Continuando com o projeto do Dota, depois da interface com o Google Assistant, vamos construir uma API de recomendação de heróis de acordo com os que forem escolhidos por cada time. Vamos usar a linguagem Go, o Web Framework Fiber e fazer o deploy no Google Cloud.
Vamos montar juntos uma versão do Streamdeck, muito usado por streamers para acionar atalhos ao vivo de forma mais fácil. Mas vamos fazer do zero usando impressão 3D, botões de arcade e um ESP32 para comunicar via bluetooth com o computador.
Passo a passo de como foi desenvolvido o projeto que mostra estatísticas de um canal do Youtube, feio com ESP32, MicroPython e a API do Youtube. 🐍 Repositório no Github com mais detalhes https://github.com/alvarowolfx/esp32-youtube-display ⭐️ Links relacionados ao MicroPython MicroPython: https://micropython.org/ ESPTool : https://github.com/espressif/esptool AMPy : https://github.com/pycampers/ampy Jupyter Notebook e tutorial que segui : https://towardsdatascience.com/micropython-on-esp-using-jupyter-6f366ff5ed9 Kernel MicroPython : https://github.com/goatchurchprime/jupyter_micropython_kernel.git Biblioteca para display : https://github.com/adafruit/micropython-adafruit-rgb-display 📹 Documentação de API do Youtube Documentação: https://developers.google.com/youtube/v3/docs/ Console de Desenvolvedor : https://console.developers.google.com/
A Candy Dispenser running Android Things, that exchange photos for candies. It uses computer vision to classify the image. https://github.com/alvarowolfx/ai-candy-dispenser https://www.hackster.io/alvarowolfx/android-things-a-i-candy-dispenser-a47e74