HackerBox 0055: High Roller: 7 trinn

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:21

Hilsen HackerBox Hackere rundt om i verden! Med HackerBox 0055 er du D20 High Roller i Incident Response Card Game, Backdoors & Breaches. Du vil også utforske maskinlæring med TensorFlow, ESP32 innebygde webservere, maskinsynlig objektklassifisering og elektrokardiogram (EKG) biopotensialmåling og kartlegging.

Denne guiden inneholder informasjon om hvordan du kommer i gang med HackerBox 0055, som kan kjøpes her så lenge lageret rekker. Hvis du ønsker å motta en HackerBox som denne rett i postkassen din hver måned, kan du abonnere på HackerBoxes.com og bli med i revolusjonen!

HackerBoxes er den månedlige abonnementstjenesten for maskinvarehackere og entusiaster innen elektronikk og datateknologi. Bli med oss og lev HACK LIFE.

Trinn 1: Innholdsliste for HackerBox 0055

• M5CAM ESP32 kameramodulsett
• Bakdører og brudd Spillkortdekk
• D20 Twenty-Sided Die
• USB-C til USB-A-kabel
• Grove 4 Pin til DuPont Breakout Cable
• AD8232 EKG -modul
• EKG -elektroder med limputer
• Fireveis USB Breakout-modul
• Lavt frafall lineær 3.3V regulator
• Kvinnelige-kvinnelige DuPont-gensere
• Cosmic Scorpion Hacker Sticker
• Hax0r Life Hacker -klistremerke

Noen andre ting som vil være nyttige:

• Loddejern, lodde og grunnleggende loddeverktøy
• Datamaskin for kjøring av programvareverktøy

Viktigst av alt, trenger du en følelse av eventyr, hackerånd, tålmodighet og nysgjerrighet. Å bygge og eksperimentere med elektronikk, selv om det er veldig givende, kan være vanskelig, utfordrende og til og med frustrerende til tider. Målet er fremgang, ikke perfeksjon. Når du fortsetter og liker eventyret, kan du få mye tilfredshet fra denne hobbyen. Ta hvert trinn sakte, vær oppmerksom på detaljene, og ikke vær redd for å be om hjelp.

Som alltid ber vi deg lese HackerBoxes FAQ. Der finner du et vell av informasjon for nåværende og potensielle medlemmer. Nesten alle de ikke-tekniske support-e-postene vi mottar er allerede besvart i vanlige spørsmål, så vi setter stor pris på det hvis du ser raskt på.

Trinn 2: Maskinlæring med TensorFlow

TensorFlow er et gratis og åpen kildekode-programvarebibliotek som kan brukes til maskinlæring (ML) -applikasjoner som nevrale nettverk. TensorFlow ble utviklet av Google Brain -teamet for intern bruk både i forskning og produksjon hos Google.

Maskinlæring representerer et nytt paradigme innen programmering, der du i stedet for å programmere eksplisitte regler på et språk som Java eller C ++, bygger et system som er opplært i data for å utlede selve reglene. Men hvordan ser egentlig ML ut? I videoserien Machine Learning Zero to Hero går AI -advokat Laurence Moroney oss fra et grunnleggende Hello World -eksempel på å bygge en ML -modell helt opp til et veldig interessant eksempel på datasyn.

• ML Zero to Hero - Del 1: Introduksjon til maskinlæring
• ML Zero to Hero - Del 2: Grunnleggende datasyn med ML
• ML Zero to Hero - Del 3: Introduksjon av konvolusjonelle nevrale nettverk
• ML Zero to Hero - Del 4: Bygg en bildeklassifisering

Bakgrunnsmateriale (som presentert med HackerBox 0053): Denne serien på fire videoer om nevrale nettverk og dyp læring ble inspirert av den gratis online boken, nevrale nettverk og dyp læring. Nettstedet for boken lenker til en kode repo for eksemplene i videoene.

Trinn 3: M5CAM -modul

M5CAM -modulen er et utviklingsbord for bildebehandling og gjenkjenning. Den har et ESP32 -system på brikke med 4M Flash og 520K RAM. Den har også et 2 megapiksler OV2640 kamerasensorsystem. Modulen støtter bildeoverføring via Wi-Fi, og den kan programmeres og feilsøkes via en innebygd USB-C-port.

M5CAM-modulen leveres forhåndslastet med et enkelt fastvarebilde for et fast Wi-Fi-webkamera. Bare slå på kortet via USB-C eller GROVE. Koble til et Wi-Fi-tilgangspunkt med en SSID som starter med m5stack på din PC eller mobile enhet. Når du er tilkoblet, åpner du en nettleser og surfer til 192.168.4.1 hvor du skal finne videostrømming fra M5CAM.

Online dokumentasjon for M5CAM

Trinn 4: TensorFlow objektklassifisering med M5CAM

Ta tak i denne Arduino TensorFlow Object Classifier -skissen for ESP32 kameratavler.

Installer ESP32 filsystemopplasteren i Arduino IDE. ESP32 inneholder et Serial Peripheral Interface Flash File System (SPIFFS). SPIFFS er et lett filsystem laget for mikrokontrollere med en flash -chip, som er koblet til med SPI -buss, som ESP32 flash -minne. Denne pluginen for Arduino IDE støtter enkel opplasting av filer til ESP32 -filsystemet.

Velg blant Arduino IDE -verktøy:

• Board> ESP32 Dev Module
• Blits> 4 MB
• Partisjonsskjema> Ingen OTA (2 MB APP/2 MB SPIFFS)
• PSRAM> Aktivert
• Port> {USB -port assosiert med M5CAM}

Gjør noen endringer i klassifiseringsskissen for å støtte M5CAM

I ESP32CamClassificationTfjs.ino: Legg til Wi-Fi-nettverkets 2,4 GHz SSID og passord

I camera_wrap.cpp: Finn // Velg kameramodell Kommenter linjen: CAMERA_MODEL_M5STACK_PSRAM

I camera_pins.h: Gå til pin definere liste for CAMERA_MODEL_M5STACK_PSRAM Endre Y2_GPIO_NUM fra 32 til 17

Kompiler og last opp til M5CAM

Bruk verktøy> ESP32 Sketch Data Upload for å laste opp filer til SPIFF

Åpne Arduino IDE Serial Monitor

Trykk på Reset -knappen på M5CAM

Kopier IP -adressen fra Serial Monitor

Bruk en nettleser (på samme 2,4 GHz netto) for å surfe til den IP -adressen

Når modellen er lastet, kan du streame video og forutsi objekter. Som nevnt for best ytelse, forutsi bilder av objekter som piano, kaffekrus, flasker, etc. Du kan se en liste over objekter som har blitt trent inn i klassifiseringen her.

Avhengig av hvordan M5CAM holdes eller monteres, kan bildene være invertert. Eksperimenter i så fall med å kommentere "hvis definert" gating rundt: s-> set_vflip (s, 1); s-> set_hmirror (s, 1); i filen camera_wrap.cpp

Trinn 5: Bakdører og brudd på kortspill

Backdoors & Breaches er et kort med hendelsesrespons fra Black Hills informasjonssikkerhet og aktive motforanstaltninger.

Backdoors & Breaches inneholder 52 unike kort som hjelper deg med å utføre øvelser for hendelsesrespons på bordplater og lære angrepstaktikk, verktøy og metoder.

Du finner instruksjonene for hvordan du spiller her. Vi vet imidlertid at du vil hacke og tilpasse kortstokken slik at de passer dine egne behov for deg og ditt team eller studenter.

Trinn 6: AD8232 elektrokardiogram (EKG)

AD8232 (datablad) er en integrert signalkondisjoneringsblokk for EKG og andre biopotensielle måleprogrammer. Den er designet for å trekke ut, forsterke og filtrere små biopotensielle signaler i nærvær av støyende forhold, for eksempel de som oppstår ved bevegelse eller ekstern plassering av elektroder. Denne designen gir mulighet for en ultralav effekt-analog-til-digital-omformer (ADC) eller en innebygd mikrokontroller for å hente ut utgangssignalet.

AD8232 -modulene kan kjøpes fra Sparkfun. De har en fin oppkoblingsguide for bruk av modulen med et grunnleggende Arduino -bord hvis du har en tilgjengelig.

MERK: Denne enheten er ikke ment å diagnostisere eller behandle noen tilstander

Hvis du ikke har et grunnleggende Arduino -kort tilgjengelig, er det mulig å bruke AD8232 EKG med M5CAM -modulen. De kan kobles til via grove -kontakten (IO13 eller IO4). Siden grovkontakten gir 5V og EKG -modulene krever 3,3V, må en spenningsregulator brukes for å generere 3,3V fra 5V -skinnen. LO- og LO+ -pinnene brukes ikke.

Trinn 7: HACK LIFE

Vi håper du nyter denne månedens HackerBox -eventyr innen elektronikk og datateknologi. Nå ut og del suksessen din i kommentarene nedenfor eller på HackerBox Facebook Group. Husk også at du når som helst kan sende en e -post til [email protected] hvis du har spørsmål eller trenger hjelp.

Hva blir det neste? Bli med på revolusjonen. Lev HackLife. Få en kul boks med hackbart utstyr levert rett i postkassen din hver måned. Surf over til HackerBoxes.com og registrer deg for ditt månedlige HackerBox -abonnement.