Diego Gravisaco
Sistema de medición y predicción inteligente de humedad en tierra
Para realizar una copia en forma local, seguir los siguientes pasos:
Para la parte de machine learning:
1- Bajar VSCode
-Instalar git bash o github desktop -Clonar el repo de Machine learning de la carpeta https://github.com/diegogravi/medicionhumedad/tree/main/MedicionHumedad-MachineLearning
- crear un entorno virtual con pipenv shell
- una vez dentro, ejecutar pip install -r requerimientos.txt que va a instalar las dependencias necesarias para correr la aplicacion
- correr flask con py flask_api.py desde la consola de vscode o de powershell
Para la parte de .NET:
1- Descargar Visual Studio
- Configurar git en Visual Studio, ver el siguiente instructivo en este Link
2 - Crear una base de datos con el nombre MedicionHumedadDB
- Instale el software Microsoft SQL Server del siguiente Link
- Crear una DB llamada MedicionHumedadDB
- Importar una base SQL local con el script que se encuentra en la carpeta MedicionHumedad-Database > 01-Structure.sql y correrlo
3- Correr la aplicacion creando una nueva instancia de Debug, o presionando F5 en el teclado.
- Esto iniciara una nueva instancia de la aplicacion web que automaticamente ejecutara tambien los servicios rest 4 - Una vez levantada la aplicacion, podra seleccionar cualquiera de las acciones para lo cual le pedira un usuario y contrasena.
- Utilize > usuario: admin | password: admin123456
Para la parte de Arduino:
1 - Bajar el Arduino Ide