用Ubuntu构建开源数字取证工具 —— Bitscout

面对真实的网络犯罪现场,司法线索必须保证不被篡改,这也是某些调查耗费了大量时间的一个主要原因。其需要有关工作人员跑到罪案现场,并在不破坏证据的情况下提取恶意软件样本。

为了解决打击网络犯罪的这个巨大痛点,卡巴斯基实验室特地发布了一款免费的网络取证工具,它就是 Bit Scout 。其允许研究人员“远程收集重要的司法鉴定材料,通过网络(或本地附加存储)获得完整的磁盘镜像,或者远程协助处理恶意软件事宜”。

最开始这只是卡巴斯基工作人员Vitaly Kamluk的个人项目,但随着卡巴斯基对数字取证工具方面的需求不断增长,这个项目也一直在被不断改进。

在谈到自己的作品时,Vitaly Kamluk表示:“Bitscout项目开始于多年之前,最早是我的一项兴趣。我一直在研究LiveCD的制作和定制。

后来,我们需要在非洲一个国家的一台受感染计算机上查找攻击者踪迹,我认为自己可以帮忙。我在Linux上制作了一个简单和简化的LiveCD,预配置了VPN客户端和SSH服务器,并通过互联网将其分享给系统所有者。

他利用其烧制了光盘,通过光盘启动了受感染计算机。

这个工具非常好用,我可以通过互联网,连接到远程计算机,并且完全控制它。虽然连接很慢,但幸运的是,我使用的远程桌面访问工具对带宽要求不高。

一个文本终端就足够完成这项工作,通过较慢的拨号互联网服务也能够胜任。我设法帮助系统所有者获取到受感染系统的磁盘镜像,发现了恶意文件和相关文件的位置,最为重要的是,提取了有关威胁的重要信息,包括一个恶意软件释放器和造成感染的鱼叉式钓鱼邮件。

随着时间的推移,类似的情况出现过多次。在同国际刑警组织进行合作时,我们也采用了同样的模式:首先,执法人员前往物理磁盘采集地点,在得到当地执法机关的许可后,帮助我们在现场收集最重要的证据,而且速度非常快。这种方法节省了我们的出差时间,帮助执法机关快速获取网络攻击后留下的关键证据。”

此次发布的版本为Bitscout v2.0,其1.0版本至今未公开发布过。这款工具可以帮助取证调查人员对目标系统进行远程分析,并允许系统拥有者随时监控调查人员的取证活动以确保他们只能访问受限的目标磁盘。

无论是对于安全研究人员、网络犯罪执法部门或是教育机构,这都是一款非常棒的工具。

研究人员此次发布的是Bitscout的镜像文件,因此该工具必须写入一个可移动存储驱动器(U盘)中才可以使用。

让系统从U盘启动之后,研究人员可以使用VPN和SSH远程连接至Bitscout。Bitscout中包含了几种专门为取证分析而设计的热门工具,但用户也可以根据自己的需要来自定义配置这些工具或者添加其他工具。

为了帮助有兴趣的朋友把这款开源数字取证工具用起来,这里放上一则视频教程。

以便新手可以对照着在Ubuntu上构建出成品。

视频地址:http://v.qq.com/x/page/f0744agppqa.html

该工具的几个特点:

1.手动修复受感染的计算机(从rootkit感染中修复)。

2.共享远程会话,可以培训用户,提高分析的速度。

3.能够通过网络从原始服务器硬件克隆磁盘,不需要待在冰冷的服务器室监控整个进度。

4.避免图形界面连接效果不佳。Bitscout使用的是基于文本的用户交互界面(TUI)。

下载地址:

https://github.com/vitaly-kamluk/bitscout

The Kaspersky BitScout Cyber Forensics Tool Revealed

用上Micro:bit离线开发工具Windows 10版本

Micro:bit 是一款由英国广播电视公司(BBC)为青少年编程教育设计,并由微软,三星,ARM,英国兰卡斯特大学等合作伙伴共同完成开发的微型电脑。

为了降低门槛,早期只提供了Web版的在线开发工具(makecode.microbit.org)供大家创作。

可随着玩家数量的增多以及对调试效率的追求,离线开发工具成为了很多玩家追求的目标。

后来官方提供了Android、iOS……等需要借助蓝牙,借助Web的伪离线版本。但始终没有为广大Windows用户提供一个支持积木编程的“真”离线版本。

前几天逛Windows App Store,突然发现 Micro:bit 官方 IDE 支持Windows 10了。

虽然还在BETA,但总比在线版好用多了 —— 代码编译下载后还要手动写入程序,效率很低。

该版本同时支持“积木”和 JavaScript 两种编程方式。界面和Web在线版一样,但不用担心像Web版那样,经常刷不出来。

写入程序时也不用多余工序 —— 在 Micro:bit 硬件联机状态点击“下载”即可。

怎么样?还不赶紧试一下,为自己提高创作效率。

另外也欢迎Micro:bit的同好关注我们的公众号“IoT前哨站”,一起来为物联网学习添砖加瓦。

用树莓派实现网站访客LED闪亮提醒

用树莓派实现网站访客LED闪亮提醒,每当有用户访问你博客时LED就会闪一下,闪得频率越快访问者越多。

以下是清单列表:

LED 1个、公/母杜邦线2条、220欧姆电阻1个、面包版1个。
首先我们先来安装WiringPi(通过它我们可以用php来控制GPIO)

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install git-core
git clone git://git.drogon.net/wiringPi
cd wiringPi
git pull origin
./build

下面我们开始链接LED到GPIO,直接看图就好,你可以连接到任何一个绿色的借口,我们这里连接的是GPIO.0(LED正负极我就不讲了自己百度吧),PS,图不是我画的如果严谨点GND应该用黑线。

好了接下来我们来写点PHP代码,可以直接嵌入到网站的PHP页面内。

<? php
exec(“gpio mode 0 out”);/*mode 0就是蓝线插入的针脚,可以使用0-7*/
exec(“gpio write 0 1”);/*点亮led*/
exec(“gpio write 0 0”);/*关闭led*/
? >

到这里我们的游客提醒功能就完成了,各位还可以发挥想象力,比如用三(绿,黄,红)显示剩余内存,CPU使用率等等。

Scratch 2.0 安装和配置

Scratch是一款由麻省理工学院(MIT) 设计开发的少儿编程工具。其特点是:使用者可以不认识英文单词,也可以不会使用键盘。构成程序的命令和参数通过积木形状的模块来实现。用鼠标拖动模块到程序编辑栏就可以了。

IoT前哨站这里来教大家安装和配置 Scratch 2.0的IDE(集成开发环境)。

第一步:登录官方网站。 https://scratch.mit.edu/download

你能看到目前该 IDE 主要支持 Mac OS X 和 Windows 两种操作系统。

第二步:下载并安装Adobe AIR(请对应自己当前的操作系统)

第三步:下载并安装Scratch Offline Editor(请对应自己当前的操作系统)

好了,这样整个环境就可以用了。

 

怎么用 Fio 来测试树莓派的磁盘性能

为了测试系统IO性能的高低,在实际开发中,需要使用IO性能测试工具进行测试。

这里要介绍一款经典神器 —— Fio(Flexible I/O Tester)。

这是一款由 Jens Axboe 开发的用于测评和压力/硬件验证的开源软件。

它支持 19 种不同类型的 I/O 引擎 (sync、mmap、libaio、posixaio、SG v3、splice、null、network、 syslet、guasi、solarisaio,以及更多), I/O 优先级(针对较新的 Linux 内核),I/O 速度,fork 的任务或线程任务等等。它能够在块设备和文件上工作。

Fio被广泛的应用在非常多的地方,包括测评、QA,以及验证用途。它支持 Linux、BSD、OS X、Android 以及 Windows。

简单来说,Fio是用来测试系统IO性能的工具,它的强大之处在与提供了一套测试框架,能够支持多线程多进程的IO测试,用户只需进行参数的配置,便能够方便地定制不同的IO行为(顺序读写,随机读写等),并对其性能进行监测。

对于Debian/Raspbian来说,Fio的安装很容易。

执行 sudo apt-get install fio 即可。

一般的参数和说明:

bs : 设置IO请求的块大小,可以给出上下限
支持对read,write,trim分别进行设置,以逗号隔开
比如:bs=1k-2k,3k-4k,5k-6k
size : 文件请求的大小,控制job结束
rw : 控制读写类型: read/write/rw/randread/randwrite/randrw
direct : 1表示绕过buffer,直接作用于设备
ioengine: io引擎:libaio(异步IO),syslet等
iodepth : 异步IO情况下,IO队列的长度
runtime : 执行时间限制,控制job结束
filename: 输出文件或者设备名,eg:/dev/sba

例子:

bs=4k:单次io的块文件大小为4k
ioengine=libaio:IO引擎使用libaio方式
direct=1: 测试过程绕过机器自带的buffer,使得测试结果更真实,等效于buffered=0
runtime=7200:运行时间设置7200s
size=20G :设置本次测试的空间为20G
filename=/dev/sdb20 :被测裸盘的盘符
group_reporting=1:汇总每一个进程的信息
rate_iops=5000 : rate_iops设置额定的iops,一般测试不需要设置
time_based :设置测试基于时间,注:虽然设置了runtime为7200s,如果没有设置time_based,在空间写满之后停止。
write_iops_log=w-4kb-7200s-numjobs4-iodepth128-ssd:表示将iops写入到一个在fio目录下名叫4kb-7200s-numjobs4-iodepth128.iops.1.log的文件中,注:如果numjobs设置为多线程,则每一个线程的iops写入到一个log文件中。
log_avg_msec=1000: 每隔1000ms往log中写一次数据
rw=randwrite : 测试方式随机写

numjobs=4:设置测试线程数
iodepth=128:io 深度设置为128

实际操作:

随机写入的性能测试:

sudo fio –name=randwrite –ioengine=libaio –iodepth=1 –rw=randwrite –bs=4k –direct=0 –size=512M –numjobs=2 –runtime=240 –group_reporting

输出的结果:

随机读取的测试:

sudo fio –name=randread –ioengine=libaio –iodepth=16 –rw=randread –bs=4k –direct=0 –size=512M –numjobs=2 –runtime=240 –group_reporting

输出的结果:

结果里面包含吞吐量和时间。io=表示总共完成的IO量。在基于容量的测试中,这个值能匹配size参数。aggrb是所有进程/设备的汇总带宽。minb/maxb表示测量到的最小/最大带宽。mint/maxt表示测试的最短和最长耗时。和io=参数类似,时间值对于基于时间的测试应该能匹配runtime参数,对于基于容量的测试是一个变量。

如果对相关参数搞不明白可以看帮助:

好了,IoT前哨站希望大家熟练掌握这个性能检测工具。

在树莓派上实现人脸识别和身份鉴定

介绍

预计在不久后的将来,人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界,它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。

我们将搭建什么?

本教程将帮助你建立一个可以训练 HARASCALDES 模型的树莓派,该模型可用于检测已识别的/未识别过的人,使用监控摄像头进行实时监控,并利用物联网 JumpWay 来发送传感和警告消息,进而允许你的设备利用其他物联网 JumpWay 网与其他设备进行通信。

本教程将利用 TechBubble Technologies 物联网 JumpWay Python MQTT 库进行通信,利用 OpenCV 实现计算机视觉,在本地端口上建造移动 Web 流和安全的 NGNX 服务器,以便可以安全地从外部访问视频流。

这个例子是我们最初的 TASS 版本,因为我们的进步依靠了很多更先进的计算机视觉库和框架,所以我们决定将代码进行开源。

Python 版本

2.7 版本
3.4 或更高版本

软件要求

1、Jessie

2、TechBubble IoT JumpWay Python MQTT Client

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/

IoT-JumpWay-Python-MQTT-Clients)

3、Linux 驱动

4、Nginx

硬件要求

1、树莓派
2、Linux 兼容摄像头

准备工作

在开始之前,有几个教程你应该看一下,尤其是如果这是你第一次按照我们的树莓派教程,或者如果这是你第一次使 TekBaseIO-JavaWoW 开发程序。

如果这是你第一次在物联网项目中使用 TechBubble IoT JumpWay,在你创建 IOT 设备之前需要注册开发帐户,并在进行一些基本的设置。

访问下面的物联网 JumpWay 开发者使用文档(5-10 分钟阅读/设置 https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-Docs/),并查看引导来进行注册并设置你的位置、区域、设备和应用程序(大约 5 分钟)。

物联网 JumpWay 开发者程序文档

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-Docs/)

准备你的树莓派

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/1-Raspberry-Pi-Prep.md)

设置区域名字 & 树莓派的 SSL

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/3-Raspberry-Pi-Domain-And-SSL.md)

在你的树莓派上配置 OpenCV

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/2-Installing-OpenCV.md)

在你的树莓派上配置 Linux 驱动

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/5-Installing-Motion.md)

在树莓派上为 Linux 驱动安装

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/6-Secure-Nginx-Server-For-Motion.md)

用 IPTables 确保树莓派的安全

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/4-Securing-Your-Raspberry-Pi-With-IPTables.md)

准备你的树莓派

花一些时间来确保你的树莓派的硬件和包都是最新的,并且确保你的准备过程严格按照树莓派 3 的教程文件(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/1-Raspberry-Pi-Prep.md),设备是安全的。

复制 Repo

你将需要将 echBubble IoT JumpWay (https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples)树莓派实例 Examples 示例库下载到你的树莓派上,并导航到你想下载的目录,以下命令是将其下载到主目录最简单的方式。

git clone https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples.git

安装要求

接下来,你需要将计算机视觉库导航到目录并按照要求进行安装,如果你已经将库复制到你的主目录上,那么这一部分的命令如下:

cd IoT-JumpWay-RPI-Examples/Computer-Vision/Python
pip install –upgrade pip
pip install -r requirements.txt

安装 OpenCV

OpenCV 需要遵循树莓派教程(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/2-Installing-OpenCV.md)进行安装,它是我们将使用的一种计算机视觉库。

安装 Linux 驱动

我们将使用 Linux 驱动把视频流传送到树莓派本地端口上,OpenCV 在这里连接到视频流并从中读取图像帧。

为了建立 Linux 驱动,遵循安装教程(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/5-Installing-Motion.md)在你的树莓派教上安装 Linux 驱动。

这里有一些修改,在驱动安装教程的第 9 部分中,它告诉你如何修改媒体的保存目录,在本教程中,你应该将这些设置更改为:

/home/YOURUSERNAME/IoT-JumpWay-RPI-Examples/Computer-Vision/Python/media

不要忘记注意第 10 部分中关于关闭图像保存来节省磁盘空间的问题。

设置域名和 SSL

我们希望我们提供的教程可以确保帮助人们学会创建安全的项目。为了使视频流安全工作,你需要设置指向你的树莓派域名,你也需要设置 SSL 证书来确保用于视频流的服务器是安全的。

树莓派域名和 SSL 设置教程会向你详细解释如何做到这一点,如果有疑问,你可以让你的注册员或主机来协助你。

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/3-Raspberry-Pi-Domain-And-SSL.md)

如果你将这个存储库复制到你的主目录中,你需要使用如下的 CSR 和密钥生成的路径:

/etc/nginx/key.key
/etc/nginx/csr.csr

一旦你从证书颁发机构收到你的签名 crt.crt 和 ca.crt 文件,你需要将它们上传到:

/etc/nginx/ca.crt
/etc/nginx/crt.crt

为 Linux 驱动安装安全的 NGINX 服务器

我们将使用 NGNIX 作为我们的服务器解决方案,并在 Qualys-SSL 实验室 SSL 报告中将其设置为 A 级+ SSL 等级。

为了做到这一点,我们提供了一个可以在 RasBuriPi 上的 Linux 驱动上安装 NGINX 服务器的指南(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/6-Secure-Nginx-Server-For-Motion.md)。

在开始这一步之前,你需要在你的树莓派上安装 Linux 驱动(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/5-Installing-Motion.md),并为你的树莓派设置域名和 SSL(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/3-Raspberry-Pi-Domain-And-SSL.md)。

用 Iptables 保证树莓派的安全

下一个你应该采取的安全步骤是设置 Iptable。遵循 Securing Your Raspberry Pi With IPTables 文件(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/4-Securing-Your-Raspberry-Pi-With-IPTables.md)来实现这一点。

视频流

如果你遵循了以上步骤,如果它们还没有运行,你需要按照下面的步骤操作。

sudo service motion start

sudo /etc/init.d/motion start

启动 NGINX

sudo service nginx start

sudo /etc/init.d/nginx start

重要的是:这种流式传输是一个新的特性,我们仍然在消除一些扭结,如果你想让 OpenCV 直接访问网络摄像头,而不需要驱动/NGNIX 流,那么在 TASS.py 重取消注释 43 行,注释 44 行和 45 行。

连接证书和传感设置

下一步是在互联网 JumpWay 开发者控制台中安装设备实例。遵循 IoT JumpWay Location Device Doc (https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-Docs/blob/master/4-Location-Devices.md)来设置你的设备。你将需要设置一个有闭路监控的设备,并且添加了传感器/执行器部分。

检索你的连接证书并用新的连接证书和相机 ID 设置更新配置文件 JSON 文件(你需要在创建它之后进入设备页面以获得正确的摄像头 ID)。

“IoTJumpWaySettings”: {
“SystemLocation”: 0,
“SystemZone”: 0,
“SystemDeviceID”: 0,
“SystemDeviceName” : “Your Device Name”,
“SystemCameraID”:0
}
“IoTJumpWayMQTTSettings”: {
“username”: “Your MQTT Username”,
“password”: “Your MQTT Password”
}

训练你的数据

现在基本构架已经搭建好,是时候用你自己的照片训练你的模型了。当你下载这个 RPO 时,在那个被处理的文件夹中已经有一个经过训练的模型和被处理的图像,但是这个模型不会识别你。你需要选择自己在不同的位置和灯光下的照片。你训练模型的照片越多,它就越精确,如果你的设备没有识别你,你只需要用更多的图像来训练它。

你可以添加你喜欢的图片(这取决于你的树莓派 3 可用的空间),有很多像你这样人。为了将训练数据导航到训练文件夹中并创建目录,目录应该是一个数字,而且不是那个已处理文件夹中的数字。

一旦你建立了图像的文件夹,进入 Tas.Py 文件改变第 34 行(self.train = 0)为 self.train = 1,并启动程序。程序将循环检测你的图像,如果它检测到脸部,它将以模型所需的格式重新创建一个图像,将其保存到匹配文件夹处理后的目录中中,并删除原始图像以节省空间。如果它没有检测到面部,它将简单地删除原始图像,因为它是无效的面部识别。

一旦处理阶段完成,你的新模型将自动开始训练,训练完成后,它将自动运行主面部识别程序。把你的脸放在你连接的摄像头前面,看着程序的输出你是谁。

注意:从处理目录中删除 read me 文件。

执行程序

sudo python/python3 TASS.py

自主物联网通信

当你的设备每次检测到一个人时,设备会把传感器数据传送到 TechBubble IoT JumpWay(https://iot.techbubbletechnologies.com/),当运动传感器检测到入侵者时会发出警报。你可以使用传感器值和警告消息与连接到 IoT JumpWay Location 的其他设备实现自主通信。

在「设备编辑」页面上,向下滚动到「执行器/传感器」下的「创建规则」部分。你可以在这里利用下拉菜单创建规则,允许你的设备发电子邮件给你,或者在状态更新、传感器数据和警告的情况下自主地与其网络上的其他设备进行通信。

查看数据

每次你的设备检测到一个人或一个入侵者,它将发送数据到 TechBubble IoT JumpWay。你将能够访问 TechBubble IoT JumpWay 开发区中的数据(https://iot.techbubbletechnologies.com/developers/dashboard/)。

一旦登录到开发区,访问 TechBubble IoT JumpWay Location Devices Page 页面(https://iot.techbubbletechnologies.com/developers/location-devices),找到你的设备,然后访问传感器/执行器页和警告页,查看从你的设备发送的数据。物联网 JumpWay 树莓派计算机视觉实例缺陷/问题

当你在运行物联网 JumpWay 树莓派计算机视觉实例遇到困难时请保持一种释然,当你遇到麻烦时你也可以在提问区寻求帮助。

物联网 JumpWay 树莓派实例贡献者

TechBubble 科技公司创始人:Adam Milton Barker(https://github.com/AdamMiltonBarker)
TechBubble Technologies Dev 公司:Andrej Petelin(https://github.com/AndrejPetelin)
原文链接:https://www.hackster.io/AdamMiltonBarker/facial-recognition-identification-on-raspberry-pi-1c7495
转自雷锋网:https://club.leiphone.com/page/TextTranslation/624

树莓派常用工具

树莓派官方系统 Raspbian(lite版和桌面版注意分清):

下载地址:https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

默认帐号:Username: pi Password: raspberry

镜像烧录工具 Win32diskimager(用来将镜像文件写入 MicroSD 卡):

下载地址:https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/latest/download

SSH客户端 Putty(远程连入树莓派命令行操作工具):

下载地址:https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html

WinSCP客户端(远程传输文件到树莓派的工具):

下载地址:https://winscp.net/eng/download.php

SD卡格式化工具:

下载地址:https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/

 

 

Raspbian 中国软件源(2018.7.13版)

使用树莓派 Raspbian 系统的中国用户,通常会遇到从官方站更新和安装软件时候速度比较慢的问题,IoT前哨站整理了一些东亚地区速度比较快的软件源供大家使用(如果有不能用的可通知我们剔除,有新的可信的也可以让我们加进去)。

相关镜像站:

浙江大学
http://mirrors.zju.edu.cn/raspbian/raspbian/

中国科学技术大学
http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/

阿里云
http://mirrors.aliyun.com/raspbian/raspbian/

清华大学
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/

华南农业大学(华南用户)
http://mirrors.scau.edu.cn/raspbian/

大连东软信息学院源(北方用户)
http://mirrors.neusoft.edu.cn/raspbian/raspbian/

重庆大学源(中西部用户)
http://mirrors.cqu.edu.cn/raspbian/raspbian/

新加坡国立大学
http://mirror.nus.edu.sg/raspbian/raspbian

韩国KAIST大学
http://ftp.kaist.ac.kr/raspbian/raspbian/

使用方式:

编辑/etc/apt/sources.list 文件,参考如下命令:

sudo nano /etc/apt/sources.list

如果是 stretch 版本,用以下内容取代(以此类推):

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free

# Uncomment line below then ‘apt-get update’ to enable ‘apt-get source’
#deb-src http://raspbian.raspberrypi.org/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

保存文件后用root权限执行:

apt update即可。

可根据自己的情况选择就近的站点。

 

利用TurniBit开发板DIY一套自动窗帘模拟系统

一、准备工作

TurnipBit 开发板 一块

下载数据线 一条

微型步进电机(28BYJ-48) 一个

步进电机驱动板(ULN2003APG) 一块

光敏传感器 一个

TurnipBit 扩展板 一块

接入网络的电脑 一台

在线可视化编程器

二、步进电机的介绍

本次实验采用的是28BYJ-48 四相八拍电机,电压DC5V~12V。

24BYJ48名称的含义:

24:电机外径24mm

B:步进电机中步字的拼音首字母

Y:永磁中永字的拼音首字母

J:减速的减字拼音首字母

48:四相8步

工作原理

步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制电机,是现代数字程序控制系统中的主要执行元件,应用极为广泛。在非超载的情况下,电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数,而不受负载变化的影响,当步进驱动器接收到一个脉冲信号,它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度,称为“步距角”,它的旋转是以固定的角度一步一步运行的。可以通过控制脉冲个数来控制角位移量,从而达到准确定位的目的;同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度,从而达到调速的目的。


28BYJ-48 步进电机参数表

上表中启动频率≥550 P.P.S(每秒脉冲数),意思是要想正常启动,需要单片机每秒至少给出550个步进脉冲。那么每一节拍需要持续的时间就是1S/550≈1.8ms,所以控制节拍刷新的速率应大约1.8ms。

驱动原理

当连续不断的给电机发送控制脉冲时,电机就会不断的转动。每一个脉冲信号对应步进电机的某一相或两相绕组的通电状态改变一次,对应转子就会转过一定的角度(步距角)。当通电状态的改变完成一个循环时,转子转过一个齿距。

四相步进电机可以在不同的通电方式下运行,常见的通电方式:

四拍(单相绕组通电):A-B-C-D-A…

双四拍(双相绕组通电):AB-BC-CD-DA-AB-…

八拍: A-AB-B-BC-C-CD-D-DA-A…

三、器件的连接

1、将步进电机白色接头插到驱动板对应的座子上。

2、TurnipBit对应插入扩展板,记住带有LED灯和按键的一面朝向扩展板带有针脚的一侧。

3、将驱动板与TurnipBit扩展板连接起来。接线图如下:

4、将光敏传感器与TurnipBit扩展板连接起来。接线图如下:

四、开始编程

1、之前的教程一直都是使用拖拽可视化编程,这种方式可以快速让零基础小伙伴入门,但是在实际项目或工作中,还是要直接敲代码的。今天就给大家介绍一下TurnipBit的可视化编程器的另一项功能–代码编程。

之前看过编程的小伙伴,不难发现,一打开编辑器首先进入的就是代码编程器界面。如下图:

2、接下来用代码实现对步进电机的控制和光照数据的采集。

当光照变弱时,步进电机顺时针旋转一周,模拟关闭窗帘的操作;

当光照变强时,步进电机逆时针旋转一周,模拟打开窗帘的操作;

完成源代码:

# 在这里添加Python代码
from microbit import *
  Pin_All=[pin5,pin8,pin11,pin12]
  #转速(ms) 数值越大转速越慢 最小值1.8ms
speed=5
  STEPER_ROUND=512 #转动一圈(360度)的周期
ANGLE_PER_ROUND=STEPER_ROUND/360 #转动1度的周期
  isOpen=False#表示窗帘的状态 True:打开 False:关闭
  def SteperWriteData(data):
    count=0
    for i in data:
        Pin_All[count].write_digital(i)
        count+=1
def SteperFrontTurn():
    global speed
    SteperWriteData([1,1,0,0])
    sleep(speed)
      SteperWriteData([0,1,1,0])
    sleep(speed)
      SteperWriteData([0,0,1,1])
    sleep(speed)
    SteperWriteData([1,0,0,1])  
    sleep(speed)
def SteperBackTurn():
    global speed
    SteperWriteData([1,1,0,0])
    sleep(speed)
    SteperWriteData([1,0,0,1])  
    sleep(speed)
    SteperWriteData([0,0,1,1])
    sleep(speed)
      SteperWriteData([0,1,1,0])
    sleep(speed)
  def SteperStop():
    SteperWriteData([0,0,0,0])
def SteperRun(angle):
    global ANGLE_PER_ROUND
      val=ANGLE_PER_ROUND*abs(angle)
    if(angle>0):
        for i in range(0,val):
            SteperFrontTurn()
    else:
        for i in range(0,val):
            SteperBackTurn()
    SteperStop()
while True:
    light=pin0.read_analog()#读取光敏传感器传递过来的模拟量数据
    #数值越大说明光照度越小
    if light>400:
        if isOpen:
            isOpen=False
            SteperRun(-360)#光照小于设定的值,关闭窗帘
    else:
        if isOpen==False:
            isOpen=True
            SteperRun(360)#光照大于设定的值,打开窗帘

* 本文作者:bodasister,来自FreeBuf.COM

怎样为树莓派安装Rust开发包和相关实用软件?

随着软件业的蓬勃发展,越来越多的新技术开始呈现在大家面前。比如Golang和Rust这两门计算机编程语言。

Golang可能大家接触的多一些,毕竟容器和区块链等大量开发者在用。稍晚一年出现的Rust,可能有些朋友不熟悉。

Rust是Mozilla主导开发的注重安全、速度和并发的系统级编程语言,随着Rust的成熟,Mozilla开始尝试用Rust开发Firefox的组件,其中包括核心引擎Servo/Project Quantum。

普通PC和Mac电脑咱们这里就不说了,这里讲讲如何在树莓派上安装Rust开发包和那些没有加入“系统软件库”的Rust软件。

这里还是拿出我的Raspberry Pi Zero W。

在确保网络状态良好的情况下,在命令行执行:

sudo curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

默认安装选1即可,它会自动安装稳定版的Rust for ARM。这里可以看到版本号是1.27.0。

安装成功后可以写个hello world试试是否可以正常编译。

cat > hello.rs << EOF

rustc hello.rs

这个命令可以生成二进制文件直接执行。

从图中我们能看到,树莓派已经可以编译rust程序了。然后我们用cargo这个rust包管理工具来安装一个文件搜索工具 —— fd-find。

执行:cargo install fd-find

下载和编译的过程比较漫长。当然,如果你是高性能PC可以很快。单核ARM的话你就慢慢等吧。

差不多一场世界杯足球赛的耗时,终于编译完成了这个fd-find(我这里用了84分 2.69秒)。

最后就是享受劳动成果了,试试这个由Rust语言开发,传说中可取代“find”命令的小工具吧。

速度快,更简洁,支持正则表达式。还可以和其他Shell命令融合。

欢迎大家和我探讨IoT物联网终端上的开发和应用。

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