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Make:國際中文版39
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商品簡介
作者簡介
目次
書摘/試閱

商品簡介

萬物聯網
智慧裝置會讓生活更輕鬆,但我們得和它們一樣聰明
文:麥克.西尼斯
譯:屠建明

以前講到「安全性」,要做的只有把門上鎖,把燈點亮。在科技無所不在的今天,我們多了各種一、二十年前無法想像的層面要考量。

數位安全和隱私權的挑戰在於它們的範圍非常廣。我們的生活各層面幾乎無一沒有連線,而且連接線的裝置數量持續快速成長增加。攝影機、麥克風、感測應器和敏感資料都在便利和效率的偉大夢想下交織,而且在比我們所察覺的還多的地方,正順利進行著。讓Waze幫我們找路繞過塞車可以多省幾分鐘。叫Siri或Alexa設定備忘錄可以讓我們不錯過重要電話或停車被開單。用IP攝影機監控嬰兒的狀況可以讓我們在出遠門時感到安心。

然而這些工具伴隨著我們才剛開始理解的數位漏洞。有一部分是使用者產生的(例如嬰兒對Alexa問的任何問題都說「對」,包含買東西的確認),有一部分是系統的缺陷(例如最近發生Alexa把一對夫婦的對話錄音傳送給隨機選取的聯絡人),其他還有很多是又惡意又聰明的(例如去年有一家賭場被駭客從水族箱的連線溫度計入侵系統,竊取高額闊綽賭客的資料庫)。

好消息是,我們很可能有辦法採取一些措施來提升連線裝置和DIY物聯網配置的安全性。在後面幾頁,我們會討介紹一種能找出未修補的連線裝置的專用搜尋引擎(記得:要常更新!)、研究家中物聯網配置的最佳實作,並討論各大公司所推動的一些提升數位生活隱私及安全的計畫。我們也將引導你使用一種有趣、快速的遠端臨場機器人系統,並利用IFTTT來著手進行智慧無線專題。
擁抱連線生活吧,但別忘了長智慧。

本書特色
《MAKE》是一本協助讀者將「自己動手做」DIY的概念,運用到生活中所有科技領域的雜誌書,內容涵蓋範圍包括:汽車、玩具、電子、機器、樂器、攝影、木工家具與戶外活動等產品的製作。此外,每本《MAKE》都有著令人興奮且多樣化的專題,讓你隨時隨地都能發揮創意充分活用各種科技,盡情享受改造、破解與重組科技的成就感。
本書透過生動的實物照片、精美的插圖與簡單易懂的文字描述,深入淺出地一步步教你如何做出這些專題企劃作品。更把製作所需的材料、金額、時間與購買來源等資訊,鉅細靡遺地標示出來。
這不但是一本適合高中以上大專院校進行科技製作專題的聖經,也是一般社會人士培養休閒嗜好或是假日親子活動的優良讀物。還有,如果你正在尋找科技產品創新的點子卻遍尋不著,《MAKE》裡的精采內容絕對不會讓你失望。

作者簡介

MAKER MEDIA
MAKER MEDIA是一個全球性平臺,藉由產品、服務和團隊,讓自造者(Maker)可以互相連接。MAKER MEDIA經由媒體、活動和電子交易,為一群具備DIY觀念和技術的自造者社群提供服務。不管是業餘還是專業的自造者,他們都是有創意、聰明且好奇的,並樂於去探索他們可以用何種方式與他們所處的世界互動。
《MAKE》雜誌於2005年首次出刊,伴隨著2006年的Maker Faire活動,帶動起一股轉變制度、文化甚至是教育的世界性自造者潮流。MAKER MEDIA是《MAKE》雜誌的出版社與Maker Faire的舉辦單位,另外也研發「開始製作」(getting started)的套件組和相關書籍,並在Maker Shed網路商店上以零售的方式販售。

譯者簡介
Hannah:
自由譯者,覺得能透過翻譯搭起語言間的橋樑別具意義,喜愛學語言、文學、繪本、醫療及科普新知 。
Madison:2010年開始兼職筆譯生涯,專長領域是自然、科普與行銷。
Skylar C:師大翻譯所口筆譯組研究生,現為自由譯者,相信文字的力量,認為譯者跟詩人一樣,都是「戴著腳鐐跳舞」,樂於泳渡語言的汪洋,享受推敲琢磨的樂趣。
屠建明:目前為全職譯者。身為愛丁堡大學的文學畢業生,深陷小說、戲劇的世界,但也曾主修電機,對任何科技新知都有濃烈的興趣。
張婉秦:蘇格蘭史崔克萊大學國際行銷碩士,輔大影像傳播系學士,一直在媒體與行銷界打滾,喜歡學語言,對新奇的東西毫無抵抗能力。
蔡牧言:對語言及音樂充滿熱情,是個注重運動和內在安穩的人,帶有根深蒂固的研究精神。目前主要做為譯者,同時抽空拓展投資操盤、心理諮商方面能力。
蔡宸紘:目前於政大哲學修行中。平日往返於工作、戲劇及一小搓的課業裡,熱衷奇異的搞笑拍子。
謝明珊:臺灣大學政治系國際關係組碩士。專職翻譯雜誌、電影、電視,並樂在其中,深信人就是要做自己喜歡的事。

目次

Connected Everything
萬物聯網
遠端玩樂
搜捕再利用
直擊IFTTT自動化
IoT防駭大升級
隨侍在側的雲端服務
COLUMNS
Welcome
Reader Input
Made on Earth

FEATURES
靈光乍現
格鬥系速食
飛向未來
Maker ProFile: Taiwan

PROJECTS
太空侵略者音效合成器
滑板電吉他
電子音樂隨手玩
3D列印蛋型喇叭
節奏變色龍
胡桃擊破機
尋寶指南Via Libris
自製遙控氣浮車
芙莉歐莎指揮官的仿生手臂
指尖科技
逆向工程做家具
Remaking History: 現代蒸餾器
放開那相機
服裝改造
Toy Inventor's Notebook:原子筆彈珠檯
方格種植
1+2+3:吸管雙簧管
DIY行動電源

SKILL BUILDER
認識Arduino
科技旋律

TOOLBOX
工具評測

SHOW&TELL
Show

書摘/試閱

隨侍在側的雲端服務

利用各種自造者友善空間將IoT專題放上網路
文:赫普.斯瓦迪雅
譯:Hannah

萬物互連的世界正快速成長,順應IoT Maker的需求,不同的雲端服務如雨後春筍般相繼湧現,依據你偏好的開發環境和程式語言,有各式各樣的服務任君挑選,以因應各種IoT裝置的需求。這些服務大多包含REST API,可輕鬆控制硬體或與硬體溝通,有些服務還可存取你可用來打造自己APP的SDK(Software Development Kit,軟體開發套件),以以便互動、顯示及解譯你的資料。

Arduino雲端服務
cloud.arduino.cc
許多Maker不知道Arduino的線上開發環境也可與一些雲端服務相連,這項功能讓你能開發自己的程式碼,設定雲端互動,同時找尋以雲端為主的資料庫,Arduino雲端服務專門設計用來能與IoT友善的Arduino系列開發板無縫協同運作,像是MKR1000。其設定方式也相當直覺,你可以藉此將連網裝置連結存取你所需的雲端資料庫或服務。此外還有在雲端寫Raspberry Pi和BeagleBone程式的額外功能。

Adafruit雲端服務
io.adafruit.com
Adafruit雲端服務搭配他們一貫簡單明瞭的教學步驟,提供使用者友善的UI體驗以及各式各樣有趣的範例。Adafruit.io是IoT Maker新手的好選擇,但其功能之強大亦足以因應更資深的使用0者所需,在任何使用HTTP的程式語言環境中,可透過REST API與服務來進行存取,這代表你可以用自己熟悉的語言編寫程式。

Blynk
blynk.cc
Blynk是一種IoT物聯網服務,你可以在手機上透過Blynk與裝置互動,無須再編寫自己的原生應用程式(Native App),透過大量可支援的元件,Blynk能發揮硬體無關性(Hardware Agnostic)的效益,能,即使你的開發板較特別,沒在Blynk的支援元件列表清單中,仍有各式各樣可提供存取的擴充板可使用。Blynk Code Builder讓你輕鬆編寫出程式碼(Sketch),或者你也可以透過安裝Blynk函式庫使用Arduino IDE開發工具。

Particle Device Cloud服務
particle.io/products/software/device-cloud
這個資料閘道器Device Cloud裝置雲端服務對已投資Particle平臺的人而言極具吸引力。有些人需在Wi-Fi不強或者網路覆蓋範圍有限的地區部署裝置,Particle平臺新增的Mesh 網狀網路技術,讓此雲端服成為引人注目的選項。Device Cloud有桌面及網頁IDE兩種存取模式,搭配網頁及手機APP開發專用的軟體開發套件,再加上REST API,便可讓該服務與開發板輕鬆互動。

Android Things平臺
developers.google.com/iot
你可以透過Android Things平臺將你的物聯網裝置與機器學習資料平臺,以及Google智慧助理等Google工具相連。該平臺支援各種單板電腦如樹莓派開發板,也支援系統晶片模組,譬如高通(Qualcomm)的SDA624。此外,假如你想支援的設備超過數百種,Android Things也可擴展其規模。

Macchina
macchina.io
Macchina是個強大的開發平臺,一直被視為專業Maker導向之嵌入式系統的另一高水準選項,這。新型或傳統程式庫都適用,讓你能進一步善用JavaScript和C++的強大功能,無需另外撰寫連結碼。最酷的是,各種應用程式皆可運用容器(Container)技術,如此一來便能在安全的框架下輕鬆部署及管理第三方應用程式。開發人員可選擇免費的開源帳號或註冊商用帳號,註冊商用帳戶價格可能頗為昂貴,但如果你想部署至實際生產線上的話,這會是個不錯的選擇,因為該平臺強大到足以應付各種部署需求。

TensorFlow Lite
tensorflow.org
TensorFlow Lite專為深度神經網路模型所設計,比起原始的TensorFlow,它採用較小的二進位檔,依賴性較低,並降低對小型晶片的記憶體負載。TensorFlow Lite 讓你能透過Android神經網路API來啟動硬體加速器,而神經網路API是專為行動裝置上運算密集型機器學習操作而設計。在滿足高階使用者開發需求的同時,TensorFlow也為想從機器學習基礎知識開始入門的使用者提供大量的學習素材,以利使用者學習機器學習相關的基礎知識,另外也有更加詳盡的教程,加深你的AI知識及技能。

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