5a6100f43..f669192c9 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာကို W အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove temperature sensor](../../../../../translated_images/my/grove-dht11.07f8eafceee170043efbb53e1d15722bd4e00fbaa9ff74290b57e9f66eb82c17.png) +![A grove temperature sensor](../../../../../translated_images/my/grove-dht11.07f8eafceee17004.webp) 1. Grove cable ၏ တစ်ဖက်အဆုံးကို စိုထိုင်းဆနှင့် အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာ၏ socket တွင် ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်ဘက်သာ ထည့်နိုင်ပါမည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md index 9e0811125..ddd77395f 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md @@ -13,7 +13,7 @@ I²C တွင် 2 ခုသော main wires နှင့် 2 ခုသော | VCC | Voltage common collector | Devices များအတွက် power supply ဖြစ်သည်။ ဒါသည် SDA နှင့် SCL wires များကို pull-up resistor ဖြင့် power ပေးသည်။ controller မရှိသောအခါ signal ကို off ပြုလုပ်သည်။ | | GND | Ground | Electrical circuit အတွက် common ground ဖြစ်သည်။ | -![I2C bus တွင် SDA နှင့် SCL wires တွင် 3 ခုသော devices ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ common ground wire ကိုမျှဝေထားသည်](../../../../../translated_images/my/i2c.83da845dde02256bdd462dbe0d5145461416b74930571b89d1ae142841eeb584.png) +![I2C bus တွင် SDA နှင့် SCL wires တွင် 3 ခုသော devices ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ common ground wire ကိုမျှဝေထားသည်](../../../../../translated_images/my/i2c.83da845dde02256b.webp) Data ပေးပို့ရန်အတွက်၊ device တစ်ခုသည် start condition ကို issue ပြုလုပ်ပြီး၊ data ပေးပို့ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်ကြောင်းပြသသည်။ ထိုအခါ၌ controller အဖြစ်လုပ်ဆောင်မည်။ controller သည် ဆက်သွယ်လိုသည့် device ၏ address နှင့် data ကို read သို့မဟုတ် write ပြုလုပ်လိုကြောင်းပေးပို့မည်။ Data ပေးပို့ပြီးပါက၊ controller သည် stop condition ကိုပေးပို့ပြီး၊ data ပေးပို့မှုပြီးဆုံးကြောင်းပြသသည်။ ထို့နောက်၊ အခြား device တစ်ခုသည် controller အဖြစ်လုပ်ဆောင်ပြီး data ပေးပို့ သို့မဟုတ် လက်ခံနိုင်သည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md index c3d82a722..45bd0c6ca 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md @@ -20,14 +20,14 @@ Gravimetric မြေစိုထိုင်းဆကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါ။ -![မြေစိုထိုင်းဆ % သည် စိုသောအလေးချိန်မှ ခြောက်သောအလေးချိန်ကို နုတ်၍ ခြောက်သောအလေးချိန်ဖြင့်စားပြီး 100 ဖြင့်မြှောက်သည်](../../../../../translated_images/my/gsm-calculation.6da38c6201eec14e7573bb2647aa18892883193553d23c9d77e5dc681522dfb2.png) +![မြေစိုထိုင်းဆ % သည် စိုသောအလေးချိန်မှ ခြောက်သောအလေးချိန်ကို နုတ်၍ ခြောက်သောအလေးချိန်ဖြင့်စားပြီး 100 ဖြင့်မြှောက်သည်](../../../../../translated_images/my/gsm-calculation.6da38c6201eec14e.webp) * W - စိုသောမြေ၏အလေးချိန် * W - ခြောက်သောမြေ၏အလေးချိန် ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်တွင် စိုသောမြေစမ်းသပ်မှုတစ်ခုရှိပြီး 212g ဖြစ်ကာ၊ ခြောက်သောအလေးချိန်မှာ 197g ဖြစ်သည်ဟုဆိုပါစို့။ -![ဖြည့်ထားသော တွက်ချက်မှု](../../../../../translated_images/my/gsm-calculation-example.99f9803b4f29e97668e7c15412136c0c399ab12dbba0b89596fdae9d8aedb6fb.png) +![ဖြည့်ထားသော တွက်ချက်မှု](../../../../../translated_images/my/gsm-calculation-example.99f9803b4f29e976.webp) * W = 212g * W = 197g diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md index 8aa4c3768..f6a3b991b 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md @@ -34,11 +34,11 @@ CounterFit app တွင် မြေစိုထိုင်းဆ အာရု 1. **Add** ခလုတ်ကို ရွေးပြီး *Soil Moisture* sensor ကို Pin 0 တွင် ဖန်တီးပါ။ - ![မြေစိုထိုင်းဆ အာရုံခံကိရိယာ၏ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-soil-moisture-sensor.35266135a5e0ae68b29a684d7db0d2933a8098b2307d197f7c71577b724603aa.png) + ![မြေစိုထိုင်းဆ အာရုံခံကိရိယာ၏ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-soil-moisture-sensor.35266135a5e0ae68.webp) မြေစိုထိုင်းဆ အာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပြီး sensor list တွင် ပေါ်လာမည်။ - ![ဖန်တီးပြီးသော မြေစိုထိုင်းဆ အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-soil-moisture-sensor.81742b2de0e9de60a3b3b9a2ff8ecc686d428eb6d71820f27a693be26e5aceee.png) + ![ဖန်တီးပြီးသော မြေစိုထိုင်းဆ အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-soil-moisture-sensor.81742b2de0e9de60.webp) ## မြေစိုထိုင်းဆ အာရုံခံ app ကို အစီအစဉ်ရေးဆွဲပါ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md index 7b10773f0..21ed9c5a3 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove မြေစိုထိုင်းဆာန့်ဆာကို Wio Ter မြေစိုထိုင်းဆာန့်ဆာကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove soil moisture sensor](../../../../../translated_images/my/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78be5cc5a07839385fd6718857f31b5bf5ad3d0c73c83b2f0ef.png) +![A grove soil moisture sensor](../../../../../translated_images/my/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78b.webp) 1. Grove ကေဘယ်တစ်ခုကို မြေစိုထိုင်းဆာန့်ဆာရဲ့ socket ထဲထည့်ပါ။ ဒါဟာ တစ်ဖက်ဘက်သာ ထည့်နိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md index 2c92af856..7f7e22254 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # အလိုအလျောက် အပင်ရေဖြည့်စနစ် -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-7.30b5f577d3cb8e031238751475cb519c7d6dbaea261b5df4643d086ffb2a03bb.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-7.30b5f577d3cb8e03.webp) > Sketchnote by [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး အကြီးစားဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -32,7 +32,7 @@ IoT စက်ကိရိယာများသည် အနိမ့်ဗို ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ရေစုပ်စက်ကို အပြင်ပေါ်ပါဝါထောက်ပံ့မှုနှင့် ချိတ်ဆက်ပြီး actuator တစ်ခုကို အသုံးပြုကာ စုပ်စက်ကို ဖွင့်/ပိတ်လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် မီးဖွင့် switch ကို ဖိဖို့ လိုအပ်တဲ့ အနည်းငယ်သော ပါဝါ (သင့်ခန္ဓာကိုယ်မှ စွမ်းအင်) ကို အသုံးပြုကာ မီးကို 110v/240v မိန်းလျှပ်စစ်ဓာတ်အားနှင့် ချိတ်ဆက်သလိုပင် ဖြစ်သည်။ -![မီးဖွင့် switch သည် မီးကို ပါဝါပေးသည်](../../../../../translated_images/my/light-switch.760317ad6ab8bd6d611da5352dfe9c73a94a0822ccec7df3c8bae35da18e1658.png) +![မီးဖွင့် switch သည် မီးကို ပါဝါပေးသည်](../../../../../translated_images/my/light-switch.760317ad6ab8bd6d.webp) > 🎓 [မိန်းလျှပ်စစ်ဓာတ်အား](https://wikipedia.org/wiki/Mains_electricity) သည် ကမ္ဘာ့အချို့ဒေသများတွင် အိမ်နှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသို့ အမျိုးသားအဆင့်အခြေခံအဆောက်အအုံမှတစ်ဆင့် ပေးပို့သော လျှပ်စစ်ဓာတ်အားကို ဆိုလိုသည်။ @@ -72,7 +72,7 @@ Output circuit ကို အပင်ရေဖြည့်စနစ်လို Electromagnet သည် လှံတံကို ဆွဲဆောင်ရန် အနည်းငယ်သော ပါဝါသာ လိုအပ်ပြီး၊ IoT dev kit ၏ 3.3V သို့မဟုတ် 5V output ဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ Output circuit သည် relay အမျိုးအစားပေါ်မူတည်ပြီး၊ မိန်းလျှပ်စစ်ဓာတ်အား သို့မဟုတ် စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အမြင့်ပါဝါအဆင့်များကိုပါ ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ IoT dev kit သည် သေးငယ်သော အပင်တစ်ပင်အတွက် ရေဖြည့်စနစ်မှ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးအတွက် စက်မှုလုပ်ငန်းစနစ်အထိ ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ -![Grove relay ၏ control circuit, output circuit နှင့် relay ကို ဖော်ပြထားသည်](../../../../../translated_images/my/grove-relay-labelled.293e068f5c3c2a199bd7892f2661fdc9e10c920b535cfed317fbd6d1d4ae1168.png) +![Grove relay ၏ control circuit, output circuit နှင့် relay ကို ဖော်ပြထားသည်](../../../../../translated_images/my/grove-relay-labelled.293e068f5c3c2a19.webp) အထက်ပါပုံတွင် Grove relay ကို ဖော်ပြထားသည်။ Control circuit သည် IoT စက်ကိရိယာနှင့် ချိတ်ဆက်ပြီး 3.3V သို့မဟုတ် 5V ဖြင့် relay ကို ဖွင့်/ပိတ်လုပ်ဆောင်သည်။ Output circuit တွင် terminal နှစ်ခုပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုမှာ power သို့မဟုတ် ground ဖြစ်နိုင်သည်။ Output circuit သည် 250V တွင် 10A အထိ ထိန်းချုပ်နိုင်ပြီး၊ မိန်း-powered စက်ကိရိယာများအတွက် လုံလောက်သည်။ အမြင့်ပါဝါအဆင့်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်သော relay များလည်း ရနိုင်သည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md index 59a39610f..4a614d655 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md @@ -18,13 +18,13 @@ Grove relay ကို Raspberry Pi နှင့် ချိတ်ဆက်န Relay ကိုချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove relay](../../../../../translated_images/my/grove-relay.d426958ca210fbd0fb7983d7edc069d46c73a8b0a099d94797bd756f7b6bb6be.png) +![A grove relay](../../../../../translated_images/my/grove-relay.d426958ca210fbd0.webp) 1. Grove cable ၏ တစ်ဖက်အဆုံးကို relay ၏ socket တွင် ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်သာ ထည့်နိုင်ပါမည်။ 2. Raspberry Pi ကို ပိတ်ထားပြီး၊ Grove cable ၏ အခြားဖက်အဆုံးကို Pi တွင် တပ်ထားသော Grove Base Hat ၏ **D5** ဟု အမှတ်အသားပြထားသော digital socket တွင် ချိတ်ဆက်ပါ။ ဤ socket သည် GPIO pin များအနီးရှိ socket များ၏ ဘယ်ဘက်မှ ဒုတိယဖြစ်သည်။ မြေစိုထိုင်းဆန့်ကျင်ကိရိယာကို **A0** socket တွင် ချိတ်ဆက်ထားပါ။ -![The grove relay connected to the D5 socket, and the soil moisture sensor connected to the A0 socket](../../../../../translated_images/my/pi-relay-and-soil-moisture-sensor.02f3198975b8c53e69ec716cd2719ce117700bd1fc933eaf93476c103c57939b.png) +![The grove relay connected to the D5 socket, and the soil moisture sensor connected to the A0 socket](../../../../../translated_images/my/pi-relay-and-soil-moisture-sensor.02f3198975b8c53e.webp) 3. မြေစိုထိုင်းဆန့်ကျင်ကိရိယာကို မြေဆီလွှာထဲသို့ ထည့်ပါ၊ ယခင်သင်ခန်းစာမှ ထည့်ထားပြီးသားမဟုတ်လျှင်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md index e4600c447..1c74cf1ef 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md @@ -28,11 +28,11 @@ CounterFit app တွင် relay ထည့်သွင်းပါ။ 1. **Add** ခလုတ်ကို နှိပ်ပြီး Pin 5 တွင် relay ကို ဖန်တီးပါ။ - ![Relay settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-relay.fa7c40fd0f2f6afc33b35ea94fcb235085be4861e14e3fe6b9b7bcfc82d1c888.png) + ![Relay settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-relay.fa7c40fd0f2f6afc.webp) relay ကို ဖန်တီးပြီး actuators list တွင် ပြသပါမည်။ - ![Relay created](../../../../../translated_images/my/counterfit-relay.bbf74c1dbdc8b9acd983367fcbd06703a402aefef6af54ddb28e11307ba8a12c.png) + ![Relay created](../../../../../translated_images/my/counterfit-relay.bbf74c1dbdc8b9ac.webp) ## Relay ကို Programming လုပ်ခြင်း diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md index 251f21417..20e3d714d 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove relay ကို Wio Terminal ရဲ့ digital port မှာ ချိတ Relay ကိုချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove relay](../../../../../translated_images/my/grove-relay.d426958ca210fbd0fb7983d7edc069d46c73a8b0a099d94797bd756f7b6bb6be.png) +![A grove relay](../../../../../translated_images/my/grove-relay.d426958ca210fbd0.webp) 1. Grove cable ရဲ့ တစ်ဖက်အဆုံးကို relay ရဲ့ socket မှာ ထည့်ပါ။ ဒီ cable ကို တစ်ဖက်ဘက်သာ ထည့်နိုင်ပါတယ်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md b/translations/my/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md index 83a5d8b6e..fa0f1dfad 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # မင်းရဲ့ အပင်ကို Cloud သို့ ပြောင်းရွှေ့ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-8.3f21f3c11159e6a0a376351973ea5724d5de68fa23b4288853a174bed9ac48c3.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-8.3f21f3c11159e6a0.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -46,8 +46,8 @@ Cloud မတိုင်မီမှာ၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခု Cloud ကို "တစ်ယောက်ယောက်ရဲ့ ကွန်ပျူတာ" လို့ ရယ်စရာအနေနဲ့ ခေါ်ကြသည်။ အစပိုင်းအယူအဆက ရိုးရှင်းသည် - မင်းရဲ့ ကွန်ပျူတာကို ဝယ်မယ့်အစား တစ်ယောက်ယောက်ရဲ့ ကွန်ပျူတာကို ငှားပါ။ Cloud computing provider တစ်ခုက data center ကြီးများကို စီမံခန့်ခွဲမည်။ သူတို့က hardware ဝယ်ယူခြင်း၊ power နှင့် cooling စနစ်များ စီမံခြင်း၊ network စီမံခြင်း၊ လုံခြုံရေး စီမံခြင်း၊ software အပ်ဒိတ်များ စီမံခြင်း စသည်တို့ကို တာဝန်ယူမည်။ Customer အနေနဲ့ မင်းက လိုအပ်သလောက် ကွန်ပျူတာများကို ငှားပြီး၊ လိုအပ်သောအခါ တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ -![Microsoft cloud data center](../../../../../translated_images/my/azure-region-existing.73f704604f2aa6cb9b5a49ed40e93d4fd81ae3f4e6af4a8ca504023902832f56.png) -![Microsoft cloud data center planned expansion](../../../../../translated_images/my/azure-region-planned-expansion.a5074a1e8af74f156a73552d502429e5b126ea5019274d767ecb4b9afdad442b.png) +![Microsoft cloud data center](../../../../../translated_images/my/azure-region-existing.73f704604f2aa6cb.webp) +![Microsoft cloud data center planned expansion](../../../../../translated_images/my/azure-region-planned-expansion.a5074a1e8af74f15.webp) ဒီ data center တွေဟာ စတုရန်းကီလိုမီတာများစွာ ကျယ်ဝန်းနိုင်သည်။ အထက်ပါပုံတွေက Microsoft cloud data center တစ်ခုမှာ ရှိပြီး၊ စတင်အရွယ်အစားနှင့် အချဲ့အရွယ်အစားကို ပြသထားသည်။ @@ -105,11 +105,11 @@ Cloud IoT services တွေက ဒီပြဿနာတွေကို ဖြ IoT စက်တွေဟာ device SDK သို့မဟုတ် MQTT/HTTP တို့ကို အသုံးပြု၍ Cloud service တွေကို ချိတ်ဆက်နိုင်ပါတယ်။ Device SDK က အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး၊ လုံခြုံမှုနှင့် topic management ကို handle လုပ်ပေးသည်။ -![Devices connect to a service using a device SDK. Server code also connects to the service via an SDK](../../../../../translated_images/my/iot-service-connectivity.7e873847921a5d6fd60d0ba3a943210194518cee0d4e362476624316443275c3.png) +![Devices connect to a service using a device SDK. Server code also connects to the service via an SDK](../../../../../translated_images/my/iot-service-connectivity.7e873847921a5d6f.webp) စက်တွေဟာ Cloud service ကို အသုံးပြုပြီး၊ အခြား application components တွေနဲ့ ဆက်သွယ်နိုင်ပါတယ်။ -![Devices without a valid secret key cannot connect to the IoT service](../../../../../translated_images/my/iot-service-allowed-denied-connection.818b0063ac213fb84204a7229303764d9b467ca430fb822b4ac2fca267d56726.png) +![Devices without a valid secret key cannot connect to the IoT service](../../../../../translated_images/my/iot-service-allowed-denied-connection.818b0063ac213fb8.webp) Cloud IoT service တွေဟာ device တွေကို pre-register လုပ်ထားခြင်း သို့မဟုတ် secret key/certificate တွေကို အသုံးပြု၍ လုံခြုံမှုကို အာမခံပေးသည်။ @@ -119,7 +119,7 @@ Cloud IoT service တွေဟာ device တွေကို pre-register လု အခုတော့ သင်မှာ Azure subscription ရှိပြီးဖြစ်တာကြောင့် IoT ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအတွက် စာရင်းသွင်းနိုင်ပါပြီ။ Microsoft မှပေးသော IoT ဝန်ဆောင်မှုကို Azure IoT Hub ဟုခေါ်သည်။ -![Azure IoT Hub အမှတ်တံဆိပ်](../../../../../translated_images/my/azure-iot-hub-logo.28a19de76d0a1932464d858f7558712bcdace3e5ec69c434d482ed7ce41c3a26.png) +![Azure IoT Hub အမှတ်တံဆိပ်](../../../../../translated_images/my/azure-iot-hub-logo.28a19de76d0a1932.webp) အောက်ပါဗီဒီယိုသည် Azure IoT Hub အကြောင်းကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားသည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md b/translations/my/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md index 029a2dd42..65e18fde6 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # သင့်အက်ပလီကေးရှင်း Logic ကို Cloud သို့ ပြောင်းရွှေ့ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-9.dfe99c8e891f48e179724520da9f5794392cf9a625079281ccdcbf09bd85e1b6.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-9.dfe99c8e891f48e1.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -28,7 +28,7 @@ Serverless, သို့မဟုတ် serverless computing ဆိုသည်မှာ အမျိုးမျိုးသော အဖြစ်အပျက်များကို တုံ့ပြန်ရန် cloud တွင် အလုပ်လုပ်သော code အပိုင်းငယ်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ အဖြစ်အပျက်တစ်ခုဖြစ်ပေါ်သောအခါ သင့် code ကို run လုပ်ပြီး အဖြစ်အပျက်နှင့်ပတ်သက်သော data ကို ပေးပို့သည်။ ဒီအဖြစ်အပျက်များသည် web requests, queue တွင် message ထည့်ခြင်း, database တွင် data ပြောင်းလဲခြင်း, သို့မဟုတ် IoT devices မှ IoT service သို့ message ပို့ခြင်းတို့အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအရာများဖြစ်နိုင်သည်။ -![IoT service မှ serverless service သို့ message ပို့ခြင်း၊ function များစွာကို တစ်ချိန်တည်းတွင် run လုပ်ခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-messages-to-serverless.0194da1cc0732bb7d0f823aed3fce54735c6b1ad3bf36089804d8aaefc0a774f.png) +![IoT service မှ serverless service သို့ message ပို့ခြင်း၊ function များစွာကို တစ်ချိန်တည်းတွင် run လုပ်ခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-messages-to-serverless.0194da1cc0732bb7.webp) > 💁 Database triggers ကို အသုံးပြုဖူးလျှင်၊ အဖြစ်အပျက်တစ်ခုဖြစ်ပေါ်သောအခါ code ကို run လုပ်ခြင်းအနေနှင့် ယင်းကို တူညီသည်ဟု ထင်နိုင်သည်။ @@ -54,7 +54,7 @@ IoT developer အနေနှင့် serverless မော်ဒယ်သည် Microsoft မှ serverless computing service ကို Azure Functions ဟုခေါ်သည်။ -![Azure Functions logo](../../../../../translated_images/my/azure-functions-logo.1cfc8e3204c9c44aaf80fcf406fc8544d80d7f00f8d3e8ed6fed764563e17564.png) +![Azure Functions logo](../../../../../translated_images/my/azure-functions-logo.1cfc8e3204c9c44a.webp) အောက်ပါ short video တွင် Azure Functions အကြောင်းအရာကို အကျဉ်းချုပ်ထားသည်။ diff --git a/translations/my/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md b/translations/my/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md index b5062a89e..abf12900f 100644 --- a/translations/my/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md +++ b/translations/my/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # သင့်အပင်ကို လုံခြုံစေပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-10.829c86b80b9403bb770929ee553a1d293afe50dc23121aaf9be144673ae012cc.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-10.829c86b80b9403bb.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး ပိုကြီးမားသောဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md index cce0bba21..afe750e8a 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # တည်နေရာခြေရာခံခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-11.9fddbac4b664c6d50ab7ac9bb32f1fc3f945f03760e72f7f43938073762fb017.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-11.9fddbac4b664c6d5.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး အကြီးအကျယ်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ @@ -63,13 +63,13 @@ Geospatial Coordinates သည် ကမ္ဘာ့မျက်နှာပြ > 💁 Circle များကို 360 ဒီဂရီအဖြစ်ခွဲခြားရသည့်မူလအကြောင်းရင်းကိုတိတိကျကျမသိပါ။ [Wikipedia ၏ Degree (angle) စာမျက်နှာ](https://wikipedia.org/wiki/Degree_(angle)) တွင်ဖြစ်နိုင်သောအကြောင်းရင်းများကိုဖော်ပြထားသည်။ -![Latitude လိုင်းများသည် မြောက်ဘက် 90° မှ Equator နှင့်တောင်ဘက် 90° အထိရှိသည်](../../../../../translated_images/my/latitude-lines.11d8d91dfb2014a57437272d7db7fd6607243098e8685f06e0c5f1ec984cb7eb.png) +![Latitude လိုင်းများသည် မြောက်ဘက် 90° မှ Equator နှင့်တောင်ဘက် 90° အထိရှိသည်](../../../../../translated_images/my/latitude-lines.11d8d91dfb2014a5.webp) Latitude ကို Equator နှင့် Parallel ဖြစ်သော Circle လိုင်းများကိုအသုံးပြု၍ တောင်ဘက်နှင့်မြောက်ဘက် Hemisphere များကို 90° အဖြစ်ခွဲခြားကာတိုင်းတာသည်။ Equator သည် 0° တွင်ရှိပြီး မြောက်ဘက် 90° သည် 90° North ဟုခေါ်သည်။ တောင်ဘက် 90° သည် -90° သို့မဟုတ် 90° South ဖြစ်သည်။ Longitude ကို အရှေ့နှင့်အနောက်တိုင်းတာသောဒီဂရီအရေအတွက်အဖြစ်တိုင်းတာသည်။ Longitude ၏ 0° Origin ကို *Prime Meridian* ဟုခေါ်ပြီး 1884 ခုနှစ်တွင် [British Royal Observatory in Greenwich, England](https://wikipedia.org/wiki/Royal_Observatory,_Greenwich) မှတောင်ဘက်မှမြောက်ဘက်သို့သွားသောလိုင်းအဖြစ်သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ -![Longitude လိုင်းများသည် Prime Meridian မှ -180° အနောက်ဘက်မှ 180° အရှေ့ဘက်အထိရှိသည်](../../../../../translated_images/my/longitude-meridians.ab4ef1c91c064586b0185a3c8d39e585903696c6a7d28c098a93a629cddb5d20.png) +![Longitude လိုင်းများသည် Prime Meridian မှ -180° အနောက်ဘက်မှ 180° အရှေ့ဘက်အထိရှိသည်](../../../../../translated_images/my/longitude-meridians.ab4ef1c91c064586.webp) > 🎓 Meridian သည် မြောက်ဘက်မှတောင်ဘက်သို့သွားသော Semicircle ဖြစ်သောစိတ်ကူးယဉ်လိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md index 51d07c19b..080920e9f 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md @@ -18,13 +18,13 @@ Grove GPS ဆင်ဆာကို Raspberry Pi နှင့် ချိတ် GPS ဆင်ဆာကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove GPS sensor](../../../../../translated_images/my/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d1820ef6ed10c587f9b650e8db55b936851c92412180bd3e2.png) +![A grove GPS sensor](../../../../../translated_images/my/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d.webp) 1. Grove ကေဘယ်လ်တစ်ဖက်ကို GPS ဆင်ဆာပေါ်ရှိ ဆော့ကက်ထဲသို့ ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်သာ အလွယ်တကူသွားပါမည်။ 1. Raspberry Pi ကို မီးပိတ်ထားသောအခြေအနေတွင် Grove ကေဘယ်လ်၏ အခြားဖက်ကို Pi တွင်တပ်ဆင်ထားသော Grove Base Hat ပေါ်ရှိ **UART** ဟုအမှတ်အသားပြုထားသော UART ဆော့ကက်ထဲသို့ ချိတ်ဆက်ပါ။ ဒီဆော့ကက်သည် အလယ်တန်းတန်းတွင်ရှိပြီး SD Card slot အနီး၊ USB port နှင့် ethernet socket ၏ အခြားဖက်တွင်ရှိသည်။ - ![The grove GPS sensor connected to the UART socket](../../../../../translated_images/my/pi-gps-sensor.1f99ee2b2f6528915047ec78967bd362e0e4ee0ed594368a3837b9cf9cdaca64.png) + ![The grove GPS sensor connected to the UART socket](../../../../../translated_images/my/pi-gps-sensor.1f99ee2b2f652891.webp) 1. GPS ဆင်ဆာကို အင်တင်နာတပ်ဆင်ထားသောနေရာမှ မိုးကောင်းကင်ကို မြင်နိုင်သောနေရာတွင်ထားပါ - အကောင်းဆုံးအနေဖြင့် ပြတင်းပေါက်အနီး သို့မဟုတ် အပြင်ဘက်တွင်ထားပါ။ အင်တင်နာကို အတားအဆီးမရှိဘဲထားခြင်းဖြင့် သင့်ရဲ့အချက်အလက်ကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာရယူနိုင်သည်။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md index 1a6e29255..d86e78e99 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md @@ -38,11 +38,11 @@ CounterFit app တွင် GPS အာရုံခံကိရိယာကို 1. **Add** button ကို ရွေးပြီး `/dev/ttyAMA0` port တွင် GPS အာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပါ။ - ![GPS အာရုံခံကိရိယာ၏ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-gps-sensor.6385dc9357d85ad1d47b4abb2525e7651fd498917d25eefc5a72feab09eedc70.png) + ![GPS အာရုံခံကိရိယာ၏ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-gps-sensor.6385dc9357d85ad1.webp) GPS အာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပြီး sensor list တွင် ပေါ်လာမည်။ - ![GPS အာရုံခံကိရိယာ ဖန်တီးပြီး](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor.3fbb15af0a5367566f2f11324ef5a6f30861cdf2b497071a5e002b7aa473550e.png) + ![GPS အာရုံခံကိရိယာ ဖန်တီးပြီး](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor.3fbb15af0a536756.webp) ## GPS အာရုံခံကိရိယာကို အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်း @@ -102,17 +102,17 @@ GPS အာရုံခံကိရိယာ app ကို အစီအစဉ် * **Source** ကို `Lat/Lon` သို့ ပြောင်းပြီး latitude, longitude နှင့် GPS fix ရရှိရန် satellites အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပါ။ ဒီ value သည် တစ်ခါသာ ပို့မည်ဖြစ်သည်။ **Repeat** box ကို check လုပ်ပါက ဒေတာကို တစ်စက္ကန့်တိုင်း ထပ်ပို့မည်။ - ![Lat/Lon ရွေးထားသော GPS အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor-latlon.008c867d75464fbe7f84107cc57040df565ac07cb57d2f21db37d087d470197d.png) + ![Lat/Lon ရွေးထားသော GPS အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor-latlon.008c867d75464fbe.webp) * **Source** ကို `NMEA` သို့ ပြောင်းပြီး NMEA စာကြောင်းများကို text box တွင် ထည့်ပါ။ ဒီ value များကို ပို့မည်ဖြစ်ပြီး တစ်စက္ကန့် delay ရှိပြီး position fix sentence တစ်ခုစီကို ဖတ်နိုင်သည်။ - ![NMEA စာကြောင်းများ ရွေးထားသော GPS အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor-nmea.c62eea442171e17e19528b051b104cfcecdc9cd18db7bc72920f29821ae63f73.png) + ![NMEA စာကြောင်းများ ရွေးထားသော GPS အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor-nmea.c62eea442171e17e.webp) [nmeagen.org](https://www.nmeagen.org) ကဲ့သို့သော tool ကို အသုံးပြု၍ map ပေါ်တွင် ရေးဆွဲပြီး ဒီစာကြောင်းများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဒီ value များကို တစ်ခါသာ ပို့မည်ဖြစ်သည်။ **Repeat** box ကို check လုပ်ပါက ဒေတာကို တစ်စက္ကန့်အကြာတွင် ထပ်ပို့မည်။ * **Source** ကို GPX file သို့ ပြောင်းပြီး GPX ဖိုင်တစ်ခုကို upload လုပ်ပါ။ [AllTrails](https://www.alltrails.com/) ကဲ့သို့သော mapping နှင့် hiking site များမှ GPX ဖိုင်များကို download လုပ်နိုင်သည်။ ဒီဖိုင်များတွင် trail အနေဖြင့် GPS နေရာများစွာပါဝင်ပြီး GPS အာရုံခံကိရိယာသည် 1 စက္ကန့်အကြာတွင် နေရာအသစ်တစ်ခုကို ပြန်ပေးမည်။ - ![GPX ဖိုင် ရွေးထားသော GPS အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor-gpxfile.8310b063ce8a425ccc8ebeec8306aeac5e8e55207f007d52c6e1194432a70cd9.png) + ![GPX ဖိုင် ရွေးထားသော GPS အာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-gps-sensor-gpxfile.8310b063ce8a425c.webp) ဒီ value များကို တစ်ခါသာ ပို့မည်ဖြစ်သည်။ **Repeat** box ကို check လုပ်ပါက ဒေတာကို တစ်စက္ကန့်အကြာတွင် ထပ်ပို့မည်။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md index 0a2c65de4..09cd3e114 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md @@ -18,7 +18,7 @@ Grove GPS ဆင်ဆာကို Wio Terminal နှင့် ချိတ် GPS ဆင်ဆာကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove GPS sensor](../../../../../translated_images/my/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d1820ef6ed10c587f9b650e8db55b936851c92412180bd3e2.png) +![A grove GPS sensor](../../../../../translated_images/my/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d.webp) 1. Grove ကေဘယ်တစ်ခု၏ တစ်ဖက်အဆုံးကို GPS ဆင်ဆာရှိ ဆော့ကက်ထဲသို့ ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်ဘက်သာ အလွယ်တကူ ထည့်နိုင်ပါမည်။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md b/translations/my/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md index 912abb032..5f6228e7b 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Store location data -![A sketchnote overview of this lesson](../../../../../translated_images/my/lesson-12.ca7f53039712a3ec14ad6474d8445361c84adab643edc53fa6269b77895606bb.jpg) +![A sketchnote overview of this lesson](../../../../../translated_images/my/lesson-12.ca7f53039712a3ec.webp) > Sketchnote by [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Click the image for a larger version. @@ -75,7 +75,7 @@ NoSQL Database များသည် SQL Database များ၏ တင်း > 💁 NoSQL Database များသည် ၎င်းတို့၏ နာမည်နှင့် မညီဘဲ SQL ကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာကို ရှာဖွေနိုင်စေသည်။ -![Documents in folders in a NoSQL database](../../../../../translated_images/my/noqsl-database.62d24ccf5b73f60d35c245a8533f1c7147c0928e955b82cb290b2e184bb434df.png) +![Documents in folders in a NoSQL database](../../../../../translated_images/my/noqsl-database.62d24ccf5b73f60d.webp) NoSQL Database များတွင် schema မရှိသောကြောင့် Unstructured ဒေတာကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ JSON document များကို အသုံးပြုပြီး သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ @@ -91,7 +91,7 @@ Azure CosmosDB, MongoDB, CouchDB တို့သည် NoSQL Database မျာ ပြီးခဲ့တဲ့ သင်ခန်းစာမှာ သင်သည် GPS sensor ကို အသုံးပြုပြီး GPS ဒေတာကို ဖမ်းယူခဲ့သည်။ Cloud-based IoT service တွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းရန် IoT Hub သို့ ပေးပို့ရန် လိုအပ်သည်။ -![Sending GPS telemetry from an IoT device to IoT Hub](../../../../../translated_images/my/gps-telemetry-iot-hub.8115335d51cd2c1285d20e9d1b18cf685e59a8e093e7797291ef173445af6f3d.png) +![Sending GPS telemetry from an IoT device to IoT Hub](../../../../../translated_images/my/gps-telemetry-iot-hub.8115335d51cd2c12.webp) ### Task - send GPS data to an IoT Hub @@ -165,7 +165,7 @@ Cold path သည် ရှေးဟောင်းဒေတာကို သိ IoT Hub သို့ ဒေတာရောက်ရှိပြီးနောက် serverless code ကို အသုံးပြုပြီး event များကို လိုက်နာနိုင်သည်။ -![Sending GPS telemetry from an IoT device to IoT Hub, then to Azure Functions via an event hub trigger](../../../../../translated_images/my/gps-telemetry-iot-hub-functions.24d3fa5592455e9f4e2fe73856b40c3915a292b90263c31d652acfd976cfedd8.png) +![Sending GPS telemetry from an IoT device to IoT Hub, then to Azure Functions via an event hub trigger](../../../../../translated_images/my/gps-telemetry-iot-hub-functions.24d3fa5592455e9f.webp) ### Task - handle GPS events using serverless code @@ -187,7 +187,7 @@ IoT Hub သို့ ဒေတာရောက်ရှိပြီးနော ## Azure Storage Accounts -![Azure Storage logo](../../../../../translated_images/my/azure-storage-logo.605c0f602c640d482a80f1b35a2629a32d595711b7ab1d7ceea843250615ff32.png) +![Azure Storage logo](../../../../../translated_images/my/azure-storage-logo.605c0f602c640d48.webp) Azure Storage Accounts သည် အမျိုးမျိုးသောနည်းလမ်းများဖြင့် data ကို သိမ်းဆည်းနိုင်သော အထွေထွေ storage service ဖြစ်သည်။ Blob, queue, table, file အဖြစ် data ကို သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး တစ်ချိန်တည်းတွင် အားလုံးကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md b/translations/my/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md index a3dd52362..d63d6a5be 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # တည်နေရာဒေတာကိုမြင်သာစေခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-13.a259db1485021be7d7c72e90842fbe0ab977529e8684c179b5fb1ea75e92b3ef.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-13.a259db1485021be7.webp) > Sketchnote by [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး အကြီးစားဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -64,11 +64,11 @@ ဒီလိုဒေတာကို လူသားအနေနှင့် နားလည်ဖတ်ရှုရခက်နိုင်သည်။ ဒေတာကို ပထမဦးဆုံးမြင်သာစေခြင်းအနေနှင့် line chart တစ်ခုအဖြစ် plot လုပ်နိုင်သည် - -![အထက်ပါဒေတာ၏ line chart](../../../../../translated_images/my/chart-soil-moisture.fd6d9d0cdc0b5f75e78038ecb8945dfc84b38851359de99d84b16e3336d6d7c2.png) +![အထက်ပါဒေတာ၏ line chart](../../../../../translated_images/my/chart-soil-moisture.fd6d9d0cdc0b5f75.webp) ထို့နောက်၊ မြေစိုထိုင်းဆ reading 450 တွင် ရေချိန်စနစ်ကို ဖွင့်ထားသောအချိန်ကိုပြသသည့် လိုင်းတစ်ခုထည့်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုမြင်သာစေနိုင်သည် - -![မြေစိုထိုင်းဆ reading 450 တွင် relay ဖွင့်ထားသော chart](../../../../../translated_images/my/chart-soil-moisture-relay.fbb391236d34a64d0abf1df396e9197e0a24df14150620b9cc820a64a55c9326.png) +![မြေစိုထိုင်းဆ reading 450 တွင် relay ဖွင့်ထားသော chart](../../../../../translated_images/my/chart-soil-moisture-relay.fbb391236d34a64d.webp) ဒီ chart က မြေစိုထိုင်းဆအဆင့်များနှင့် ရေချိန်စနစ်ဖွင့်ထားသောအချိန်များကို အလွယ်တကူမြင်နိုင်စေသည်။ @@ -84,7 +84,7 @@ GPS ဒေတာနှင့်ဆက်စပ်သောအခါ၊ အကေ Map များနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်းသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာဖြစ်ပြီး၊ Bing Maps, Leaflet, Open Street Maps, Google Maps စသည်ဖြင့် ရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်။ ဒီသင်ခန်းစာတွင် သင်သည် [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) နှင့် GPS ဒေတာကိုပြသပုံကို လေ့လာမည်ဖြစ်သည်။ -![Azure Maps အမှတ်တံဆိပ်](../../../../../translated_images/my/azure-maps-logo.35d01dcfbd81fe6140e94257aaa1538f785a58c91576d14e0ebe7a2f6c694b99.png) +![Azure Maps အမှတ်တံဆိပ်](../../../../../translated_images/my/azure-maps-logo.35d01dcfbd81fe61.webp) Azure Maps သည် "geospatial ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် SDK များစုစည်းမှုဖြစ်ပြီး၊ နောက်ဆုံးပေါ် map ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ web နှင့် mobile application များအတွက် ပထဝီဝင်အကြောင်းအရာများပေးစွမ်းသည်။" Developer များအတွက် လှပပြီး interactive ဖြစ်သော map များဖန်တီးရန် လိုအပ်သောကိရိယာများကိုပေးသည်။ @@ -185,7 +185,7 @@ Azure Maps account တစ်ခုဖန်တီးရန် ပထမဦးဆ သင့် `index.html` ဖိုင်ကို web browser တွင်ဖွင့်ပါက၊ Seattle မြို့ကိုအခြေခံထားသော map တစ်ခုကိုမြင်ရမည်ဖြစ်သည်။ - ![Washington State, USA တွင်ရှိသော Seattle မြို့ကိုပြသသည့် map](../../../../../translated_images/my/map-image.8fb2c53eb23ef39c1c0a4410a5282e879b3b452b707eb066ff04c5488d3d72b7.png) + ![Washington State, USA တွင်ရှိသော Seattle မြို့ကိုပြသသည့် map](../../../../../translated_images/my/map-image.8fb2c53eb23ef39c.webp) ✅ zoom နှင့် center parameters ကိုစမ်းသပ်ပြီး map display ကိုပြောင်းလဲကြည့်ပါ။ သင့်ဒေတာ၏ latitude နှင့် longitude ကိုအညွှန်းပြု၍ center ကိုပြောင်းလဲနိုင်သည်။ @@ -293,7 +293,7 @@ Azure Maps account တစ်ခုဖန်တီးရန် ပထမဦးဆ 1. HTML page ကို သင်၏ browser တွင် load လုပ်ပါ။ map ကို load လုပ်ပြီး storage မှ GPS ဒေတာအားလုံးကို load လုပ်ပြီး မြေပုံပေါ်တွင် plot လုပ်ပါမည်။ - ![Seattle အနီးရှိ Saint Edward State Park ၏ မြေပုံ၊ ပန်းခြံ၏ အနားကို လမ်းကြောင်းအဖြစ် ဖော်ပြထားသော စက်ဝိုင်းများ](../../../../../translated_images/my/map-path.896832e72dc696ffe20650e4051027d4855442d955f93fdbb80bb417ca8a406f.png) + ![Seattle အနီးရှိ Saint Edward State Park ၏ မြေပုံ၊ ပန်းခြံ၏ အနားကို လမ်းကြောင်းအဖြစ် ဖော်ပြထားသော စက်ဝိုင်းများ](../../../../../translated_images/my/map-path.896832e72dc696ff.webp) > 💁 ဤ code ကို [code](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data/code) folder တွင် ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/3-transport/lessons/4-geofences/README.md b/translations/my/3-transport/lessons/4-geofences/README.md index df1d8606d..0187e1cc4 100644 --- a/translations/my/3-transport/lessons/4-geofences/README.md +++ b/translations/my/3-transport/lessons/4-geofences/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Geofences -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-14.63980c5150ae3c153e770fb71d044c1845dce79248d86bed9fc525adf3ede73c.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Sketchnote အကျဉ်းချုပ်](../../../../../translated_images/my/lesson-14.63980c5150ae3c15.webp) > Sketchnote by [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသောဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -35,7 +35,7 @@ Geofence ဆိုသည်မှာ အမှန်တကယ်ရှိသော ပထဝီဧရိယာတစ်ခုအတွက် အွန်လိုင်းနယ်နိမိတ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Geofences များသည် အချက်တစ်ခုနှင့် အချင်းဝက်ကို သတ်မှတ်ထားသော စက်ဝိုင်းများ (ဥပမာ - အဆောက်အဦးတစ်ခု၏ ၁၀၀ မီတာအကျယ်ရှိ စက်ဝိုင်း) သို့မဟုတ် ကျောင်းဇုန်၊ မြို့နယ်နယ်နိမိတ် သို့မဟုတ် တက္ကသိုလ် သို့မဟုတ် ရုံးစခန်းများကဲ့သို့သော ဧရိယာကို ဖုံးလွှမ်းထားသော ပေါ်လီဂွန်များဖြစ်နိုင်သည်။ -![Microsoft ကုမ္ပဏီဆိုင်၏ စက်ဝိုင်း geofence နှင့် Microsoft အနောက် campus ၏ ပေါ်လီဂွန် geofence ကို ပြသထားသော ဥပမာများ](../../../../../translated_images/my/geofence-examples.172fbc534665769f6e1a1ddcf75e3b25183cd10354c80cc603ba44b635390e1a.png) +![Microsoft ကုမ္ပဏီဆိုင်၏ စက်ဝိုင်း geofence နှင့် Microsoft အနောက် campus ၏ ပေါ်လီဂွန် geofence ကို ပြသထားသော ဥပမာများ](../../../../../translated_images/my/geofence-examples.172fbc534665769f.webp) > 💁 သင်သည် geofences များကို အသုံးပြုခဲ့ပြီးသားဖြစ်နိုင်သည်၊ သို့သော် မသိခဲ့လောက်ပါ။ သင်သည် iOS reminders app သို့မဟုတ် Google Keep တွင် တည်နေရာအခြေပြု သတိပေးချက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ထားခဲ့ပါက၊ သင်သည် geofence တစ်ခုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဤ app များသည် သတ်မှတ်ထားသော တည်နေရာအပေါ်မူတည်၍ geofence တစ်ခုကို သတ်မှတ်ကာ သင့်ဖုန်းသည် geofence အတွင်းသို့ရောက်ရှိသောအခါ သတိပေးချက်ပေးမည်။ @@ -241,7 +241,7 @@ Azure Maps တွင် geofence တစ်ခုကို အသုံးပြ အဖြေမှာ မသိနိုင်ပါ! ထို့အတွက် event များကိုဖတ်ရှုရန် connection များစွာကိုသတ်မှတ်နိုင်ပြီး၊ event မဖတ်ရှုရသေးသော message များကို replay လုပ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့ကို *consumer groups* ဟုခေါ်သည်။ Endpoint သို့ချိတ်ဆက်သောအခါ၊ ချိတ်ဆက်လိုသော consumer group ကိုသတ်မှတ်နိုင်သည်။ Application ၏ component တစ်ခုစီသည်ကွဲပြားသော consumer group ကိုချိတ်ဆက်မည်။ -![IoT Hub တစ်ခုတွင် 3 consumer groups သည် message တစ်ခုစီကို function apps 3 ခုသို့ဖြန့်ဝေသည်](../../../../../translated_images/my/consumer-groups.a3262e26fc27ba2092863678ad57af15c7223416e388a23f330c058cf4358630.png) +![IoT Hub တစ်ခုတွင် 3 consumer groups သည် message တစ်ခုစီကို function apps 3 ခုသို့ဖြန့်ဝေသည်](../../../../../translated_images/my/consumer-groups.a3262e26fc27ba20.webp) သီအိုရီအရ consumer group တစ်ခုစီတွင် application 5 ခုအထိချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး၊ message ရောက်ရှိသောအခါ message များကိုလက်ခံရရှိမည်။ Restart လုပ်သောအခါ queued message များကိုမှန်ကန်စွာ process လုပ်ရန်၊ message များကို duplicate ဖြစ်ခြင်းမှရှောင်ရှားရန်၊ application တစ်ခုသာ consumer group တစ်ခုစီကို access လုပ်ရန်အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Functions app ကို locally launch လုပ်ပြီး cloud တွင်လည်း run လုပ်ပါက၊ message များကို duplicate ဖြစ်စေပြီး storage account တွင် blob များကို duplicate ဖြစ်စေမည်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md index bd4625344..80e6d1919 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # အသီးအရည်အသွေးကို စစ်ဆေးရန် Detector တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် အကျဉ်းချုပ် sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-15.843d21afdc6fb2bba70cd9db7b7d2f91598859fafda2078b0bdc44954194b6c0.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာအတွက် အကျဉ်းချုပ် sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-15.843d21afdc6fb2bb.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကို နှိပ်ပြီး အကြီးအရွယ်ကို ကြည့်ပါ။ @@ -38,7 +38,7 @@ အလိုအလျောက်ရိတ်သိမ်းခြင်းစနစ်များ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ သီးနှံများကို စိစစ်ခြင်းဟာ လယ်ယာမှ စက်ရုံသို့ ရွှေ့ပြောင်းသွားခဲ့သည်။ အစားအစာများဟာ ရှည်လျားသော conveyor belt များပေါ်တွင် သွားလာပြီး၊ အရည်အသွေးမကောင်းသော အစားအစာများကို ဖယ်ရှားရန် လူအဖွဲ့များက စိစစ်ရသည်။ စက်ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ရိတ်သိမ်းခြင်းဟာ စျေးသက်သာလာသော်လည်း၊ အစားအစာကို လက်ဖြင့် စိစစ်ရခြင်းမှာ အလုပ်ကြီးကုန်ကျစရိတ်ရှိနေဆဲပါသည်။ -![အနီရောင် ခရမ်းချဉ်သီးကို တွေ့ရှိပါက အဆင်ပြေစွာ ဆက်လက်သွားပါမည်။ အစိမ်းရောင် ခရမ်းချဉ်သီးကို တွေ့ရှိပါက လက်တံတစ်ခုဖြင့် အမှိုက်ပုံးထဲသို့ ပစ်ချပါမည်](../../../../../translated_images/my/optical-tomato-sorting.61aa134bdda4e5b1bfb16a212c1e35a6ef0c426cbb8b1c975f79d7bfbf48d068.png) +![အနီရောင် ခရမ်းချဉ်သီးကို တွေ့ရှိပါက အဆင်ပြေစွာ ဆက်လက်သွားပါမည်။ အစိမ်းရောင် ခရမ်းချဉ်သီးကို တွေ့ရှိပါက လက်တံတစ်ခုဖြင့် အမှိုက်ပုံးထဲသို့ ပစ်ချပါမည်](../../../../../translated_images/my/optical-tomato-sorting.61aa134bdda4e5b1.webp) နောက်ဆုံးတိုးတက်မှုမှာ စက်များကို အသုံးပြု၍ စိစစ်ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ရိတ်သိမ်းစက်တွင် တပ်ဆင်ထားခြင်း၊ သို့မဟုတ် စက်ရုံများတွင် တပ်ဆင်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဒီစက်များ၏ ပထမဆုံးမျိုးဆက်ဟာ optical sensor များကို အသုံးပြုပြီး အရောင်များကို တွေ့ရှိကာ၊ actuator များကို ထိန်းချုပ်ပြီး အစိမ်းရောင် ခရမ်းချဉ်သီးများကို လက်တံ သို့မဟုတ် လေတိုက်မှုများဖြင့် အမှိုက်ပုံးထဲသို့ ပစ်ချကာ၊ အနီရောင် ခရမ်းချဉ်သီးများကို conveyor belt များပေါ်တွင် ဆက်လက်သွားစေသည်။ @@ -62,7 +62,7 @@ Machine learning ဟာ ဒီစနစ်ကို ပြောင်းလဲ > 🎓 ML မော်ဒယ်များ၏ ရလဒ်များကို *predictions* ဟုခေါ်သည်။ -![2 ခွဲသော ငှက်ပျောသီးများ၊ တစ်ခုမှာ ripe ဖြစ်ပြီး prediction ဟာ 99.7% ripe, 0.3% unripe ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ခုမှာ unripe ဖြစ်ပြီး prediction ဟာ 1.4% ripe, 98.6% unripe ဖြစ်သည်](../../../../../translated_images/my/bananas-ripe-vs-unripe-predictions.8d0e2034014aa50ece4e4589e724b142da0681f35470fe3db3f7d51240f69c85.png) +![2 ခွဲသော ငှက်ပျောသီးများ၊ တစ်ခုမှာ ripe ဖြစ်ပြီး prediction ဟာ 99.7% ripe, 0.3% unripe ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ခုမှာ unripe ဖြစ်ပြီး prediction ဟာ 1.4% ripe, 98.6% unripe ဖြစ်သည်](../../../../../translated_images/my/bananas-ripe-vs-unripe-predictions.8d0e2034014aa50e.webp) ML မော်ဒယ်များဟာ binary answer မပေးပါဘူး၊ အစား probability များကို ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ model တစ်ခုကို banana ပုံတစ်ပုံကို input ပေးပြီး `ripe` ဟု 99.7% နဲ့ `unripe` ဟု 0.3% ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ သင့် code ဟာ အကောင်းဆုံး prediction ကို ရွေးပြီး banana ဟာ ripe ဖြစ်သည်ဟု ဆုံးဖြတ်မည်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md index 3dfc05db3..0203ac090 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # အိုင်အိုတီ (IoT) စက်ပစ္စည်းမှ သစ်သီးအရည်အသွေး စစ်ဆေးခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ရေးမှတ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-16.215daf18b00631fbdfd64c6fc2dc6044dff5d544288825d8076f9fb83d964c23.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ရေးမှတ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-16.215daf18b00631fb.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှ ရေးမှတ်ပုံ။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -26,7 +26,7 @@ ကင်မရာအာရုံခံစနစ်များသည် အိုင်အိုတီ (IoT) စက်ပစ္စည်းနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သော ကင်မရာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ရုပ်ပုံများကို ဖမ်းယူနိုင်သလို၊ ဗီဒီယိုစီးဆင်းမှုကိုလည်း ဖမ်းယူနိုင်သည်။ တချို့က raw image data ကို ပြန်ပေးသည်၊ တချို့က JPEG သို့မဟုတ် PNG အဖြစ် ဖိုင်ကို ဖိသိပ်ပြီး ပြန်ပေးသည်။ အိုင်အိုတီ (IoT) စက်ပစ္စည်းများနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်သော ကင်မရာများသည် သင်ရိုးရိုးအသုံးပြုနေသော ကင်မရာများထက် သေးငယ်ပြီး resolution ပိုနိမ့်နိုင်သည်။ သို့သော် resolution မြင့်မားသော ကင်မရာများကိုလည်း ရနိုင်ပြီး အဆင့်မြင့်ဖုန်းများနှင့် ယှဉ်နိုင်သည်။ အမျိုးမျိုးသော လှည့်လဲနိုင်သော ကင်မရာလက်နက်များ၊ များစွာသော ကင်မရာစနစ်များ၊ infra-red thermal ကင်မရာများ၊ သို့မဟုတ် UV ကင်မရာများကို ရနိုင်သည်။ -![အလင်းသည် ကင်မရာလက်နက်မှ ဖြတ်သွားပြီး CMOS sensor တွင် အာရုံခံသည်](../../../../../translated_images/my/cmos-sensor.75f9cd74decb137149a4c9ea825251a4549497d67c0ae2776159e6102bb53aa9.png) +![အလင်းသည် ကင်မရာလက်နက်မှ ဖြတ်သွားပြီး CMOS sensor တွင် အာရုံခံသည်](../../../../../translated_images/my/cmos-sensor.75f9cd74decb1371.webp) အများစုသော ကင်မရာအာရုံခံစနစ်များသည် photodiode များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော image sensors ကို အသုံးပြုသည်။ ကင်မရာလက်နက်သည် ပုံရိပ်ကို image sensor တွင် အာရုံခံစနစ်အပေါ်တွင် အလင်းကို အာရုံခံပြီး pixel data အဖြစ် မှတ်တမ်းတင်သည်။ @@ -74,7 +74,7 @@ Iteration များကို Custom Vision portal မှ ထုတ်ဝေ 1. Iteration အတွက် **Publish** ခလုတ်ကို ရွေးပါ။ - ![Publish ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/custom-vision-publish-button.b7174e1977b0c33b8b72d4e5b1326c779e0af196f3849d09985ee2d7d5493a39.png) + ![Publish ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/custom-vision-publish-button.b7174e1977b0c33b.webp) 1. *Publish Model* dialog တွင် *Prediction resource* ကို `fruit-quality-detector-prediction` resource သို့ ရွေးပါ။ နာမည်ကို `Iteration2` အဖြစ်ထားပြီး **Publish** ခလုတ်ကို ရွေးပါ။ @@ -88,7 +88,7 @@ Iteration များကို Custom Vision portal မှ ထုတ်ဝေ ထို့အပြင် *Prediction-Key* တန်ဖိုးကိုလည်း ကူးယူပါ။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို ခေါ်စဉ် ပေးပို့ရမည့် လုံခြုံရေး key ဖြစ်သည်။ ၎င်း key ကို ပေးပို့သော application များသာ မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခွင့်ရရှိမည်၊ အခြား application များကို ပယ်ချမည်။ - ![Prediction API dialog](../../../../../translated_images/my/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864f319911f052d5e9b8c5066cb0800a26dd6f7ff5713130ad8.png) + ![Prediction API dialog](../../../../../translated_images/my/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864.webp) ✅ iteration အသစ်ကို ထုတ်ဝေသောအခါ နာမည်က မတူနိုင်သည်။ အိုင်အိုတီ (IoT) စက်ပစ္စည်းမှ အသုံးပြုနေသော iteration ကို ဘယ်လိုပြောင်းနိုင်မလဲ? @@ -109,7 +109,7 @@ Iteration များကို Custom Vision portal မှ ထုတ်ဝေ ပုံရိပ်ခွဲခြားစနစ်အတွက် အကောင်းဆုံးရလဒ်ရရှိရန် prediction data နှင့် training data တူညီမှုရှိအောင် သင်ကြားရမည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင် training data အတွက် ဖုန်းကင်မရာကို အသုံးပြုခဲ့ပါက အိုင်အိုတီ (IoT) စက်ပစ္စည်းမှ ကင်မရာ၏ image quality, sharpness, နှင့် color မတူနိုင်သည်။ -![2 banana pictures](../../../../../translated_images/my/banana-picture-compare.174df164dc326a42cf7fb051a7497e6113c620e91552d92ca914220305d47d9a.png) +![2 banana pictures](../../../../../translated_images/my/banana-picture-compare.174df164dc326a42.webp) အထက်ပါပုံတွင် ဘန်နားပုံရိပ်ကို ဘယ်ဘက်တွင် Raspberry Pi Camera ဖြင့် ရိုက်ကူးထားပြီး ညာဘက်တွင် iPhone ဖြင့် ရိုက်ကူးထားသည်။ quality တွင် ကြီးမားသော ကွာခြားမှုရှိသည် - iPhone ပုံရိပ်သည် ပိုရှင်းလင်းပြီး အရောင်ပိုတောက်ပသည်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md index b4635bc56..87f4a4329 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md @@ -16,7 +16,7 @@ Raspberry Pi ကို ကင်မရာတစ်ခုလိုအပ်ပါ ### အလုပ် - ကင်မရာကိုချိတ်ဆက်ပါ -![A Raspberry Pi Camera](../../../../../translated_images/my/pi-camera-module.4278753c31bd6e757aa2b858be97d72049f71616278cefe4fb5abb485b40a078.png) +![A Raspberry Pi Camera](../../../../../translated_images/my/pi-camera-module.4278753c31bd6e75.webp) 1. Pi ကိုပိတ်ပါ။ @@ -24,17 +24,17 @@ Raspberry Pi ကို ကင်မရာတစ်ခုလိုအပ်ပါ [Raspberry Pi Getting Started with the Camera module documentation](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/getting-started-with-picamera/2) မှာ clip ကိုဘယ်လိုဖွင့်ပြီး cable ကိုထည့်ရမယ်ဆိုတာ animation အနေနဲ့တွေ့နိုင်ပါတယ်။ - ![The ribbon cable inserted into the camera module](../../../../../translated_images/my/pi-camera-ribbon-cable.0bf82acd251611c21ac616f082849413e2b322a261d0e4f8fec344248083b07e.png) + ![The ribbon cable inserted into the camera module](../../../../../translated_images/my/pi-camera-ribbon-cable.0bf82acd251611c2.webp) 1. Grove Base Hat ကို Pi မှာဖယ်ရှားပါ။ 1. Ribbon cable ကို Grove Base Hat ရဲ့ camera slot မှတဆင့်ဖြတ်ပါ။ Cable ရဲ့ blue side က **A0**, **A1** စတဲ့ analog ports ကိုကြည့်နေတဲ့အနေအထားဖြစ်ရပါမယ်။ - ![The ribbon cable passing through the grove base hat](../../../../../translated_images/my/grove-base-hat-ribbon-cable.501fed202fcf73b11b2b68f6d246189f7d15d3e4423c572ddee79d77b4632b47.png) + ![The ribbon cable passing through the grove base hat](../../../../../translated_images/my/grove-base-hat-ribbon-cable.501fed202fcf73b1.webp) 1. Ribbon cable ကို Pi ရဲ့ camera port မှာထည့်ပါ။ အနက်ရောင် clip ကိုပြန်ဆွဲထုတ်ပြီး cable ကိုထည့်ပါ၊ ပြီးရင် clip ကိုပြန် push လုပ်ပါ။ Cable ရဲ့ blue side က USB နဲ့ ethernet ports ကိုကြည့်နေတဲ့အနေအထားဖြစ်ရပါမယ်။ - ![The ribbon cable connected to the camera socket on the Pi](../../../../../translated_images/my/pi-camera-socket-ribbon-cable.a18309920b11800911082ed7aa6fb28e6d9be3a022e4079ff990016cae3fca10.png) + ![The ribbon cable connected to the camera socket on the Pi](../../../../../translated_images/my/pi-camera-socket-ribbon-cable.a18309920b118009.webp) 1. Grove Base Hat ကိုပြန်တပ်ပါ။ @@ -101,7 +101,7 @@ Device ကိုပရိုဂရမ်ရေးပါ။ `camera.rotation = 0` ဆိုတဲ့ line ကရုပ်ပုံရဲ့ rotation ကိုသတ်မှတ်ပါတယ်။ Ribbon cable က ကင်မရာရဲ့အောက်ဘက်ကိုဝင်လာပေမယ့် ကင်မရာကို item ကို classify လုပ်ဖို့အဆင်ပြေစေဖို့လှည့်ထားရင် rotation ကိုလိုအပ်တဲ့အတိုင်းပြောင်းနိုင်ပါတယ်။ - ![The camera hanging down over a drink can](../../../../../translated_images/my/pi-camera-upside-down.5376961ba31459883362124152ad6b823d5ac5fc14e85f317e22903bd681c2b6.png) + ![The camera hanging down over a drink can](../../../../../translated_images/my/pi-camera-upside-down.5376961ba3145988.webp) ဥပမာ၊ ribbon cable ကိုအပေါ်ဘက်မှာထားပြီး ကင်မရာကိုအောက်ဘက်ကိုလှည့်ထားရင် rotation ကို 180 အဖြစ်သတ်မှတ်ပါ။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md index 6877539b1..3b4073e62 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md @@ -84,7 +84,7 @@ Custom Vision ဝန်ဆောင်မှုတွင် ပုံမျာ ရိုက်ယူထားသောပုံကို မြင်နိုင်ပြီး၊ Custom Vision ၏ **Predictions** tab တွင် ဤတန်ဖိုးများကို မြင်နိုင်ပါမည်။ - ![Custom Vision တွင် သစ်သီးတစ်ခုကို 56.8% အနေနဲ့ အနုစိမ်းဟု ခန့်မှန်းထားပြီး 43.1% အနေနဲ့ အနုစိမ်းမဟုတ်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်](../../../../../translated_images/my/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d9a0be0193790a47c2b387da034e12dc1314dd57ca2131b59.png) + ![Custom Vision တွင် သစ်သီးတစ်ခုကို 56.8% အနေနဲ့ အနုစိမ်းဟု ခန့်မှန်းထားပြီး 43.1% အနေနဲ့ အနုစိမ်းမဟုတ်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်](../../../../../translated_images/my/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp) > 💁 ဤ code ကို [code-classify/pi](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/pi) သို့မဟုတ် [code-classify/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/virtual-iot-device) ဖိုလ်ဒါတွင် ရှာနိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md index 2fcd07b77..192ca940f 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md @@ -34,11 +34,11 @@ CounterFit app တွင် ကင်မရာထည့်သွင်းပါ 1. **Add** ခလုတ်ကို ရွေးချယ်ပြီး ကင်မရာကို ဖန်တီးပါ။ - ![ကင်မရာ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-camera.a5de97f59c0bd3cbe0416d7e89a3cfe86d19fbae05c641c53a91286412af0a34.png) + ![ကင်မရာ settings](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-camera.a5de97f59c0bd3cb.webp) ကင်မရာကို ဖန်တီးပြီး sensors list မှာ ပေါ်လာမည်။ - ![ဖန်တီးပြီးသော ကင်မရာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-camera.001ec52194c8ee5d3f617173da2c79e1df903d10882adc625cbfc493525125d4.png) + ![ဖန်တီးပြီးသော ကင်မရာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-camera.001ec52194c8ee5d.webp) ## ကင်မရာကို အစီအစဉ်ရေးခြင်း @@ -103,7 +103,7 @@ CounterFit app တွင် ကင်မရာထည့်သွင်းပါ 1. CounterFit တွင် ကင်မရာဖမ်းယူမည့်ပုံကို configure လုပ်ပါ။ *Source* ကို *File* သို့မဟုတ် *WebCam* သတ်မှတ်ပြီး ပုံဖိုင်တစ်ခု upload လုပ်ပါ၊ သို့မဟုတ် webcam မှပုံများကို ဖမ်းယူပါ။ ပုံတစ်ခုကိုရွေးချယ်ပြီး သို့မဟုတ် webcam ကိုရွေးချယ်ပြီးနောက် **Set** ခလုတ်ကို ရွေးချယ်ပါ။ - ![CounterFit တွင် ဖိုင်ကို image source အဖြစ် သတ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် webcam preview](../../../../../translated_images/my/counterfit-camera-options.eb3bd5150a8e7dffbf24bc5bcaba0cf2cdef95fbe6bbe393695d173817d6b8df.png) + ![CounterFit တွင် ဖိုင်ကို image source အဖြစ် သတ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် webcam preview](../../../../../translated_images/my/counterfit-camera-options.eb3bd5150a8e7dff.webp) 1. ပုံတစ်ပုံကို ဖမ်းယူပြီး `image.jpg` ဟုခေါ်သော ဖိုင်အဖြစ် လက်ရှိဖိုလ်ဒါတွင် သိမ်းဆည်းမည်။ ဒီဖိုင်ကို VS Code explorer တွင် တွေ့မြင်နိုင်မည်။ ဖိုင်ကို ရွေးချယ်ပြီး ပုံကို ကြည့်ရှုပါ။ Rotate လုပ်ရန်လိုအပ်ပါက `camera.rotation = 0` line ကို update လုပ်ပြီး ပုံကို ထပ်မံဖမ်းယူပါ။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md index 8eb71d3b3..13a842b24 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md @@ -208,7 +208,7 @@ HTTPS endpoint တွေနဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွ ရိုက်ယူထားတဲ့ပုံနဲ့ prediction value တွေကို Custom Vision ရဲ့ **Predictions** tab မှာ ကြည့်နိုင်ပါမယ်။ - ![Custom Vision မှာ prediction ပြထားတဲ့ သစ်သီးပုံ](../../../../../translated_images/my/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d9a0be0193790a47c2b387da034e12dc1314dd57ca2131b59.png) + ![Custom Vision မှာ prediction ပြထားတဲ့ သစ်သီးပုံ](../../../../../translated_images/my/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp) > 💁 ဒီ code ကို [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/wio-terminal) folder မှာ ရှာနိုင်ပါတယ်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md index f161a6189..b740b73a8 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # သင့်အသီးရှာဖွေစက်ကို Edge ပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်စေပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-17.bc333c3c35ba8e42cce666cfffa82b915f787f455bd94e006aea2b6f2722421a.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-17.bc333c3c35ba8e42.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကို click လုပ်ပြီး အကြီးအရွယ်ကို ကြည့်ပါ။ @@ -33,11 +33,11 @@ Edge computing သည် IoT ဒေတာကို ဒေတာထွက်ရှိသောနေရာအနီးဆုံးတွင် process လုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ Cloud တွင် အလုပ်လုပ်စေခြင်းမဟုတ်ဘဲ၊ cloud edge - သင့် internal network ပေါ်သို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်းဖြစ်သည်။ -![Cloud တွင် internet services နှင့် local network ပေါ်ရှိ IoT စက်ပစ္စည်းများကို ဖော်ပြထားသော architecture diagram](../../../../../translated_images/my/cloud-without-edge.b4da641f6022c95ed6b91fde8b5323abd2f94e0d52073ad54172ae8f5dac90e9.png) +![Cloud တွင် internet services နှင့် local network ပေါ်ရှိ IoT စက်ပစ္စည်းများကို ဖော်ပြထားသော architecture diagram](../../../../../translated_images/my/cloud-without-edge.b4da641f6022c95e.webp) ယခင်သင်ခန်းစာများတွင် သင်သည် စက်ပစ္စည်းများမှ ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး cloud သို့ ပို့ကာ serverless functions သို့မဟုတ် AI မော်ဒယ်များကို cloud တွင် အလုပ်လုပ်စေခဲ့ပါသည်။ -![Local network ပေါ်ရှိ IoT စက်ပစ္စည်းများသည် edge စက်ပစ္စည်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ edge စက်ပစ္စည်းများသည် cloud နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော architecture diagram](../../../../../translated_images/my/cloud-with-edge.1e26462c62c126fe150bd15a5714ddf0be599f09bacbad08b85be02b76ea1ae1.png) +![Local network ပေါ်ရှိ IoT စက်ပစ္စည်းများသည် edge စက်ပစ္စည်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ edge စက်ပစ္စည်းများသည် cloud နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော architecture diagram](../../../../../translated_images/my/cloud-with-edge.1e26462c62c126fe.webp) Edge computing သည် cloud services အချို့ကို cloud မှ ပြောင်းရွှေ့ကာ IoT စက်ပစ္စည်းများနှင့် network တူသော စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်စေခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် AI မော်ဒယ်များကို edge စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်စေကာ အသီးအနုစိတ်ကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး၊ cloud သို့ analytics ပို့ရန်သာ လိုအပ်သည်။ @@ -79,7 +79,7 @@ IoT စနစ်များအတွက် Cloud နှင့် Edge computing ## Azure IoT Edge -![Azure IoT Edge logo](../../../../../translated_images/my/azure-iot-edge-logo.c1c076749b5cba2e8755262fadc2f19ca1146b948d76990b1229199ac2292d79.png) +![Azure IoT Edge logo](../../../../../translated_images/my/azure-iot-edge-logo.c1c076749b5cba2e.webp) Azure IoT Edge သည် workload များကို cloud မှ edge သို့ ပြောင်းရွှေ့ရန် ကူညီပေးသော service ဖြစ်သည်။ Edge device တစ်ခုကို setup လုပ်ပြီး cloud မှ code ကို edge device သို့ deploy လုပ်နိုင်သည်။ @@ -93,7 +93,7 @@ IoT Edge သည် IoT Hub တွင် built-in ဖြစ်ပြီး၊ IoT IoT Edge သည် *containers* မှ code ကို run လုပ်သည်။ Container သည် computer ပေါ်တွင် အခြား application များနှင့် isolation ဖြစ်စေသော self-contained application ဖြစ်သည်။ -![Container ပေါ်ရှိ web request](../../../../../translated_images/my/container-web-browser.4ee81dd4f0d8838ce622b2a0d600b6a4322b5d4fe43159facd87b7b34f84d66a.png) +![Container ပေါ်ရှိ web request](../../../../../translated_images/my/container-web-browser.4ee81dd4f0d8838c.webp) ဥပမာအားဖြင့်၊ port 80 ပေါ်တွင် web site တစ်ခုကို container မှ run လုပ်နိုင်ပြီး၊ computer ပေါ်တွင် port 80 ကို expose လုပ်နိုင်သည်။ @@ -187,11 +187,11 @@ Model ကိုလေ့ကျင့်ပြီးပါက container အဖြ ## Container ကို deployment အတွက် ပြင်ဆင်ပါ -![Containers are built then pushed to a container registry, then deployed from the container registry to an edge device using IoT Edge](../../../../../translated_images/my/container-edge-flow.c246050dd60ceefdb6ace026a4ce5c6aa4112bb5898ae23fbb2ab4be29ae3e1b.png) +![Containers are built then pushed to a container registry, then deployed from the container registry to an edge device using IoT Edge](../../../../../translated_images/my/container-edge-flow.c246050dd60ceefd.webp) Model ကို download လုပ်ပြီးပါက container အဖြစ် build လုပ်ပြီး container registry သို့ push လုပ်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ Container registry သည် container များကိုသိမ်းဆည်းထားနိုင်သော online location ဖြစ်သည်။ IoT Edge သည် registry မှ container ကို download လုပ်ပြီး device သို့ push လုပ်နိုင်ပါသည်။ -![Azure Container Registry logo](../../../../../translated_images/my/azure-container-registry-logo.09494206991d4b295025ebff7d4e2900325e527a59184ffbc8464b6ab59654be.png) +![Azure Container Registry logo](../../../../../translated_images/my/azure-container-registry-logo.09494206991d4b29.webp) ဒီသင်ခန်းစာအတွက် အသုံးပြုမည့် container registry သည် Azure Container Registry ဖြစ်သည်။ ဒါဟာ အခမဲ့ဝန်ဆောင်မှုမဟုတ်သောကြောင့် သင့်ရဲ့ project ကိုပြီးဆုံးပြီးပါက [clean up your project](../../../clean-up.md) လုပ်ရန် သေချာပါစေ။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md index 0e60abd8a..43d115e19 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # သီးအရည်အသွေးကို ဆင်ဆာမှတစ်ဆင့် စစ်ဆေးခြင်းကို စတင်ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြသော ရေးမှတ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-18.92c32ed1d354caa5a54baa4032cf0b172d4655e8e326ad5d46c558a0def15365.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြသော ရေးမှတ်ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-18.92c32ed1d354caa5.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှ ရေးမှတ်ပုံ။ ပုံကို နှိပ်ပြီး အကြီးအကျယ်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ @@ -39,7 +39,7 @@ IoT အက်ပလီကေးရှင်းများကို *အရာ ### IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း -![IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-reference-architecture.2278b98b55c6d4e89bde18eada3688d893861d43507641804dd2f9d3079cfaa0.png) +![IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-reference-architecture.2278b98b55c6d4e8.webp) အထက်ပါ ပုံသည် IoT architecture ကို ကိုးကားထားသော ပုံစံတစ်ခုကို ဖော်ပြသည်။ @@ -49,7 +49,7 @@ IoT အက်ပလီကေးရှင်းများကို *အရာ * **သိမြင်မှုများ** - serverless applications များမှ သို့မဟုတ် သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာအပေါ် analytics များမှ ရရှိသည်။ * **လုပ်ဆောင်မှုများ** - devices များသို့ command များ ပေးပို့ခြင်း၊ ဒေတာကို visualization လုပ်ခြင်းတို့ဖြင့် လူသားများကို ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် အခွင့်အရေးပေးခြင်း။ -![Azure IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-reference-architecture-azure.0b8d2161af924cb18ae48a8558a19541cca47f27264851b5b7e56d7b8bb372ac.png) +![Azure IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-reference-architecture-azure.0b8d2161af924cb1.webp) အထက်ပါ ပုံသည် ဒီသင်ခန်းစာများတွင် ဖော်ပြထားသော အစိတ်အပိုင်းများနှင့် services များကို IoT architecture ကို ကိုးကားထားသော ပုံစံတွင် ဘယ်လိုချိတ်ဆက်ထားသည်ကို ဖော်ပြသည်။ @@ -89,7 +89,7 @@ IoT အက်ပလီကေးရှင်းများကို *အရာ ### သင့် application ကို prototype လုပ်ခြင်း -![သီးအရည်အသွေး စစ်ဆေးမှုအတွက် IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-reference-architecture-fruit-quality.cc705f121c3b6fa71c800d9630935ac34bc08223a04601e35f41d5e9b5dd5207.png) +![သီးအရည်အသွေး စစ်ဆေးမှုအတွက် IoT architecture ကို ကိုးကားခြင်း](../../../../../translated_images/my/iot-reference-architecture-fruit-quality.cc705f121c3b6fa7.webp) အထက်ပါ ပုံသည် prototype application အတွက် IoT architecture ကို ကိုးကားထားသော ပုံစံကို ဖော်ပြသည်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md index caee07941..706b941f8 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md @@ -20,7 +20,7 @@ Grove Time of Flight Sensor ကို Raspberry Pi နှင့် ချိတ Time of Flight Sensor ကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![Grove Time of Flight Sensor](../../../../../translated_images/my/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f485de54d8d07195a6270a602696825fca19f629ddfe94e86.png) +![Grove Time of Flight Sensor](../../../../../translated_images/my/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f.webp) 1. Grove cable ၏တစ်ဖက်အဆုံးကို Time of Flight Sensor ၏ socket တွင် ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်ဘက်သာ ထည့်နိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md index 4a33204bf..63c279d7e 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md @@ -36,11 +36,11 @@ CounterFit app တွင် အကွာအဝေးအာရုံခံကိ 1. **Add** ခလုတ်ကို ရွေးပြီး အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပါ။ - ![အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာ၏ ဆက်တင်များ](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-distance-sensor.967c9fb98f27888d95920c9784d004c972490eb71f70397fe13bd70a79a879a3.png) + ![အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာ၏ ဆက်တင်များ](../../../../../translated_images/my/counterfit-create-distance-sensor.967c9fb98f27888d.webp) အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာကို ဖန်တီးပြီး အာရုံခံကိရိယာစာရင်းတွင် ပေါ်လာမည်။ - ![ဖန်တီးပြီးသော အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-distance-sensor.079eefeeea0b68afc36431ce8fcbe2f09a7e4916ed1cd5cb30e696db53bc18fa.png) + ![ဖန်တီးပြီးသော အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာ](../../../../../translated_images/my/counterfit-distance-sensor.079eefeeea0b68af.webp) ## အကွာအဝေးအာရုံခံကိရိယာကို အစီအစဉ်ရေးပါ diff --git a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md index 613dc13b3..825de5f61 100644 --- a/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md +++ b/translations/my/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md @@ -20,7 +20,7 @@ Grove Time of Flight Sensor ကို Wio Terminal နှင့် ချိတ Time of Flight Sensor ကို ချိတ်ဆက်ပါ။ -![A grove time of flight sensor](../../../../../translated_images/my/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f485de54d8d07195a6270a602696825fca19f629ddfe94e86.png) +![A grove time of flight sensor](../../../../../translated_images/my/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f.webp) 1. Grove cable ၏တစ်ဖက်အဆုံးကို Time of Flight Sensor ၏ socket ထဲသို့ ထည့်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်ဖက်ဘက်သာ အဆင်ပြေစွာ ထည့်နိုင်ပါမည်။ diff --git a/translations/my/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md b/translations/my/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md index a309ff944..ae877aa2f 100644 --- a/translations/my/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md +++ b/translations/my/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # စတော့ရှယ်ယာရှာဖွေမှုစက်ကိုလေ့ကျင့်ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏အကျဉ်းချုပ်ကိုဖော်ပြသောပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-19.cf6973cecadf080c4b526310620dc4d6f5994c80fb0139c6f378cc9ca2d435cd.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏အကျဉ်းချုပ်ကိုဖော်ပြသောပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-19.cf6973cecadf080c.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးဆွဲထားသောပုံ။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသောဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -36,7 +36,7 @@ Object detection သည် AI ကိုအသုံးပြုပြီး ပ Image classification သည် ပုံတစ်ခုလုံးကို tag များဖြင့်ခွဲခြားခြင်းဖြစ်သည်။ ပုံတစ်ခုလုံးသည် tag တစ်ခုနှင့်တစ်ခုကိုတူညီမှုရှိမရှိကိုကိန်းဂဏန်းများဖြင့်ပြန်လည်ပေးသည်။ -![Cashew nuts နှင့် Tomato paste ကို image classification ဖြင့်ခွဲခြားထားသောပုံ](../../../../../translated_images/my/image-classifier-cashews-tomato.bc2e16ab8f05cf9ac0f59f73e32efc4227f9a5b601b90b2c60f436694547a965.png) +![Cashew nuts နှင့် Tomato paste ကို image classification ဖြင့်ခွဲခြားထားသောပုံ](../../../../../translated_images/my/image-classifier-cashews-tomato.bc2e16ab8f05cf9a.webp) အထက်ပါပုံတွင် Cashew nuts နှင့် Tomato paste ကိုခွဲခြားထားသောပုံများကိုပြထားသည်။ ပထမပုံသည် Cashew nuts ဖြစ်ပြီး image classifier မှရရှိသောရလဒ်မှာ - @@ -60,7 +60,7 @@ Object detection သည် ပုံတွင်ရှိသောအရာဝ > 🎓 *Bounding boxes* သည် အရာဝတ္ထုကိုဝိုင်းထားသော box များဖြစ်သည်။ -![Cashew nuts နှင့် Tomato paste ကို Object detection ဖြင့်ရှာဖွေထားသောပုံ](../../../../../translated_images/my/object-detector-cashews-tomato.1af7c26686b4db0e709754aeb196f4e73271f54e2085db3bcccb70d4a0d84d97.png) +![Cashew nuts နှင့် Tomato paste ကို Object detection ဖြင့်ရှာဖွေထားသောပုံ](../../../../../translated_images/my/object-detector-cashews-tomato.1af7c26686b4db0e.webp) အထက်ပါပုံတွင် Cashew nuts တစ်ခုနှင့် Tomato paste သုံးခုရှိသည်။ Object detector သည် Cashew nuts ကိုရှာဖွေပြီး bounding box နှင့် percentage ကိုပြန်ပေးသည်။ Tomato paste သုံးခုကိုလည်း bounding box သုံးခုနှင့် percentage များဖြင့်ပြန်ပေးသည်။ @@ -111,7 +111,7 @@ Custom Vision ကိုအသုံးပြုပြီး Object detector က Project ဖန်တီးသောအခါ `stock-detector-training` resource ကိုအသုံးပြုပါ။ *Object Detection* project type နှင့် *Products on Shelves* domain ကိုရွေးပါ။ - ![Custom Vision project settings](../../../../../translated_images/my/custom-vision-create-object-detector-project.32d4fb9aa8e7e7375f8a799bfce517aca970f2cb65e42d4245c5e635c734ab29.png) + ![Custom Vision project settings](../../../../../translated_images/my/custom-vision-create-object-detector-project.32d4fb9aa8e7e737.webp) ✅ Products on shelves domain သည် စတိုးဆိုင်တွင်ရှိသောစတော့ရှယ်ယာကိုရှာဖွေရန်အထူးသင့်လျော်သည်။ [Microsoft Docs တွင် Select a domain documentation](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/select-domain?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#object-detection) ကိုဖတ်ရှုပါ။ @@ -131,11 +131,11 @@ Custom Vision ကိုအသုံးပြုပြီး Object detector က 1. [Microsoft Docs တွင် Build an object detector quickstart ၏ Upload and tag images အပိုင်း](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/get-started-build-detector?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#upload-and-tag-images) ကိုလိုက်နာပြီး training images ကို upload လုပ်ပါ။ အရာဝတ္ထုအမျိုးအစားများအလိုက် tag များဖန်တီးပါ။ - ![ပုံများကို upload လုပ်နေသော dialog](../../../../../translated_images/my/image-upload-object-detector.77c7892c3093cb59b79018edecd678749a75d71a099bc8a2d2f2f76320f88a5b.png) + ![ပုံများကို upload လုပ်နေသော dialog](../../../../../translated_images/my/image-upload-object-detector.77c7892c3093cb59.webp) Bounding boxes ကို tight လုပ်ထားပါ။ Tool သည် bounding boxes ကိုအလိုအလျောက် detect လုပ်မည်။ - ![Tomato paste ကို tag လုပ်နေသောပုံ](../../../../../translated_images/my/object-detector-tag-tomato-paste.f47c362fb0f0eb582f3bc68cf3855fb43a805106395358d41896a269c210b7b4.png) + ![Tomato paste ကို tag လုပ်နေသောပုံ](../../../../../translated_images/my/object-detector-tag-tomato-paste.f47c362fb0f0eb58.webp) > 💁 အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီအတွက် 15 ပုံထက်ပိုရှိပါက training ပြီး Suggested tags ကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒီ feature သည် untagged images တွင်အရာဝတ္ထုများကို detect လုပ်ပြီး bounding boxes ကို confirm သို့မဟုတ် reject လုပ်နိုင်သည်။ @@ -153,7 +153,7 @@ Object detector ကို training ပြီးစီးသောအခါ testi 1. **Quick Test** button ကိုအသုံးပြုပြီး testing images များကို upload လုပ်ပါ။ Training images မဟုတ်သော testing images များကိုအသုံးပြုပါ။ - ![Tomato paste သုံးခုကို detect လုပ်ထားသောပုံ](../../../../../translated_images/my/object-detector-detected-tomato-paste.52656fe87af4c37b4ee540526d63e73ed075da2e54a9a060aa528e0c562fb1b6.png) + ![Tomato paste သုံးခုကို detect လုပ်ထားသောပုံ](../../../../../translated_images/my/object-detector-detected-tomato-paste.52656fe87af4c37b.webp) 1. Testing images များအားလုံးကိုစမ်းသပ်ပြီး probabilities ကိုကြည့်ရှုပါ။ diff --git a/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md b/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md index 3e9c98153..987e34f54 100644 --- a/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md +++ b/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # IoT Device မှ စတော့စစ်ဆေးခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-20.0211df9551a8abb300fc8fcf7dc2789468dea2eabe9202273ac077b0ba37f15e.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-20.0211df9551a8abb3.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသော Sketchnote။ ပုံကို click လုပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -62,7 +62,7 @@ Iterations များကို Custom Vision portal မှ publish လုပ 1. Iteration ၏ **Publish** ခလုတ်ကို ရွေးပါ။ - ![Publish ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/custom-vision-object-detector-publish-button.34ee379fc650ccb9856c3868d0003f413b9529f102fc73c37168c98d721cc293.png) + ![Publish ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/custom-vision-object-detector-publish-button.34ee379fc650ccb9.webp) 1. *Publish Model* dialog တွင် *Prediction resource* ကို `stock-detector-prediction` resource သို့ ပြောင်းပါ။ Name ကို `Iteration2` အဖြစ်ထားပြီး **Publish** ခလုတ်ကို ရွေးပါ။ @@ -76,7 +76,7 @@ Iterations များကို Custom Vision portal မှ publish လုပ *Prediction-Key* တန်ဖိုးကိုလည်း ကူးယူပါ။ ဒါသည် secure key ဖြစ်ပြီး model ကို ခေါ်သည့်အခါ pass လုပ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဒီ key ကို pass လုပ်သော application များသာ model ကို အသုံးပြုခွင့်ရမည်ဖြစ်ပြီး အခြား application များကို ပယ်ချမည်။ - ![Prediction API dialog](../../../../../translated_images/my/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864f319911f052d5e9b8c5066cb0800a26dd6f7ff5713130ad8.png) + ![Prediction API dialog](../../../../../translated_images/my/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864.webp) ✅ အသစ်သော iteration ကို publish လုပ်သောအခါ name သည် ကွဲပြားနေမည်။ IoT device သည် အသုံးပြုနေသော iteration ကို ပြောင်းလဲရန် သင်ဘယ်လိုလုပ်မည်ဟု ထင်ပါသလဲ? @@ -95,7 +95,7 @@ Object detector ကို အသုံးပြုသောအခါ tag နှ Custom Vision ၏ **Predictions** tab တွင် prediction ရလဒ်များတွင် bounding boxes များကို ပုံပေါ်တွင် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော object များအပေါ်တွင် ရေးဆွဲထားသည်။ -![စင်ပေါ်တွင် 4 ကန်ရှိသော tomato paste - 35.8%, 33.5%, 25.7% နှင့် 16.6%](../../../../../translated_images/my/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) +![စင်ပေါ်တွင် 4 ကန်ရှိသော tomato paste - 35.8%, 33.5%, 25.7% နှင့် 16.6%](../../../../../translated_images/my/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) အထက်ပါပုံတွင် tomato paste 4 ကန်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ရလဒ်များတွင် object တစ်ခုစီအပေါ်တွင် bounding box များကို ရေးဆွဲထားသည်။ @@ -103,7 +103,7 @@ Custom Vision ၏ **Predictions** tab တွင် prediction ရလဒ်မျ Bounding boxes များကို top, left, height နှင့် width တန်ဖိုး 4 ခုဖြင့် သတ်မှတ်သည်။ ဒီတန်ဖိုးများသည် 0-1 scale တွင်ရှိပြီး ပုံ၏ အရွယ်အစား၏ ရာခိုင်နှုန်းအနေဖြင့် သတ်မှတ်ထားသည်။ Origin (0,0) သည် ပုံ၏ အပေါ်ဘက် ဘယ်ဘက်ဖြစ်ပြီး top တန်ဖိုးသည် အပေါ်ဘက်မှ အကွာအဝေးကို ဖော်ပြသည်၊ bounding box ၏ အောက်ဘက်သည် top နှင့် height တန်ဖိုးကို ပေါင်းထားသည်။ -![Tomato paste ကန်တစ်ခု၏ bounding box](../../../../../translated_images/my/bounding-box.1420a7ea0d3d15f71e1ffb5cf4b2271d184fac051f990abc541975168d163684.png) +![Tomato paste ကန်တစ်ခု၏ bounding box](../../../../../translated_images/my/bounding-box.1420a7ea0d3d15f7.webp) အထက်ပါပုံသည် 600 pixels အကျယ်နှင့် 800 pixels အမြင့်ရှိသည်။ Bounding box သည် 320 pixels အောက်တွင် စတင်ပြီး top coordinate သည် 0.4 (800 x 0.4 = 320) ဖြစ်သည်။ Bounding box သည် 240 pixels ဘယ်ဘက်တွင် စတင်ပြီး left coordinate သည် 0.4 (600 x 0.4 = 240) ဖြစ်သည်။ Bounding box ၏ height သည် 240 pixels ဖြစ်ပြီး height value သည် 0.3 (800 x 0.3 = 240) ဖြစ်သည်။ Bounding box ၏ width သည် 120 pixels ဖြစ်ပြီး width value သည် 0.2 (600 x 0.2 = 120) ဖြစ်သည်။ @@ -118,7 +118,7 @@ Percentage values (0-1) ကို အသုံးပြုခြင်းသည Bounding boxes များကို probabilities နှင့် ပေါင်းစပ်၍ detection ၏ တိကျမှုကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် object detector သည် တစ်ခုနှင့် တစ်ခု အပြိုင်ရှိသော object များကို detect လုပ်နိုင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် တစ်ခု၏ bounding box အတွင်းတွင် တစ်ခုရှိနေသည်။ သင်၏ code သည် bounding boxes များကို စစ်ဆေးပြီး ဒါသည် မဖြစ်နိုင်ကြောင်းနားလည်ပြီး overlap အများကြီးရှိသော object များကို ပယ်ချနိုင်သည်။ -![Tomato paste ကန်တစ်ခုကို overlap လုပ်ထားသော bounding boxes နှစ်ခု](../../../../../translated_images/my/overlap-object-detection.d431e03cae75072a2760430eca7f2c5fdd43045bfd72dadcbf12711f7cd6c2ae.png) +![Tomato paste ကန်တစ်ခုကို overlap လုပ်ထားသော bounding boxes နှစ်ခု](../../../../../translated_images/my/overlap-object-detection.d431e03cae75072a.webp) အထက်ပါဥပမာတွင် bounding box တစ်ခုသည် tomato paste ကန်တစ်ခုကို 78.3% probability ဖြင့် detect လုပ်ထားသည်။ ဒုတိယ bounding box သည် ပိုမိုသေးငယ်ပြီး ပထမ bounding box ၏ အတွင်းရှိနေပြီး probability သည် 64.3% ဖြစ်သည်။ သင်၏ code သည် bounding boxes များကို စစ်ဆေးပြီး overlap ဖြစ်နေကြောင်း တွေ့ရှိပြီး အနိမ့်ဆုံး probability ကို ပယ်ချနိုင်သည်။ diff --git a/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md b/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md index d89edc8be..42e219436 100644 --- a/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md +++ b/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md @@ -67,7 +67,7 @@ Image classification အတွက် အသုံးပြုခဲ့သော ဖမ်းယူထားသော ရုပ်ပုံနှင့် Prediction tab တွင် ရလဒ်များကို Custom Vision တွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါမည်။ - ![စင်္ကြံပေါ်ရှိ ခရမ်းချဉ်ပေါင်း ၄ ကန်နှင့် ၃၅.၈%, ၃၃.၅%, ၂၅.၇% နှင့် ၁၆.၆% ရှိသော prediction များ](../../../../../translated_images/my/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) + ![စင်္ကြံပေါ်ရှိ ခရမ်းချဉ်ပေါင်း ၄ ကန်နှင့် ၃၅.၈%, ၃၃.၅%, ၂၅.၇% နှင့် ၁၆.၆% ရှိသော prediction များ](../../../../../translated_images/my/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) > 💁 ဤ code ကို [code-detect/pi](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/pi) သို့မဟုတ် [code-detect/virtual-iot-device](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/virtual-iot-device) ဖိုလ်ဒါတွင် ရှာနိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md b/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md index f81cfd71c..d3f10a485 100644 --- a/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md +++ b/translations/my/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md @@ -95,7 +95,7 @@ Image classification အတွက် အသုံးပြုခဲ့သော ဖမ်းယူထားသော ပုံရိပ်ကို ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး၊ ဤတန်ဖိုးများကို Custom Vision ၏ **Predictions** tab တွင် တွေ့နိုင်ပါမည်။ - ![စင်ပေါ်ရှိ ခရမ်းချဉ်သီးပူစီ ၄ ကန်နှင့် ၄ ခု၏ detection တန်ဖိုးများ - 35.8%, 33.5%, 25.7% နှင့် 16.6%](../../../../../translated_images/my/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) + ![စင်ပေါ်ရှိ ခရမ်းချဉ်သီးပူစီ ၄ ကန်နှင့် ၄ ခု၏ detection တန်ဖိုးများ - 35.8%, 33.5%, 25.7% နှင့် 16.6%](../../../../../translated_images/my/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) > 💁 ဤ code ကို [code-detect/wio-terminal](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/wio-terminal) ဖိုလ်ဒါတွင် ရှာနိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md index 038be7826..20bdb93cc 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # IoT စက်ပစ္စည်းများနှင့် အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-21.e34de51354d6606fb5ee08d8c89d0222eea0a2a7aaf744a8805ae847c4f69dc4.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-21.e34de51354d6606f.webp) > ပုံရေးဆွဲသူ [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ @@ -49,7 +49,7 @@ * **Dynamic** - Dynamic မိုက်ခရိုဖုန်းတွေမှာ လှုပ်ရှားနေတဲ့ diaphragm နဲ့ သံလိုက်တစ်ခုရှိပြီး၊ သံလိုက်ဟာ ကြိုးကွိုင်ထဲမှာ လှုပ်ရှားပြီး လျှပ်စစ်သံစဉ်ကို ဖန်တီးပါတယ်။ Dynamic မိုက်ခရိုဖုန်းတွေကို လျှပ်စစ်ဓာတ်အားမလိုအပ်ပါဘူး။ - ![Patti Smith သီချင်းဆိုနေစဉ် Dynamic မိုက်ခရိုဖုန်းကို အသုံးပြုနေသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/dynamic-mic.8babac890a2d80dfb0874b5bf37d4b851fe2aeb9da6fd72945746176978bf3bb.jpg) + ![Patti Smith သီချင်းဆိုနေစဉ် Dynamic မိုက်ခရိုဖုန်းကို အသုံးပြုနေသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/dynamic-mic.8babac890a2d80df.webp) * **Ribbon** - Ribbon မိုက်ခရိုဖုန်းတွေက Dynamic မိုက်ခရိုဖုန်းတွေနဲ့ ဆင်တူပြီး၊ diaphragm အစား သတ္တုရစ်ဘွန်ကို အသုံးပြုပါတယ်။ @@ -57,11 +57,11 @@ * **Condenser** - Condenser မိုက်ခရိုဖုန်းတွေမှာ သေးငယ်တဲ့ သတ္တု diaphragm နဲ့ သံလိုက်ပြားတစ်ခုပါဝင်ပါတယ်။ ဒီ diaphragm လှုပ်ရှားမှုကြောင့် လျှပ်စစ်သံစဉ်ကို ဖန်တီးပါတယ်။ Condenser မိုက်ခရိုဖုန်းတွေကို လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုအပ်ပါတယ်။ - ![C451B Condenser မိုက်ခရိုဖုန်း](../../../../../translated_images/my/condenser-mic.6f6ed5b76ca19e0ec3fd0c544601542d4479a6cb7565db336de49fbbf69f623e.jpg) + ![C451B Condenser မိုက်ခရိုဖုန်း](../../../../../translated_images/my/condenser-mic.6f6ed5b76ca19e0e.webp) * **MEMS** - MEMS မိုက်ခရိုဖုန်းတွေက chip ပေါ်မှာ တည်ဆောက်ထားတဲ့ မိုက်ခရိုဖုန်းတွေဖြစ်ပြီး၊ အလွန်သေးငယ်တဲ့ diaphragm ပါဝင်ပါတယ်။ - ![MEMS မိုက်ခရိုဖုန်း](../../../../../translated_images/my/mems-microphone.80574019e1f5e4d9ee72fed720ecd25a39fc2969c91355d17ebb24ba4159e4c4.png) + ![MEMS မိုက်ခရိုဖုန်း](../../../../../translated_images/my/mems-microphone.80574019e1f5e4d9.webp) အထက်ပါပုံမှာ **LEFT** လို့ရေးထားတဲ့ chip က MEMS မိုက်ခရိုဖုန်းဖြစ်ပြီး၊ diaphragm က ၁ မီလီမီတာထက် သေးငယ်ပါတယ်။ @@ -155,7 +155,7 @@ Wake word detection သည် TinyML ဟုခေါ်သော နည်းလ ## အသံမှ စာသားသို့ ပြောင်းလဲခြင်း -![Speech services logo](../../../../../translated_images/my/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f2cb5d692d3baf5b599e7b44759d316da907bda1508f46a4a.png) +![Speech services logo](../../../../../translated_images/my/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f.webp) ယခင်ပရောဂျက်တွင် ရုပ်ပုံခွဲခြားမှုနှင့် တူသလို၊ အသံဖိုင်ကို စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သော အဆင့်သတ်မှတ်ပြီးသား AI ဝန်ဆောင်မှုများလည်း ရှိပါသည်။ ဒီဝန်ဆောင်မှုများထဲမှ တစ်ခုမှာ Speech Service ဖြစ်ပြီး၊ Cognitive Services ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို သင့်အက်ပ်များတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md index 570229d0f..f9bc33af5 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md @@ -16,13 +16,13 @@ ReSpeaker 2-Mics Pi HAT ကို မိုက်ခရိုဖုန်းအ #### လုပ်ဆောင်ရန် - ခလုတ်ကို ချိတ်ဆက်ပါ -![A grove button](../../../../../translated_images/my/grove-button.a70cfbb809a8563681003250cf5b06d68cdcc68624f9e2f493d5a534ae2da1e5.png) +![A grove button](../../../../../translated_images/my/grove-button.a70cfbb809a85636.webp) 1. Grove cable ရဲ့ တစ်ဖက်အဆုံးကို ခလုတ် module ရဲ့ socket ထဲထည့်ပါ။ ဒီ cable ကို တစ်ဖက်ဘက်သာ ထည့်နိုင်ပါတယ်။ 1. Raspberry Pi ကို ပိတ်ထားပြီး Grove cable ရဲ့ တစ်ဖက်အဆုံးကို Pi ရဲ့ Grove Base hat ရဲ့ **D5** လို့ အမှတ်အသားပြထားတဲ့ digital socket ထဲ ချိတ်ဆက်ပါ။ ဒီ socket က GPIO pins ရဲ့ အနီးမှာရှိတဲ့ socket row ရဲ့ ဘယ်ဘက်မှ ဒုတိယတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ -![The grove button connected to socket D5](../../../../../translated_images/my/pi-button.c7a1a4f55943341ce1baf1057658e9a205804d4131d258e820c93f951df0abf3.png) +![The grove button connected to socket D5](../../../../../translated_images/my/pi-button.c7a1a4f55943341c.webp) ## အသံဖမ်းယူခြင်း diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md index 714bc1c04..67aa58294 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md @@ -34,7 +34,7 @@ Raspberry Pi များတွင် 3.5mm နားကြပ်ဂျက်ပ 1. သင် ReSpeaker 2-Mics Pi HAT ကို အသုံးပြုနေပါက Grove base hat ကို ဖယ်ရှားပြီး ReSpeaker hat ကို အစားထိုးတပ်ဆင်ပါ။ - ![ReSpeaker hat တပ်ဆင်ထားသော Raspberry Pi](../../../../../translated_images/my/pi-respeaker-hat.f00fabe7dd039a93e2e0aa0fc946c9af0c6a9eb17c32fa1ca097fb4e384f69f0.png) + ![ReSpeaker hat တပ်ဆင်ထားသော Raspberry Pi](../../../../../translated_images/my/pi-respeaker-hat.f00fabe7dd039a93.webp) သင်ဤသင်ခန်းစာတွင် နောက်ပိုင်း Grove ခလုတ်တစ်ခုလိုအပ်မည်ဖြစ်သော်လည်း ဤ hat တွင် built-in ဖြစ်သောကြောင့် Grove base hat မလိုအပ်ပါ။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md index b1ae00155..9f67bfd29 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md @@ -10,7 +10,7 @@ C++ ကုဒ်ကို အသုံးပြုပြီး မိုက် ✅ Wikipedia ရဲ့ [direct memory access စာမျက်နှာ](https://wikipedia.org/wiki/Direct_memory_access) မှာ DMA အကြောင်း ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်ပါတယ်။ -![မိုက်ခရိုဖုန်းကနေ အသံကို ADC ကနေ DMAC သို့၊ DMAC က buffer တစ်ခုထဲရေး၊ buffer ပြည့်တဲ့အခါ process လုပ်ပြီး buffer နှစ်ခုကို အလှည့်ကျရေး](../../../../../translated_images/my/dmac-adc-buffers.4509aee49145c90bc2e1be472b8ed2ddfcb2b6a81ad3e559114aca55f5fff759.png) +![မိုက်ခရိုဖုန်းကနေ အသံကို ADC ကနေ DMAC သို့၊ DMAC က buffer တစ်ခုထဲရေး၊ buffer ပြည့်တဲ့အခါ process လုပ်ပြီး buffer နှစ်ခုကို အလှည့်ကျရေး](../../../../../translated_images/my/dmac-adc-buffers.4509aee49145c90b.webp) DMAC က ADC ကနေ အသံကို တိကျတဲ့ interval တွေမှာ ဖမ်းယူနိုင်ပါတယ်၊ ဥပမာ 16KHz အသံအတွက် တစ်စက္ကန့်ကို 16,000 ကြိမ်။ ဖမ်းယူထားတဲ့ ဒေတာကို memory buffer တစ်ခုထဲရေးနိုင်ပြီး၊ buffer ပြည့်တဲ့အခါ သင့်ရဲ့ ကုဒ်ကို process လုပ်ဖို့ အသိပေးပါတယ်။ ဒီ memory ကို အသုံးပြုရင် အသံဖမ်းယူမှုကို နှောင့်နှေးစေနိုင်ပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် buffer အများအပြားကို စီစဉ်နိုင်ပါတယ်။ DMAC က buffer 1 ထဲရေး၊ ပြီးရင် buffer 1 ပြည့်တဲ့အခါ သင့်ရဲ့ ကုဒ်ကို အသိပေးပြီး buffer 2 ထဲရေး။ buffer 2 ပြည့်တဲ့အခါ buffer 1 ကို ပြန်ရေး။ ဒီလိုနဲ့ buffer တစ်ခု ပြည့်ဖို့ ကြာချိန်ထက် နည်းချိန်အတွင်း process လုပ်နိုင်ရင် ဒေတာမဆုံးရှုံးပါဘူး။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md b/translations/my/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md index b13247f63..5d0810895 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # ဘာသာစကားကိုနားလည်ခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာ၏အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-22.6148ea28500d9e00c396aaa2649935fb6641362c8f03d8e5e90a676977ab01dd.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏အကျဉ်းချုပ်ကို Sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-22.6148ea28500d9e00.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကိုနှိပ်ပြီး ပိုကြီးမားသောဗားရှင်းကိုကြည့်ပါ။ @@ -46,7 +46,7 @@ ## ဘာသာစကားနားလည်မှုမော်ဒယ်တစ်ခုဖန်တီးခြင်း -![LUIS လိုဂို](../../../../../translated_images/my/luis-logo.5cb4f3e88c020ee6df4f614e8831f4a4b6809a7247bf52085fb48d629ef9be52.png) +![LUIS လိုဂို](../../../../../translated_images/my/luis-logo.5cb4f3e88c020ee6.webp) Microsoft ၏ Cognitive Services ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သော LUIS ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာစကားနားလည်မှုမော်ဒယ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md b/translations/my/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md index d90b19d26..67eb74be8 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # အချိန်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ပြီး မိန့်ဖြင့်တုံ့ပြန်ပါ -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ရေးဆွဲထားသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-23.f38483e1d4df4828990d3f02d60e46c978b075d384ae7cb4f7bab738e107c850.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ရေးဆွဲထားသော ပုံ](../../../../../translated_images/my/lesson-23.f38483e1d4df4828.webp) > [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှ ရေးဆွဲထားသော ပုံ။ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ပါ။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md index 0f893101a..d71e53c96 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # ဘာသာစကားများစွာကို ပံ့ပိုးခြင်း -![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-24.4246968ed058510ab275052e87ef9aa89c7b2f938915d103c605c04dc6cd5bb7.jpg) +![ဒီသင်ခန်းစာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားသော sketchnote](../../../../../translated_images/my/lesson-24.4246968ed058510a.webp) > Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) မှရေးသားထားသည်။ ပုံကို နှိပ်ပြီး အကြီးအကျယ်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ @@ -62,7 +62,7 @@ AI ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို speech နှ ### Cognitive services Speech service -![Speech service logo](../../../../../translated_images/my/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f2cb5d692d3baf5b599e7b44759d316da907bda1508f46a4a.png) +![Speech service logo](../../../../../translated_images/my/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f.webp) ယခင်သင်ခန်းစာများတွင် သင်အသုံးပြုခဲ့သော speech service တွင် speech recognition အတွက် ဘာသာပြန်စွမ်းရည်ရှိသည်။ သင် speech ကို အသိအမှတ်ပြုသောအခါ၊ speech text ကို မူရင်းဘာသာစကားတွင်သာမက အခြားဘာသာစကားများတွင်လည်း တောင်းဆိုနိုင်သည်။ @@ -70,7 +70,7 @@ AI ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို speech နှ ### Cognitive services Translator service -![Translator service logo](../../../../../translated_images/my/azure-translator-logo.c6ed3a4a433edfd2f11577eca105412c50b8396b194cbbd730723dd1d0793bcd.png) +![Translator service logo](../../../../../translated_images/my/azure-translator-logo.c6ed3a4a433edfd2.webp) Translator service သည် dedicated translation service ဖြစ်ပြီး၊ စာသားများကို ဘာသာစကားတစ်ခုမှ တစ်ခု သို့မဟုတ် များစွာသော target languages သို့ ဘာသာပြန်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် profanity masking ကဲ့သို့သော အပိုဆောင်း features များကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသည်။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md index 3fd167312..b821801b5 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md @@ -25,7 +25,7 @@ Speech service REST API သည် တိုက်ရိုက်ဘာသာပ > > ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် LUIS ကို English ဖြင့် သင်ကြားပြီး French ကို user ဘာသာစကားအဖြစ် အသုံးပြုလိုပါက "set a 2 minute and 27 second timer" ကဲ့သို့သော စာကြောင်းများကို Bing Translate ကို အသုံးပြု၍ English မှ French သို့ ဘာသာပြန်နိုင်ပြီး **Listen translation** ခလုတ်ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားသော စာသားကို မိုက်ခရိုဖုန်းထဲသို့ ပြောနိုင်ပါသည်။ > - > ![Bing Translate တွင် Listen translation ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Bing Translate တွင် Listen translation ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. `speech_api_key` အောက်တွင် translator API key ကို ထည့်ပါ: diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md index 93c12d93a..d6a5147a2 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md @@ -37,7 +37,7 @@ Speech service သည် စကားပြောကို မူလဘာသာ > > ဥပမာအားဖြင့် LUIS ကို အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားဖြင့် သင်ကြားပြီး user ဘာသာစကားအဖြစ် ပြင်သစ်ကို အသုံးပြုလိုပါက "set a 2 minute and 27 second timer" ကဲ့သို့သော စာကြောင်းများကို Bing Translate ဖြင့် ပြင်သစ်ဘာသာစကားသို့ ဘာသာပြန်ပြီး **Listen translation** ခလုတ်ကို အသုံးပြု၍ သင့်မိုက်ခရိုဖုန်းထဲသို့ ပြောနိုင်ပါသည်။ > - > ![Bing Translate တွင် Listen translation ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Bing Translate တွင် Listen translation ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. `recognizer_config` နှင့် `recognizer` ကို အောက်ပါအတိုင်း အစားထိုးပါ။ diff --git a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md index a014f0ecb..7d3a68323 100644 --- a/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md +++ b/translations/my/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md @@ -105,7 +105,7 @@ Speech service REST API သည် တိုက်ရိုက် ဘာသာပ > > ဥပမာအားဖြင့် LUIS ကို အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြင့် သင်ကြားပြီး အသုံးပြုသူ ဘာသာစကားအဖြစ် ပြင်သစ်ကို အသုံးပြုလိုပါက Bing Translate ကို အသုံးပြု၍ "set a 2 minute and 27 second timer" ကဲ့သို့သော စာကြောင်းများကို အင်္ဂလိပ်မှ ပြင်သစ်သို့ ဘာသာပြန်နိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် **Listen translation** ခလုတ်ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားသော စာသားကို သင့်မိုက်ခရိုဖုန်းထဲသို့ ပြောနိုင်ပါသည်။ > - > ![Bing Translate တွင် Listen translation ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Bing Translate တွင် Listen translation ခလုတ်](../../../../../translated_images/my/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. `SPEECH_LOCATION` အောက်တွင် translator API key နှင့် location ကို ထည့်ပါ။ diff --git a/translations/my/README.md b/translations/my/README.md index 744bf0cb1..9c68ef4e6 100644 --- a/translations/my/README.md +++ b/translations/my/README.md @@ -8,205 +8,215 @@ [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/stargazers/) -### Azure AI Foundry လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းသို့ ပူးပေါင်းပါ +### Azure AI Foundry လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းထဲ ဝင်ဆုံပါ -AI အက်ပ်များတည်ဆောက်ရာတွင် အခြားသူများကူညီပါက သင်အကာအရံခံစားရပါက သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိပါက MCP အကြောင်းဆွေးနွေးနေသော သင်ယူသူများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိဖန်တီးသူများနှင့် ပူးပေါင်းပါ။ မေးခွန်းများကို အထောက်အပံ့ပေးသော လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းဖြစ်ပြီး သတင်းအချက်အလက်များကို အခမဲ့မျှဝေပါသည်။ +AI အက်ပလီကေးရှင်းတွေတည်ဆောက်ရာမှာ ရပ်တန့်သွားခဲ့ရင် ဒါမှမဟုတ် မေးခွန်းတစ်ခုခုရှိခဲ့ရင် MCP အကြောင်း ဆွေးနွေးချက်တွေမှာ သင်ယူလိုသူတွေနဲ့ အတွေ့အကြုံရှိသူတွေဆုံသုံးပါ။ မေးခွန်းများအား လက်ခံပေးသည့် အထောက်အထားရှိသည့် လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းဖြစ်ပြီး ချိတ်ဆက်မှုများကို ဝေစုန်ခြင်းဖြင့် သိပ္ပံပညာများကို မျှဝေပါသည်။ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ထုတ်ကုန်တုံ့ပြန်ချက် သို့မဟုတ် အမှားများ ရှိပါက အောက်ပါနေရာသို့ သွားရောက်ကြည့်ရှုပါ။ +ကုန်ပစ္စည်းတုံ့ပြန်ချက်များ သို့မဟုတ် တည်ဆောက်စဉ် အမှားများရှိပါက အောက်ဖော်ပြပါနေရာသို့ သွားရောက်ကြည့်ရှုပါ- [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -ဤရင်းမြစ်များကို အသုံးပြု၍ စတင်မည်ဆိုပါက အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ- -1. **အမှတ်အသားတိုင်ကို Fork လုပ်ပါ**: Click [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) -2. **အမှတ်အသားတိုင်ကို Clone လုပ်ပါ**: `git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git` -3. [**Microsoft Foundry Discord ကို ဝင်ရောက်ပြီး အထူးကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အတူတူ ဖန်တီးသူများနှင့် တွေ့ဆုံပါ**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) +ဤ အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြု၍ စတင်ရန် အဆင့်များကို ဝိုင်းပါ: +1. **Repository ကို Fork လုပ်ပါ**: Click [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) +2. **Repository ကို Clone လုပ်ပါ**: `git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git` +3. [**Microsoft Foundry Discord ဆူးသက်ပြီး ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အခြား Developer များနှင့် တွေ့ဆုံပါ**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) -### 🌐 ဘာသာစကား အများအပြား ထောက်ပံ့မှု +### 🌐 ဘာသာစကားများစွာ အထောက်အပံ့ -#### GitHub Action ဖြင့် ထောက်ပံ့သည် (စက်တင်အလိုအလျောက် & အမြဲအသေးဆုံး) +#### GitHub Action (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲနောက်ဆုံး ဗားရှင်း) မှတဆင့် ထောက်ပံ့ထားသည် -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **ဒေါင်းလုဒ်ကို ဒေသငယ်တစ်ခုနှင့် Clone လုပ်ချင်ပါသလား?** - -> ဤ repository တွင် ဘာသာစကား 50 ကျော်ပါဝင်သောကြောင့် ဒေါင်းလုဒ်အရွယ်အစား အလွန်ကြီးသည်။ ဘာသာပြန်ချက်များမပါဘဲ clone လုပ်ရန် အကြံပြုသော sparse checkout ကို အသုံးပြုပါ။ +> **ဒေသတွင်းတွင် Clone လုပ်ရန်ပိုကောင်းပါသလား?** +> +> ဒီ repository မှာ ဘာသာစကား ၅၀ ကျော်စာဘာသာပြန်ချက်များ ပါဝင်သလို ဒေါင်းလုပ်အရွယ်အစားကို ပိုကြီးစေပါတယ်။ ဘာသာပြန်ချက်များမပါဘဲ clone လုပ်ချင်ရင် sparse checkout ကို အသုံးပြုပါ- +> +> **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git > cd IoT-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> ဒီနည်းလမ်းနဲ့ သင့်ဉီးစားပေးသူအတွက် လိုအပ်တာများအားလုံးကို နှုတ်ဆက်သွားနိုင်ပြီး ဒေါင်းလုဒ်အရှိန် မြန်ဆန်စေပါသည်။ +> +> **CMD (Windows):** +> ```cmd +> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git +> cd IoT-For-Beginners +> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" +> ``` +> +> ဒါက သင်အတန်းကို ပြီးမြောက်ဖို့လိုအပ်တဲ့ အရာအားလုံးကို ပိုမြန်ဆန်စွာဒေါင်းလုပ်လုပ်နိုင်အောင် နှင့် ဖြည့်ဆည်းပေးပါလိမ့်မယ်။ -# IoT for Beginners - သင်ခန်းစာအစီအစဉ် +# IoT အဖော် - သင်ကြားမှုအစီအစဉ် -Microsoft ရဲ့ Azure Cloud Advocates များက IoT အခြေခံမူ 12 ပတ်၊ သင်ခန်းစာ 24 ခုပါဝင်တဲ့ သင်ခန်းစာအစီအစဉ်ကို ပေးအပ်လိုက်ပါတယ်။ သင်ခန်းစာတိုင်းမှာ သင်ခန်းစာမတိုင်ခင်နှင့်ပြီးပါက မေးခွန်းများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးစီးရန် စာရေးနေတဲ့ အချက်အလက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်၊ အလုပ်အပ်နှံမှုများ ပါဝင်ပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့ project-based သင်ယူနည်းဟာ သင်ယူရာတွင် တည်ဆောက်နေစဉ်၊ အသစ်တွေ စျေးကွက်တင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ +Microsoft ရဲ့ Azure Cloud Advocates အဖွဲ့သည် IoT အခြေခံများအကြောင်း ဆွေးနွေးသင်ကြားပေးသည့် ၁၂ ပတ်၊ ၂၄ သင်ခန်းစာအစီအစဉ်တစ်ခုကို ပျော်ရွှင်စွာတင်ဆက်ပေးပါသည်။ သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမေးခွန်းများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးမြောက်စေရန် ရေးသားချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု၊ အလုပ်တာဝန်တစ်ခုပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အခြား အရာများပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရောဂျက်တီစဉ်အခြေပြု သင်ကြားမှုနည်းစနစ်သည် သင်ယူသူများ အတည်ပြုနိုင်စေရန် စီမံထားသည့် နည်းဖြစ်သည်။ -Project များမှာ စိုက်ပျိုးရေး မှ စားပွဲထိ အမူအရာနည်းလမ်းများအားလုံးကို ဖုံးကွယ်ထားသည်။ ၎င်းမှာ စိုက်ပျိုးရေး၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ထုတ်လုပ်မှု၊ လက်လီအရောင်းနှင့် သုံးစွဲသူတို့အပါအဝင် IoT စက်ပစ္စည်းများ အတွက် လူကြိုက်များသော စက်မှုလုပ်ငန်းများ ဖြစ်ပါသည်။ +ဒီပရောဂျက်များတွင် စိုက်ပျိုးရေးမှ စတင်ပြီး အစားအစာများ ကိုးကားမှုလမ်းကြောင်းကို ဖော်ပြထားသည်။ ဒီမှာ စိုက်ပျိုးရေး, ပို့ဆောင်ရေး, ထုတ်လုပ်မှု, လက်လီရောင်းအား၊ စားသုံးသူ အစိတ်အပိုင်းများ ပါဝင်သည် - IoT စက်ပစ္စည်းများအတွက် လူကြိုက်များသော လုပ်ငန်း ကဏ္ဍများ ဖြစ်ကြသည်။ -![အတန်းအစီအစဉ်အတွက် လမ်းမြေပုံ၊ နေရာ 24 နေရာကို ချပြထားပြီး မိတ်ဆက်၊ စိုက်ပျိုးရေး၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ပစ္စည်းပြုလုပ်ခြင်း၊ လက်လီနှင့် သုံးစားချက်တို့ကို ဖုံးကွယ်သည်](../../translated_images/my/Roadmap.bb1dec285dda0eda.webp) +![အတန်းလမ်းညွှန် မြေပုံ - ၂၄ သင်ခန်းစာများရှိပြီး နိဒါန်း၊ စိုက်ပျိုးရေး၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ပြုလုပ်ခြင်း၊ လက်လီရောင်းအားနှင့် မီးဖိုချောင်ချက်များ ပါဝင်သည်](../../translated_images/my/Roadmap.bb1dec285dda0eda.webp) -> Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) ဆွဲဆောင်ထားသည်။ ပိုကြီးသည့် ဓာတ်ပုံကို နှိပ်ပါ။ +> Sketchnote ကို [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) ကရေးဆွဲပေးသည်။ ပုံကို နှိပ်၍ ပိုကြီးသော ဗားရှင်းကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ -**ကျွန်ုပ်တို့၏စာရေးသူများ [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett) နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကွက်တွန်းပန်းချီဆရာ [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) ကို အထူးကျေးဇူးတင်ပါသည်။** +**ကျေးဇူးအထူးတင်ရှိပါသည် ကျွန်မတို့ရဲ့ စာရေးသူများ ဖြစ်သော [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett) နှင့် ပုံဆွဲသူ [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) တို့အား။** -**ထို့ပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) အဖွဲ့ဝင်များဖြစ်သူ - [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), နှင့် [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/) ကိုလည်း ကျေးဇူးတင်ပါသည်။** +**အတူတကွ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းများ ပြုလုပ်ပေးသော [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) အဖွဲ့အားလည်း ကျေးဇူးတင်ပါသည် - [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), နှင့် [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/) တို့ကိုလည်း။** -အဖွဲ့ဝင်များ လာမိတ်ဆက်ပါ! +အဖွဲ့အား တွေ့ဆုံလိုက်ရအောင်! [![Promo video](../../images/IOT.gif)](https://youtu.be/-wippUJRi5k) -**Gif ကို ဖန်တီးသူ** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif ကို** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) က ဖန်တီးပေးသည်။ -> 🎥 ဓာတ်ပုံကို နှိပ်ပြီး ဤပရောဂျက်ကဗွီဒီယိုကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်! +> 🎥 ပရောဂျက်အကြောင်း ဗီဒီယိုကြည့်ရန် ပုံကို နှိပ်ပါ! -> **ဆရာ/မများအတွက်**, ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤသင်ခန်းစာအစီအစဉ်ကို အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုမည်နည်းဆိုင်ရာ [အကြံပြုချက်များ](for-teachers.md) ပါဝင်စေခဲ့သည်။ သင်၏ကိုယ်ပိုင်သင်ခန်းစာများ ဖန်တီးလိုပါက [သင်ခန်းစာပုံစံ](lesson-template/README.md) ကိုလည်း ပါထည့်သွားသည်။ +> **ဆရာ/ဆရာမများအတွက်** ဒီ သင်ကြားမှုအစီအစဉ်ကို ဘယ်လိုအသုံးပြုရမယ်ဆိုတာ [အကြံပြုချက်အချို့](for-teachers.md) ထည့်သွင်းပေးထားပါတယ်။ သင်မိမိရဲ့ သင်ခန်းစာကိုယ်ပိုင် ဖန်တီးချင်ရင်လည်း [သင်ခန်းစာဖန်တီးပုံစံ](lesson-template/README.md) ကို ပေးထားပါတယ်။ -> **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**၊ ဤ သင်ခန်းစာအစီအစဉ်ကို ကိုယ်တိုင်သုံးစွဲရန် အားလုံးအားမလှ်ော့ပဲ fork လုပ်ပြီး မေးခွန်းဖြေခြင်းနှင့် သင်ခန်းစာဖတ်ရှုခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခန်းများ ပြီးမြောက်စေရန် လိုက်နာပါ။ ဖြေရှင်းကုဒ်တစ်ခုစီကို ကူးယူခြင်းမပြုဘဲ သင်ခန်းစာများကို နားလည်သုံးသပ်ပြီး ပရောဂျက်များ ဖန်တီးကြည့်ပါ။ ဂါရဝတရားရှိသော ဖြေရှင်းချက်များကို /solutions ဖိုလ်ဒါ များတွင် ရှိသည်။ တစ်ဦးချင်းစိတ်ဝင်စားသူများနှင့် သင်ယူပွဲအဖွဲ့ ဖွဲ့၍ တစ်တွဲတည်း သင်ယူရေးသားခြင်းကောင်းတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ ပိုမိုသဇင်သောသင်ယူမှုအတွက် [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) ကို ကမ်းလှမ်းသည်။ +> **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**၊ ဒီ သင်ကြားမှုအစီအစဉ်ကို ကိုယ်ပိုင်အသုံးပြုချင်ရင် အပြည့်အစုံကို fork လုပ်ပြီး ကိုယ်တိုင် လေ့ကျင့်ခန်းတွေကို ပြီးမြောက်ပါ။ အရင်ဆုံးသင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမေးခွန်းနဲ့ စပြီး သင်ခန်းစာကို ဖတ်ရှု၍ အခြားလေ့လာမှုများ ပြီးမြောက်ပါ။ ဖြေရှင်းချက် ကုဒ်ကို ကူးယူခြင်းမပြုဘဲ သင်ခန်းစာအတိုင်း ပရောဂျက်တွေ ဖန်တီးကြည့်ပါ။ သို့သော်ဒီကုဒ်သည် project-orientated သင်ခန်းစာတိုင်း၏ /solutions ဖိုင်တွင် ရနိုင်ပါသည်။ တခြားအတွေးအခေါ်အားဖြင့် မိတ်ဆွေများနှင့်အတူ သင်ယူအုပ်စုဖွဲ့ပြီး အတူတကွ အကြောင်းအရာကို ယူဆောင်သင်ယူနိုင်ပါသည်။ ပိုပြီးလေ့လာလိုပါက [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) ကို အကြံပြုပါသည်။ -ဤ သင်ခန်းစာအတွက် ဗွီဒီယို ကြည့်ရှုရန် အောက်ပါဗွီဒီယိုကို ကြည့်ပါ- +ဒီ သင်ကြားမှုအတန်းကို ဗီဒီယိုဖြင့် ပြန်လည်ဆန်းစစ်ရန် ဗီဒီယိုကို ကြည့်ပါ- [![Promo video](https://img.youtube.com/vi/bccEMm8gRuc/0.jpg)](https://youtube.com/watch?v=bccEMm8gRuc "Promo video") -> 🎥 ဓာတ်ပုံကို နှိပ်ပြီး ဤပရောဂျက်ကဗွီဒီယိုကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်! +> 🎥 ပရောဂျက်အကြောင်း ဗီဒီယိုကြည့်ရန် ပုံကို နှိပ်ပါ! -## သင်ကြားနည်း +## သင်ကြားမှုနည်းပညာ -ဤ သင်ခန်းစာအစီအစဉ်ကို ဖန်တီးရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ သင်ကြားနည်း ပမာဏနှစ်ခုကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်- ပရောဂျက် ချုပ်ဆိုပြီး မကြာခဏ မေးခွန်းများကို ထည့်သွင်းခြင်း။ စီးရီးဖြတ်ပြီးသည်နှင့် ကျောင်းသားများသည် စိုက်ပျိုးစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အမြှုပ်စိုက်ခြင်းစက်များ၊ ယာဉ်လိုင်းလိုက်သူ၊ စားသောက်ကုန် စက်ရုံ setup တစ်ခု၊ အသံထိန်းချုပ်သော မီးဖိုချောင်အချိန်ကို ယူသုံးပြီး IoT အခြေခံများဖြင့် စက်ပစ္စည်းစာရေးနည်း၊ cloud ချိတ်ဆက်နည်း၊ သတင်းပို့ချက် များကို ချိန်ညှိသုံးသပ်နည်းနှင့် အခြေခံ AI ကို တီထွင်သုံးစွဲနိုင်သော နည်းလမ်းများကို သင်ယူထားကြမည်။ +ဒီ သင်ကြားမှုအစီအစဉ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ပရောဂျက်အခြေပြုမှုနှင့် အကြိမ်ကြိမ် စစ်ဆေးမေးခွန်းထည့်သွင်းမှုတို့ကို ရွေးချယ်ထားသည်။ အစီအစဉ်ကုန်ဆုံးချိန်တွင် ကျောင်းသားများသည် အပင်များ စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ရေကျွန်းပေးခြင်းစနစ်၊ ကားတစ်စီးကိန်းထိန်းခြင်းစနစ်၊ စားသောက်ကုန်စာရင်းစောင့်ကြည့်တဲ့ စကျန်းမာရေးစက်ရုံ setup, အသံထိန်းချုပ်နိုင်သော မီးဖိုချောင် အချိန်ကိရိယာတို့ကို တည်ဆောက်ပြီး IoT အခြေခံများ၊ စက်ပစ္စည်းကုဒ်ရေးသားခြင်း၊ Cloud နဲ့ချိတ်ဆက်ခြင်း၊ telemetry ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း နဲ့ အားနည်းယာဉ်ပေါ် AI အသုံးပြုနည်းတို့ကို သင်ယူကြပါလိမ့်မယ်။ -ပရောဂျက်များနှင့် မျှတသည့် အကြောင်းအရာများပေးခြင်းဖြင့် ကျောင်းသားများ အားပိုမိုစိတ်ဝင်စားပြီး သင်ယူငယ်ရာ အကြောင်းအရာများကို စဉ်ဆက်ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ +သင်ခန်းစာများကို ပရောဂျက်အခြေပြုစေခြင်းအားဖြင့် ကျောင်းသားများအတွက် စိတ်ဝင်စားစေရန်နဲ့ အတွေးအမြင်များ ပိုမိုမြှင့်တင်နိုင်စေသည်။ -ထို့အပြင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီ မေးခွန်းတစ်ခုပေးခြင်းဖြင့် သင်ယူသူရဲ့ စိတ်ဓာတ်ကို ပြင်ဆင်ပေးပြီး သင်ခန်းစာပြီးနောက် မေးခွန်းတစ်ခုပိုမို ဖြေဆိုခြင်းဖြင့် သိပ္ပံအကြောင်းအရာကို ပိုမို သိရှိနိုင်စေသည်။ ဤသင်ခန်းစာအစီအစဉ်ကို အချိုးလိုက် ထိန်းသိမ်း၍ ပျော်ရွှင်စရာ ရှိစေပြီး အစိတ်အပိုင်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းသာ လက်ခံလေ့လာနိုင်သည်။ ပရောဂျက်များသည် အစပိုင်းတွင် သေးငယ်ပြီး 12 ပတ်အတွင်း ပိုပြီးရှုပ်ထွေးလာသည်။ +ထို့အပြင် သင်တန်းမတိုင်မီ စစ်ဆေးမေးခွန်းတစ်ခုက ကျောင်းသားအတွက် ပညာသင်ယူချိန်ရောက်ရှိကြောင်း သတ်မှတ်သည့် ရည်ရွယ်ချက်ကို ရရှိစေပြီး သင်တန်းပြီးသည်နှင့် နောက်ထပ် စစ်ဆေးမေးခွန်းက ပိုမိုသိမြင်မှု ရရှိစေရန် အထောက်အကူပြုသည်။ ဒီအစီအစဉ်ကို သဘာဝကျပြီး ပျော်ရွှင်စရာအနေဖြင့် ဒီအစီအစဉ်တစ်လျှောက်လုံး သို့မဟုတ် တစိတ်တပိုင်း ပေါင်းစပ်ပြီး အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပရောဂျက်များသည် သေးငယ်စေပြီး ၁၂ ပတ်စဉ်အတွင်း အဆင့်မြင့်လာသည်။ -ပရောဂျက်တိုင်းသည် ကျောင်းသားနှင့် အားလပ်ချိန် ဖန်တီးသူများအတွက် ရရှိနိုင်သော လိုအပ်သော စက်ပစ္စည်းများပေါ် မူတည်သည်။ ပရောဂျက်တိုင်းမှာ သက်ဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းနယ်ပယ်ကို အလေးထားပြီး နောက်ခံ သိပ္ပံအချက်အလက်များ ပေးသည်။ အောင်မြင်သော ဖန်တီးသူဖြစ်ရန် အလောင်းအလာ မဖြေရှင်းခင် နယ်ပယ်ကိုနားလည်ခြင်းကူညီပေးသည်။ ၎င်းတို့သည် IoT ဖြေရှင်းချက်များနှင့် သင်ယူမှုပေါ် တည်ဆောက်ထားသော အမှန်တကယ်ရှိသော ပြဿနာကို တွေးခေါ်စေသည်။ ကျောင်းသားများသည် တည်ဆောက်နေသော ဖြေရှင်းချက်၏ "ဘာနားလည်ချက်" ကို လေ့လာပြီး အဆုံးအသုံးပြုသူကို သဘောကျစေသည်။ +ပရောဂျက်တိုင်းသည် ကျောင်းသားများနှင့် စိတ်ဝင်စားသူများအတွက် ရရှိနိုင်သော လက်တွေ့ ဟာ့ဒ်ဝဲပစ္စည်းများပတ်လည်မှာ တည်ရှိသည်။ ပရောဂျက်တိုင်းသည် အဆိုပါ ပရောဂျက်ကဏ္ဍကို လေ့လာပေးပြီး သက်ဆိုင်ရာ နောက်ခံความรู้ကို ပေးသည်။ အောင်မြင်သော developer ဖြစ်ရန် မိမိဖြေရှင်းရန် လုပ်ဆောင်မည့် ကဏ္ဍကို နားလည်မှုရှိခြင်းသည် ကူညီပေးသည်။ ဒီနောက်ခံနားလည်မှုအားဖြင့် ကျောင်းသားများသည် မိမိတို့ IoT ဖြေရှင်းချက်များနှင့် သင်ယူချက်များကို လက်တွေ့ကိစ္စများ သဘောတူ၊ အသုံးပြုသူအဆုံး မူအပေါ် တွေးခွင့်ရရှိပြီး သင်ယူနိုင်စေသည်။ -## စက်ပစ္စည်းများ +## ဟာ့ဒ်ဝဲ +ကြိုက်နှစ်သက်မှု၊ ပရိုဂရမ်မင်းဘာသာစကားလေ့လာမှု သို့မဟုတ် သင်ကြားလိုချင်သည့်အရာများ၊ ရရှိနိုင်မှုအပေါ် မူတည်ပြီး စိစစ်ကြည့်ရမည့် IoT hardware နှစ်မျိုးရှိပါသည်။ Hardware မရှိသေးသူများ သို့မဟုတ် ဝယ်ယူမှုမပြုမီ ပို၍ လေ့လာလိုသူများအတွက် 'virtual hardware' ဗားရှင်းကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မိတ်ဆွေ Seeed Studio မှ ရရှိနိုင်သော အတူတူ kit များ ဝယ်ယူနိုင်ပြီး 'shopping list' အပါအဝင် ပိုမိုသိရှိလိုပါက [hardware page](./hardware.md) တွင် ဖတ်ရှုနိုင်ပါသည်။ -ကျောင်းသားများ၏ ရွေးချယ်မှု၊ ပရိုဂရမ်မင်းဘာသာစကား အသိပညာ၊ သင်ယူရည်မှန်းချက်များနှင့် ရရှိနိုင်မှုအပေါ် မူတည်၍ IoT စက်ပစ္စည်း နှစ်မျိုး ရွေးချယ်နိုင်သည်။ ၎င်း့အပြင် စက်ပစ္စည်း မရှိသေးသူများ သို့မဟုတ် ဝယ်ယူရန် အစီအစဉ်အားမပြုမီ ပိုမိုလေ့လာလိုသူများအတွက် 'အတုစက်ပစ္စည်း' ဗားရှင်းလည်း ပေးထားသည်။ ပိုမိုဖတ်ရှုရန်နှင့် Seeed Studio တွင် ရရှိနိုင်သော ပူဇော်သည့် ကိရိယာ စာရင်းပါဝင်သော 'shopping list' ကို [hardware စာမျက်နှာ](./hardware.md) တွင် ဖတ်ရှုနိုင်ပါသည်။ -> 💁 ကျွန်ုပ်တို့၏ [အကျင့်စရိုက်နည်းလမ်းများ](CODE_OF_CONDUCT.md), [ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုလမ်းညွှန်များ](CONTRIBUTING.md), နှင့် [ဘာသာပြန်ခြင်းလမ်းညွှန်ချက်များ](TRANSLATIONS.md) ကို တွေ့ပါ။ သင့်အား တည်ဆောက်မှုဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်ချက်များကို ကြိုဆိုပါသည်။ +> 💁 ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md) နှင့် [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေကြည့်ပါ။ သင့်၏ တည်ဆောက်မှုပုံစံထောက်ခံချက်ကို ကြိုဆိုပါသည်။ > -> 🔧 ပြဿနာရှိပါသလား? ရှိသောပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို ကြည့်ရှုရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ [ပြဿနာဖြေရှင်းလမ်းညွှန်](TROUBLESHOOTING.md) ကို ကြည့်ပါ။ +> 🔧 ပြဿနာဖြစ်ပါသလား? ပုံမှန်ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို တွေ့ရှိနိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ကိုကြည့်ပါ။ -## သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် ပါဝင်သောအရာများ +## သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် ပါရှိသည် - -- ပုံဆွဲမှတ်စု -- မဖြစ်မနေရသော အပိုဗီဒီယို -- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ အပူပေးမေးခွန်း -- ရေးသားထားသည့် သင်ခန်းစာ -- ပရောဂျက်အခြေခံ သင်ခန်းစာများအတွက် ပရောဂျက်ကို တည်ဆောက်နည်း တစ်ဆင့်ချင်း လမ်းညွှန်ချက်များ -- အသိပညာစစ်ဆေးချက်များ +- စကက်ချ်မှတ်တမ်း +- လိုအပ်လျှင် ထပ်တိုးနေသော ဗီဒီယို +- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ အပူအအေး စစ်ဆေးမှု ဖြစ်နိုင်ခြေ +- စာရင်းပြုလုပ်ထားသည့် သင်ခန်းစာ +- ပရောဂျက်အခြေခံသင်ခန်းစာများအတွက် အဆင့်၊ အဆင့် လမ်းညွှန်ချက်များ +- သိကောင်းစရာ စစ်ဆေးခြင်းများ - စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု -- အပိုဖတ်ရှုရန် -- တာဝန်ပေးပို့ချက် -- [သင်ခန်းစာပြီးပါက မေးခွန်းများ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- ထပ်တိုးစာဖတ်ခြင်း +- တာဝန်ပေးစာအုပ် +- [သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမှု](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **မေးခွန်းများအကြောင်းမှတ်ချက်**: မေးခွန်းများအားလုံးကို quiz-app ဖိုဒါထဲတွင် ပါဝင်ပြီး၊ မေးခွန်း ၃ မျိုးပါသော မေးခွန်းစု ၄၈ ခုရှိပါသည်။ သင်ခန်းစာများထဲမှ ချိတ်ဆက်ထားပြီး မေးခွန်းအက်ပ်ကို နေရာသတ်မှတ် ပြေးနိုင်သလို၊ Azure တွင်တင်နိုင်ပါသည်။ quiz-app ဖိုဒါအတွင်း ညွှန်ကြားချက်များကို လိုက်နာပါ။ မေးခွန်းများကို အဆင့်ဆင့် ဘာသာပြန်နေဆဲ ဖြစ်ပါသည်။ +> **စစ်ဆေးမှုများအကြောင်း မှတ်ချက်**: စစ်ဆေးမှုအားလုံးကို quiz-app ဖိုလ်ဒါတွင် စုစည်းထားပြီး၊ မေးခွန်းသုံးမေးခွန်း ရှိသည့် စစ်ဆေးမှု ၄၈ ခု ရှိပါသည်။ သင်ခန်းစာများတွင် ဖက်ယာထားပြီး လူကြီးမင်းတို့နှင့် တိုက်ရိုက်စစ်ဆေးနိုင်သည်။ quiz-app ကိုကိုယ်တိုင် ဒေသန္တရ ပြေးနိုင်သည့်အပြင် Azure တွင်လည်း တင်နိုင်ပါသည်။ quiz-app ဖိုလ်ဒါအတွင်း လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် အညီ လုပ်ဆောင်ပါ။ စစ်ဆေးခြင်းများကို တဖြည်းဖြည်း ပြည်တွင်းဘာသာစကားများသို့ ပြောင်းလဲနေပါသည်။ ## သင်ခန်းစာများ -| | ပရောဂျက်အမည် | သင်ကြားမည့် သဘောတရားများ | သင်ယူရမည့် ရည်ရွယ်ချက်များ | ချိတ်ဆက်ထားသည့် သင်ခန်းစာ | -| :---: | :------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | -| 01 | [စတင်သင်ယူခြင်း](./1-getting-started/README.md) | IoT အခြေခံမိတ်ဆက် | IoT ၏ အခြေခံ ဒီဓါတ်ရည်နှင့် IoT ဖြေရှင်းချက်များတွင် အသုံးပြုသော စင်ဆာများနှင့် မိုးလေဝသဝန်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော အခြေခံ ပစ္စည်းများကို သင်ယူလိုက်ပါ၊ သင့် ပထမ IoT စက်ပစ္စည်း ကိုစတင်တပ်ဆင်စဉ် | [IoT အခြေခံမိတ်ဆက်](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) | -| 02 | [စတင်သင်ယူခြင်း](./1-getting-started/README.md) | IoT အပေါ်နက်ရှိုင်းသောသိပ္ပံ | IoT စနစ်တွင်ပါဝင်သော အစိတ်အပိုင်းများအကြောင်း ပို၍လေ့လာပြီး မိုက်ခရိုကွန်ထရိုလာများနှင့် single-board ကြားကွန်ပျူတာများအကြောင်း သိရှိပါ | [IoT အပေါ်နက်ရှိုင်းသောသိပ္ပံ](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) | -| 03 | [စတင်သင်ယူခြင်း](./1-getting-started/README.md) | စင်ဆာများနှင့် တုံ့ပြန်ကိရိယာများဖြင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာနှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း | ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာမှ အချက်အလက်များကို ယူဆောင်ရန် စင်ဆာများအကြောင်း သိရှိပြီး တုံ့ပြန်ချက်ပေးရန် တုံ့ပြန်ကိရိယာများကို သင်ယူပါ၊ ညမီးတစ်လုံးကို တည်ဆောက်စဉ် | [စင်ဆာနှင့် တုံ့ပြန်ကိရိယာများဖြင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာနှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) | -| 04 | [စတင်သင်ယူခြင်း](./1-getting-started/README.md) | သင့်စက်ပစ္စည်းကို အင်တာနက်နှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း | သင့်ယာဉ်ညိုကို MQTT broker တစ်ခုသို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် IoT စက်ပစ္စည်းကို သတင်းစကား ပို့ခြင်းနှင့် လက်ခံခြင်း နည်းလမ်းများကို သင်ယူပါ | [သင့်စက်ပစ္စည်းကို အင်တာနက်နှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) | -| 05 | [လယ်ယာ](./2-farm/README.md) | အပင်ကြီးထွားမှုခန့်မှန်းခြေ | IoT စက်ပစ္စည်းမှ ရရှိသော အပူချိန်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ အပင်ကြီးထွားမှု ခန့်မှန်းနည်း လေ့လာပါ | [အပင်ကြီးထွားမှုခန့်မှန်းခြေ](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) | -| 06 | [လယ်ယာ](./2-farm/README.md) | မြေယာအားစိုခံစေပမာဏ ဖော်ထုတ်ခြင်း | မြေယာအားစိုခံစေပမာဏ ဖော်ထုတ်နည်းနှင့် မြေယာအားစိုခံစေပမာဏဆာကောလေရှင်းနည်းကို လေ့လာပါ | [မြေယာအားစိုခံစေပမာဏ ဖော်ထုတ်ခြင်း](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) | -| 07 | [လယ်ယာ](./2-farm/README.md) | အလိုအလျောက် အပင်ရေအုံးခြင်း | relay နှင့် MQTT ကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက် အပင်ရေချိုးချိန်ကို စီမံခန့်ခွဲနည်း လေ့လာပါ | [အလိုအလျောက် အပင်ရေအုံးခြင်း](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) | -| 08 | [လယ်ယာ](./2-farm/README.md) | သင့်အပင်ကို တိမ်တန်းသို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်း | တိမ်တန်းနှင့် တိမ်တန်းတွင် အခြေခံသည့် IoT ဝန်ဆောင်မှုများအကြောင်း သိရှိပြီး သင့်အပင်ကို ပုံမှန် MQTT broker တစ်ခုအစား တိမ်တန်း ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုသို့ ချိတ်ဆက်နည်း သင်ယူပါ | [သင့်အပင်ကို တိမ်တန်းသို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်း](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) | -| 09 | [လယ်ယာ](./2-farm/README.md) | သင့်အပလီကေးရှင်း အလိုင်းကို တိမ်တန်းသို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်း | IoT သတင်းစကားများထံ သုံ့ပြန်မည့် တိမ်တန်း၌ ရေးသားထားသော အပလီကေးရှင်းအလိုင်း အကြောင်း သင်ယူပါ | [သင့်အပလီကေးရှင်း အလိုင်းကို တိမ်တန်းသို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်း](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) | -| 10 | [လယ်ယာ](./2-farm/README.md) | သင့်အပင်ကို လုံခြုံစေခြင်း | IoT နှင့် လုံခြုံရေးအကြောင်း သင်ယူပြီး သင့်အပင်အတွက် key များနှင့် အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များျဖင့် လုံခြုံစေခြင်းနည်းလမ်းများကို သင်ယူပါ | [သင့်အပင်ကို လုံခြုံစေခြင်း](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) | -| 11 | [သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး](./3-transport/README.md) | တည်နေရာလမ်းကြောင်းပြီးစေခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းများ၏ GPS တည်နေရာလမ်းကြောင်းစကို သိရှိပါ | [တည်နေရာလမ်းကြောင်းပြီးစေခြင်း](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) | -| 12 | [သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး](./3-transport/README.md) | တည်နေရာဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်း | နောက်ပိုင်း ဖော်ထုတ်မှု သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် IoT ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းနည်းသင်ယူပါ | [တည်နေရာဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်း](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) | -| 13 | [သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး](./3-transport/README.md) | တည်နေရာဒေတာကို မြင်ကွင်းပြခြင်း | မြေပြမြေပုံပေါ်တွင် တည်နေရာဒေတာများကို မျက်မြင်စေခြင်း နှင့် မြေပုံများသည် ၂ မီတာ အသွင်အပြင်ဖြင့် ရုပ်ပိုင်း ၃ မီတာကမ္ဘာကို မည်သို့ ကိုယ်စားပြုသည်ကို သင်ယူပါ | [တည်နေရာဒေတာကို မြင်ကွင်းပြခြင်း](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) | -| 14 | [သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး](./3-transport/README.md) | ဂျီအိုဖန့်(Geofences) | ဂျီအိုဖန့်များအကြောင်းနှင့် တင်ပိုက်လုပ်ငန်းတွင် ယာဉ်များသည် မိမိအလိုက်သတ်မှတ်ထားသော တည်နေရာအနီးရှိပါက အသိပေးပို့ရန် မည်သို့ အသုံးပြုနိုင်သည်ကို သင်ယူပါ | [ဂျီအိုဖန့်(Geofences)](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) | -| 15 | [ထုတ်လုပ်မှု](./4-manufacturing/README.md) | အသီးအရည်အသွေး စစ်ဆေးကိရိယာ လေ့ကျင့်ခြင်း | အသီးအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းအတွက် တိမ်တန်း၌ ပုံရိပ် အမျိုးအစားခွဲစိစစ်သူ တစ်ခုကို လေ့ကျင့်နည်း သင်ယူပါ | [အသီးအရည်အသွေး စစ်ဆေးကိရိယာ လေ့ကျင့်ခြင်း](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) | -| 16 | [ထုတ်လုပ်မှု](./4-manufacturing/README.md) | IoT စက်ပစ္စည်းမှ အသီးအရည် အသွေး စစ်ဆေးခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းမှ အသီးအရည် အသေးအမှတ်စစ်ဆေးကိရိယာကို အသုံးပြု၍ စစ်ဆေးနည်း သင်ယူပါ | [IoT စက်ပစ္စည်းမှ အသီးအရည် အသွေး စစ်ဆေးခြင်း](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) | -| 17 | [ထုတ်လုပ်မှု](./4-manufacturing/README.md) | Edge တွင် အသီးစစ်ဆေးမှုကို ပြေးဆွဲခြင်း | Edge တွင် IoT စက်ပစ္စည်းတစ်ခုတွင် သင့်အသီးစစ်ဆေးမှုကို ပြေးဆွဲခြင်းအကြောင်း သင်ယူပါ | [Edge တွင် အသီးစစ်ဆေးမှုကို ပြေးဆွဲခြင်း](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) | -| 18 | [ထုတ်လုပ်မှု](./4-manufacturing/README.md) | စင်ဆာမှ အသီးအရည်စစ်ဆေးမှုကို ကြောင့်ဖတ်ခြင်း | စင်ဆာမှ အသီးအရည် စစ်ဆေးမှုကို ကြောင့်ဖတ်ပေးခြင်းအကြောင်း သင်ယူပါ | [စင်ဆာမှ အသီးအရည်စစ်ဆေးမှုကို ကြောင့်ဖတ်ခြင်း](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) | -| 19 | [အရောင်း](./5-retail/README.md) | စတော့ခ် စစ်ဆေးကိရိယာ လေ့ကျင့်ခြင်း | ဆိုင်တွင် စတော့ခ် အရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန် အရာဝတ္ထုတွေ့ရှိမှုကို အသုံးပြုကာ စတော့ခ် စစ်ဆေးကိရိယာ တစ်ခု လေ့ကျင့်နည်း သင်ယူပါ | [စတော့ခ် စစ်ဆေးကိရိယာ လေ့ကျင့်ခြင်း](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) | -| 20 | [အရောင်း](./5-retail/README.md) | IoT စက်ပစ္စည်းမှ စတော့ခ် စစ်ဆေးခြင်း | အရာဝတ္ထုတွေ့ရှိမှုမော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ IoT စက်ပစ္စည်းမှ စတော့ခ်စစ်ဆေးနည်း သင်ယူပါ | [IoT စက်ပစ္စည်းမှ စတော့ခ် စစ်ဆေးခြင်း](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) | -| 21 | [စားသုံးသူ](./6-consumer/README.md) | IoT စက်ပစ္စည်းဖြင့် စကားများ အသိအမှတ်ပြုခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းမှ စကားများအသိအမှတ်ပြုကိရိယာဖြင့် အချိန်တိုင်းတာ အွန်လိုင်း တိုင်းတာစနစ်တစ်ခု တည်ဆောက်နည်း | [IoT စက်ပစ္စည်းဖြင့် စကားများ အသိအမှတ်ပြုခြင်း](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) | -| 22 | [စားသုံးသူ](./6-consumer/README.md) | ဘာသာစကားနားလည်ခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းအား ပြောဆိုထားသော ဝေါဟာရများကို နားလည်ခြင်းနည်းလမ်း သင်ယူပါ | [ဘာသာစကားနားလည်ခြင်း](./6-consumer/less-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) | -| 23 | [စားသုံးသူ](./6-consumer/README.md) | အချိန်တိုင်းတာထားပြီး စကားဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်ပေးခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းတွင် အချိန်တိုင်းတာ တပ်ဆင်ပြီး အချိန်တိုင်းတာကို တပ်ဆင်ချိန်နှင့် အဆုံးသတ်ချိန်ကို စကားဖြင့် တုံ့ပြန်ပေးခြင်းကို သင်ယူပါ | [အချိန်တိုင်းတာထားပြီး စကားဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်ပေးခြင်း](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) | -| 24 | [စားသုံးသူ](./6-consumer/README.md) | ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးကို ထောက်ခံနိုင်ခြင်း | စကားပြောလိုက်သော ဘာသာစကားများနှင့် သင့် အချိန်တိုင်းတာမှ ပြန်လည် ထုတ်လွှင့်ချက်များ အတွက် ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးကို ထောက်ခံနည်းလမ်းကို သင်ယူပါ | [ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးကို ထောက်ခံနိုင်ခြင်း](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) | - -## အော့ဖ်လိုင်း အသုံးပြုခြင်း - -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကို အသုံးပြု၍ ဤစာတမ်းကို အော့ဖ်လိုင်းတွင် လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ ဤ repo ကို fork ယူပြီး၊ သင့် ကွန်ပျူတာတွင် [Docsify ကို တပ်ဆင်ပါ](https://docsify.js.org/#/quickstart)၊ ထို့နောက် ဤ repo ၏ ရှေ့နောက် ဖိုဒါတွင် `docsify serve` ဟု ရိုက်ထည့်ပါ။ ဝက်ဘ်ဆိုက်ကို သင့် localhost တွင် အခွာ ၃၀၀၀ဖြင့် ဝန်ဆောင်မှု စတင်ပါလိမ့်မည်။ `localhost:3000` တွင် ဝက်ဘ်ဆိုက်ကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ - -## မေးခွန်းများ - -စာမ်က်နှောင့် မေးခွန်းအက်ပ်အား အသိပညာများကို စမ်းသပ်ပေးသည့် အသိုင်းအဝိုင်းကို ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ သင့်၏အသိပညာကို [ဤနေရာတွင် စမ်းသပ်နိုင်ပါသည်](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +| | ပရောဂျက်အမည် | သင်ကြားမည့်အယူအဆများ | သင်ယူရရှိရန် ရည်မှန်းချက်များ | ထည့်သွင်းထားသော သင်ခန်းစာ | +| :---: | :------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | +| 01 | [Getting started](./1-getting-started/README.md) | IoT အခြေခံမိတ်ဆက် | သင့် IoT စက်ပစ္စည်းပထမဆုံးကို အဆင်သင့်ဖြစ်စဉ်များနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ် IoT မူဝါဒများ၊ စင်ဆာများနှင့် cloud ဝန်ဆောင်မှုများ အခြေခံသဘောတရားများကို သင်ယူပါ | [Introduction to IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) | +| 02 | [Getting started](./1-getting-started/README.md) | IoT အောင်းမြော်သော နက်ရှိုင်းသည့် ဆွေးနွေးချက် | IoT စနစ်၏ အစိတ်အပိုင်းများအကြောင်း၊ မိုက်ခရိုကွန်ထရိုလာ နှင့် တစ်ဘုတ်ကွန်ပျူတာများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုသူများအတွက် | [A deeper dive into IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) | +| 03 | [Getting started](./1-getting-started/README.md) | စင်ဆာနှင့် ဂျင်နျူအက်တာများမှတဆင့် ရုပ်ပိုင်းအလင်းအလင်းနှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း | ပတ်ဝန်းကျင်မှ ဒေတာစုဆောင်းရန်က စင်ဆာများနှင့် တုံ့ပြန်ချက်ပေးရန်ဂျင်နျူအက်တာများကိုသင်ယူပြီး သင့်လင်းပါးညအလင်းစက်ကို တည်ဆောက်ပါ | [Interact with the physical world with sensors and actuators](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) | +| 04 | [Getting started](./1-getting-started/README.md) | သင့်စက်ကို အင်တာနက်နှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း | သင့်ညအလင်းစက်ကို MQTT broker နှင့် ဆက်ထားသည့်အချိန် IoT စက်ပစ္စည်းကို အင်တာနက်တွင် စနစ်တကျ ဆက်သွယ်ထောက်ပံ့ပေးနည်းများကိုသင်ယူပါ | [Connect your device to the Internet](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) | +| 05 | [Farm](./2-farm/README.md) | အပင်ကြီးထွားမှု ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသော အပူချိန်ဒေတာ အခြေခံ၍ အပင်ကြီးထွားမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနည်းများကို သင်ယူပါ | [Predict plant growth](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) | +| 06 | [Farm](./2-farm/README.md) | မြေစိုမှု ရှာဖွေခြင်း | မြေစိုမှုကို ရှာဖွေရန်နှင့် မြေစိုမှု စင်ဆာကိရိယာကို တိကျစွာ သိရှိရန် calibrated နည်းများကိုသင်ယူပါ | [Detect soil moisture](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) | +| 07 | [Farm](./2-farm/README.md) | အလိုအလျှောက် အပင်ရေမှန်ခြင်း | relay နှင့် MQTT ကိုအသုံးပြုပြီး အချိန်စာရင်းနှင့်အတူ အလိုအလျှောက် အပင်ထီရေကောက်ပစ္စည်းတစ်ရပ်ကိုတည်ဆောက် နည်းလမ်းများကို သင်ယူပါ | [Automated plant watering](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) | +| 08 | [Farm](./2-farm/README.md) | သင့်အပင်ကို cloud သို့ မိုက်ရေးကျွမ်းပေးခြင်း | cloud နှင့် cloud-hosted IoT ဝန်ဆောင်မှုများအကြောင်းသိရှိပြီး သင့်အပင်ကို ပြည်သူ့ MQTT broker အစား ဒီဝန်ဆောင်မှုများသို့ ချိတ်ဆက်နည်းများကို သင်ယူပါ | [Migrate your plant to the cloud](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) | +| 09 | [Farm](./2-farm/README.md) | သင့်အပလီကေးရှင်းလို့ဂျစ်ကို cloud သို့ မိုက်ရေးကျွမ်းပေးခြင်း | IoT သတင်းအချက်အလက်များအား cloud တွင် တုံ့ပြန်နိုင်သည့် အပလီကေးရှင်းလို့ဂျစ် တစ်ခုရေးသားနည်းကို သင်ယူပါ | [Migrate your application logic to the cloud](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) | +| 10 | [Farm](./2-farm/README.md) | သင့်အပင်ကိုလုံခြုံစေခြင်း | IoT နှင့် လုံခြုံရေး၊ key များနဲ့ certificate များဖြင့် သင့်အပင်ကို ဘယ်လိုလုံခြုံစွာ ထိန်းသိမ်းရမည်ဆိုတာကိုသင်ယူပါ | [Keep your plant secure](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) | +| 11 | [Transport](./3-transport/README.md) | တည်နေရာ ထောက်လှမ်းခြင်း | IoT စက်ပစ္စည်းများအတွက် GPS တည်နေရာ ထောက်လှမ်း နည်းများအကြောင်း သင်ယူပါ | [Location tracking](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) | +| 12 | [Transport](./3-transport/README.md) | တည်နေရာ ဒေတာ သိမ်းဆည်းခြင်း | နောက်ပိုင်း တွေ့မြင်ရမည့် သို့မဟုတ် ချဲ့ထွင်စစ်ဆေးနိုင်ရန် IoT ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းနည်းများကို သင်ယူပါ | [Store location data](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) | +| 13 | [Transport](./3-transport/README.md) | တည်နေရာ ဒေတာ မြင်သာစေရန် | မြေပုံပေါ်တွင် တည်နေရာဒေတာများကိုမြင်သာအောင်ပြသခြင်းနှင့် မြေပုံများ ၂ မျက်နှာပြင်တွင် မူလ ၃D ကမ္ဘာကို ပြသပုံအကြောင်း သင်ယူပါ | [Visualize location data](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) | +| 14 | [Transport](./3-transport/README.md) | Geofences | geofence များအကြောင်း သိရှိပြီး ပို့ဆောင်ရေးစနစ် အတွင်း ယာဉ်များလမ်းညွှန်နေရာသို့ နီးစပ်လာသည့်အခါ အသိပေးနည်းကိုသင်ယူပါ | [Geofences](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) | +| 15 | [Manufacturing](./4-manufacturing/README.md) | အသီးအရည်အသွေး ခွဲခြားသည့် စက် လေ့ကျင့်ခြင်း | cloud တွင် ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြားသံကို သင်ကြား၍ အသီးအရည်အသွေးကို သိရှိခြင်း | [Train a fruit quality detector](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) | +| 16 | [Manufacturing](./4-manufacturing/README.md) | IoT စက်ကိရိယာမှ အသီးအရည်အသွေး စစ်ဆေးခြင်း | IoT စက်ကိရိယာမှ သင့်အသီးအရည်အသွေး ခွဲခြားစက်ကို အသုံးပြုနည်းကို သင်ယူပါ | [Check fruit quality from an IoT device](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) | +| 17 | [Manufacturing](./4-manufacturing/README.md) | IoT device မှ အနားတွင် အသီးအရည် စစ်ဆေးခြင်း လုပ်ဆောင်ခြင်း | IoT စက်ကိရိယာ ထက် အနားတွင် အသီးအရည် ခွဲခြားစက်ကို လည်ပတ်ခြင်းအကြောင်း သင်ယူပါ | [Run your fruit detector on the edge](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) | +| 18 | [Manufacturing](./4-manufacturing/README.md) | စင်ဆာဖြင့် အသီးအရည် အရည်အသွေးသိရှိခြင်း တက်စရာ | စင်ဆာ တစ်ခုမှ အသီးအရည်အရည်အသွေး ခွဲခြားမှုကို တက်စရာ လုပ်ငန်းအကြောင်း သင်ယူပါ | [Trigger fruit quality detection from a sensor](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) | +| 19 | [Retail](./5-retail/README.md) | စတော့ အရေအတွက် ခွဲခြားစစ်ဆေးစက် လေ့ကျင့်ခြင်း | စတော့အရေအတွက် ခွေ့ခြားရန် အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်းကို အသုံးပြုပြီး စတော့ စက်တစ်ခု လေ့ကျင့်နည်း | [Train a stock detector](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) | +| 20 | [Retail](./5-retail/README.md) | IoT စက်မှ စတော့များစစ်ဆေးခြင်း | IoT စက်မှ အရာဝတ္ထု ထောက်လှမ်းပုံစံ ကိုအသုံးပြုပြီး စတော့များ စစ်ဆေးနည်း | [Check stock from an IoT device](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) | +| 21 | [Consumer](./6-consumer/README.md) | IoT စက်မှ စကားပြောအသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း | စမတ်တိုင်မာ တည်ဆောက်ရန် IoT စက်မှ စကားအသံ အသိအမှတ်ပြုနည်း ကို သင်ယူပါ | [Recognize speech with an IoT device](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) | +| 22 | [Consumer](./6-consumer/README.md) | ဘာသာစကားနားလည်ခြင်း | IoT စက်ထံ စကားပြောသော စာပိုဒ်များကို နားလည်နည်းကို သင်ယူပါ | [Understand language](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) | +| 23 | [Consumer](./6-consumer/README.md) | အချိန်ရည်ညွှန်းထားပြီး စကားပြောပြန်အစီအစဉ်တစ်ရပ် ပေးရန် | IoT စက်တွင် အချိန်ရည်ညွှန်းထားပြီး တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် အချိန်ကုန်ဆုံးသည့်အချိန်တွင် စကားပြောပြန်ချီးမြှင့်ခြင်း လုပ်ဆောင်ခြင်းကို သင်ယူပါ | [Set a timer and provide spoken feedback](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) | +| 24 | [Consumer](./6-consumer/README.md) | ဘာသာစကားများစွာ ထောက်ပံ့ခြင်း | စကားပြောပေးခြင်းနှင့် စမတ်တိုင်မာမှ ပြန်ကြားချက်များကို ဘာသာစကားစုံ ဖြင့် ထောက်ပံ့နည်း ကို သင်ယူပါ | [Support multiple languages](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) | + +## အွန်လိုင်းမရှိဘဲ အသုံးပြုနိုင်မှု + +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကိုအသုံးပြု၍ ဒီစာတမ်းများကို အွန်လိုင်းမရှိဘဲ အကောင်းဆုံးသုံးနိုင်ပါသည်။ repo ကို fork လုပ်ပြီး [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို ကိုယ်ပိုင်စက်တွင် ထည့်သွင်းပြီး repo root ဖိုလ်ဒါတွင် `docsify serve` ဟုရိုက်ထည့်ပါ။ ရလဒ်အနေဖြင့် 3000 port တွင် ရှိသည့် localhost: `localhost:3000` တွင် ဝဘ်ဆိုဒ်ကို လုပ်ဆောင်ပေးပါမည်။ + +## စစ်ဆေးခြင်း + +အစိတ်အပိုင်းတိုင်းတွင် သင်၏အသိပညာကိုစမ်းသပ်ရန် အပြန်အလှန်စစ်ဆေးနိုင်သော အွန်လိုင်း စစ်ဆေးမှုကို အဖွဲ့အစည်းကပံ့ပိုးထားသည်။ သင်၏အသိပညာများကို ဒီမှာ စမ်းသပ်နိုင်ပါသည် [here](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) ### PDF -အောက်ဖော်ပြပါ အမိန့်များကို ဤ repo ၏ ရှေ့နောက်ဖိုဒါတွင် ဖြတ်သန်းပြေးဆွဲ၍ အော့ဖ်လိုင်းအသုံးပြုရန် PDF ဖိုင်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်ပါသည်။ စမ်းသပ်ရန် [npm တပ်ဆင်ထားသည်ကို သေချာ](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) ပြီးဖြစ်ရန် လိုအပ်သည်။ +အွန်လိုင်းမရှိဘဲ အသုံးပြုနိုင်ရန် ဒီအကြောင်းအရာတို့ကို PDF ဖိုင်အဖြစ် ထုတ်လိုပါက [npm installed](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) ရှိကြောင်း သေချာစေရန် အောက်ပါ command များကို repo root ဖိုလ်ဒါတွင် လည်ပတ်ပါ။ ```sh npm i npm run convert ``` -### စလိုက်များ +### slides -အချို့သင်ခန်းစာများအတွက် [slides](../../slides) ဖိုဒါအတွင်း စလိုက်ဒက်များ ရွိပါသည်။ +အချို့သင်ခန်းစာများအတွက် slides များကို [slides](../../slides) ဖိုလ်ဒါတွင် ရှာဖွေ့နိုင်ပါသည်။ -## အခြားသင်ရိုးများ +## အခြားသင်ရိုးညွှန်းတမ်းများ -ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် အခြားသင်ရိုးများကို ထုတ်လုပ်သည်! ကြည့်ပါ- +ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့သည် အခြားသင်ရိုးညွှန်းတမ်းများ ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။ စစ်ဆေးကြည့်ပါ - ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![အဆင်သင့် AI အေးဂျင့်များ](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### ဖန်တီးကြသော AI စီးရီး -[![ဖန်တီးကြသော AI အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ဖန်တီးကြသော AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ဖန်တီးကြသော AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ဖန်တီးကြသော AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Generative AI Series +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### အခြေခံသင်ယူမှုပုံစံ -[![စက်ကိရိယာလေ့လာမှု အဆင်သင့်](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ဒေတာသိပ္ပံ အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![အိမ်ခြံမြေပညာ အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![စိုက်ဖော်မှုလုံခြုံရေး အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![ဝက်ဘ်ဖွံ့ဖြိုးရေး အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR ဖန်တီးရေး အဆင်သင့်များ](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Core Learning +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot စီးရီး -[![AI တိုက်ရိုက် ပရိုဂရမင်းအတွက် Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET အတွက် Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot ခရီးစဉ်](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot Series +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## ပုံရိပ်များပေးအပ်မှုများ +## Image attributions -ဒီသင်တန်းအတွက် အသုံးပြုထားသောပုံများ၏ပေးအပ်မှုများအားလုံးကို [Attributions](./attributions.md) မှာ တွေ့နိုင်ပါသည်။ +သင့်ကြိုးပမ်းမှုတွင်အသုံးပြုထားသော ပုံများ၏ အခန်းကဏ္ဍကို [Attributions](./attributions.md) တွင် ရနိုင်ပါသည်။ --- -**တားမြစ်ချက်** -ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်၀န်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ဖြင့် ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းပါသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ချက်များတွင် ချို့ယွင်းချက်များ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ပါရှိနိုင်ကြောင်း သိရှိထားပေးပါရန်လည်း မေတ္တာရပ်ခံအပ်ပါသည်။ မူလစာရွက်စာတမ်းကို မိခင်ဘာသာဖြင့်သာ အကြောင်းအရာမှန်ကန်သည့် အချက်အလက်အဖြစ် ယုံကြည်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူသားပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဘာသာပြန်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက် အသုံးပြုမှုမှ ဖြစ်ပွားလာသည့် နားလည်မှုမှားယွင်းချက်များ သို့မဟုတ် မှားအကြောင်းဖော်ပြချက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ အခွန်မဲ့ ဖြစ်ပါသည်။ +**အထောက်အထား အကြောင်းကြောင့်** +ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်သော [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးစားဆောင်ရွက်ပေမယ့်၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ချက်များတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ရှိနိုင်ကြောင်း သတိထားရန်လိုအပ်ပါသည်။ မူရင်းစာတမ်းသည် မိမိနိုင်ငံဘာသာဖြင့် ရေးသားထားသော အထောက်အထားအရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်ထားသင့်သည်။ အရေးကြီးသော သတင်းအချက်အလက်များအတွက်လည်း လူမှုအတတ်ပညာရှင်တို့အား အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုရာမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သော မူလားမှားခြင်းများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သည့်နားလည်ချက်များအတွက် တာဝန်မရှိပါကြောင်း သတိပေးအပ်ပါသည်။ \ No newline at end of file diff --git a/translations/my/hardware.md b/translations/my/hardware.md index cde8cf82f..63e5abc0d 100644 --- a/translations/my/hardware.md +++ b/translations/my/hardware.md @@ -26,7 +26,7 @@ Seeed Studios က သင်ဝယ်ယူရလွယ်ကူစေဖို **[Seeed နဲ့ Microsoft တို့မှ IoT စတင်သူများအတွက် - Raspberry Pi 4 Starter Kit](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html)** -[![Raspberry Pi Terminal ဟာ့ဒ်ဝဲ ကိရိယာ](../../translated_images/my/pi-hardware-kit.26dbadaedb7dd44c73b0131d5d68ea29472ed0a9744f90d5866c6d82f2d16380.png)](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html) +[![Raspberry Pi Terminal ဟာ့ဒ်ဝဲ ကိရိယာ](../../translated_images/my/pi-hardware-kit.26dbadaedb7dd44c.webp)](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html) ## Arduino diff --git a/translations/uk/.co-op-translator.json b/translations/uk/.co-op-translator.json index d755aea0a..2c49020d9 100644 --- a/translations/uk/.co-op-translator.json +++ b/translations/uk/.co-op-translator.json @@ -738,8 +738,8 @@ "language_code": "uk" }, "README.md": { - "original_hash": "3fcc056cd3837e33d2bdf79f9c359fcf", - "translation_date": "2026-01-30T02:48:14+00:00", + "original_hash": "accf69391fa4450eadbf492ca024cccf", + "translation_date": "2026-04-06T18:01:41+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "uk" }, diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md index 268d7516c..fd2fbb71f 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Вступ до IoT -![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-1.2606670fa61ee904687da5d6fa4e726639d524d064c895117da1b95b9ff6251d.jpg) +![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-1.2606670fa61ee904.webp) > Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md index e7e181f77..900f545b2 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md @@ -203,7 +203,7 @@ Застосунок почне працювати і відкриється у вашому веб-браузері: - ![Застосунок Counter Fit працює у браузері](../../../../../translated_images/uk/counterfit-first-run.433326358b669b31d0e99c3513cb01bfbb13724d162c99cdcc8f51ecf5f9c779.png) + ![Застосунок Counter Fit працює у браузері](../../../../../translated_images/uk/counterfit-first-run.433326358b669b31.webp) Він буде позначений як *Disconnected*, а світлодіод у верхньому правому куті буде вимкнений. @@ -224,7 +224,7 @@ 1. У цьому новому терміналі запустіть файл `app.py`, як і раніше. Статус CounterFit зміниться на **Connected**, і світлодіод засвітиться. - ![Counter Fit показує статус Connected](../../../../../translated_images/uk/counterfit-connected.ed30b46d8f79b0921f3fc70be10366e596a89dca3f80c2224a9d9fc98fccf884.png) + ![Counter Fit показує статус Connected](../../../../../translated_images/uk/counterfit-connected.ed30b46d8f79b092.webp) > 💁 Ви можете знайти цей код у папці [code/virtual-device](../../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/code/virtual-device). diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md index ee3ffba7b..00a2a9620 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Глибше занурення в IoT -![Скетчноут із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-2.324b0580d620c25e0a24fb7fddfc0b29a846dd4b82c08e7a9466d580ee78ce51.jpg) +![Скетчноут із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-2.324b0580d620c25e.webp) > Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -38,7 +38,7 @@ IoT-додаток складається з двох компонентів: * Ці пристрої взаємодіють із фізичним світом, використовуючи датчики для збору даних із навколишнього середовища або керуючи виходами чи актуаторами для здійснення фізичних змін. Типовий приклад — це розумний термостат: пристрій, який має датчик температури, засіб для встановлення бажаної температури, наприклад, циферблат або сенсорний екран, і з’єднання з системою опалення або охолодження, яку можна ввімкнути, якщо виявлена температура виходить за межі бажаного діапазону. Датчик температури визначає, що в кімнаті занадто холодно, і актуатор вмикає опалення. -![Схема, що показує температуру та циферблат як вхідні дані для IoT-пристрою, а керування обігрівачем як вихід](../../../../../translated_images/uk/basic-thermostat.a923217fd1f37e5a6f3390396a65c22a387419ea2dd17e518ec24315ba6ae9a8.png) +![Схема, що показує температуру та циферблат як вхідні дані для IoT-пристрою, а керування обігрівачем як вихід](../../../../../translated_images/uk/basic-thermostat.a923217fd1f37e5a.webp) Існує величезний спектр пристроїв, які можуть діяти як IoT-пристрої: від спеціалізованого обладнання, що вимірює лише один параметр, до універсальних пристроїв, навіть вашого смартфона! Смартфон може використовувати датчики для виявлення навколишнього середовища та актуатори для взаємодії зі світом — наприклад, використовуючи GPS для визначення вашого місцезнаходження та динамік для надання інструкцій з навігації до пункту призначення. @@ -54,7 +54,7 @@ IoT-додаток складається з двох компонентів: * У прикладі з розумним термостатом термостат підключається через домашній WiFi до хмарного сервісу. Він надсилає дані про температуру до цього сервісу, де вони записуються до бази даних, що дозволяє власнику будинку перевіряти поточну та минулу температуру через додаток на телефоні. Інший сервіс у хмарі знає, яку температуру бажає власник, і надсилає повідомлення назад до IoT-пристрою через хмарний сервіс, щоб повідомити систему опалення про необхідність увімкнення або вимкнення. -![Схема, що показує температуру та циферблат як вхідні дані для IoT-пристрою, двосторонній зв’язок IoT-пристрою з хмарою, яка, у свою чергу, має двосторонній зв’язок із телефоном, і керування обігрівачем як вихід](../../../../../translated_images/uk/mobile-controlled-thermostat.4a994010473d8d6a52ba68c67e5f02dc8928c717e93ca4b9bc55525aa75bbb60.png) +![Схема, що показує температуру та циферблат як вхідні дані для IoT-пристрою, двосторонній зв’язок IoT-пристрою з хмарою, яка, у свою чергу, має двосторонній зв’язок із телефоном, і керування обігрівачем як вихід](../../../../../translated_images/uk/mobile-controlled-thermostat.4a994010473d8d6a.webp) Ще розумніша версія може використовувати штучний інтелект у хмарі разом із даними з інших датчиків, підключених до інших IoT-пристроїв, таких як датчики присутності, які визначають, які кімнати використовуються, а також дані про погоду чи ваш календар, щоб приймати рішення про налаштування температури більш розумним способом. Наприклад, вона може вимкнути опалення, якщо з вашого календаря видно, що ви у відпустці, або вимикати опалення в окремих кімнатах залежно від того, які кімнати ви використовуєте, навчаючись на даних, щоб ставати дедалі точнішою з часом. @@ -94,7 +94,7 @@ IoT-пристрої підключаються до хмарного серві > 💁 ЦП виконують програми, використовуючи [цикл отримання-декодування-виконання](https://wikipedia.org/wiki/Instruction_cycle). За кожен тик годинника ЦП отримує наступну інструкцію з пам’яті, декодує її, а потім виконує, наприклад, використовуючи арифметико-логічний пристрій (ALU) для додавання двох чисел. Деякі виконання займають кілька тиків, тому наступний цикл починається після завершення інструкції. -![Цикл отримання-декодування-виконання, що показує отримання інструкції з програми, збереженої в ОЗП, її декодування та виконання на ЦП](../../../../../translated_images/uk/fetch-decode-execute.2fd6f150f6280392807f4475382319abd0cee0b90058e1735444d6baa6f2078c.png) +![Цикл отримання-декодування-виконання, що показує отримання інструкції з програми, збереженої в ОЗП, її декодування та виконання на ЦП](../../../../../translated_images/uk/fetch-decode-execute.2fd6f150f6280392.webp) Мікроконтролери мають значно нижчі швидкості годинника, ніж настільні або портативні комп’ютери, або навіть більшість смартфонів. Наприклад, Wio Terminal має ЦП, який працює на частоті 120 МГц або 120 000 000 циклів за секунду. @@ -174,7 +174,7 @@ IoT-пристрої підключаються до хмарного серві У функції `setup` ви пишете код для налаштування, наприклад, підключення до WiFi і хмарних сервісів або ініціалізації контактів для введення і виведення. У функції `loop` ви пишете код для обробки, наприклад, зчитування даних з датчика і надсилання значення до хмари. Зазвичай ви додаєте затримку в кожному циклі, наприклад, якщо ви хочете, щоб дані датчика надсилалися кожні 10 секунд, ви додаєте затримку на 10 секунд в кінці циклу, щоб мікроконтролер міг спати, економлячи енергію, а потім виконувати цикл знову через 10 секунд. -![Скетч Arduino спочатку виконує setup, а потім повторює loop](../../../../../translated_images/uk/arduino-sketch.79590cb837ff7a7c6a68d1afda6cab83fd53d3bb1bd9a8bf2eaf8d693a4d3ea6.png) +![Скетч Arduino спочатку виконує setup, а потім повторює loop](../../../../../translated_images/uk/arduino-sketch.79590cb837ff7a7c.webp) ✅ Ця архітектура програми відома як *цикл подій* або *цикл повідомлень*. Багато програм використовують це під капотом, і це стандарт для більшості настільних програм, які працюють на ОС, таких як Windows, macOS або Linux. Функція `loop` слухає повідомлення від компонентів інтерфейсу користувача, таких як кнопки, або пристроїв, таких як клавіатура, і реагує на них. Ви можете дізнатися більше в [статті про цикл подій](https://wikipedia.org/wiki/Event_loop). diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md index 7cb2b5fe5..d1b7c5dde 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Взаємодія з фізичним світом за допомогою сенсорів і актуаторів -![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-3.cc3b7b4cd646de598698cce043c0393fd62ef42bac2eaf60e61272cd844250f4.jpg) +![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-3.cc3b7b4cd646de59.webp) > Скетчноут від [Нітії Нарасімхан](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -92,7 +92,7 @@ IoT-пристрої є цифровими — вони не можуть пра Найпростіший цифровий сенсор — це кнопка або перемикач. Це сенсор із двома станами: увімкнено або вимкнено. -![Кнопка отримує 5 вольт. Коли не натиснута, повертає 0 вольт, коли натиснута, повертає 5 вольт](../../../../../translated_images/uk/button.eadb560b77ac45e56f523d9d8876e40444f63b419e33eb820082d461fa79490b.png) +![Кнопка отримує 5 вольт. Коли не натиснута, повертає 0 вольт, коли натиснута, повертає 5 вольт](../../../../../translated_images/uk/button.eadb560b77ac45e5.webp) Піни IoT-пристроїв, такі як GPIO-піни, можуть безпосередньо вимірювати цей сигнал як 0 або 1. Якщо напруга, що надсилається, збігається з напругою, що повертається, значення, яке зчитується, дорівнює 1, інакше значення дорівнює 0. Немає необхідності перетворювати сигнал, він може бути лише 1 або 0. @@ -125,12 +125,12 @@ IoT-пристрої є цифровими — вони не можуть пра Скористайтеся відповідним посібником нижче, щоб додати актуатор до вашого IoT-пристрою, керований сенсором, для створення IoT-нічника. Він збиратиме дані про рівень освітленості від датчика освітленості та використовуватиме актуатор у вигляді LED-лампи для випромінювання світла, коли рівень освітленості занадто низький. -![Блок-схема завдання, що показує зчитування та перевірку рівнів освітленості, а також керування LED](../../../../../translated_images/uk/assignment-1-flow.7552a51acb1a5ec858dca6e855cdbb44206434006df8ba3799a25afcdab1665d.png) +![Блок-схема завдання, що показує зчитування та перевірку рівнів освітленості, а також керування LED](../../../../../translated_images/uk/assignment-1-flow.7552a51acb1a5ec8.webp) * [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-actuator.md) * [Одноплатний комп'ютер - Raspberry Pi](pi-actuator.md) * [Одноплатний комп'ютер - -![Світло, яке тьмяніє при низькій напрузі та стає яскравішим при високій напрузі](../../../../../translated_images/uk/dimmable-light.9ceffeb195dec1a849da718b2d71b32c35171ff7dfea9c07bbf82646a67acf6b.png) +![Світло, яке тьмяніє при низькій напрузі та стає яскравішим при високій напрузі](../../../../../translated_images/uk/dimmable-light.9ceffeb195dec1a8.webp) Як і у випадку з датчиками, реальний IoT-пристрій працює з цифровими сигналами, а не аналоговими. Це означає, що для передачі аналогового сигналу IoT-пристрій потребує цифро-аналогового перетворювача (DAC), який може бути вбудований безпосередньо в пристрій або розташований на платі з'єднання. Цей перетворювач змінює 0 і 1 з IoT-пристрою на аналогову напругу, яку може використовувати виконавчий механізм. @@ -177,7 +177,7 @@ IoT-пристрої є цифровими — вони не можуть пра Простий цифровий виконавчий механізм — це світлодіод (LED). Коли пристрій надсилає цифровий сигнал 1, передається висока напруга, яка запалює світлодіод. Коли надсилається цифровий сигнал 0, напруга падає до 0В, і світлодіод вимикається. -![Світлодіод вимкнений при 0В і увімкнений при 5В](../../../../../translated_images/uk/led.ec6d94f66676a174ad06d9fa9ea49c2ee89beb18b312d5c6476467c66375b07f.png) +![Світлодіод вимкнений при 0В і увімкнений при 5В](../../../../../translated_images/uk/led.ec6d94f66676a174.webp) ✅ Які ще прості виконавчі механізми з двома станами ви можете придумати? Один із прикладів — соленоїд, який є електромагнітом, що може активуватися для виконання таких дій, як переміщення засувки дверей для блокування/розблокування дверей. diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md index a0dbc87e7..3271fb007 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-actuator.md @@ -26,7 +26,7 @@ Otherwise Підключіть світлодіод. -![Світлодіод Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-led.6c853be93f473cf2c439cfc74bb1064732b22251a83cedf66e62f783f9cc1a79.png) +![Світлодіод Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-led.6c853be93f473cf2.webp) 1. Виберіть улюблений світлодіод і вставте його ніжки у два отвори на модулі світлодіода. @@ -40,7 +40,7 @@ Otherwise 1. З вимкненим Raspberry Pi підключіть інший кінець кабелю Grove до цифрового роз'єму, позначеного **D5**, на базовій платі Grove, підключеній до Pi. Цей роз'єм є другим зліва у ряді роз'ємів поруч із GPIO-контактами. -![Світлодіод Grove, підключений до роз'єму D5](../../../../../translated_images/uk/pi-led.97f1d474981dc35d1c7996c7b17de355d3d0a6bc9606d79fa5f89df933415122.png) +![Світлодіод Grove, підключений до роз'єму D5](../../../../../translated_images/uk/pi-led.97f1d474981dc35d.webp) ## Програмування нічника diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md index d707133ec..45ef879ba 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/pi-sensor.md @@ -16,13 +16,13 @@ Підключіть датчик світла. -![Датчик світла Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-light-sensor.b8127b7c434e632d6bcdb57587a14e9ef69a268a22df95d08628f62b8fa5505c.png) +![Датчик світла Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-light-sensor.b8127b7c434e632d.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на модулі датчика світла. Він вставляється лише в одному напрямку. 1. З вимкненим Raspberry Pi підключіть інший кінець кабелю Grove до аналогового роз'єму, позначеного **A0**, на Grove Base hat, прикріпленому до Pi. Цей роз'єм є другим справа в ряду роз'ємів поруч із GPIO-пінами. -![Датчик світла Grove, підключений до роз'єму A0](../../../../../translated_images/uk/pi-light-sensor.66cc1e31fa48cd7d5f23400d4b2119aa41508275cb7c778053a7923b4e972d7e.png) +![Датчик світла Grove, підключений до роз'єму A0](../../../../../translated_images/uk/pi-light-sensor.66cc1e31fa48cd7d.webp) ## Програмування датчика світла diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md index 44c98de22..671b4ad31 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-actuator.md @@ -36,11 +36,11 @@ Otherwise 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити світлодіод на контакті 5. - ![Налаштування світлодіода](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-led.ba9db1c9b8c622a635d6dfae5cdc4e70c2b250635bd4f0601c6cf0bd22b7ba46.png) + ![Налаштування світлодіода](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-led.ba9db1c9b8c622a6.webp) Світлодіод буде створено і з’явиться у списку виконавчих пристроїв. - ![Створений світлодіод](../../../../../translated_images/uk/counterfit-led.c0ab02de6d256ad84d9bad4d67a7faa709f0ea83e410cfe9b5561ef0cef30b1c.png) + ![Створений світлодіод](../../../../../translated_images/uk/counterfit-led.c0ab02de6d256ad8.webp) Після створення світлодіода ви можете змінити його колір за допомогою вибору кольору (*Color picker*). Натисніть кнопку **Set**, щоб змінити колір після вибору. diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md index 206a002a6..f8d695f3c 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/virtual-device-sensor.md @@ -28,11 +28,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити датчик світла на контакті 0. - ![Налаштування датчика світла](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-light-sensor.9f36a5e0d4458d8d554d54b34d2c806d56093d6e49fddcda2d20f6fef7f5cce1.png) + ![Налаштування датчика світла](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-light-sensor.9f36a5e0d4458d8d.webp) Датчик світла буде створено і з'явиться у списку датчиків. - ![Створений датчик світла](../../../../../translated_images/uk/counterfit-light-sensor.5d0f5584df56b90f6b2561910d9cb20dfbd73eeff2177c238d38f4de54aefae1.png) + ![Створений датчик світла](../../../../../translated_images/uk/counterfit-light-sensor.5d0f5584df56b90f.webp) ## Програмування датчика світла diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md index 8b182e942..1685b81ae 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/wio-terminal-actuator.md @@ -26,7 +26,7 @@ Otherwise Підключіть світлодіод. -![Світлодіод Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-led.6c853be93f473cf2c439cfc74bb1064732b22251a83cedf66e62f783f9cc1a79.png) +![Світлодіод Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-led.6c853be93f473cf2.webp) 1. Виберіть ваш улюблений світлодіод і вставте ніжки у два отвори на модулі світлодіода. diff --git a/translations/uk/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md b/translations/uk/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md index 0d465c58f..76b7687a0 100644 --- a/translations/uk/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md +++ b/translations/uk/1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Підключіть свій пристрій до Інтернету -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-4.7344e074ea68fa545fd320b12dce36d72dd62d28c3b4596cb26cf315f434b98f.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-4.7344e074ea68fa54.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -47,7 +47,7 @@ MQTT є найпопулярнішим протоколом зв’язку дл MQTT має одного брокера та кілька клієнтів. Усі клієнти підключаються до брокера, а брокер маршрутизує повідомлення до відповідних клієнтів. Повідомлення маршрутизуються за допомогою іменованих тем, а не надсилаються безпосередньо окремому клієнту. Клієнт може публікувати повідомлення в тему, і будь-які клієнти, які підписані на цю тему, отримають це повідомлення. -![IoT-пристрій публікує телеметрію в тему /telemetry, а хмарний сервіс підписується на цю тему](../../../../../translated_images/uk/mqtt.cbf7f21d9adc3e17548b359444cc11bb4bf2010543e32ece9a47becf54438c23.png) +![IoT-пристрій публікує телеметрію в тему /telemetry, а хмарний сервіс підписується на цю тему](../../../../../translated_images/uk/mqtt.cbf7f21d9adc3e17.webp) ✅ Проведіть дослідження. Якщо у вас багато IoT-пристроїв, як ви можете забезпечити, щоб ваш MQTT-брокер міг обробляти всі повідомлення? @@ -69,7 +69,7 @@ MQTT має одного брокера та кілька клієнтів. Ус > 💁 Цей тестовий брокер є публічним і не захищеним. Будь-хто може слухати те, що ви публікуєте, тому його не слід використовувати для даних, які потрібно зберігати в таємниці. -![Схема завдання, що показує зчитування рівнів освітлення, їх перевірку та керування світлодіодом](../../../../../translated_images/uk/assignment-1-internet-flow.3256feab5f052fd273bf4e331157c574c2c3fa42e479836fc9c3586f41db35a5.png) +![Схема завдання, що показує зчитування рівнів освітлення, їх перевірку та керування світлодіодом](../../../../../translated_images/uk/assignment-1-internet-flow.3256feab5f052fd2.webp) Виконайте відповідний крок нижче, щоб підключити свій пристрій до MQTT-брокера: @@ -350,7 +350,7 @@ MQTT-з’єднання можуть бути публічними та від Дизайнери IoT-пристроїв також повинні враховувати, чи можна використовувати IoT-пристрій під час перебою Інтернету або втрати сигналу через розташування. Розумний термостат повинен мати можливість приймати деякі обмежені рішення для керування опаленням, якщо він не може надіслати телеметрію в хмару через перебій. -[![Цей Ferrari перестав працювати, бо хтось спробував оновити його під землею, де немає мобільного зв’язку](../../../../../translated_images/uk/bricked-car.dc38f8efadc6c59d76211f981a521efb300939283dee468f79503aae3ec67615.png)](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) +[![Цей Ferrari перестав працювати, бо хтось спробував оновити його під землею, де немає мобільного зв’язку](../../../../../translated_images/uk/bricked-car.dc38f8efadc6c59d.webp)](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) Для MQTT, щоб впоратися з втратою з’єднання, код пристрою та сервера має бути відповідальним за забезпечення доставки повідомлень, якщо це необхідно, наприклад, вимагаючи, щоб усі надіслані повідомлення отримували відповіді додатковими повідомленнями на темі відповіді, і якщо ні, вони вручну ставляться в чергу для повторної відправки пізніше. @@ -358,7 +358,7 @@ MQTT-з’єднання можуть бути публічними та від Команди — це повідомлення, які надсилаються з хмари на пристрій, інструктуючи його щось зробити. Зазвичай це передбачає надання якогось вихідного сигналу через виконавчий механізм, але це може бути інструкція для самого пристрою, наприклад, перезавантажитися або зібрати додаткову телеметрію та повернути її як відповідь на команду. -![Інтернет-підключений термостат отримує команду увімкнути опалення](../../../../../translated_images/uk/commands.d6c06bbbb3a02cce95f2831a1c331daf6dedd4e470c4aa2b0ae54f332016e504.png) +![Інтернет-підключений термостат отримує команду увімкнути опалення](../../../../../translated_images/uk/commands.d6c06bbbb3a02cce.webp) Термостат може отримати команду з хмари увімкнути опалення. На основі телеметричних даних від усіх датчиків хмарний сервіс вирішив, що опалення має бути увімкнене, тому він надсилає відповідну команду. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md index d9e79c7ef..81443398a 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md @@ -67,7 +67,7 @@ Document your solution and explain how it could help a farmer optimize their cro Наприклад, якщо найвища температура за день становить 25°C, а найнижча — 12°C: -![GDD = 25 + 12 поділити на 2, потім відняти 10 від результату, отримуючи 8.5](../../../../../translated_images/uk/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8ff6efb951ace33af104a1c6ccca3ffb0f8169c14cb160c90.png) +![GDD = 25 + 12 поділити на 2, потім відняти 10 від результату, отримуючи 8.5](../../../../../translated_images/uk/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8.webp) * 25 + 12 = 37 * 37 / 2 = 18.5 diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md index eda17d000..e208ddf6e 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md @@ -33,7 +33,7 @@ Jupyter запуститься і відкриє ноутбук у вашому браузері. Виконайте інструкції в ноутбуці, щоб візуалізувати виміряні температури та розрахувати дні зростання (GDD). - ![Jupyter Notebook](../../../../../translated_images/uk/gdd-jupyter-notebook.c5b52cf21094f158a61f47f455490fd95f1729777ff90861a4521820bf354cdc.png) + ![Jupyter Notebook](../../../../../translated_images/uk/gdd-jupyter-notebook.c5b52cf21094f158.webp) ## Критерії оцінювання diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md index d4a8303ba..c69365597 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/pi-temp.md @@ -16,7 +16,7 @@ Підключіть датчик температури -![Датчик температури Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-dht11.07f8eafceee170043efbb53e1d15722bd4e00fbaa9ff74290b57e9f66eb82c17.png) +![Датчик температури Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-dht11.07f8eafceee17004.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на датчику вологості та температури. Він вставляється лише в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md index e24ab1373..b935d1403 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md @@ -38,11 +38,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити датчик вологості на контакті 5. - ![Налаштування датчика вологості](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-humidity-sensor.2750e27b6f30e09cf4e22101defd5252710717620816ab41ba688f91f757c49a.png) + ![Налаштування датчика вологості](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-humidity-sensor.2750e27b6f30e09c.webp) Датчик вологості буде створено і з'явиться у списку датчиків. - ![Створений датчик вологості](../../../../../translated_images/uk/counterfit-humidity-sensor.7b12f7f339e430cb26c8211d2dba4ef75261b353a01da0932698b5bebd693f27.png) + ![Створений датчик вологості](../../../../../translated_images/uk/counterfit-humidity-sensor.7b12f7f339e430cb.webp) 1. Створіть датчик температури: @@ -54,11 +54,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити датчик температури на контакті 6. - ![Налаштування датчика температури](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-temperature-sensor.199350ed34f7343d79dccbe95eaf6c11d2121f03d1c35ab9613b330c23f39b29.png) + ![Налаштування датчика температури](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-temperature-sensor.199350ed34f7343d.webp) Датчик температури буде створено і з'явиться у списку датчиків. - ![Створений датчик температури](../../../../../translated_images/uk/counterfit-temperature-sensor.f0560236c96a9016bafce7f6f792476fe3367bc6941a1f7d5811d144d4bcbfff.png) + ![Створений датчик температури](../../../../../translated_images/uk/counterfit-temperature-sensor.f0560236c96a9016.webp) ## Програмування додатка для датчика температури diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md index bc83582ef..48af112ef 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md @@ -18,7 +18,7 @@ Wio Terminal потребує датчика температури. Підключіть датчик температури. -![Датчик температури Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-dht11.07f8eafceee170043efbb53e1d15722bd4e00fbaa9ff74290b57e9f66eb82c17.png) +![Датчик температури Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-dht11.07f8eafceee17004.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на датчику вологості та температури. Він вставляється лише в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md index ff4471a04..08a4d535c 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md @@ -13,7 +13,7 @@ I²C має шину, що складається з двох основних | VCC | Загальний колектор напруги | Джерело живлення для пристроїв. Він підключений до проводів SDA і SCL, забезпечуючи їх живлення через підтягувач резистора, який вимикає сигнал, коли жоден пристрій не є контролером. | | GND | Земля | Забезпечує загальну землю для електричного кола. | -![Шина I2C з трьома пристроями, підключеними до проводів SDA і SCL, які мають спільний провід землі](../../../../../translated_images/uk/i2c.83da845dde02256bdd462dbe0d5145461416b74930571b89d1ae142841eeb584.png) +![Шина I2C з трьома пристроями, підключеними до проводів SDA і SCL, які мають спільний провід землі](../../../../../translated_images/uk/i2c.83da845dde02256b.webp) Для передачі даних один пристрій видає умову старту, щоб показати, що він готовий до передачі даних. Після цього він стає контролером. Контролер надсилає адресу пристрою, з яким він хоче спілкуватися, а також вказує, чи хоче він читати чи записувати дані. Після передачі даних контролер видає умову зупинки, щоб показати, що він завершив. Після цього інший пристрій може стати контролером і передавати або отримувати дані. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md index 2c864ca48..85b9f7fb0 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/assignment.md @@ -20,7 +20,7 @@ Гравіметрична вологість ґрунту розраховується за формулою: -![вологість ґрунту % = вага вологого ґрунту мінус вага сухого ґрунту, поділена на вагу сухого ґрунту, помножена на 100](../../../../../translated_images/uk/gsm-calculation.6da38c6201eec14e7573bb2647aa18892883193553d23c9d77e5dc681522dfb2.png) +![вологість ґрунту % = вага вологого ґрунту мінус вага сухого ґрунту, поділена на вагу сухого ґрунту, помножена на 100](../../../../../translated_images/uk/gsm-calculation.6da38c6201eec14e.webp) * W - вага вологого ґрунту @@ -29,7 +29,7 @@ Наприклад, у вас є зразок ґрунту, який важить 212 г у вологому стані та 197 г у сухому. -![Приклад розрахунку](../../../../../translated_images/uk/gsm-calculation-example.99f9803b4f29e97668e7c15412136c0c399ab12dbba0b89596fdae9d8aedb6fb.png) +![Приклад розрахунку](../../../../../translated_images/uk/gsm-calculation-example.99f9803b4f29e976.webp) * W = 212 г * W = 197 г diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/pi-soil-moisture.md b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/pi-soil-moisture.md index f331157d6..7306f1855 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/pi-soil-moisture.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/pi-soil-moisture.md @@ -18,13 +18,13 @@ Підключіть датчик вологості ґрунту. -![Датчик вологості ґрунту Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78be5cc5a07839385fd6718857f31b5bf5ad3d0c73c83b2f0ef.png) +![Датчик вологості ґрунту Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78b.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на датчику вологості ґрунту. Він вставляється лише в одному напрямку. 1. З вимкненим Raspberry Pi підключіть інший кінець кабелю Grove до аналогового роз'єму, позначеного **A0**, на Grove Base Hat, підключеному до Pi. Цей роз'єм є другим справа в ряду роз'ємів поруч із GPIO-пінами. -![Датчик вологості ґрунту Grove, підключений до роз'єму A0](../../../../../translated_images/uk/pi-soil-moisture-sensor.fdd7eb2393792cf6739cacf1985d9f55beda16d372f30d0b5a51d586f978a870.png) +![Датчик вологості ґрунту Grove, підключений до роз'єму A0](../../../../../translated_images/uk/pi-soil-moisture-sensor.fdd7eb2393792cf6.webp) 1. Вставте датчик вологості ґрунту в ґрунт. На ньому є "лінія максимальної глибини" — біла лінія через датчик. Вставте датчик до цієї лінії, але не глибше. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md index fe8e8b5b3..9c9ec0cc6 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/virtual-device-soil-moisture.md @@ -34,11 +34,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити датчик *Soil Moisture* на контакті 0. - ![Налаштування датчика вологості ґрунту](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-soil-moisture-sensor.35266135a5e0ae68b29a684d7db0d2933a8098b2307d197f7c71577b724603aa.png) + ![Налаштування датчика вологості ґрунту](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-soil-moisture-sensor.35266135a5e0ae68.webp) Датчик вологості ґрунту буде створено і він з’явиться у списку датчиків. - ![Створений датчик вологості ґрунту](../../../../../translated_images/uk/counterfit-soil-moisture-sensor.81742b2de0e9de60a3b3b9a2ff8ecc686d428eb6d71820f27a693be26e5aceee.png) + ![Створений датчик вологості ґрунту](../../../../../translated_images/uk/counterfit-soil-moisture-sensor.81742b2de0e9de60.webp) ## Програмування додатка для датчика вологості ґрунту diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md index 5a9f25998..4c3b8e78a 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/wio-terminal-soil-moisture.md @@ -18,7 +18,7 @@ Підключіть датчик вологості ґрунту. -![Датчик вологості ґрунту Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78be5cc5a07839385fd6718857f31b5bf5ad3d0c73c83b2f0ef.png) +![Датчик вологості ґрунту Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-capacitive-soil-moisture-sensor.e7f0776cce30e78b.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на датчику вологості ґрунту. Він вставляється лише в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md index d9706383d..78c8fe514 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Автоматичний полив рослин -![Скетчноут із загальним оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-7.30b5f577d3cb8e031238751475cb519c7d6dbaea261b5df4643d086ffb2a03bb.jpg) +![Скетчноут із загальним оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-7.30b5f577d3cb8e03.webp) > Скетчноут від [Нітії Нарасімхан](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -32,7 +32,7 @@ IoT-пристрої використовують низьку напругу. Рішенням є підключення насоса до зовнішнього джерела живлення та використання актуатора для його ввімкнення, подібно до того, як ви вмикаєте світло. Для натискання вимикача потрібно зовсім небагато енергії (у вигляді енергії вашого тіла), що з'єднує світло з електромережею, яка працює на 110В/240В. -![Вимикач вмикає живлення для лампи](../../../../../translated_images/uk/light-switch.760317ad6ab8bd6d611da5352dfe9c73a94a0822ccec7df3c8bae35da18e1658.png) +![Вимикач вмикає живлення для лампи](../../../../../translated_images/uk/light-switch.760317ad6ab8bd6d.webp) > 🎓 [Електромережа](https://wikipedia.org/wiki/Mains_electricity) — це електрика, що постачається до будинків і підприємств через національну інфраструктуру в багатьох країнах світу. @@ -72,7 +72,7 @@ IoT-пристрої використовують низьку напругу. Електромагніту не потрібно багато енергії, щоб активуватися і притягнути важіль, його можна керувати за допомогою 3.3В або 5В від IoT-плати. Вихідне коло може передавати набагато більше енергії, залежно від реле, включаючи напругу електромережі або навіть вищі рівні потужності для промислового використання. Таким чином, IoT-плата може керувати системою зрошення — від невеликого насоса для однієї рослини до величезної промислової системи для всього комерційного господарства. -![Реле Grove із позначеними керуючим колом, вихідним колом і самим реле](../../../../../translated_images/uk/grove-relay-labelled.293e068f5c3c2a199bd7892f2661fdc9e10c920b535cfed317fbd6d1d4ae1168.png) +![Реле Grove із позначеними керуючим колом, вихідним колом і самим реле](../../../../../translated_images/uk/grove-relay-labelled.293e068f5c3c2a19.webp) На зображенні вище показано реле Grove. Керуюче коло підключається до IoT-пристрою і вмикає або вимикає реле за допомогою 3.3В або 5В. Вихідне коло має два термінали, будь-який з яких може бути живленням або заземленням. Вихідне коло може витримувати до 250В при 10А, чого достатньо для ряду пристроїв, що працюють від електромережі. Ви можете знайти реле, які витримують ще вищі рівні потужності. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md index 7d1f32536..b4db6f010 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/pi-relay.md @@ -18,13 +18,13 @@ Raspberry Pi потребує реле. Підключіть реле. -![Реле Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-relay.d426958ca210fbd0fb7983d7edc069d46c73a8b0a099d94797bd756f7b6bb6be.png) +![Реле Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-relay.d426958ca210fbd0.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на реле. Він вставляється лише в одному напрямку. 1. З вимкненим Raspberry Pi підключіть інший кінець кабелю Grove до цифрового роз'єму, позначеного **D5**, на Grove Base Hat, прикріпленому до Pi. Цей роз'єм є другим зліва в ряду роз'ємів поруч із GPIO-контактами. Залиште датчик вологості ґрунту підключеним до роз'єму **A0**. -![Реле Grove підключене до роз'єму D5, а датчик вологості ґрунту підключений до роз'єму A0](../../../../../translated_images/uk/pi-relay-and-soil-moisture-sensor.02f3198975b8c53e69ec716cd2719ce117700bd1fc933eaf93476c103c57939b.png) +![Реле Grove підключене до роз'єму D5, а датчик вологості ґрунту підключений до роз'єму A0](../../../../../translated_images/uk/pi-relay-and-soil-moisture-sensor.02f3198975b8c53e.webp) 1. Вставте датчик вологості ґрунту в ґрунт, якщо він ще не вставлений з попереднього уроку. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md index a8906fc97..e8d2f1635 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/virtual-device-relay.md @@ -28,11 +28,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити реле на контакті 5. - ![Налаштування реле](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-relay.fa7c40fd0f2f6afc33b35ea94fcb235085be4861e14e3fe6b9b7bcfc82d1c888.png) + ![Налаштування реле](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-relay.fa7c40fd0f2f6afc.webp) Реле буде створено і з'явиться у списку виконавчих пристроїв. - ![Створене реле](../../../../../translated_images/uk/counterfit-relay.bbf74c1dbdc8b9acd983367fcbd06703a402aefef6af54ddb28e11307ba8a12c.png) + ![Створене реле](../../../../../translated_images/uk/counterfit-relay.bbf74c1dbdc8b9ac.webp) ## Програмування реле diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md index 119c6ee4b..3b37ca757 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/wio-terminal-relay.md @@ -18,7 +18,7 @@ Wio Terminal потребує реле. Підключіть реле. -![Реле Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-relay.d426958ca210fbd0fb7983d7edc069d46c73a8b0a099d94797bd756f7b6bb6be.png) +![Реле Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-relay.d426958ca210fbd0.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на реле. Він вставляється тільки в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md b/translations/uk/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md index f23c3cf97..0c5ee81b1 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Перенесіть вашу рослину в хмару -![Скетчноут огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-8.3f21f3c11159e6a0a376351973ea5724d5de68fa23b4288853a174bed9ac48c3.jpg) +![Скетчноут огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-8.3f21f3c11159e6a0.webp) > Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для збільшення. @@ -46,8 +46,8 @@ IoT-пристрій спілкувався з публічним брокеро Хмара часто жартівливо називається "комп'ютером іншої людини". Початкова ідея була простою — замість того, щоб купувати комп'ютери, ви орендуєте комп'ютер іншої людини. Хтось інший, постачальник хмарних обчислень, управляє величезними дата-центрами. Вони відповідають за купівлю та встановлення обладнання, управління електропостачанням та охолодженням, мережеве з'єднання, безпеку будівлі, оновлення обладнання та програмного забезпечення — все. Як клієнт, ви орендуєте необхідні комп'ютери, орендуючи більше, коли попит зростає, і зменшуючи кількість орендованих комп'ютерів, коли попит падає. Ці хмарні дата-центри розташовані по всьому світу. -![Хмарний дата-центр Microsoft](../../../../../translated_images/uk/azure-region-existing.73f704604f2aa6cb9b5a49ed40e93d4fd81ae3f4e6af4a8ca504023902832f56.png) -![Плановане розширення хмарного дата-центру Microsoft](../../../../../translated_images/uk/azure-region-planned-expansion.a5074a1e8af74f156a73552d502429e5b126ea5019274d767ecb4b9afdad442b.png) +![Хмарний дата-центр Microsoft](../../../../../translated_images/uk/azure-region-existing.73f704604f2aa6cb.webp) +![Плановане розширення хмарного дата-центру Microsoft](../../../../../translated_images/uk/azure-region-planned-expansion.a5074a1e8af74f15.webp) Ці дата-центри можуть займати площу в кілька квадратних кілометрів. Зображення вище були зроблені кілька років тому в хмарному дата-центрі Microsoft і показують початковий розмір, а також плановане розширення. Очищена для розширення площа становить понад 5 квадратних кілометрів. @@ -108,11 +108,11 @@ IoT-сервіси в хмарі вирішують ці проблеми. Во IoT-пристрої підключаються до хмарного сервісу або за допомогою SDK пристрою (бібліотеки, яка надає код для роботи з функціями сервісу), або безпосередньо через протокол зв'язку, такий як MQTT або HTTP. SDK пристрою зазвичай є найпростішим шляхом, оскільки він автоматично обробляє все, наприклад, які теми публікувати або підписуватися, і як обробляти безпеку. -![Пристрої підключаються до сервісу за допомогою SDK пристрою. Серверний код також підключається до сервісу через SDK](../../../../../translated_images/uk/iot-service-connectivity.7e873847921a5d6fd60d0ba3a943210194518cee0d4e362476624316443275c3.png) +![Пристрої підключаються до сервісу за допомогою SDK пристрою. Серверний код також підключається до сервісу через SDK](../../../../../translated_images/uk/iot-service-connectivity.7e873847921a5d6f.webp) Ваш пристрій потім спілкується з іншими частинами вашого додатку через цей сервіс — схоже на те, як ви надсилали телеметрію та отримували команди через MQTT. Це зазвичай здійснюється за допомогою SDK сервісу або подібної бібліотеки. Повідомлення надходять від вашого пристрою до сервісу, де інші компоненти вашого додатку можуть їх читати, а потім повідомлення можуть надсилатися назад до вашого пристрою. -![Пристрої без дійсного секретного ключа не можуть підключитися до IoT-сервісу](../../../../../translated_images/uk/iot-service-allowed-denied-connection.818b0063ac213fb84204a7229303764d9b467ca430fb822b4ac2fca267d56726.png) +![Пристрої без дійсного секретного ключа не можуть підключитися до IoT-сервісу](../../../../../translated_images/uk/iot-service-allowed-denied-connection.818b0063ac213fb8.webp) Ці сервіси реалізують безпеку, знаючи про всі пристрої, які можуть підключатися та надсилати дані, або шляхом попередньої реєстрації пристроїв у сервісі, або шляхом надання пристроям секретних ключів або сертифікатів, які вони можуть використовувати для реєстрації в сервісі під час першого підключення. Невідомі пристрої не можуть підключитися — якщо вони спробують, сервіс відхиляє підключення та ігнорує повідомлення, які вони надсилають. @@ -122,7 +122,7 @@ IoT-пристрої підключаються до хмарного серві Тепер, коли у вас є підписка на Azure, ви можете зареєструватися для використання IoT-сервісу. IoT-сервіс від Microsoft називається Azure IoT Hub. -![Логотип Azure IoT Hub](../../../../../translated_images/uk/azure-iot-hub-logo.28a19de76d0a1932464d858f7558712bcdace3e5ec69c434d482ed7ce41c3a26.png) +![Логотип Azure IoT Hub](../../../../../translated_images/uk/azure-iot-hub-logo.28a19de76d0a1932.webp) Відео нижче надає короткий огляд Azure IoT Hub: diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md b/translations/uk/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md index b8be9d40e..a0f3390c5 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Перенесення логіки вашого додатку в хмару -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-9.dfe99c8e891f48e179724520da9f5794392cf9a625079281ccdcbf09bd85e1b6.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-9.dfe99c8e891f48e1.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі. @@ -28,7 +28,7 @@ Безсерверність, або безсерверне обчислення, передбачає створення невеликих блоків коду, які виконуються в хмарі у відповідь на різні типи подій. Коли подія відбувається, ваш код запускається і отримує дані про цю подію. Ці події можуть надходити з різних джерел, включаючи веб-запити, повідомлення в черзі, зміни даних у базі даних або повідомлення, надіслані IoT-пристроями до IoT-сервісу. -![Події, що надсилаються з IoT-сервісу до безсерверного сервісу, обробляються одночасно кількома функціями](../../../../../translated_images/uk/iot-messages-to-serverless.0194da1cc0732bb7d0f823aed3fce54735c6b1ad3bf36089804d8aaefc0a774f.png) +![Події, що надсилаються з IoT-сервісу до безсерверного сервісу, обробляються одночасно кількома функціями](../../../../../translated_images/uk/iot-messages-to-serverless.0194da1cc0732bb7.webp) > 💁 Якщо ви раніше використовували тригери баз даних, це схоже на них — код запускається у відповідь на подію, наприклад, вставку рядка. @@ -54,7 +54,7 @@ Сервіс безсерверного обчислення від Microsoft називається Azure Functions. -![Логотип Azure Functions](../../../../../translated_images/uk/azure-functions-logo.1cfc8e3204c9c44aaf80fcf406fc8544d80d7f00f8d3e8ed6fed764563e17564.png) +![Логотип Azure Functions](../../../../../translated_images/uk/azure-functions-logo.1cfc8e3204c9c44a.webp) Коротке відео нижче містить огляд Azure Functions. diff --git a/translations/uk/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md b/translations/uk/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md index c79fcebc8..96593d9cc 100644 --- a/translations/uk/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md +++ b/translations/uk/2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Захистіть свою рослину -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-10.829c86b80b9403bb770929ee553a1d293afe50dc23121aaf9be144673ae012cc.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-10.829c86b80b9403bb.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для збільшення. @@ -52,11 +52,11 @@ Коли пристрій підключається до IoT-сервісу, він використовує ідентифікатор для ідентифікації. Проблема полягає в тому, що цей ідентифікатор можна клонувати — хакер може налаштувати зловмисний пристрій, який використовує той самий ідентифікатор, що й реальний пристрій, але надсилає фальшиві дані. -![І реальні, і зловмисні пристрої можуть використовувати один і той самий ідентифікатор для надсилання телеметрії](../../../../../translated_images/uk/iot-device-and-hacked-device-connecting.e0671675df74d6d99eb1dedb5a670e606f698efa6202b1ad4c8ae548db299cc6.png) +![І реальні, і зловмисні пристрої можуть використовувати один і той самий ідентифікатор для надсилання телеметрії](../../../../../translated_images/uk/iot-device-and-hacked-device-connecting.e0671675df74d6d9.webp) Рішенням є перетворення даних, що надсилаються, у зашифрований формат, використовуючи певне значення, відоме лише пристрою та хмарі. Цей процес називається *шифруванням*, а значення, яке використовується для шифрування даних, називається *ключем шифрування*. -![Якщо використовується шифрування, то приймаються лише зашифровані повідомлення, інші відхиляються](../../../../../translated_images/uk/iot-device-and-hacked-device-connecting-encryption.5941aff601fc978f979e46f2849b573564eeb4a4dc5b52f669f62745397492fb.png) +![Якщо використовується шифрування, то приймаються лише зашифровані повідомлення, інші відхиляються](../../../../../translated_images/uk/iot-device-and-hacked-device-connecting-encryption.5941aff601fc978f.webp) Хмарний сервіс може перетворити дані назад у читабельний формат, використовуючи процес, який називається *дешифруванням*, використовуючи той самий ключ шифрування або *ключ дешифрування*. Якщо зашифроване повідомлення не може бути дешифроване ключем, пристрій зламано, і повідомлення відхиляється. diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md index 1d44849b8..e939d6cc3 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Відстеження місцезнаходження -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-11.9fddbac4b664c6d50ab7ac9bb32f1fc3f945f03760e72f7f43938073762fb017.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-11.9fddbac4b664c6d5.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі. @@ -63,13 +63,13 @@ IoT змінює спосіб транспортування товарів, с > 💁 Ніхто точно не знає, чому кола поділяються на 360 градусів. [Сторінка про градус (кут) у Вікіпедії](https://wikipedia.org/wiki/Degree_(angle)) охоплює деякі можливі причини. -![Лінії широти від 90° на Північному полюсі, 45° між Північним полюсом і екватором, 0° на екваторі, -45° між екватором і Південним полюсом, і -90° на Південному полюсі](../../../../../translated_images/uk/latitude-lines.11d8d91dfb2014a57437272d7db7fd6607243098e8685f06e0c5f1ec984cb7eb.png) +![Лінії широти від 90° на Північному полюсі, 45° між Північним полюсом і екватором, 0° на екваторі, -45° між екватором і Південним полюсом, і -90° на Південному полюсі](../../../../../translated_images/uk/latitude-lines.11d8d91dfb2014a5.webp) Широта вимірюється за допомогою ліній, які обводять Землю і проходять паралельно екватору, розділяючи Північну і Південну півкулі на 90° кожна. Екватор знаходиться на 0°, Північний полюс — на 90°, також відомий як 90° північної широти, а Південний полюс — на -90°, або 90° південної широти. Довгота вимірюється як кількість градусів на схід і захід. Початок довготи на 0° називається *нульовим меридіаном* і був визначений у 1884 році як лінія від Північного до Південного полюса, що проходить через [Королівську обсерваторію у Гринвічі, Англія](https://wikipedia.org/wiki/Royal_Observatory,_Greenwich). -![Лінії довготи, які йдуть від -180° на захід від нульового меридіана до 0° на нульовому меридіані, до 180° на схід від нульового меридіана](../../../../../translated_images/uk/longitude-meridians.ab4ef1c91c064586b0185a3c8d39e585903696c6a7d28c098a93a629cddb5d20.png) +![Лінії довготи, які йдуть від -180° на захід від нульового меридіана до 0° на нульовому меридіані, до 180° на схід від нульового меридіана](../../../../../translated_images/uk/longitude-meridians.ab4ef1c91c064586.webp) > 🎓 Меридіан — це уявна пряма лінія, яка проходить від Північного полюса до Південного полюса, утворюючи півколо. @@ -100,7 +100,7 @@ IoT змінює спосіб транспортування товарів, с * Широту 47.6423109 (47.6423109 градусів на північ від екватора) * Довготу -122.1390293 (122.1390293 градусів на захід від нульового меридіана). -![Кампус Microsoft за координатами 47.6423109,-122.117198](../../../../../translated_images/uk/microsoft-gps-location-world.a321d481b010f6adfcca139b2ba0adc53b79f58a540495b8e2ce7f779ea64bfe.png) +![Кампус Microsoft за координатами 47.6423109,-122.117198](../../../../../translated_images/uk/microsoft-gps-location-world.a321d481b010f6ad.webp) ## Глобальні системи позиціонування (GPS) @@ -112,7 +112,7 @@ GPS-системи працюють, маючи кілька супутникі > 💁 GPS-датчики потребують антен для виявлення радіохвиль. Антени, вбудовані у вантажівки та автомобілі з бортовим GPS, розташовані так, щоб отримувати хороший сигнал, зазвичай на лобовому склі або даху. Якщо ви використовуєте окрему GPS-систему, наприклад, смартфон або IoT-пристрій, то вам потрібно переконатися, що антена, вбудована в GPS-систему або телефон, має чіткий огляд неба, наприклад, встановлена на лобовому склі. -![Знаючи відстань від датчика до кількох супутників, можна розрахувати місцезнаходження](../../../../../translated_images/uk/gps-satellites.04acf1148fe25fbf1586bc2e8ba698e8d79b79a50c36824b38417dd13372b90f.png) +![Знаючи відстань від датчика до кількох супутників, можна розрахувати місцезнаходження](../../../../../translated_images/uk/gps-satellites.04acf1148fe25fbf.webp) GPS-супутники обертаються навколо Землі, а не знаходяться у фіксованій точці над датчиком, тому дані про місцезнаходження включають висоту над рівнем моря, а також широту і довготу. diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md index b9ad53f28..c3094b199 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/pi-gps-sensor.md @@ -18,13 +18,13 @@ Raspberry Pi потребує GPS сенсора. Підключіть GPS сенсор. -![Сенсор Grove GPS](../../../../../translated_images/uk/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d1820ef6ed10c587f9b650e8db55b936851c92412180bd3e2.png) +![Сенсор Grove GPS](../../../../../translated_images/uk/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на GPS сенсорі. Він вставляється лише в одному напрямку. 1. З вимкненим Raspberry Pi підключіть інший кінець кабелю Grove до роз'єму UART, позначеного **UART**, на Grove Base Hat, який прикріплений до Pi. Цей роз'єм знаходиться в середньому ряду, на стороні ближче до слота для SD-карти, протилежній USB портам і роз'єму Ethernet. - ![Сенсор Grove GPS підключений до роз'єму UART](../../../../../translated_images/uk/pi-gps-sensor.1f99ee2b2f6528915047ec78967bd362e0e4ee0ed594368a3837b9cf9cdaca64.png) + ![Сенсор Grove GPS підключений до роз'єму UART](../../../../../translated_images/uk/pi-gps-sensor.1f99ee2b2f652891.webp) 1. Розмістіть GPS сенсор так, щоб підключена антена мала видимість неба — найкраще біля відкритого вікна або на вулиці. Легше отримати чіткий сигнал, якщо нічого не заважає антені. diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md index cf584afcc..e5c41f8b8 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/virtual-device-gps-sensor.md @@ -38,11 +38,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити GPS сенсор на порту `/dev/ttyAMA0`. - ![Налаштування GPS сенсора](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-gps-sensor.6385dc9357d85ad1d47b4abb2525e7651fd498917d25eefc5a72feab09eedc70.png) + ![Налаштування GPS сенсора](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-gps-sensor.6385dc9357d85ad1.webp) GPS сенсор буде створений і з'явиться у списку сенсорів. - ![Створений GPS сенсор](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor.3fbb15af0a5367566f2f11324ef5a6f30861cdf2b497071a5e002b7aa473550e.png) + ![Створений GPS сенсор](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor.3fbb15af0a536756.webp) ## Програмування GPS сенсора @@ -102,17 +102,17 @@ * Встановіть **Source** на `Lat/Lon` і задайте явну широту, довготу та кількість супутників, використаних для отримання GPS фіксації. Це значення буде надіслано лише один раз, тому поставте галочку **Repeat**, щоб дані повторювалися кожну секунду. - ![GPS сенсор з вибраним lat lon](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor-latlon.008c867d75464fbe7f84107cc57040df565ac07cb57d2f21db37d087d470197d.png) + ![GPS сенсор з вибраним lat lon](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor-latlon.008c867d75464fbe.webp) * Встановіть **Source** на `NMEA` і додайте кілька NMEA речень у текстове поле. Усі ці значення будуть надіслані, з затримкою в 1 секунду перед кожним новим реченням GGA (фіксація позиції). - ![GPS сенсор з встановленими NMEA реченнями](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor-nmea.c62eea442171e17e19528b051b104cfcecdc9cd18db7bc72920f29821ae63f73.png) + ![GPS сенсор з встановленими NMEA реченнями](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor-nmea.c62eea442171e17e.webp) Ви можете використовувати інструмент, наприклад [nmeagen.org](https://www.nmeagen.org), щоб генерувати ці речення, малюючи на карті. Ці значення будуть надіслані лише один раз, тому поставте галочку **Repeat**, щоб дані повторювалися через одну секунду після того, як усі вони були надіслані. * Встановіть **Source** на GPX файл і завантажте GPX файл із трек-локаціями. Ви можете завантажити GPX файли з багатьох популярних сайтів для картографування та походів, таких як [AllTrails](https://www.alltrails.com/). Ці файли містять кілька GPS локацій як маршрут, і GPS сенсор повертатиме кожну нову локацію з інтервалом в 1 секунду. - ![GPS сенсор з встановленим GPX файлом](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor-gpxfile.8310b063ce8a425ccc8ebeec8306aeac5e8e55207f007d52c6e1194432a70cd9.png) + ![GPS сенсор з встановленим GPX файлом](../../../../../translated_images/uk/counterfit-gps-sensor-gpxfile.8310b063ce8a425c.webp) Ці значення будуть надіслані лише один раз, тому поставте галочку **Repeat**, щоб дані повторювалися через одну секунду після того, як усі вони були надіслані. diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md index 715d14ede..2a11728aa 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/1-location-tracking/wio-terminal-gps-sensor.md @@ -18,7 +18,7 @@ Підключіть GPS-сенсор. -![Сенсор Grove GPS](../../../../../translated_images/uk/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d1820ef6ed10c587f9b650e8db55b936851c92412180bd3e2.png) +![Сенсор Grove GPS](../../../../../translated_images/uk/grove-gps-sensor.247943bf69b03f0d.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на GPS-сенсорі. Він вставляється лише в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md b/translations/uk/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md index 1480ef3af..cfe20d5e0 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Зберігання даних про місцезнаходження -![Скетчнот із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-12.ca7f53039712a3ec14ad6474d8445361c84adab643edc53fa6269b77895606bb.jpg) +![Скетчнот із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-12.ca7f53039712a3ec.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб переглянути його у більшому розмірі. @@ -75,7 +75,7 @@ NoSQL-бази даних називаються NoSQL, тому що вони > 💁 Незважаючи на свою назву, деякі NoSQL-бази даних дозволяють використовувати SQL для запитів до даних. -![Документи у папках у NoSQL-базі даних](../../../../../translated_images/uk/noqsl-database.62d24ccf5b73f60d35c245a8533f1c7147c0928e955b82cb290b2e184bb434df.png) +![Документи у папках у NoSQL-базі даних](../../../../../translated_images/uk/noqsl-database.62d24ccf5b73f60d.webp) NoSQL-бази даних не мають заздалегідь визначеної схеми, яка обмежує спосіб зберігання даних. Ви можете вставляти будь-які неструктуровані дані, зазвичай у вигляді JSON-документів. Ці документи можуть бути організовані в папки, подібно до файлів на вашому комп'ютері. Кожен документ може мати різні поля порівняно з іншими документами. Наприклад, якщо ви зберігаєте IoT-дані з ваших сільськогосподарських транспортних засобів, деякі з них можуть мати поля для даних акселерометра та швидкості, інші — поля для температури в причепі. Якщо ви додаєте новий тип вантажівки, наприклад, з вбудованими вагами для відстеження ваги перевезеного вантажу, ваш IoT-пристрій може додати це нове поле, і воно може бути збережене без будь-яких змін у базі даних. @@ -89,7 +89,7 @@ NoSQL-бази даних не мають заздалегідь визначе На попередньому уроці ви отримували GPS-дані з GPS-сенсора, підключеного до вашого IoT-пристрою. Щоб зберігати ці IoT-дані в хмарі, їх потрібно відправити до IoT-сервісу. Знову ж таки, ви будете використовувати Azure IoT Hub, той самий хмарний IoT-сервіс, який ви використовували в попередньому проєкті. -![Відправка GPS-телеметрії з IoT-пристрою до IoT Hub](../../../../../translated_images/uk/gps-telemetry-iot-hub.8115335d51cd2c1285d20e9d1b18cf685e59a8e093e7797291ef173445af6f3d.png) +![Відправка GPS-телеметрії з IoT-пристрою до IoT Hub](../../../../../translated_images/uk/gps-telemetry-iot-hub.8115335d51cd2c12.webp) ### Завдання — відправка GPS-даних до IoT Hub @@ -171,7 +171,7 @@ message = Message(json.dumps(message_json)) Коли дані надходять до вашого IoT Hub, ви можете написати безсерверний код, який буде слухати події, опубліковані на сумісній з Event Hub кінцевій точці. Це теплий шлях — ці дані будуть збережені та використані на наступному уроці для створення звітів про маршрут. -![Відправка GPS-телеметрії з IoT-пристрою до IoT Hub, а потім до Azure Functions через тригер Event Hub](../../../../../translated_images/uk/gps-telemetry-iot-hub-functions.24d3fa5592455e9f4e2fe73856b40c3915a292b90263c31d652acfd976cfedd8.png) +![Відправка GPS-телеметрії з IoT-пристрою до IoT Hub, а потім до Azure Functions через тригер Event Hub](../../../../../translated_images/uk/gps-telemetry-iot-hub-functions.24d3fa5592455e9f.webp) ### Зав > ⚠️ Ви можете звернутися до [інструкцій зі створення проекту Azure Functions з проекту 2, уроку 5](../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#create-a-serverless-application), якщо це необхідно. @@ -191,7 +191,7 @@ message = Message(json.dumps(message_json)) ## Облікові записи сховища Azure -![Логотип Azure Storage](../../../../../translated_images/uk/azure-storage-logo.605c0f602c640d482a80f1b35a2629a32d595711b7ab1d7ceea843250615ff32.png) +![Логотип Azure Storage](../../../../../translated_images/uk/azure-storage-logo.605c0f602c640d48.webp) Облікові записи сховища Azure — це універсальна служба зберігання даних, яка може зберігати дані різними способами. Ви можете зберігати дані як блоби, у чергах, у таблицях або як файли, і все це одночасно. diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md b/translations/uk/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md index bb441139c..6e552c0fc 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Візуалізація даних про місцезнаходження -![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-13.a259db1485021be7d7c72e90842fbe0ab977529e8684c179b5fb1ea75e92b3ef.jpg) +![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-13.a259db1485021be7.webp) > Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -64,11 +64,11 @@ Для людини розуміння цих даних може бути складним. Це просто стіна чисел без жодного сенсу. Як перший крок до візуалізації цих даних, їх можна нанести на лінійний графік: -![Лінійний графік наведених вище даних](../../../../../translated_images/uk/chart-soil-moisture.fd6d9d0cdc0b5f75e78038ecb8945dfc84b38851359de99d84b16e3336d6d7c2.png) +![Лінійний графік наведених вище даних](../../../../../translated_images/uk/chart-soil-moisture.fd6d9d0cdc0b5f75.webp) Це можна покращити, додавши лінію, яка вказує, коли автоматична система поливу була увімкнена при показнику вологості ґрунту 450: -![Лінійний графік вологості ґрунту з лінією на рівні 450](../../../../../translated_images/uk/chart-soil-moisture-relay.fbb391236d34a64d0abf1df396e9197e0a24df14150620b9cc820a64a55c9326.png) +![Лінійний графік вологості ґрунту з лінією на рівні 450](../../../../../translated_images/uk/chart-soil-moisture-relay.fbb391236d34a64d.webp) Цей графік швидко показує не лише рівні вологості ґрунту, але й точки, коли система поливу була увімкнена. @@ -84,7 +84,7 @@ Робота з картами — це цікавий процес, і існує багато сервісів, таких як Bing Maps, Leaflet, Open Street Maps і Google Maps. У цьому уроці ви дізнаєтеся про [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) і як вони можуть відображати ваші GPS-дані. -![Логотип Azure Maps](../../../../../translated_images/uk/azure-maps-logo.35d01dcfbd81fe6140e94257aaa1538f785a58c91576d14e0ebe7a2f6c694b99.png) +![Логотип Azure Maps](../../../../../translated_images/uk/azure-maps-logo.35d01dcfbd81fe61.webp) Azure Maps — це "набір геопросторових сервісів і SDK, які використовують актуальні картографічні дані для надання географічного контексту веб- та мобільним додаткам". Розробникам надаються інструменти для створення красивих інтерактивних карт, які можуть виконувати такі функції, як надання рекомендованих маршрутів, інформація про дорожні інциденти, навігація всередині приміщень, пошукові можливості, інформація про висоту, погодні сервіси тощо. @@ -185,7 +185,7 @@ Azure Maps — це "набір геопросторових сервісів і Якщо ви відкриєте ваш файл `index.html` у веббраузері, ви повинні побачити карту, завантажену та сфокусовану на районі Сіетла. - ![Карта, що показує Сіетл, місто у штаті Вашингтон, США](../../../../../translated_images/uk/map-image.8fb2c53eb23ef39c1c0a4410a5282e879b3b452b707eb066ff04c5488d3d72b7.png) + ![Карта, що показує Сіетл, місто у штаті Вашингтон, США](../../../../../translated_images/uk/map-image.8fb2c53eb23ef39c.webp) ✅ Експериментуйте з параметрами масштабування та центрування, щоб змінити відображення карти. Ви можете додати різні координати, що відповідають широті та довготі ваших даних, щоб змінити центр карти. @@ -319,7 +319,7 @@ Azure Maps — це "набір геопросторових сервісів і 1. Завантажте HTML-сторінку у вашому браузері. Вона завантажить карту, потім завантажить всі GPS-дані зі сховища та відобразить їх на карті. - ![Карта парку Saint Edward State Park біля Сіетла з колами, що показують шлях навколо краю парку](../../../../../translated_images/uk/map-path.896832e72dc696ffe20650e4051027d4855442d955f93fdbb80bb417ca8a406f.png) + ![Карта парку Saint Edward State Park біля Сіетла з колами, що показують шлях навколо краю парку](../../../../../translated_images/uk/map-path.896832e72dc696ff.webp) > 💁 Ви можете знайти цей код у [папці з кодом](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data/code). diff --git a/translations/uk/3-transport/lessons/4-geofences/README.md b/translations/uk/3-transport/lessons/4-geofences/README.md index a89769221..236e5cd92 100644 --- a/translations/uk/3-transport/lessons/4-geofences/README.md +++ b/translations/uk/3-transport/lessons/4-geofences/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Геозони -![Скетчнот із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-14.63980c5150ae3c153e770fb71d044c1845dce79248d86bed9fc525adf3ede73c.jpg) +![Скетчнот із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-14.63980c5150ae3c15.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -35,7 +35,7 @@ Геозона — це віртуальний периметр для реальної географічної області. Геозони можуть бути колами, визначеними як точка та радіус (наприклад, коло діаметром 100 м навколо будівлі), або багатокутниками, що охоплюють певну область, наприклад, шкільну зону, межі міста чи територію університету або офісного кампусу. -![Приклади геозон: кругова геозона навколо магазину Microsoft і багатокутна геозона навколо західного кампусу Microsoft](../../../../../translated_images/uk/geofence-examples.172fbc534665769f6e1a1ddcf75e3b25183cd10354c80cc603ba44b635390e1a.png) +![Приклади геозон: кругова геозона навколо магазину Microsoft і багатокутна геозона навколо західного кампусу Microsoft](../../../../../translated_images/uk/geofence-examples.172fbc534665769f.webp) > 💁 Ви, можливо, вже використовували геозони, навіть не знаючи про це. Якщо ви встановлювали нагадування в додатку iOS Reminders або Google Keep на основі місця розташування, ви використовували геозону. Ці додатки створюють геозону на основі вказаного місця і сповіщають вас, коли ваш телефон входить у геозону. @@ -212,7 +212,7 @@ Azure Maps, сервіс, який ви використовували в поп Наприклад, уявіть GPS-зчитування, які показують, що транспортний засіб рухався дорогою, яка проходить поруч із геозоною. Якщо одне GPS-зчитування є неточним і показує, що транспортний засіб знаходиться всередині геозони, хоча доступу для транспортних засобів немає, це зчитування можна ігнорувати. -![GPS-траєкторія, що показує, як транспортний засіб проїжджає поруч із кампусом Microsoft по дорозі 520, з GPS-зчитуваннями вздовж дороги, за винятком одного на кампусі, всередині геозони](../../../../../translated_images/uk/geofence-crossing-inaccurate-gps.6a3ed911202ad9cabb66d3964888cec03a42c61d5b8f536ad5bdc99716b370f5.png) +![GPS-траєкторія, що показує, як транспортний засіб проїжджає поруч із кампусом Microsoft по дорозі 520, з GPS-зчитуваннями вздовж дороги, за винятком одного на кампусі, всередині геозони](../../../../../translated_images/uk/geofence-crossing-inaccurate-gps.6a3ed911202ad9ca.webp) На зображенні вище показано геозону, яка охоплює частину кампусу Microsoft. Червона лінія позначає маршрут вантажівки вздовж 520, а кола вказують на GPS-зчитування. Більшість із них точні та знаходяться вздовж 520, але одне зчитування є неточним і знаходиться всередині геозони. Це зчитування не може бути правильним — немає доріг, які дозволили б вантажівці раптово звернути з 520 на кампус, а потім повернутися на 520. Код, який перевіряє цю геозону, повинен враховувати попередні зчитування перед тим, як діяти на основі результатів тесту геозони. ✅ Які додаткові дані вам потрібні, щоб перевірити, чи можна вважати GPS-зчитування правильним? @@ -284,7 +284,7 @@ Azure Maps, сервіс, який ви використовували в поп Відповідь — ніяк! Натомість ви можете визначити кілька окремих підключень для зчитування подій, і кожне з них може керувати відтворенням непрочитаних повідомлень. Ці підключення називаються *групами споживачів*. Коли ви підключаєтеся до кінцевої точки, ви можете вказати, до якої групи споживачів хочете підключитися. Кожен компонент вашого додатка підключатиметься до різної групи споживачів. -![Один IoT Hub із 3 групами споживачів, які розподіляють однакові повідомлення між 3 різними додатками Functions](../../../../../translated_images/uk/consumer-groups.a3262e26fc27ba2092863678ad57af15c7223416e388a23f330c058cf4358630.png) +![Один IoT Hub із 3 групами споживачів, які розподіляють однакові повідомлення між 3 різними додатками Functions](../../../../../translated_images/uk/consumer-groups.a3262e26fc27ba20.webp) Теоретично до кожної групи споживачів можуть підключитися до 5 додатків, і всі вони отримуватимуть повідомлення, коли вони надходять. Найкраща практика — мати лише один додаток, який отримує доступ до кожної групи споживачів, щоб уникнути дублювання обробки повідомлень і забезпечити правильну обробку всіх чергових повідомлень під час перезапуску. Наприклад, якщо ви запустите свій додаток Functions локально, а також у хмарі, обидва оброблятимуть повідомлення, що призведе до дублювання об’єктів у сховищі. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md index 5467afe8f..517f90485 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Навчання детектора якості фруктів -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-15.843d21afdc6fb2bba70cd9db7b7d2f91598859fafda2078b0bdc44954194b6c0.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-15.843d21afdc6fb2bb.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -38,7 +38,7 @@ Зростання автоматизованого збору врожаю перенесло сортування продукції з поля на фабрику. Їжа транспортувалася на довгих конвеєрних стрічках, де команди людей перебирали продукцію, видаляючи все, що не відповідало необхідним стандартам якості. Збір врожаю став дешевшим завдяки машинам, але все ще залишалися витрати на ручне сортування їжі. -![Якщо виявлено червоний томат, він продовжує свій шлях без перешкод. Якщо виявлено зелений томат, він скидається в сміттєвий контейнер за допомогою важеля](../../../../../translated_images/uk/optical-tomato-sorting.61aa134bdda4e5b1bfb16a212c1e35a6ef0c426cbb8b1c975f79d7bfbf48d068.png) +![Якщо виявлено червоний томат, він продовжує свій шлях без перешкод. Якщо виявлено зелений томат, він скидається в сміттєвий контейнер за допомогою важеля](../../../../../translated_images/uk/optical-tomato-sorting.61aa134bdda4e5b1.webp) Наступною еволюцією стало використання машин для сортування, які вбудовувалися в комбайн або використовувалися на переробних заводах. Перше покоління таких машин використовувало оптичні сенсори для виявлення кольорів, керуючи механізмами, які скидали зелені томати в сміттєвий контейнер за допомогою важелів або потоків повітря, залишаючи червоні томати на конвеєрній стрічці. @@ -62,7 +62,7 @@ > 🎓 Результати моделей ML називаються *передбаченнями*. -![2 банани: дозрілий з передбаченням 99.7% дозрілий, 0.3% недозрілий, і недозрілий з передбаченням 1.4% дозрілий, 98.6% недозрілий](../../../../../translated_images/uk/bananas-ripe-vs-unripe-predictions.8d0e2034014aa50ece4e4589e724b142da0681f35470fe3db3f7d51240f69c85.png) +![2 банани: дозрілий з передбаченням 99.7% дозрілий, 0.3% недозрілий, і недозрілий з передбаченням 1.4% дозрілий, 98.6% недозрілий](../../../../../translated_images/uk/bananas-ripe-vs-unripe-predictions.8d0e2034014aa50e.webp) Моделі ML не дають бінарної відповіді, натомість вони дають ймовірності. Наприклад, модель може отримати зображення банана і передбачити `дозрілий` з ймовірністю 99.7% і `недозрілий` з ймовірністю 0.3%. Ваш код потім вибере найкраще передбачення і вирішить, що банан дозрілий. @@ -90,7 +90,7 @@ Custom Vision — це хмарний інструмент для навчання класифікаторів зображень. Він дозволяє навчати класифікатор, використовуючи лише невелику кількість зображень. Ви можете завантажувати зображення через веб-портал, веб-API або SDK, додаючи до кожного зображення *тег*, який вказує на класифікацію цього зображення. Потім ви навчаєте модель і тестуєте її, щоб побачити, наскільки добре вона працює. Коли ви задоволені моделлю, ви можете публікувати її версії, які можна використовувати через веб-API або SDK. -![Логотип Azure Custom Vision](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-logo.d3d4e7c8a87ec9daf825e72e210576c3cbf60312577be7a139e22dd97ab7f1e6.png) +![Логотип Azure Custom Vision](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-logo.d3d4e7c8a87ec9da.webp) > 💁 Ви можете навчити модель Custom Vision, використовуючи лише 5 зображень на класифікацію, але більше — краще. Ви отримаєте кращі результати, якщо використаєте щонайменше 30 зображень. @@ -146,7 +146,7 @@ Custom Vision є частиною ряду AI-інструментів від Mi Під час створення проєкту переконайтеся, що ви використовуєте ресурс `fruit-quality-detector-training`, створений раніше. Використовуйте тип проєкту *Classification*, тип класифікації *Multiclass* і домен *Food*. - ![Налаштування проєкту Custom Vision з назвою fruit-quality-detector, без опису, ресурсом fruit-quality-detector-training, типом проєкту classification, типом класифікації multi class і доменом food](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-create-project.cf46325b92d8b131089f6647cf5e07b664cb77850e106d66e3c057b6b69756c6.png) + ![Налаштування проєкту Custom Vision з назвою fruit-quality-detector, без опису, ресурсом fruit-quality-detector-training, типом проєкту classification, типом класифікації multi class і доменом food](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-create-project.cf46325b92d8b131.webp) ✅ Приділіть трохи часу, щоб дослідити інтерфейс користувача Custom Vision для вашого класифікатора зображень. @@ -164,7 +164,7 @@ Custom Vision є частиною ряду AI-інструментів від Mi * Використовуючи 2 стиглі банани, зробіть кілька фотографій кожного з різних ракурсів, зробивши щонайменше 7 фотографій (5 для навчання, 2 для тестування), але бажано більше. - ![Фотографії 2 різних бананів](../../../../../translated_images/uk/banana-training-images.530eb203346d73bc23b8b990fb4609470bf4ff7c942ccc13d4cfffeed9be1ad4.png) + ![Фотографії 2 різних бананів](../../../../../translated_images/uk/banana-training-images.530eb203346d73bc.webp) * Повторіть той самий процес, використовуючи 2 нестиглі банани. @@ -174,7 +174,7 @@ Custom Vision є частиною ряду AI-інструментів від Mi 1. Дотримуйтесь [розділу завантаження та тегування зображень у швидкому старті створення класифікатора на Microsoft Docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/getting-started-build-a-classifier?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#upload-and-tag-images), щоб завантажити ваші навчальні зображення. Позначте стиглі фрукти як `ripe`, а нестиглі як `unripe`. - ![Діалоги завантаження, що показують завантаження фотографій стиглих і нестиглих бананів](../../../../../translated_images/uk/image-upload-bananas.0751639f3815e0ec42bdbc6254d1e4357a185834d1ae10c9948a0e7d6d336695.png) + ![Діалоги завантаження, що показують завантаження фотографій стиглих і нестиглих бананів](../../../../../translated_images/uk/image-upload-bananas.0751639f3815e0ec.webp) 1. Дотримуйтесь [розділу навчання класифікатора у швидкому старті створення класифікатора на Microsoft Docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/getting-started-build-a-classifier?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#train-the-classifier), щоб навчити класифікатор зображень на ваших завантажених зображеннях. @@ -192,7 +192,7 @@ Custom Vision є частиною ряду AI-інструментів від Mi 1. Дотримуйтесь [документації тестування вашої моделі на Microsoft Docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/test-your-model?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#test-your-model), щоб протестувати ваш класифікатор зображень. Використовуйте тестові зображення, які ви створили раніше, а не ті, які використовувалися для навчання. - ![Нестиглий банан, передбачений як нестиглий з ймовірністю 98.9%, стиглий з ймовірністю 1.1%](../../../../../translated_images/uk/banana-unripe-quick-test-prediction.dae9b5e1c4ef7c64886422438850ea14f0be6ac918c217ea3b255c685abfabe7.png) + ![Нестиглий банан, передбачений як нестиглий з ймовірністю 98.9%, стиглий з ймовірністю 1.1%](../../../../../translated_images/uk/banana-unripe-quick-test-prediction.dae9b5e1c4ef7c64.webp) 1. Спробуйте всі тестові зображення, які у вас є, і спостерігайте за ймовірностями. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md index e80b75221..fc3cc3a9f 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Перевірка якості фруктів за допомогою IoT-пристрою -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-16.215daf18b00631fbdfd64c6fc2dc6044dff5d544288825d8076f9fb83d964c23.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-16.215daf18b00631fb.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для збільшення. @@ -26,7 +26,7 @@ Сенсори камер, як випливає з назви, — це камери, які можна підключити до вашого IoT-пристрою. Вони можуть робити статичні знімки або записувати потокове відео. Деякі повертають необроблені дані зображення, інші стискають дані в файл зображення, наприклад JPEG або PNG. Зазвичай камери, які працюють із IoT-пристроями, набагато менші та мають нижчу роздільну здатність, ніж ті, до яких ви звикли, але можна знайти камери високої роздільної здатності, які можуть конкурувати з найкращими телефонами. Ви можете отримати різноманітні змінні об'єктиви, багатокамерні установки, інфрачервоні тепловізори або ультрафіолетові камери. -![Світло зі сцени проходить через об'єктив і фокусується на CMOS-сенсорі](../../../../../translated_images/uk/cmos-sensor.75f9cd74decb137149a4c9ea825251a4549497d67c0ae2776159e6102bb53aa9.png) +![Світло зі сцени проходить через об'єктив і фокусується на CMOS-сенсорі](../../../../../translated_images/uk/cmos-sensor.75f9cd74decb1371.webp) Більшість сенсорів камер використовують сенсори зображення, де кожен піксель є фотодіодом. Об'єктив фокусує зображення на сенсорі, і тисячі або мільйони фотодіодів фіксують світло, що падає на кожен із них, і записують це як дані пікселів. @@ -74,7 +74,7 @@ 1. Натисніть кнопку **Publish** для ітерації. - ![Кнопка публікації](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-publish-button.b7174e1977b0c33b8b72d4e5b1326c779e0af196f3849d09985ee2d7d5493a39.png) + ![Кнопка публікації](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-publish-button.b7174e1977b0c33b.webp) 1. У діалоговому вікні *Publish Model* встановіть *Prediction resource* на ресурс `fruit-quality-detector-prediction`, який ви створили у попередньому уроці. Залиште назву як `Iteration2` і натисніть кнопку **Publish**. @@ -88,7 +88,7 @@ Також скопіюйте значення *Prediction-Key*. Це захищений ключ, який потрібно передати при виклику моделі. Тільки додатки, які передають цей ключ, можуть використовувати модель, всі інші додатки будуть відхилені. - ![Діалог API прогнозування, що показує URL і ключ](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864f319911f052d5e9b8c5066cb0800a26dd6f7ff5713130ad8.png) + ![Діалог API прогнозування, що показує URL і ключ](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864.webp) ✅ Коли нова ітерація опублікована, вона матиме іншу назву. Як ви думаєте, як можна змінити ітерацію, яку використовує IoT-пристрій? @@ -109,7 +109,7 @@ Щоб отримати найкращі результати для класифікатора зображень, потрібно навчати модель на зображеннях, які максимально схожі на ті, що використовуються для прогнозів. Наприклад, якщо ви використовували камеру телефону для захоплення зображень для навчання, якість зображення, чіткість і кольори будуть відрізнятися від камери, підключеної до IoT-пристрою. -![2 зображення банана: низької роздільної здатності з поганим освітленням від IoT-пристрою та високої роздільної здатності з хорошим освітленням від телефону](../../../../../translated_images/uk/banana-picture-compare.174df164dc326a42cf7fb051a7497e6113c620e91552d92ca914220305d47d9a.png) +![2 зображення банана: низької роздільної здатності з поганим освітленням від IoT-пристрою та високої роздільної здатності з хорошим освітленням від телефону](../../../../../translated_images/uk/banana-picture-compare.174df164dc326a42.webp) На зображенні вище банан зліва був сфотографований за допомогою камери Raspberry Pi, а справа — за допомогою iPhone у тому ж місці. Є помітна різниця в якості — зображення з iPhone чіткіше, з яскравішими кольорами і більшим контрастом. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md index b3b796c2f..ad5de7917 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/pi-camera.md @@ -16,7 +16,7 @@ Raspberry Pi потребує камери. ### Завдання - підключити камеру -![Камера Raspberry Pi](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-module.4278753c31bd6e757aa2b858be97d72049f71616278cefe4fb5abb485b40a078.png) +![Камера Raspberry Pi](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-module.4278753c31bd6e75.webp) 1. Вимкніть живлення Raspberry Pi. @@ -24,17 +24,17 @@ Raspberry Pi потребує камери. Ви можете знайти анімацію, яка показує, як відкрити затискач і вставити кабель, у [документації Raspberry Pi "Початок роботи з модулем камери"](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/getting-started-with-picamera/2). - ![Стрічковий кабель вставлений у модуль камери](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-ribbon-cable.0bf82acd251611c21ac616f082849413e2b322a261d0e4f8fec344248083b07e.png) + ![Стрічковий кабель вставлений у модуль камери](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-ribbon-cable.0bf82acd251611c2.webp) 1. Зніміть Grove Base Hat з Raspberry Pi. 1. Пропустіть стрічковий кабель через слот для камери в Grove Base Hat. Переконайтеся, що синя сторона кабелю спрямована до аналогових портів, позначених **A0**, **A1** тощо. - ![Стрічковий кабель проходить через Grove Base Hat](../../../../../translated_images/uk/grove-base-hat-ribbon-cable.501fed202fcf73b11b2b68f6d246189f7d15d3e4423c572ddee79d77b4632b47.png) + ![Стрічковий кабель проходить через Grove Base Hat](../../../../../translated_images/uk/grove-base-hat-ribbon-cable.501fed202fcf73b1.webp) 1. Вставте стрічковий кабель у роз'єм камери на Raspberry Pi. Знову потягніть чорний пластиковий затискач вгору, вставте кабель, а потім поверніть затискач назад. Синя сторона кабелю повинна бути спрямована до USB і Ethernet портів. - ![Стрічковий кабель підключений до роз'єму камери на Raspberry Pi](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-socket-ribbon-cable.a18309920b11800911082ed7aa6fb28e6d9be3a022e4079ff990016cae3fca10.png) + ![Стрічковий кабель підключений до роз'єму камери на Raspberry Pi](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-socket-ribbon-cable.a18309920b118009.webp) 1. Встановіть Grove Base Hat назад. @@ -101,7 +101,7 @@ Raspberry Pi потребує камери. Рядок `camera.rotation = 0` встановлює обертання зображення. Стрічковий кабель входить у нижню частину камери, але якщо ваша камера була повернута для зручнішого спрямування на об'єкт, який ви хочете класифікувати, то ви можете змінити цей рядок на кількість градусів обертання. - ![Камера, що висить над банкою напою](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-upside-down.5376961ba31459883362124152ad6b823d5ac5fc14e85f317e22903bd681c2b6.png) + ![Камера, що висить над банкою напою](../../../../../translated_images/uk/pi-camera-upside-down.5376961ba3145988.webp) Наприклад, якщо ви підвісите стрічковий кабель над чимось так, щоб він був у верхній частині камери, то встановіть обертання на 180: diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md index ec37370df..8d2052c97 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/single-board-computer-classify-image.md @@ -84,7 +84,7 @@ Ви зможете побачити зображення, яке було зроблено, а також ці значення на вкладці **Predictions** у Custom Vision. - ![Банан у Custom Vision, передбачено стиглий на 56.8% і нестиглий на 43.1%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d9a0be0193790a47c2b387da034e12dc1314dd57ca2131b59.png) + ![Банан у Custom Vision, передбачено стиглий на 56.8% і нестиглий на 43.1%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp) > 💁 Ви можете знайти цей код у папці [code-classify/pi](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/pi) або [code-classify/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/virtual-iot-device). diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md index 4380cec7d..a9a66ccec 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md @@ -34,11 +34,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити камеру. - ![Налаштування камери](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-camera.a5de97f59c0bd3cbe0416d7e89a3cfe86d19fbae05c641c53a91286412af0a34.png) + ![Налаштування камери](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-camera.a5de97f59c0bd3cb.webp) Камера буде створена і з'явиться у списку сенсорів. - ![Створена камера](../../../../../translated_images/uk/counterfit-camera.001ec52194c8ee5d3f617173da2c79e1df903d10882adc625cbfc493525125d4.png) + ![Створена камера](../../../../../translated_images/uk/counterfit-camera.001ec52194c8ee5d.webp) ## Програмування камери @@ -103,7 +103,7 @@ 1. Налаштуйте зображення, яке камера в CounterFit буде захоплювати. Ви можете встановити *Source* як *File*, потім завантажити файл зображення, або встановити *Source* як *WebCam*, і зображення будуть захоплюватися з вашої вебкамери. Переконайтеся, що ви натиснули кнопку **Set** після вибору зображення або вебкамери. - ![CounterFit з файлом, встановленим як джерело зображення, і вебкамерою, що показує людину, яка тримає банан у попередньому перегляді вебкамери](../../../../../translated_images/uk/counterfit-camera-options.eb3bd5150a8e7dffbf24bc5bcaba0cf2cdef95fbe6bbe393695d173817d6b8df.png) + ![CounterFit з файлом, встановленим як джерело зображення, і вебкамерою, що показує людину, яка тримає банан у попередньому перегляді вебкамери](../../../../../translated_images/uk/counterfit-camera-options.eb3bd5150a8e7dff.webp) 1. Зображення буде захоплено і збережено як `image.jpg` у поточній папці. Ви побачите цей файл у провіднику VS Code. Виберіть файл, щоб переглянути зображення. Якщо воно потребує обертання, оновіть рядок `camera.rotation = 0` відповідно і зробіть ще одну фотографію. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md index e45a96a68..13efe44bf 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-camera.md @@ -16,7 +16,7 @@ ArduCam не має роз'єму Grove, натомість вона підкл Підключіть камеру. -![Сенсор ArduCam](../../../../../translated_images/uk/arducam.20e4e4cbb268296570b5914e20d6c349fc42ddac9ed4e1b9deba2188204eebae.png) +![Сенсор ArduCam](../../../../../translated_images/uk/arducam.20e4e4cbb2682965.webp) 1. Піни на основі ArduCam потрібно підключити до GPIO-пінів на Wio Terminal. Щоб легше знайти потрібні піни, прикріпіть наклейку з GPIO-пінами, яка йде в комплекті з Wio Terminal, навколо пінів: @@ -35,7 +35,7 @@ ArduCam не має роз'єму Grove, натомість вона підкл | SDA | 3 (I2C1_SDA) | Серійні дані I2C | | SCL | 5 (I2C1_SCL) | Серійний годинник I2C | - ![Wio Terminal підключений до ArduCam за допомогою з'єднувальних дротів](../../../../../translated_images/uk/arducam-wio-terminal-connections.a4d5a4049bdb5ab800a2877389fc6ecf5e4ff307e6451ff56c517e6786467d0a.png) + ![Wio Terminal підключений до ArduCam за допомогою з'єднувальних дротів](../../../../../translated_images/uk/arducam-wio-terminal-connections.a4d5a4049bdb5ab8.webp) З'єднання GND і VCC забезпечують живлення 5В для ArduCam. Камера працює на 5В, на відміну від датчиків Grove, які працюють на 3В. Це живлення надходить безпосередньо від USB-C підключення, яке живить пристрій. @@ -456,7 +456,7 @@ Wio Terminal підтримує лише microSD-карти об'ємом до 1 1. Вимкніть живлення microSD-карти і витягніть її, трохи натиснувши і відпустивши, і вона вискочить. Можливо, вам доведеться використовувати тонкий інструмент для цього. Підключіть microSD-карту до вашого комп'ютера, щоб переглянути зображення. - ![Зображення банана, захоплене за допомогою ArduCam](../../../../../translated_images/uk/banana-arducam.be1b32d4267a8194b0fd042362e56faa431da9cd4af172051b37243ea9be0256.jpg) + ![Зображення банана, захоплене за допомогою ArduCam](../../../../../translated_images/uk/banana-arducam.be1b32d4267a8194.webp) 💁 Може знадобитися кілька зображень, щоб баланс білого камери налаштувався. Ви помітите це за кольором захоплених зображень, перші кілька можуть виглядати з неправильним кольором. Ви завжди можете обійти це, змінивши код для захоплення кількох зображень, які ігноруються у функції `setup`. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md index d51f41ca2..dd7233d60 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/wio-terminal-classify-image.md @@ -208,7 +208,7 @@ Ви зможете побачити зображення, яке було зроблено, і ці значення у вкладці **Predictions** у Custom Vision. - ![Банан у Custom Vision, передбачений як стиглий на 56.8% і нестиглий на 43.1%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d9a0be0193790a47c2b387da034e12dc1314dd57ca2131b59.png) + ![Банан у Custom Vision, передбачений як стиглий на 56.8% і нестиглий на 43.1%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-banana-prediction.30cdff4e1d72db5d.webp) > 💁 Ви можете знайти цей код у папці [code-classify/wio-terminal](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-classify/wio-terminal). diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md index f08ce6ac4..deb9cac2c 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Запустіть свій детектор фруктів на пристрої Edge -![Скетчнот із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-17.bc333c3c35ba8e42cce666cfffa82b915f787f455bd94e006aea2b6f2722421a.jpg) +![Скетчнот із оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-17.bc333c3c35ba8e42.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб переглянути його у більшому розмірі. @@ -33,11 +33,11 @@ Обчислення на пристроях Edge передбачає обробку даних IoT якомога ближче до місця їх створення. Замість того, щоб виконувати цю обробку в хмарі, вона переноситься на край хмари — вашу внутрішню мережу. -![Схема архітектури, що показує інтернет-сервіси в хмарі та IoT-пристрої в локальній мережі](../../../../../translated_images/uk/cloud-without-edge.b4da641f6022c95ed6b91fde8b5323abd2f94e0d52073ad54172ae8f5dac90e9.png) +![Схема архітектури, що показує інтернет-сервіси в хмарі та IoT-пристрої в локальній мережі](../../../../../translated_images/uk/cloud-without-edge.b4da641f6022c95e.webp) У попередніх уроках ваші пристрої збирали дані та надсилали їх у хмару для аналізу, виконуючи безсерверні функції або AI-моделі в хмарі. -![Схема архітектури, що показує IoT-пристрої в локальній мережі, які підключаються до пристроїв Edge, а ті, у свою чергу, підключаються до хмари](../../../../../translated_images/uk/cloud-with-edge.1e26462c62c126fe150bd15a5714ddf0be599f09bacbad08b85be02b76ea1ae1.png) +![Схема архітектури, що показує IoT-пристрої в локальній мережі, які підключаються до пристроїв Edge, а ті, у свою чергу, підключаються до хмари](../../../../../translated_images/uk/cloud-with-edge.1e26462c62c126fe.webp) Обчислення на пристроях Edge передбачає перенесення деяких хмарних сервісів із хмари на комп’ютери, що працюють у тій самій мережі, що й IoT-пристрої, і лише за потреби спілкуються з хмарою. Наприклад, ви можете запускати AI-моделі на пристроях Edge для аналізу стиглості фруктів і надсилати в хмару лише аналітичні дані, такі як кількість стиглих і нестиглих фруктів. @@ -85,7 +85,7 @@ ## Azure IoT Edge -![Логотип Azure IoT Edge](../../../../../translated_images/uk/azure-iot-edge-logo.c1c076749b5cba2e8755262fadc2f19ca1146b948d76990b1229199ac2292d79.png) +![Логотип Azure IoT Edge](../../../../../translated_images/uk/azure-iot-edge-logo.c1c076749b5cba2e.webp) Azure IoT Edge — це сервіс, який допомагає перенести робочі навантаження з хмари на пристрої Edge. Ви налаштовуєте пристрій як пристрій Edge, і з хмари можете розгортати код на цьому пристрої Edge. Це дозволяє поєднувати можливості хмари та пристроїв Edge. @@ -99,7 +99,7 @@ IoT Edge вбудований у IoT Hub, тому ви можете керув IoT Edge запускає код із *контейнерів* — автономних додатків, які працюють ізольовано від решти додатків на вашому комп’ютері. Коли ви запускаєте контейнер, він діє як окремий комп’ютер, що працює всередині вашого комп’ютера, зі своїм власним програмним забезпеченням, сервісами та додатками. Зазвичай контейнери не можуть отримати доступ до чогось на вашому комп’ютері, якщо ви не вирішите поділитися, наприклад, папкою. Контейнер потім відкриває сервіси через відкритий порт, до якого ви можете підключитися або зробити доступним для вашої мережі. -![Веб-запит, перенаправлений до контейнера](../../../../../translated_images/uk/container-web-browser.4ee81dd4f0d8838ce622b2a0d600b6a4322b5d4fe43159facd87b7b34f84d66a.png) +![Веб-запит, перенаправлений до контейнера](../../../../../translated_images/uk/container-web-browser.4ee81dd4f0d8838c.webp) Наприклад, ви можете мати контейнер із веб-сайтом, що працює на порту 80, стандартному порту HTTP, і потім зробити його доступним із вашого комп’ютера також на порту 80. @@ -192,11 +192,11 @@ IoT Edge запускає код із *контейнерів* — автоно ## Підготовка контейнера до розгортання -![Контейнери створюються, потім завантажуються в реєстр контейнерів, а потім розгортаються з реєстру контейнерів на пристрій на краю мережі за допомогою IoT Edge](../../../../../translated_images/uk/container-edge-flow.c246050dd60ceefdb6ace026a4ce5c6aa4112bb5898ae23fbb2ab4be29ae3e1b.png) +![Контейнери створюються, потім завантажуються в реєстр контейнерів, а потім розгортаються з реєстру контейнерів на пристрій на краю мережі за допомогою IoT Edge](../../../../../translated_images/uk/container-edge-flow.c246050dd60ceefd.webp) Після завантаження моделі її потрібно зібрати в контейнер, а потім завантажити в реєстр контейнерів — онлайн-сховище для контейнерів. IoT Edge може завантажити контейнер із реєстру та передати його на ваш пристрій. -![Логотип Azure Container Registry](../../../../../translated_images/uk/azure-container-registry-logo.09494206991d4b295025ebff7d4e2900325e527a59184ffbc8464b6ab59654be.png) +![Логотип Azure Container Registry](../../../../../translated_images/uk/azure-container-registry-logo.09494206991d4b29.webp) Реєстр контейнерів, який ви будете використовувати для цього уроку, — це Azure Container Registry. Це не безкоштовна послуга, тому, щоб заощадити гроші, переконайтеся, що ви [очистили свій проєкт](../../../clean-up.md) після завершення. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md index 08477cec6..28f413b17 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Запуск виявлення якості фруктів за допомогою сенсора -![Скетчнот з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-18.92c32ed1d354caa5a54baa4032cf0b172d4655e8e326ad5d46c558a0def15365.jpg) +![Скетчнот з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-18.92c32ed1d354caa5.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб переглянути у більшому розмірі. @@ -39,7 +39,7 @@ IoT-додатки можна описати як *речі* (пристрої), ### Референсна архітектура IoT -![Референсна архітектура IoT](../../../../../translated_images/uk/iot-reference-architecture.2278b98b55c6d4e89bde18eada3688d893861d43507641804dd2f9d3079cfaa0.png) +![Референсна архітектура IoT](../../../../../translated_images/uk/iot-reference-architecture.2278b98b55c6d4e8.webp) На діаграмі вище показано референсну архітектуру IoT. @@ -49,7 +49,7 @@ IoT-додатки можна описати як *речі* (пристрої), * **Інсайти** отримуються з безсерверних додатків або аналітики, що виконується на збережених даних. * **Дії** можуть бути командами, надісланими пристроям, або візуалізацією даних, що дозволяє людям приймати рішення. -![Референсна архітектура IoT](../../../../../translated_images/uk/iot-reference-architecture-azure.0b8d2161af924cb18ae48a8558a19541cca47f27264851b5b7e56d7b8bb372ac.png) +![Референсна архітектура IoT](../../../../../translated_images/uk/iot-reference-architecture-azure.0b8d2161af924cb1.webp) На діаграмі вище показано деякі з компонентів і сервісів, розглянутих у цих уроках, і те, як вони пов'язані між собою в референсній архітектурі IoT. @@ -89,7 +89,7 @@ IoT-додатки можна описати як *речі* (пристрої), ### Прототипування вашого додатка -![Референсна архітектура IoT для перевірки якості фруктів](../../../../../translated_images/uk/iot-reference-architecture-fruit-quality.cc705f121c3b6fa71c800d9630935ac34bc08223a04601e35f41d5e9b5dd5207.png) +![Референсна архітектура IoT для перевірки якості фруктів](../../../../../translated_images/uk/iot-reference-architecture-fruit-quality.cc705f121c3b6fa7.webp) На діаграмі вище показано референсну архітектуру для цього прототипу. @@ -124,7 +124,7 @@ IoT-пристрій потребує певного тригера, щоб вк Прототип детектора фруктів має кілька компонентів, які взаємодіють один з одним. -![Компоненти, що взаємодіють один з одним](../../../../../translated_images/uk/fruit-quality-detector-message-flow.adf2a65da8fd8741ac7af11361574de89adc126785d67606bb4d2ec00467e380.png) +![Компоненти, що взаємодіють один з одним](../../../../../translated_images/uk/fruit-quality-detector-message-flow.adf2a65da8fd8741.webp) * Сенсор наближення вимірює відстань до фрукта і надсилає ці дані до IoT Hub. * Команда для керування камерою надходить із IoT Hub до пристрою з камерою. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md index 8f1ef3fbe..f94da80e2 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/pi-proximity.md @@ -20,7 +20,7 @@ Підключіть датчик Time of Flight. -![Датчик Grove Time of Flight](../../../../../translated_images/uk/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f485de54d8d07195a6270a602696825fca19f629ddfe94e86.png) +![Датчик Grove Time of Flight](../../../../../translated_images/uk/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на датчику Time of Flight. Він вставляється лише в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md index c48d2238c..2244bb45e 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/virtual-device-proximity.md @@ -36,11 +36,11 @@ 1. Натисніть кнопку **Add**, щоб створити датчик відстані. - ![Налаштування датчика відстані](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-distance-sensor.967c9fb98f27888d95920c9784d004c972490eb71f70397fe13bd70a79a879a3.png) + ![Налаштування датчика відстані](../../../../../translated_images/uk/counterfit-create-distance-sensor.967c9fb98f27888d.webp) Датчик відстані буде створено і він з’явиться у списку датчиків. - ![Створений датчик відстані](../../../../../translated_images/uk/counterfit-distance-sensor.079eefeeea0b68afc36431ce8fcbe2f09a7e4916ed1cd5cb30e696db53bc18fa.png) + ![Створений датчик відстані](../../../../../translated_images/uk/counterfit-distance-sensor.079eefeeea0b68af.webp) ## Програмування датчика відстані diff --git a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md index b6777895b..5c8415cf4 100644 --- a/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md +++ b/translations/uk/4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/wio-terminal-proximity.md @@ -20,7 +20,7 @@ Підключіть датчик Time of Flight. -![Датчик Grove Time of Flight](../../../../../translated_images/uk/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f485de54d8d07195a6270a602696825fca19f629ddfe94e86.png) +![Датчик Grove Time of Flight](../../../../../translated_images/uk/grove-time-of-flight-sensor.d82ff2165bfded9f.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на датчику Time of Flight. Він вставляється лише в одному напрямку. diff --git a/translations/uk/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md b/translations/uk/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md index 1940627c9..0abf04add 100644 --- a/translations/uk/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md +++ b/translations/uk/5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Навчання детектора запасів -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-19.cf6973cecadf080c4b526310620dc4d6f5994c80fb0139c6f378cc9ca2d435cd.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-19.cf6973cecadf080c.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі. @@ -36,7 +36,7 @@ Класифікація зображень передбачає класифікацію всього зображення — які ймовірності того, що все зображення відповідає кожному тегу. Ви отримуєте ймовірності для кожного тегу, використаного для навчання моделі. -![Класифікація зображень кеш'ю та томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/image-classifier-cashews-tomato.bc2e16ab8f05cf9ac0f59f73e32efc4227f9a5b601b90b2c60f436694547a965.png) +![Класифікація зображень кеш'ю та томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/image-classifier-cashews-tomato.bc2e16ab8f05cf9a.webp) У наведеному вище прикладі два зображення класифікуються за допомогою моделі, навченої класифікувати банки кеш'ю або томатної пасти. Перше зображення — це банка кеш'ю, і має два результати від класифікатора зображень: @@ -60,7 +60,7 @@ > 🎓 *Рамки* — це прямокутники навколо об'єкта. -![Розпізнавання об'єктів кеш'ю та томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/object-detector-cashews-tomato.1af7c26686b4db0e709754aeb196f4e73271f54e2085db3bcccb70d4a0d84d97.png) +![Розпізнавання об'єктів кеш'ю та томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/object-detector-cashews-tomato.1af7c26686b4db0e.webp) На зображенні вище є і банка кеш'ю, і три банки томатної пасти. Детектор об'єктів виявив кеш'ю, повернувши рамку, яка містить кеш'ю, з ймовірністю 97.6%. Детектор також виявив три банки томатної пасти, і надав три окремі рамки, одну для кожної виявленої банки, кожна з яких має ймовірність того, що рамка містить банку томатної пасти. @@ -111,7 +111,7 @@ Під час створення проєкту переконайтеся, що ви використовуєте ресурс `stock-detector-training`, створений раніше. Використовуйте тип проєкту *Object Detection* і домен *Products on Shelves*. - ![Налаштування проєкту Custom Vision із назвою fruit-quality-detector, без опису, ресурсом fruit-quality-detector-training, типом проєкту classification, типами класифікації multi class і доменами food](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-create-object-detector-project.32d4fb9aa8e7e7375f8a799bfce517aca970f2cb65e42d4245c5e635c734ab29.png) + ![Налаштування проєкту Custom Vision із назвою fruit-quality-detector, без опису, ресурсом fruit-quality-detector-training, типом проєкту classification, типами класифікації multi class і доменами food](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-create-object-detector-project.32d4fb9aa8e7e737.webp) ✅ Домен "Products on Shelves" спеціально призначений для виявлення запасів на полицях магазинів. Дізнайтеся більше про різні домени в [документації "Вибір домену" на Microsoft Docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/select-domain?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#object-detection). @@ -133,11 +133,11 @@ 1. Дотримуйтесь [розділу "Завантаження та позначення зображень" у швидкому старті "Створення детектора об'єктів" на Microsoft Docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/get-started-build-detector?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#upload-and-tag-images), щоб завантажити ваші навчальні зображення. Створіть відповідні теги залежно від типів об'єктів, які ви хочете розпізнавати. - ![Діалоги завантаження, що показують завантаження зображень стиглих і нестиглих бананів](../../../../../translated_images/uk/image-upload-object-detector.77c7892c3093cb59b79018edecd678749a75d71a099bc8a2d2f2f76320f88a5b.png) + ![Діалоги завантаження, що показують завантаження зображень стиглих і нестиглих бананів](../../../../../translated_images/uk/image-upload-object-detector.77c7892c3093cb59.webp) Коли ви малюєте рамки для об'єктів, тримайте їх щільно навколо об'єкта. Це може зайняти деякий час, щоб окреслити всі зображення, але інструмент виявить те, що він вважає рамками, що зробить процес швидшим. - ![Позначення томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/object-detector-tag-tomato-paste.f47c362fb0f0eb582f3bc68cf3855fb43a805106395358d41896a269c210b7b4.png) + ![Позначення томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/object-detector-tag-tomato-paste.f47c362fb0f0eb58.webp) > 💁 Якщо у вас є більше 15 зображень для кожного об'єкта, ви можете тренувати після 15, а потім використовувати функцію **Suggested tags**. Це дозволить навченої моделі розпізнавати об'єкти на непозначених зображеннях. Ви можете підтвердити виявлені об'єкти або відхилити і перемалювати рамки. Це може значно заощадити час. @@ -155,7 +155,7 @@ 1. Використовуйте кнопку **Quick Test**, щоб завантажити тестові зображення і перевірити, чи об'єкти розпізнані. Використовуйте тестові зображення, створені раніше, а не ті, які використовувалися для навчання. - ![3 банки томатної пасти розпізнані з ймовірностями 38%, 35.5% і 34.6%](../../../../../translated_images/uk/object-detector-detected-tomato-paste.52656fe87af4c37b4ee540526d63e73ed075da2e54a9a060aa528e0c562fb1b6.png) + ![3 банки томатної пасти розпізнані з ймовірностями 38%, 35.5% і 34.6%](../../../../../translated_images/uk/object-detector-detected-tomato-paste.52656fe87af4c37b.webp) 1. Спробуйте всі тестові зображення, які у вас є, і спостерігайте за ймовірностями. diff --git a/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md b/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md index 0738ee80e..128247662 100644 --- a/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md +++ b/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Перевірка запасів за допомогою IoT-пристрою -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-20.0211df9551a8abb300fc8fcf7dc2789468dea2eabe9202273ac077b0ba37f15e.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-20.0211df9551a8abb3.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі. @@ -62,7 +62,7 @@ 1. Натисніть кнопку **Publish** для цієї ітерації. - ![Кнопка публікації](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-object-detector-publish-button.34ee379fc650ccb9856c3868d0003f413b9529f102fc73c37168c98d721cc293.png) + ![Кнопка публікації](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-object-detector-publish-button.34ee379fc650ccb9.webp) 1. У діалоговому вікні *Publish Model* встановіть *Prediction resource* на ресурс `stock-detector-prediction`, який ви створили в попередньому уроці. Залиште назву як `Iteration2` і натисніть кнопку **Publish**. @@ -76,7 +76,7 @@ Також скопіюйте значення *Prediction-Key*. Це захищений ключ, який потрібно передати при виклику моделі. Тільки додатки, які передають цей ключ, можуть використовувати модель, всі інші додатки будуть відхилені. - ![Діалогове вікно API прогнозування, що показує URL і ключ](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864f319911f052d5e9b8c5066cb0800a26dd6f7ff5713130ad8.png) + ![Діалогове вікно API прогнозування, що показує URL і ключ](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-prediction-key-endpoint.30c569ffd0338864.webp) ✅ Коли нова ітерація публікується, вона матиме іншу назву. Як ви думаєте, як можна змінити ітерацію, яку використовує IoT-пристрій? @@ -95,7 +95,7 @@ Результати прогнозу у вкладці **Predictions** в Custom Vision мають границеві рамки, накладені на зображення, яке було надіслано для прогнозу. -![4 банки томатної пасти на полиці з прогнозами для 4 виявлень: 35.8%, 33.5%, 25.7% і 16.6%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) +![4 банки томатної пасти на полиці з прогнозами для 4 виявлень: 35.8%, 33.5%, 25.7% і 16.6%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) На зображенні вище було виявлено 4 банки томатної пасти. У результатах червоний квадрат накладений на кожен об'єкт, який був виявлений на зображенні, вказуючи на границеву рамку для зображення. @@ -103,7 +103,7 @@ Границеві рамки визначаються за допомогою 4 значень — верх, ліво, висота і ширина. Ці значення знаходяться в діапазоні від 0 до 1, представляючи позиції як відсоток від розміру зображення. Початок координат (позиція 0,0) знаходиться у верхньому лівому куті зображення, тому значення "верх" — це відстань від верху, а нижня межа рамки — це верх плюс висота. -![Границева рамка навколо банки томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/bounding-box.1420a7ea0d3d15f71e1ffb5cf4b2271d184fac051f990abc541975168d163684.png) +![Границева рамка навколо банки томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/bounding-box.1420a7ea0d3d15f7.webp) Зображення вище має ширину 600 пікселів і висоту 800 пікселів. Границева рамка починається на 320 пікселів вниз, що дає координату "верх" 0.4 (800 x 0.4 = 320). Зліва рамка починається на 240 пікселів, що дає координату "ліво" 0.4 (600 x 0.4 = 240). Висота рамки становить 240 пікселів, що дає значення висоти 0.3 (800 x 0.3 = 240). Ширина рамки становить 120 пікселів, що дає значення ширини 0.2 (600 x 0.2 = 120). @@ -118,7 +118,7 @@ Ви можете використовувати границеві рамки у поєднанні з ймовірностями для оцінки точності виявлення. Наприклад, детектор об'єктів може виявити кілька об'єктів, які перекриваються, наприклад, виявляючи одну банку всередині іншої. Ваш код може перевірити границеві рамки, зрозуміти, що це неможливо, і ігнорувати будь-які об'єкти, які значно перекриваються з іншими. -![Дві границеві рамки, що перекривають банку томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/overlap-object-detection.d431e03cae75072a2760430eca7f2c5fdd43045bfd72dadcbf12711f7cd6c2ae.png) +![Дві границеві рамки, що перекривають банку томатної пасти](../../../../../translated_images/uk/overlap-object-detection.d431e03cae75072a.webp) У прикладі вище одна границева рамка вказує на передбачену банку томатної пасти з ймовірністю 78.3%. Друга границева рамка трохи менша і знаходиться всередині першої рамки з ймовірністю 64.3%. Ваш код може перевірити границеві рамки, побачити, що вони повністю перекриваються, і ігнорувати нижчу ймовірність, оскільки неможливо, щоб одна банка була всередині іншої. diff --git a/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md b/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md index cf03c9589..1e71e4989 100644 --- a/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md +++ b/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/single-board-computer-object-detector.md @@ -67,7 +67,7 @@ Ви зможете побачити зображення, яке було зроблено, і ці значення у вкладці **Predictions** в Custom Vision. - ![4 банки томатної пасти на полиці з передбаченнями для 4 виявлень: 35.8%, 33.5%, 25.7% і 16.6%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) + ![4 банки томатної пасти на полиці з передбаченнями для 4 виявлень: 35.8%, 33.5%, 25.7% і 16.6%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) > 💁 Ви можете знайти цей код у папці [code-detect/pi](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/pi) або [code-detect/virtual-iot-device](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/virtual-iot-device). diff --git a/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md b/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md index 815a7d62e..2912350a7 100644 --- a/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md +++ b/translations/uk/5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-object-detector.md @@ -95,7 +95,7 @@ Ви зможете побачити зображення, яке було зроблено, а також ці значення у вкладці **Predictions** в Custom Vision. - ![4 банки томатної пасти на полиці з прогнозами для 4 виявлень: 35.8%, 33.5%, 25.7% і 16.6%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca3410ecdf23643b9f5f570cfab2345235074e24c51f285777613.png) + ![4 банки томатної пасти на полиці з прогнозами для 4 виявлень: 35.8%, 33.5%, 25.7% і 16.6%](../../../../../translated_images/uk/custom-vision-stock-prediction.942266ab1bcca341.webp) > 💁 Ви можете знайти цей код у папці [code-detect/wio-terminal](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-detect/wio-terminal). diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md index 662ae2a2e..d48998ad6 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Розпізнавання мови за допомогою IoT-пристрою -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-21.e34de51354d6606fb5ee08d8c89d0222eea0a2a7aaf744a8805ae847c4f69dc4.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-21.e34de51354d6606f.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі. @@ -51,7 +51,7 @@ Динамічні мікрофони не потребують живлення для роботи, електричний сигнал створюється виключно мікрофоном. - ![Патті Сміт співає в мікрофон Shure SM58 (динамічний кардіоїдний тип)](../../../../../translated_images/uk/dynamic-mic.8babac890a2d80dfb0874b5bf37d4b851fe2aeb9da6fd72945746176978bf3bb.jpg) + ![Патті Сміт співає в мікрофон Shure SM58 (динамічний кардіоїдний тип)](../../../../../translated_images/uk/dynamic-mic.8babac890a2d80df.webp) * Стрічкові — Стрічкові мікрофони схожі на динамічні, але замість діафрагми використовують металеву стрічку. Ця стрічка рухається в магнітному полі, генеруючи електричний струм. Як і динамічні мікрофони, стрічкові мікрофони не потребують живлення для роботи. @@ -59,11 +59,11 @@ * Конденсаторні — Конденсаторні мікрофони мають тонку металеву діафрагму та фіксовану металеву задню пластину. Електрика подається на обидві ці частини, і коли діафрагма вібрує, статичний заряд між пластинами змінюється, генеруючи сигнал. Конденсаторні мікрофони потребують живлення для роботи — це називається *фантомним живленням*. - ![Малодіафрагмовий конденсаторний мікрофон C451B від AKG Acoustics](../../../../../translated_images/uk/condenser-mic.6f6ed5b76ca19e0ec3fd0c544601542d4479a6cb7565db336de49fbbf69f623e.jpg) + ![Малодіафрагмовий конденсаторний мікрофон C451B від AKG Acoustics](../../../../../translated_images/uk/condenser-mic.6f6ed5b76ca19e0e.webp) * MEMS — Мікроелектромеханічні системи, або MEMS, — це мікрофони на чипі. Вони мають чутливу до тиску діафрагму, вигравірувану на кремнієвому чипі, і працюють аналогічно конденсаторному мікрофону. Ці мікрофони можуть бути дуже маленькими та інтегрованими в схеми. - ![MEMS мікрофон на платі](../../../../../translated_images/uk/mems-microphone.80574019e1f5e4d9ee72fed720ecd25a39fc2969c91355d17ebb24ba4159e4c4.png) + ![MEMS мікрофон на платі](../../../../../translated_images/uk/mems-microphone.80574019e1f5e4d9.webp) На зображенні вище чип із написом **LEFT** — це MEMS мікрофон із крихітною діафрагмою менше міліметра в ширину. @@ -159,7 +159,7 @@ ## Перетворення мови в текст -![Логотип Speech Services](../../../../../translated_images/uk/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f2cb5d692d3baf5b599e7b44759d316da907bda1508f46a4a.png) +![Логотип Speech Services](../../../../../translated_images/uk/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f.webp) Як і у випадку з класифікацією зображень у попередньому проєкті, існують готові AI-сервіси, які можуть приймати мову у вигляді аудіофайлу та перетворювати її на текст. Одним із таких сервісів є Speech Service, частина Cognitive Services — готових AI-сервісів, які ви можете використовувати у своїх додатках. diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md index 7599aeea4..a4034b637 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-audio.md @@ -16,13 +16,13 @@ Raspberry Pi потребує кнопки для управління захо #### Завдання - підключити кнопку -![Кнопка Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-button.a70cfbb809a8563681003250cf5b06d68cdcc68624f9e2f493d5a534ae2da1e5.png) +![Кнопка Grove](../../../../../translated_images/uk/grove-button.a70cfbb809a85636.webp) 1. Вставте один кінець кабелю Grove у роз'єм на модулі кнопки. Він вставляється лише в одному напрямку. 1. З вимкненим Raspberry Pi підключіть інший кінець кабелю Grove до цифрового роз'єму, позначеного **D5**, на базовій платі Grove, підключеній до Pi. Цей роз'єм є другим зліва в ряду роз'ємів поруч із GPIO-пінами. -![Кнопка Grove підключена до роз'єму D5](../../../../../translated_images/uk/pi-button.c7a1a4f55943341ce1baf1057658e9a205804d4131d258e820c93f951df0abf3.png) +![Кнопка Grove підключена до роз'єму D5](../../../../../translated_images/uk/pi-button.c7a1a4f55943341c.webp) ## Захоплення аудіо diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md index a22b45ec1..2e6697469 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/pi-microphone.md @@ -34,7 +34,7 @@ Raspberry Pi має роз'єм для навушників 3,5 мм. Ви мо 1. Якщо ви використовуєте ReSpeaker 2-Mics Pi HAT, ви можете зняти базову плату Grove, а потім встановити плату ReSpeaker на її місце. - ![Raspberry Pi з платою ReSpeaker](../../../../../translated_images/uk/pi-respeaker-hat.f00fabe7dd039a93e2e0aa0fc946c9af0c6a9eb17c32fa1ca097fb4e384f69f0.png) + ![Raspberry Pi з платою ReSpeaker](../../../../../translated_images/uk/pi-respeaker-hat.f00fabe7dd039a93.webp) Пізніше в цьому уроці вам знадобиться кнопка Grove, але одна вже вбудована в цю плату, тому базова плата Grove не потрібна. diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md index b4711807c..bfa05b20b 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/1-speech-recognition/wio-terminal-audio.md @@ -10,7 +10,7 @@ ✅ Дізнайтеся більше про DMA на [сторінці прямого доступу до пам'яті у Вікіпедії](https://wikipedia.org/wiki/Direct_memory_access). -![Аудіо з мікрофона проходить через ADC, потім до DMAC. DMAC записує дані в один буфер. Коли цей буфер заповнений, він обробляється, а DMAC записує дані в другий буфер](../../../../../translated_images/uk/dmac-adc-buffers.4509aee49145c90bc2e1be472b8ed2ddfcb2b6a81ad3e559114aca55f5fff759.png) +![Аудіо з мікрофона проходить через ADC, потім до DMAC. DMAC записує дані в один буфер. Коли цей буфер заповнений, він обробляється, а DMAC записує дані в другий буфер](../../../../../translated_images/uk/dmac-adc-buffers.4509aee49145c90b.webp) DMAC може захоплювати аудіо з ADC на фіксованих інтервалах, наприклад, 16,000 разів на секунду для аудіо 16KHz. Він може записувати ці дані у попередньо виділений буфер пам'яті, і коли цей буфер заповнений, він стає доступним для вашого коду для обробки. Використання цієї пам'яті може затримати захоплення аудіо, але ви можете налаштувати кілька буферів. DMAC записує дані в буфер 1, потім, коли він заповнений, повідомляє ваш код для обробки буфера 1, поки DMAC записує дані в буфер 2. Коли буфер 2 заповнений, він повідомляє ваш код і повертається до запису в буфер 1. Таким чином, якщо ви обробляєте кожен буфер швидше, ніж час, необхідний для його заповнення, ви не втратите жодних даних. diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md index b6dc58ec5..3e91eff82 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Зрозуміти мову -![Скетчноут огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-22.6148ea28500d9e00c396aaa2649935fb6641362c8f03d8e5e90a676977ab01dd.jpg) +![Скетчноут огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-22.6148ea28500d9e00.webp) > Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. @@ -46,7 +46,7 @@ ## Створення моделі розуміння мови -![Логотип LUIS](../../../../../translated_images/uk/luis-logo.5cb4f3e88c020ee6df4f614e8831f4a4b6809a7247bf52085fb48d629ef9be52.png) +![Логотип LUIS](../../../../../translated_images/uk/luis-logo.5cb4f3e88c020ee6.webp) Ви можете створювати моделі розуміння мови за допомогою LUIS, сервісу розуміння мови від Microsoft, який є частиною Cognitive Services. @@ -169,7 +169,7 @@ 1. Під час введення кожного прикладу LUIS почне виявляти сутності та підкреслювати й позначати будь-які знайдені. - ![Приклади з підкресленими числами та одиницями часу, виявленими LUIS](../../../../../translated_images/uk/luis-intent-examples.25716580b2d2723cf1bafdf277d015c7f046d8cfa20f27bddf3a0873ec45fab7.png) + ![Приклади з підкресленими числами та одиницями часу, виявленими LUIS](../../../../../translated_images/uk/luis-intent-examples.25716580b2d2723c.webp) ### Завдання - навчити та протестувати модель diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md index 0dd9e1f34..d26ca9769 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Встановіть таймер і надайте голосовий відгук -![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-23.f38483e1d4df4828990d3f02d60e46c978b075d384ae7cb4f7bab738e107c850.jpg) +![Скетчноут з оглядом цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-23.f38483e1d4df4828.webp) > Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення, щоб побачити його у більшому розмірі. diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md index 6e12b2c1b..ab5fe2f30 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Підтримка кількох мов -![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-24.4246968ed058510ab275052e87ef9aa89c7b2f938915d103c605c04dc6cd5bb7.jpg) +![Скетчнот огляд цього уроку](../../../../../translated_images/uk/lesson-24.4246968ed058510a.webp) > Скетчнот від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі. @@ -74,7 +74,7 @@ ### Cognitive services Speech service -![Логотип сервісу мовлення](../../../../../translated_images/uk/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f2cb5d692d3baf5b599e7b44759d316da907bda1508f46a4a.png) +![Логотип сервісу мовлення](../../../../../translated_images/uk/azure-speech-logo.a1f08c4befb0159f.webp) Сервіс мовлення, який ви використовували протягом останніх уроків, має можливості перекладу для розпізнавання мовлення. Коли ви розпізнаєте мовлення, ви можете запросити не тільки текст мовлення тією ж мовою, але й іншими мовами. @@ -82,7 +82,7 @@ ### Cognitive services Translator service -![Логотип сервісу перекладача](../../../../../translated_images/uk/azure-translator-logo.c6ed3a4a433edfd2f11577eca105412c50b8396b194cbbd730723dd1d0793bcd.png) +![Логотип сервісу перекладача](../../../../../translated_images/uk/azure-translator-logo.c6ed3a4a433edfd2.webp) Сервіс Translator — це спеціалізований сервіс перекладу, який може перекладати текст з однієї мови на одну або кілька цільових мов. Окрім перекладу, він підтримує широкий спектр додаткових функцій, включаючи маскування ненормативної лексики. Він також дозволяє вам надати конкретний переклад для певного слова або речення, щоб працювати з термінами, які ви не хочете перекладати, або мати конкретний загальновідомий переклад. diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md index c98a3a132..2c76d3053 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md @@ -25,7 +25,7 @@ REST API сервісу мовлення не підтримує прямий п > > Наприклад, якщо ви навчаєте LUIS англійською, але хочете використовувати французьку як мову користувача, ви можете перекласти речення, такі як "set a 2 minute and 27 second timer", з англійської на французьку за допомогою Bing Translate, а потім скористатися кнопкою **Listen translation**, щоб озвучити переклад у ваш мікрофон. > - > ![Кнопка прослуховування перекладу на Bing Translate](../../../../../translated_images/uk/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Кнопка прослуховування перекладу на Bing Translate](../../../../../translated_images/uk/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. Додайте ключ API перекладача під змінною `speech_api_key`: diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md index b372089b9..bbf81b8e3 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/virtual-device-translate-speech.md @@ -37,7 +37,7 @@ > > Наприклад, якщо ви навчаєте LUIS англійською, але хочете використовувати французьку як мову користувача, ви можете перекладати речення, такі як "set a 2 minute and 27 second timer", з англійської на французьку за допомогою Bing Translate, а потім використовувати кнопку **Listen translation**, щоб озвучити переклад у ваш мікрофон. > - > ![Кнопка прослуховування перекладу на Bing Translate](../../../../../translated_images/uk/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Кнопка прослуховування перекладу на Bing Translate](../../../../../translated_images/uk/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. Замініть декларації `recognizer_config` і `recognizer` наступним: diff --git a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md index 5b5d5f2b2..e8f07c375 100644 --- a/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md +++ b/translations/uk/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/wio-terminal-translate-speech.md @@ -105,7 +105,7 @@ REST API сервісу мовлення не підтримує прямі пе > > Наприклад, якщо ви навчаєте LUIS англійською, але хочете використовувати французьку як мову користувача, ви можете перекладати речення, такі як "set a 2 minute and 27 second timer", з англійської на французьку за допомогою Bing Translate, а потім використовувати кнопку **Listen translation**, щоб озвучити переклад у ваш мікрофон. > - > ![Кнопка прослуховування перекладу на Bing Translate](../../../../../translated_images/uk/bing-translate.348aa796d6efe2a92f41ea74a5cf42bb4c63d6faaa08e7f46924e072a35daa48.png) + > ![Кнопка прослуховування перекладу на Bing Translate](../../../../../translated_images/uk/bing-translate.348aa796d6efe2a9.webp) 1. Додайте ключ API перекладача та його розташування нижче `SPEECH_LOCATION`: diff --git a/translations/uk/README.md b/translations/uk/README.md index 45db13727..00a391aa5 100644 --- a/translations/uk/README.md +++ b/translations/uk/README.md @@ -10,165 +10,175 @@ ### Приєднуйтесь до спільноти Azure AI Foundry -Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків. Приєднуйтесь до інших учнів та досвідчених розробників у дискусіях про MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання вільно діляться. +Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків. Приєднуйтеся до інших учнів та досвідчених розробників у обговореннях про MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання вільно діляться. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Якщо у вас є відгуки щодо продукту або помилки під час розробки, відвідайте: +Якщо у вас є відгуки про продукт або помилки під час створення, відвідайте: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Виконайте ці кроки, щоб почати користуватися цими ресурсами: -1. **Зробіть форк репозиторію**: Натисніть [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) +Виконайте ці кроки, щоб почати використовувати ці ресурси: +1. **Форкніть репозиторій**: Клікніть [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/IoT-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) 2. **Клонуйте репозиторій**: `git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git` -3. [**Приєднуйтесь до Discord спільноти Microsoft Foundry та зустрічайте експертів і інших розробників**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) +3. [**Приєднуйтесь до Discord Microsoft Foundry та зустрічайтеся з експертами та іншими розробниками**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) -### 🌐 Підтримка багатьох мов +### 🌐 Підтримка кількох мов -#### Підтримується через GitHub Action (автоматично та завжди актуально) +#### Підтримується через GitHub Action (автоматизовано та завжди актуально) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](./README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](./README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Віддаєте перевагу клонуванню локально?** - -> Цей репозиторій містить понад 50 перекладів різними мовами, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте sparse checkout: +> **Віддаєте перевагу клонувати локально?** +> +> Цей репозиторій містить переклади більш ніж на 50 мовах, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте sparse checkout: +> +> **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git > cd IoT-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Це дасть усе необхідне для проходження курсу із значно швидшим завантаженням. +> +> **CMD (Windows):** +> ```cmd +> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git +> cd IoT-For-Beginners +> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" +> ``` +> +> Це дасть вам усе необхідне для завершення курсу з набагато швидшим завантаженням. # IoT для початківців - навчальна програма -Azure Cloud Advocates у Microsoft раді запропонувати 12-тижневу навчальну програму з 24 уроків, що повністю присвячена основам IoT. Кожен урок містить док- та післяурочні вікторини, покрокові інструкції, розв’язання задачі, завдання та інше. Наша проектно-орієнтована методика навчання дозволяє вчитися, створюючи, що є перевіреним способом ефективного засвоєння нових навичок. +Команда Azure Cloud Advocates у Microsoft рада запропонувати 12-тижневу програму, яка включає 24 уроки, присвячені основам IoT. Кожен урок містить тести перед та після уроку, письмові інструкції для проходження уроку, рішення, завдання та інше. Наша проектно-орієнтована методика навчання дозволяє вчитися під час створення проектів, що є ефективним способом засвоєння нових навичок. -Проекти охоплюють шлях їжі від ферми до столу. Це включає сільське господарство, логістику, виробництво, роздрібну торгівлю та споживача — усі популярні сфери застосування пристроїв IoT. +Проекти охоплюють шлях їжі від ферми до столу. Це включає сільське господарство, логістику, виробництво, роздрібну торгівлю та споживача — усі популярні галузі для IoT-пристроїв. -![Дорожня карта курсу, який містить 24 уроки з вступу, сільського господарства, транспорту, обробки, роздрібної торгівлі та приготування їжі](../../translated_images/uk/Roadmap.bb1dec285dda0eda.webp) +![Дорожня карта курсу, що показує 24 уроки, які охоплюють вступ, фермерство, транспорт, обробку, роздріб та приготування їжі](../../translated_images/uk/Roadmap.bb1dec285dda0eda.webp) -> Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Клікніть на зображення для збільшення. +> Скетчноут від [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Клацніть на зображення, щоб побачити більшу версію. -**Щирі подяки нашим авторам [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett), а також нашому художнику скетчноутів [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).** +**Щиро дякуємо нашим авторам [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett), а також нашому художнику скетчноутів [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).** -**Вдячність також нашій команді [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), які переглядали та перекладали цю програму — [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), та [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/).** +**Також дякуємо нашій команді [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), які переглядали та перекладали цю навчальну програму — [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), і [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/).** -Знайомтесь із командою! +Знайомтеся з командою! -[![Промо-відео](../../images/IOT.gif)](https://youtu.be/-wippUJRi5k) +[![Promo video](../../images/IOT.gif)](https://youtu.be/-wippUJRi5k) -**GIF від** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif від** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Натисніть на зображення вище для перегляду відео про проект! +> 🎥 Клікніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проєкт! -> **Вчителі**, ми [включили кілька порад](for-teachers.md) щодо того, як використовувати цю навчальну програму. Якщо бажаєте створити власні уроки, у нас також є [шаблон уроку](lesson-template/README.md). +> **Вчителі**, у нас є [деякі пропозиції](for-teachers.md) щодо використання цієї навчальної програми. Якщо ви хочете створити власні уроки, ми також додали [шаблон уроку](lesson-template/README.md). -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, щоб використовувати цю програму самостійно, зробіть форк усього репозиторію та виконуйте вправи починаючи з вікторини перед лекцією, потім прочитайте лекцію і виконайте інші завдання. Намагайтеся створювати проекти, розуміючи уроки, а не копіюючи код розв’язання; однак код розв’язань доступний у папках /solutions у кожному проектно-орієнтованому уроці. Ще одна ідея — утворити навчальну групу з друзями і проходити матеріал разом. Для подальшого навчання рекомендуємо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**, щоб використовувати цю навчальну програму самостійно, зробіть форк усього репозиторію й виконуйте вправи по черзі, починаючи з тесту перед лекцією, потім читаючи лекцію та виконуючи інші завдання. Намагайтеся створювати проекти, розуміючи уроки, а не копіювати код рішень; однак код рішень доступний у папках /solutions у кожному проектно-орієнтованому уроці. Ще одна ідея — сформувати навчальну групу з друзями та проходити матеріали разом. Для подальшого вивчення рекомендуємо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). -Для відеоогляду цього курсу дивіться це відео: +Для огляду цього курсу перегляньте це відео: -[![Промо-відео](https://img.youtube.com/vi/bccEMm8gRuc/0.jpg)](https://youtube.com/watch?v=bccEMm8gRuc "Promo video") +[![Promo video](https://img.youtube.com/vi/bccEMm8gRuc/0.jpg)](https://youtube.com/watch?v=bccEMm8gRuc "Promo video") -> 🎥 Натисніть на зображення вище для перегляду відео про проект! +> 🎥 Клікніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проєкт! -## Методика навчання +## Педагогіка -Під час створення цієї програми ми вибрали два педагогічних принципи: забезпечити проектно-орієнтоване навчання і включити часті вікторини. Наприкінці серії студенти створять систему моніторингу та поливу рослин, трекер транспортних засобів, налаштування «розумного» заводу для відстеження та перевірки їжі, таймер для приготування їжі з голосовим управлінням, а також вивчать основи Інтернету речей: як писати код для пристроїв, підключатися до хмари, аналізувати телеметрію та запускати штучний інтелект на периферії. +Ми обрали дві педагогічні принципи під час створення цієї програми: забезпечити, щоб навчання було проектно-орієнтованим та щоб уроки містили часті тести. Наприкінці цього курсу студенти створять систему моніторингу та поливу рослин, трекер транспортного засобу, розумний завод для відстеження та перевірки їжі, таймер для приготування їжі з голосовим керуванням, а також опанують основи Інтернету речей, включно з написанням коду для пристроїв, підключенням до хмари, аналізом телеметрії та запуском ШІ на краю мережі. -Тісне поєднання контенту з проектами робить процес навчання більш цікавим для студентів і підвищує запам’ятовування матеріалу. +Забезпечення відповідності матеріалу реальним проектам робить процес навчання цікавішим для студентів та підвищує засвоєння концепцій. -Крім того, низькоцінові вікторини перед уроком спрямовують увагу студента на вивчення теми, а друга вікторина після уроку забезпечує подальше закріплення знань. Ця навчальна програма була розроблена як гнучка і цікава, її можна проходити повністю або частково. Проекти починаються з простих завдань і стають дедалі складнішими до кінця 12-тижневого циклу. +Крім того, легкий тест перед заняттям спрямовує студента на вивчення теми, а другий тест після заняття допомагає кращому засвоєнню матеріалу. Цю навчальну програму було розроблено так, щоб вона була гнучкою та цікавою, і її можна проходити повністю або частково. Проекти починаються з простих і до кінця 12-тижневого циклу стають дедалі складнішими. -Кожен проект базується на реальному обладнанні, доступному студентам і хобістам. Кожен проект розглядає конкретну галузь, надаючи відповідні базові знання. Щоб стати успішним розробником, важливо розуміти домен, у межах якого ви вирішуєте проблеми. Надання цих знань дозволяє студентам розглядати свої IoT-рішення та навчальний матеріал у контексті типових завдань, які їм можуть доручити як розробникам IoT. Студенти навчаються «чому» створюваних ними рішень та розуміють кінцевого користувача. +Кожен проект базується на реальному обладнанні, доступному студентам та аматорам. Кожен проект розглядає конкретну предметну область, надаючи відповідні фонові знання. Щоб стати успішним розробником, корисно розуміти сферу, в якій ви вирішуєте проблеми, тому надання цього бекґраунду дозволяє студентам думати про свої IoT-рішення і навчатися в контексті реальної проблеми, яку вони могли б вирішувати як розробники IoT. Студенти розуміють «чому» будуються рішення і набувають цінності для кінцевого користувача. -## Обладнання +## Апаратура +Ми маємо два варіанти апаратного забезпечення IoT для використання у проектах залежно від особистих уподобань, знань мови програмування чи цілей навчання та наявності. Також ми надали «віртуальну версію апаратного забезпечення» для тих, хто не має доступу до апаратного забезпечення або хоче дізнатися більше перед тим, як робити покупку. Ви можете прочитати більше та знайти «список для покупок» на [сторінці апаратного забезпечення](./hardware.md), включаючи посилання на купівлю повних комплектів від наших друзів із Seeed Studio. -Ми пропонуємо два варіанти IoT-обладнання для проектів залежно від особистих уподобань, знань мов програмування, навчальних цілей і наявності. Ми також надали версію з «віртуальним обладнанням» для тих, хто не має доступу до реального, або хоче більше дізнатися перед покупкою. Ви можете дізнатися більше та знайти «список покупок» на сторінці [hardware](./hardware.md), включно з посиланнями на придбання комплектів у наших друзів із Seeed Studio. -> 💁 Знайдіть наші [Кодекс поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Правила внеску](CONTRIBUTING.md) та [Переклад](TRANSLATIONS.md) керівництва. Ми вітаємо ваші конструктивні відгуки! +> 💁 Знайдіть наші [Кодекс поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Правила співпраці](CONTRIBUTING.md) та [Переклади](TRANSLATIONS.md). Ми вітаємо ваш конструктивний відгук! > -> 🔧 Виникли проблеми? Перегляньте наш [Путівник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для вирішення поширених проблем. +> 🔧 Проблеми? Перевірте наш [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для пошуку рішень поширених проблем. ## Кожен урок включає: - скетчноут -- додаткове відео (опційно) -- розминку перед уроком у вигляді вікторини +- додаткове відео (за бажанням) +- розігрівальний тест перед уроком - письмовий урок -- для уроків з проєктами — покрокові інструкції зі створення проєкту +- для уроків з проектами — покрокові керівництва зі створення проекту - перевірки знань - виклик - додаткове читання -- завдання -- [вікторину після уроку](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- домашнє завдання +- [тест після уроку](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Примітка щодо вікторин**: Всі вікторини знаходяться в папці quiz-app, всього 48 вікторин по три питання в кожній. Вони пов’язані з уроками, але додаток вікторин можна запускати локально або розгортати на Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`. Вікторини поступово локалізуються. +> **Примітка про тести**: Всі тести містяться у папці quiz-app, загалом 48 тестів по три питання кожен. Вони зв’язані з уроками, але додаток для тестів можна запускати локально або розгортати в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`. Вони поступово локалізуються. ## Уроки -| | Назва проєкту | Навчені концепції | Навчальні цілі | Посилання на урок | -| :---: | :----------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------: | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | -| 01 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Вступ до IoT | Вивчіть основні принципи IoT і базові складові рішень IoT, такі як датчики та хмарні сервіси, встановлюючи свій перший пристрій IoT | [Вступ до IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) | -| 02 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Глибше про IoT | Дізнайтеся більше про компоненти системи IoT, а також про мікроконтролери і одноплатні комп’ютери | [Глибше про IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) | -| 03 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Взаємодія з фізичним світом за допомогою датчиків та виконавчих пристроїв | Дізнайтеся про датчики для збору даних із фізичного світу та виконавчі пристрої для зворотного зв’язку, створюючи нічник | [Взаємодія з фізичним світом за допомогою датчиків та виконавчих пристроїв](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) | -| 04 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Підключення пристрою до Інтернету | Дізнайтеся, як підключити IoT-пристрій до Інтернету для надсилання та отримання повідомлень, підключаючи ваш нічник до брокера MQTT | [Підключення пристрою до Інтернету](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) | -| 05 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Прогнозування росту рослин | Дізнайтеся, як прогнозувати ріст рослин за допомогою даних температури, зібраних IoT-пристроєм | [Прогнозування росту рослин](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) | -| 06 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Виявлення вологості ґрунту | Дізнайтеся, як виявляти вологість ґрунту та калібрувати датчик вологості | [Виявлення вологості ґрунту](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) | -| 07 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Автоматичний полив рослин | Дізнайтеся, як автоматизувати і налаштовувати час поливу з використанням реле та MQTT | [Автоматичний полив рослин](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) | -| 08 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Міграція рослини в хмару | Дізнайтеся про хмару та хмарні IoT-сервіси і як підключити рослину до одного з них замість публічного брокера MQTT | [Міграція рослини в хмару](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) | -| 09 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Міграція логіки додатку в хмару | Дізнайтеся, як написати логіку додатка в хмарі, що реагує на повідомлення IoT | [Міграція логіки додатка в хмару](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) | -| 10 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Забезпечення безпеки рослини | Дізнайтеся про безпеку в IoT і як захистити рослину за допомогою ключів та сертифікатів | [Забезпечення безпеки рослини](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) | -| 11 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Відстеження місцеположення | Дізнайтеся про GPS-відстеження місцезнаходження IoT-пристроїв | [Відстеження місцезнаходження](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) | -| 12 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Збереження даних про місце | Дізнайтеся, як зберігати дані IoT для подальшої візуалізації чи аналізу | [Збереження даних про місце](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) | -| 13 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Візуалізація даних про місце | Дізнайтеся про візуалізацію даних про місце на мапі та про те, як карти відображають реальний 3D світ у 2D | [Візуалізація даних про місце](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) | -| 14 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Геозони | Дізнайтеся про геозони і як їх використовують для оповіщення, коли транспортні засоби в ланцюжку постачання наближаються до пункту призначення | [Геозони](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) | -| 15 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Навчання детектора якості фруктів | Дізнайтеся, як навчити класифікатор зображень у хмарі для визначення якості фруктів | [Навчання детектора якості фруктів](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) | -| 16 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Перевірка якості фруктів за допомогою IoT-пристрою | Дізнайтеся, як використовувати детектор якості фруктів із IoT-пристрою | [Перевірка якості фруктів за допомогою IoT-пристрою](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) | -| 17 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Запуск детектора фруктів на edge-пристрої | Дізнайтеся, як запускати детектор фруктів на IoT-пристрої на edge | [Запуск детектора фруктів на edge-пристрої](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) | -| 18 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Тригер для виявлення якості фруктів з датчика | Дізнайтеся, як активувати виявлення якості фруктів з датчика | [Тригер для виявлення якості фруктів з датчика](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) | -| 19 | [Роздріб](./5-retail/README.md) | Навчання детектора запасів | Дізнайтеся, як використовувати виявлення об’єктів для навчання детектора запасів для підрахунку товару у магазині | [Навчання детектора запасів](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) | -| 20 | [Роздріб](./5-retail/README.md) | Перевірка запасів через IoT-пристрій | Дізнайтеся, як перевіряти запаси за допомогою IoT-пристрою, використовуючи модель виявлення об’єктів | [Перевірка запасів через IoT-пристрій](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) | -| 21 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Розпізнавання мовлення за допомогою IoT-пристрою | Дізнайтеся, як розпізнавати мовлення з IoT-пристрою для створення розумного таймера | [Розпізнавання мовлення за допомогою IoT-пристрою](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) | -| 22 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Розуміння мови | Дізнайтеся, як розуміти речення, виголошені до IoT-пристрою | [Розуміння мови](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) | -| 23 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Встановлення таймера та голосовий зворотній зв’язок | Дізнайтеся, як встановити таймер на IoT-пристрої та надавати голосовий зворотній зв’язок про встановлення таймера та його завершення | [Встановлення таймера та голосовий зворотній зв’язок](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) | -| 24 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Підтримка кількох мов | Дізнайтеся, як підтримувати кілька мов, як розмовляючи, так і відповідаючи зі свого розумного таймера | [Підтримка кількох мов](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) | - -## Офлайн доступ - -Ви можете запускати цю документацію офлайн, використовуючи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашому локальному комп’ютері, а потім у кореневій папці репозиторію введіть `docsify serve`. Веб-сайт буде доступний на порту 3000 за адресою вашого localhost: `localhost:3000`. - -## Вікторина - -Дякуємо спільноті за організацію інтерактивної вікторини, яка перевіряє ваші знання з кожного розділу. Ви можете перевірити свої знання [тут](https://ff-quizzes.netlify.app/en/). +| | Назва проекту | Вивчені концепції | Навчальні цілі | Пов’язаний урок | +| :---: | :------------------------------------: | :---------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | +| 01 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Вступ до IoT | Вивчіть основні принципи IoT та основні будівельні блоки IoT-рішень, такі як датчики і хмарні сервіси під час налаштування вашого першого IoT-пристрою | [Вступ до IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) | +| 02 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Глибше у IoT | Дізнайтеся більше про компоненти IoT-системи, а також мікроконтролери та одноплатні комп’ютери | [Глибше у IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) | +| 03 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Взаємодія з фізичним світом через датчики і виконавчі механізми | Дізнайтеся про датчики для збору даних з фізичного світу та виконавчі механізми для надсилання зворотного зв’язку, створюючи нічник | [Взаємодія з фізичним світом через датчики і виконавчі механізми](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) | +| 04 | [Початок роботи](./1-getting-started/README.md) | Підключення вашого пристрою до Інтернету | Дізнайтеся, як підключити IoT-пристрій до Інтернету для надсилання та отримання повідомлень, підключаючи ваш нічник до MQTT-брокера | [Підключення вашого пристрою до Інтернету](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) | +| 05 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Прогнозування росту рослин | Навчіться прогнозувати ріст рослин за допомогою температурних даних, зібраних IoT-пристроєм | [Прогнозування росту рослин](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) | +| 06 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Виявлення вологості ґрунту | Навчіться визначати вологість ґрунту та калібрувати датчик вологості ґрунту | [Виявлення вологості ґрунту](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) | +| 07 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Автоматичний полив рослин | Навчіться автоматизувати та часувати полив за допомогою реле та MQTT | [Автоматичний полив рослин](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) | +| 08 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Міграція вашої рослини до хмари | Дізнайтеся про хмарні сервіси IoT і як підключити вашу рослину до них замість публічного MQTT-брокера | [Міграція вашої рослини до хмари](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) | +| 09 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Міграція логіки вашого додатку до хмари | Дізнайтеся, як писати логіку додатків у хмарі, яка реагує на IoT-повідомлення | [Міграція логіки вашого додатку до хмари](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) | +| 10 | [Ферма](./2-farm/README.md) | Захистіть вашу рослину | Дізнайтеся про безпеку в IoT і як забезпечити безпеку вашої рослини за допомогою ключів та сертифікатів | [Захистіть вашу рослину](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) | +| 11 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Відстеження місцезнаходження | Дізнайтеся про GPS-відстеження місця розташування для IoT-пристроїв | [Відстеження місцезнаходження](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) | +| 12 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Зберігання даних про місцезнаходження | Навчіться зберігати дані IoT для подальшої візуалізації чи аналізу | [Зберігання даних про місцезнаходження](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) | +| 13 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Візуалізація даних про місцезнаходження | Дізнайтеся про візуалізацію даних про місцезнаходження на карті та як карти відображають реальний 3D-світ у 2-х вимірах | [Візуалізація даних про місцезнаходження](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) | +| 14 | [Транспорт](./3-transport/README.md) | Геозони | Дізнайтеся про геозони та як їх використовують для оповіщення, коли транспортні засоби у ланцюгу постачання наближаються до своїх пунктів призначення | [Геозони](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) | +| 15 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Навчання детектора якості фруктів | Дізнайтеся про навчання класифікатора зображень у хмарі для визначення якості фруктів | [Навчання детектора якості фруктів](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) | +| 16 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Перевірка якості фруктів із IoT-пристрою | Дізнайтеся, як використовувати ваш детектор якості фруктів із IoT-пристрою | [Перевірка якості фруктів із IoT-пристрою](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) | +| 17 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Виконання детектора якості фруктів на об’єкті | Дізнайтеся про виконання вашого детектора якості фруктів на IoT-пристрої на периферії | [Виконання детектора якості фруктів на об’єкті](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) | +| 18 | [Виробництво](./4-manufacturing/README.md) | Запуск виявлення якості фруктів із датчика | Дізнайтеся про запуск виявлення якості фруктів із датчика | [Запуск виявлення якості фруктів із датчика](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) | +| 19 | [Роздріб](./5-retail/README.md) | Навчання детектора запасів | Дізнайтеся, як використовувати виявлення об’єктів для навчання детектора запасів для підрахунку запасів у магазині | [Навчання детектора запасів](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) | +| 20 | [Роздріб](./5-retail/README.md) | Перевірка запасів із IoT-пристрою | Дізнайтеся, як перевіряти запаси за допомогою IoT-пристрою, використовуючи модель виявлення об’єктів | [Перевірка запасів із IoT-пристрою](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) | +| 21 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Розпізнавання мови з IoT-пристрою | Дізнайтеся, як розпізнавати мову з IoT-пристрою для створення розумного таймера | [Розпізнавання мови з IoT-пристрою](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) | +| 22 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Розуміння мови | Дізнайтеся, як розуміти речення, промовлені до IoT-пристрою | [Розуміння мови](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) | +| 23 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Встановлення таймера та надання голосового зворотного зв’язку | Дізнайтеся, як встановити таймер на IoT-пристрої та надати голосовий зворотний зв’язок про час встановлення таймера та його завершення | [Встановлення таймера та надання голосового зворотного зв’язку](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) | +| 24 | [Споживач](./6-consumer/README.md) | Підтримка кількох мов | Дізнайтеся, як підтримувати кілька мов, як для спілкування, так і для відповідей від вашого розумного таймера | [Підтримка кількох мов](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) | + +## Оффлайн-доступ + +Ви можете запускати цю документацію офлайн, використовуючи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашому локальному комп’ютері, а потім у кореневій папці цього репозиторію введіть `docsify serve`. Вебсайт буде доступний на порту 3000 на вашому локальному хості: `localhost:3000`. + +## Тест + +Дякуємо спільноті за хостинг інтерактивного тесту, який перевіряє ваші знання з кожного розділу. Ви можете перевірити свої знання [тут](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) ### PDF -Ви можете згенерувати PDF-версію цього контенту для офлайн-доступу, якщо потрібно. Для цього переконайтеся, що у вас встановлено [npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) та виконайте наступні команди у кореневій папці цього репозиторія: +Ви можете створити PDF-версію цього вмісту для офлайн-доступу, якщо потрібно. Для цього переконайтеся, що у вас встановлений [npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) та виконайте наступні команди в кореневій папці цього репозиторію: ```sh npm i npm run convert ``` -### Презентації +### Слайди -Деякі уроки мають набори слайдів у папці [slides](../../slides). +Для деяких уроків є набір слайдів у папці [slides](../../slides). -## Інші навчальні курси +## Інші навчальні програми -Наша команда створює інші навчальні курси! Перегляньте: +Наша команда створює інші навчальні програми! Ознайомтесь: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Агентства +### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -176,7 +186,7 @@ npm run convert --- -### Серія Generative AI +### Серія про генеративний ШІ [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -201,13 +211,13 @@ npm run convert [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Авторство зображень +## Атрибуції зображень -Ви можете знайти всі посилання на авторські права для зображень, використаних у цій навчальній програмі, за потреби у [Авторство](./attributions.md). +Ви можете знайти всі атрибуції до зображень, використаних у цьому навчальному плані, там, де це потрібно, у [Атрибуції](./attributions.md). --- -**Відмова від відповідальності**: -Цей документ було перекладено за допомогою служби машинного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння чи неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. +**Відмова від відповідальності**: +Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ його рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний переклад людиною. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння чи неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. \ No newline at end of file diff --git a/translations/uk/hardware.md b/translations/uk/hardware.md index 24d362c47..8b94575ff 100644 --- a/translations/uk/hardware.md +++ b/translations/uk/hardware.md @@ -26,7 +26,7 @@ Seeed Studios люб’язно зробили все апаратне забе **[IoT для початківців із Seeed та Microsoft - стартовий комплект Raspberry Pi 4](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html)** -[![Комплект апаратного забезпечення Raspberry Pi Terminal](../../translated_images/uk/pi-hardware-kit.26dbadaedb7dd44c73b0131d5d68ea29472ed0a9744f90d5866c6d82f2d16380.png)](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html) +[![Комплект апаратного забезпечення Raspberry Pi Terminal](../../translated_images/uk/pi-hardware-kit.26dbadaedb7dd44c.webp)](https://www.seeedstudio.com/IoT-for-beginners-with-Seeed-and-Microsoft-Raspberry-Pi-Starter-Kit-p-5004.html) ## Arduino