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Proyecto Estación Meteorológica 4: Visualización de Resultados Mediante HTML y D3.js

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Visualización de Resultados Mediante HTML y D3.js Una vez se han subido los datos a ThingSpeak, tal y como se describe en el post anterior , se quiere visualizar el contenido que se ha subido. Para ello, se diseña una página web utilizando HTML, JavaScript, CSS y D3.js. El código de la página consiste principalmente en 3 partes: la importación de datos y su tratamiento, la visualización de estos en una gráfica y la visualización en una tabla. Primero, la importación de datos. Para ello, se debe conseguir una URI desde ThingSpeak, la cual se puede conseguir entrando en la pestaña “ Data Import/Export ” de los canales que se han creado, en la sección “ Get a Channel Feed ”. Se decide que se quieren recuperar 5 sets de datos desde cada canal, por lo que esto se tiene en cuenta a la hora de codificar las URIs. Se cargan los datos llamando a estas con JavaScript, las cuales, tras ser llamadas, ejecutan unas funciones previamente definidas. El cometido de
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Diferentes técnicas de las redes neuronales

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DIFERENTES TÉCNICAS DE LAS REDES NEURONALES En la entrada anterior hemos visto, un poco por encima, lo que son las redes neuronales artificiales y de que se componen. La explicación de como se consigue  la salida de las neuronas y de la red en su totalidad, encaja con una técnica de las redes neuronales: Forward Propagation. La primera técnica que se va a explicar en esta entrada. Forward propagation El Forward propagation  es una implementación vectorial de las funciones de las redes neuronales, es decir, explica como pasan los valores de entrada (x) a ser los valores de salida, como se transforman.  Aunque ya se haya explicado este proceso en la entrada anterior, vemos necesario volver a explicarlo, para entender correctamente las demás técnicas (si lo habéis entendido bien, podéis saltar un poco más hacia adelante). Bien pues, primero las entradas (x) se multiplican con una  matriz de pesos ( θ )  que controla la función de mapeo de una capa a otra. Después, una
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Proyecto Estación Meteorológica 3: Obtención y Envío de Datos Mediante Python

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Obtención y Envío de Datos Mediante Python Una vez se ha configurado la Raspberry como es debido, se comienza la codificación. Lo primero que se codifica es el programa de Python. La función de este programa es el de crear automáticamente los canales necesarios en ThingSpeak, recoger datos del sensor y subir estos a los canales previamente mencionados. Para ello, primero se observan las especificaciones del usuario para definir la problemática. Haciendo esto, se observa que hay que subir datos con una frecuencia de 10 segundos, pero los canales de ThingSpeak solo aceptan datos cada 15 segundos. Para solucionar este problema, se crean dos canales, a los cuales se suben datos alternamente. En cuanto al código, lo primero es importar las librerías. Ya que la comunicación con ThingSpeak se hace mediante peticiones http, se importan las librerías urllib y httplib , además de json , la cual será necesaria para interpretar las respuestas. También se
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