Przez ostatnie tygodnie dłubałem, mierzyłem, liczyłem i lutowałem. Temat, który na początku wydawał się prosty: “zrób czujnik na ESP32-C3, który działa pół roku na baterii” a zamienił się w małą inżynieryjną epopeję. Ale wiecie co? Warto było.
Nowy etap w naszej przygodzie z energooszczędnym ESP32-C3 — zamiast kolejnych testów na płytkach prototypowych, zaprojektowałem własną, dedykowaną płytkę PCB, która właśnie trafiła do produkcji w PCBWay.
W poprzednim wpisie opisałem pierwszą wersję sensora BTHome opartego na ESP32-C3 oraz pierwsze pomiary jego poboru energii. Teraz przyszedł czas na głębszą analizę i optymalizację, by urządzenie mogło działać jak najdłużej na zasilaniu bateryjnym.
Od dawna chodziło mi po głowie zrobienie sensora, który po prostu działa. Wkładasz ogniwo LiPo, wrzucasz do ogrodu albo piwnicy i zapominasz o nim na kilka miesięcy. Żadnych kabli, żadnych kombinacji – tylko Bluetooth, Home Assistant i jeden malutki ESP32-C3. Brzmi jak banał? No to posłuchajcie, ile pułapek kryje się w tak prostym pomyśle.
Zawsze fascynowały mnie technika, radio i elektronika. Budowa własnego, w pełni sterowanego podwodnego robota to kolejny krok – czas zejść pod powierzchnię.
W tej części pokażemy, jak zbudować od podstaw własną sieć lokalną przy użyciu MikroTika.Nie grzebiemy w domowym routerze – działamy w kontrolowanym środowisku, na stole, krok po kroku.
W poprzednich odcinkach dowiedziałeś się, czym jest adres IP, maska podsieci, jak działa DHCP i co to jest NAT.Zanim jednak zabierzemy się za konfigurację sieci z prawdziwego zdarzenia (czytaj: MikroTik 😎), zróbmy porządek. Bo dobra sieć to nie tylko kabel i router, ale też świadomość tego, co z czym i dlaczego.
Do tej pory opowiedzieliśmy sobie, czym jest IP, maska, brama, DNS, a nawet co to jest NAT.W tej części zejdziemy jeszcze niżej – do momentu, gdy urządzenie podłącza się do sieci i… nie ma jeszcze żadnego adresu. Kto mu go przydziela? Czy trzeba wpisywać wszystko ręcznie? No właśnie – nie trzeba, i dobrze, bo jakbyśmy… Read More »
Pojęcie „świadomości AI” coraz częściej trafia do dyskusji publicznych. Zazwyczaj jednak temat kończy się na stwierdzeniach: „to tylko model statystyczny”, „AI to nie więcej niż symulacja języka”, „nie ma prawdziwego rozumienia”. A gdyby spojrzeć na to z innej strony?