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MÜLLER FERNANDES

Core Mobile Engineer, IoT Specialist, Solution Architect, Human and other things.

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Hardware Prototyping

Monitoramento Ambiental com DHT22, ESP32 e InfluxDB

O objetivo aqui é construir um sistema que coleta dados de temperatura e umidade usando o sensor DHT22 e os envia para um servidor InfluxDB para armazenamento e análise juntamente com um servidor Grafana. O ESP32 atua conectando o sensor ao Wi-Fi e gerenciando a comunicação com o InfluxDB.
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Data & A.I

Modelos para Estruturação de Prompts LLMs

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Hardware Prototyping

Monitoramento Ambiental com STM32 Nucleo L476RG e DHT22: Um Guia Prático

A construção de projetos de monitoramento ambiental é fundamental para diversas aplicações, desde a agricultura até residências inteligentes. Hoje, quero explorar a construção de um protótipo de um sistema de visualização de temperatura e umidade usando o microcontrolador STM32 Nucleo L476RG. Este projeto envolve a integração de sensores, um display TFT e o uso da programação em C++ com o framework Arduino.
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Hardware Prototyping

Explorando a placa Nucleo L476RG com microcontrolador STM32

A placa Nucleo STM32L476RG oferece uma plataforma para testar novas ideias e construir protótipos com os microcontroladores STM32. Com compatibilidade com Arduino™ e cabeçalhos ST Morpho, é fácil expandir a funcionalidade da plataforma de desenvolvimento aberto STM32 Nucleo com uma variedade de shields especializados.
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Solution ArchitectureSysadmin & Network

Traefik: Gerenciando Aplicações Self-Hosted

Hospedar suas próprias aplicações web é uma tarefa desafiadora. Este post explora como o Traefik pode simplificar esse processo, funcionando como um gateway eficiente e um balanceador de carga.
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Data & A.I

Visualização de Mapas do IBGE com Python e Jupyter

Para aqueles interessados em visualizar mapas geográficos utilizando Python e manipular dados territoriais do Brasil, este tutorial oferece uma abordagem passo a passo. O objetivo é extrair e visualizar os dados geográficos disponibilizados pelo IBGE. Entendendo os pacotes utilizados Os pacotes a seguir são necessários: requests: faz requisições à web.pandas: manipulação de dados em dataframes.geopandas: uma extensão do pandas para trabalhar com dados geográficos.matplotlib: visualização de dados. Extração dos dados A fonte dos dados é o IBGE, que disponibiliza diversos mapas geográficos em formato .zip. Uma lista de URLs desses arquivos é fornecida: O código, então, percorre essa lista, fazendo uma requisição para cada URL e armazenando o conteúdo em um arquivo .zip: Visualização dos dados dos Estados Brasileiros Neste exemplo, o arquivo uf.zip, que contém dados das unidades federativas do Brasil, é lido. Para uma visualização específica da região Nordeste, desenhando um gráfico, vamos utilizar o código abaixo: Visualização do mapa dos Municípios Neste exemplo, o arquivo mun.zip, que contém dados dos municípios do Brasil será lido e exibiremos tanto os municípios de Minas Gerais como também da cidade de Uberlândia. Exemplo mais complexo Neste código iremos baixar os dados populacionais por municípios do IBGE e plotaremos o mapa ...
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