在之前对比了一些扩展坞，以及新买了一个 DockCase 的扩展坞之后，对现在这些便携类型的 USB Type-C 扩展坞起了兴趣，并且做了一些对比测试：
然后最近想把之前购买的绿联 CM121 Type-C 扩展坞替换掉，因为它虽然接口齐全，包含了 HDMI 输出、SF/TD 读卡器、千兆网口、USB Type-A 接口、PD 充电直通，但是它的 HDMI 输出只能到达 4K30Hz，在真正感受过 4K30Hz 和 4K60Hz 的区别之后，已经不能接受 4K30Hz 的使用感受了。
因此，我在京东找了一番，筛选出来 HDMI 输出是 4K60Hz 的 Type-C 扩展坞，并且价格不算高的产品，来做一个横向对比评测，同时测试一下对 M1 MacBook 的兼容性如何，看看有哪一些能代替绿联 CM121，也可以顺便看一下在这个时间点，市面上便携类型 Type-C …
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之前因为换了 MacBook Pro 买了一些 USB Type-C 扩展坞 ，已经做了一期对比，现在已经过去一年了，而且也有新出了 M1 芯片的 MacBook Pro，借着这个机会再看看有没有新的更好用的 Type-C 扩展坞。
在去年对比几个 Type-C 扩展坞的时候，对其中新出的 PS186 HDMI 芯片很感兴趣，它可以在 USB 3.2 Gen 2x1 10Gbps 的带宽上实现 4K60Hz 显示输出的同时，仍然有 5Gbps 的 USB 传输速率，这个基本上能满足大部分场景下的需求，所以那些只能支持到 4K30Hz 的扩展坞就不考虑。
在去年 6 月份这个时间点，带有 PS186 HDMI 芯片的扩展坞并没有太多产品可以选择，而且之前购买的威迅扩展坞，也只有 3 个 USB 3.0 和 1 …
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自从我淘汰了 2015 款 MacBook Pro，买了新款 MacBook Pro 16 寸版本之后，因为它只有四个 USB Type-C 口，去掉了 2015 款自带的 USB Type-A，以及 HDMI 接口，导致在使用 USB Type-A 设备，以及外接显示器时，需要额外的扩展坞才可以实现。
为了解决这个问题，就必须要好好找找便宜又大碗的扩展坞了。
基于 MacBook Pro 雷电 3 接口高达 40Gbps 的带宽，可以做到一根线实现显示器输出、电源输入以及扩展 USB-A 数据上行，因此在筛选目标产品时，会优先考虑以下几个功能是否能实现：
当然因为所有扩展坞针对的场景不一样，会对设备能支持的能力有所取舍，例如对于 Dock 类型的扩展坞，会更多要求全面的功能支持，但是对于便携类型的扩展坞，则是根据自己的实际使用场景去选择必需的功能，以及可选的功能。
在参考同事的意见，阅读网上的评测，以及实际对比各种扩展坞的功能之后，最终陆续购买了以下几款扩展坞：
在去年秋天，我突然觉得不能继续放肆下去，需要对体能和体形进行更好的改善，刚好公司的健身房也算是设施完善，因此首先就开始了通过有氧来进行减脂的训练。
作为一个器材党、数据党，在运动的时候怎么能没有一个设备来记录训练数据呢，不管是运动的时长、距离，还是心率的波动，都是我需要关注的。
在为自己购买智能手环或手表设备之前，我已经给家里人买过几款智能手环以及试用过几款智能手环或手表：
作为一个戴配饰会死星人，我完全不能接受特别大特别重的智能手表类设备，特别是作为一个码农，在敲键盘的时候还有一个手表来哐当哐当敲着键盘托的位置，简直难以忍受。
在试用了 Amazfit 智能运动手表 2S 之后，就直接放弃了使用手表类设备的念头。秋天已经穿上长袖甚至外套，一个又厚又宽大的手表简直是穿衣脱衣的巨大障碍。
在试用了米动手环之后，发现那个屏幕的表现实在是有些差劲，颗粒感太明显，放弃。
米动手表青春版其实感受还不错，反显常亮表盘，日常使用足够，续航足够长，还带 GPS，并且本身重量体积很轻很薄，但是在使用过小米运动这个 App 之后，完全没有想要使用的想法。
荣耀手环的屏幕很惊艳，几乎没有颗粒感，但是华为运动健康 App 也是跟小米运动一样，在运动数据记录方面不够专业。
并且在使用过程中，不管是小米运动，还是华为运动健康，甚至于苹果的 Health App，都没有能提供一个运动记录的详细数据，以及提供一个除了手机之外更方便查看运动记录的 Web 或者桌面 App。
作为一个 Garmin 老用户，这个时候自然会想到在运动设备领域足够专业的 Garmin 有没有提供什么设备可供选择。
在选择设备的时候，有几个功能点是我需要考虑的：
在 Garmin 的运动休闲分类中挑了好久之后，找到三个备选：
在之前的文章 《玩玩智能家居4：InfluxDB & Grafana》 已经介绍了怎么将 Domoticz 中采集到的数据存储到 Influxdb，以及使用 Grafana 来查看数据，但是这样只有一个两个数据，并不能很方便的对整个家里的环境数据有个快速了解。
Grafana 提供了丰富的面板组件，可以以各种形式来展示数据，例如文本和曲线图，而且也可以很方便地自定义阈值，对于数据的不同数值显示不同的颜色，或者不同的背景颜色，这样便于了解当前数据是否处于能接受的范围内。
借助于 Grafana 这些组件，就可以很方便的搭建一个属于自己的家庭环境数据看板了。
在使用 Domoticz 的过程中，为了避免让 Domoticz 只是成为一个手机上的遥控器，就需要根据生活使用场景去定制一些自动化的规则，例如在天黑回家时自动打开灯，又或者是在睡觉之后自动关闭不必要的灯，在这个时候，就需要使用 Domoticz 的 Events 系统了。
Domoticz 的 Events 支持很多种类语言的编码，其中还包括图形化的配置工具 Blockly。
当然这里并不会去介绍 Blockly 的配置方式，因为使用编码的方式可以得到更细粒度的控制，以及更自由的场景条件控制。
这里主要介绍一些处理事件时的技巧和思路。
在事件处理过程中，最重要的一件事就是判断事件发生的时间与当前时间的时间差，通过这个时间差，可以很方便的根据不同的时间差来达到不同的目的。
now = os.date('*t')
function timedifference (s)
year = string.sub(s, 1, 4)
month = string.sub(s, 6, 7)
day = string.sub(s, 9, 10)
hour = string.sub(s, 12, 13)
minutes = string.sub(s, 15, 之前还没有玩上 Domoticz 的时候，家里全套系统都是用的 Broadlink，在买窗帘的时候也想着要买电动的，因此很自然的买了支持 Broadlink 的杜亚窗帘电机，可以方便地与 Broadlink 的传感器进行联动。
后来用了 Domoticz，但是 Broadlink 的系统并没有开放 API，想要接入 Domotiz 系统就比较麻烦了。在网上看了一堆帖子之后，发现可以通过分析窗帘电机遥控器信号，然后自己使用 433M 射频模块来自己控制。
Controlling Blinds.com RF Dooya Motors with Arduino and Vera 这篇帖子中提供了一个 PDF，详细介绍了如何嗅探信号，以及杜亚窗帘电机遥控器信号的格式。
发射和接收 433M 射频信号需要的材料很简单，只需要 433M 发送和接收模块就可以了，不超过 5 块钱。
再加上需要接入 Domoticz，加个 NodeMCU，完事。
首先需要嗅探一下窗帘遥控器发出的信号，如果有专业的机器的话可以直接去嗅探 433M 射频信号，如果没有的话，也可以使用 433M 模块自制一个。
根据前面提到的 PDF 中介绍的方法，将一个 433M 模块与 …
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之前总是担心厨房水槽下水管会漏水，所以直接用雨水传感器做了一个水浸传感器，这样在漏水的时候，就可以直接收到通知，从而及时去检查并修复下水管漏水问题。
要 DIY 一个水浸传感器还是很简单的，只需要一个雨水传感器和一个 NodeMCU 就可以了。
雨水传感器
给 NodeMCU 刷上 ESPEasy，配置一个 Switch 设备，将 GPIO 设置为 NodeMCU 与雨水传感器 DO 针脚连接的 IO 就可以了。
然后再在 Domoticz 中配置好一个 Virtual Sensor，类型改为 Switch 就可以了。
有些时候推送通知会比较慢，又或者手机不在身边，那么是否可以直接在 NodeMCU 这一端直接使用声音报警呢？这很简单，加个蜂鸣器模块，再写点代码就好了。
先给 ESPEasy 写个蜂鸣器插件，关键代码就是使用 Arduino 的 tone 函数了：
#define Plugin158_Do 262
#define Plugin158_Re 294
#define Plugin158_Mi 330
#define Plugin158_Fa 在接入了很多传感器到 Domoticz 之后，终于可以全面监控家里的各种环境参数了，例如温度、湿度、PM 2.5、二氧化碳浓度等等。
Domoticz 虽然已经自带了传感器数据日志，但是一来详细数据最多只能保存七天，二来只能单独查看每个传感器的数据，而不能将多个传感器数据放在一起对比查看，所以就需要使用其他方式去保存和展示传感器历史数据。
InfluxDB 是一个时序数据库，很方便用来保存时间序列数据，而各种传感器数据其实就是一个时间序列化数据，InfluxDB 的介绍页面也说了很适合于 IoT Sensors 数据的保存。
使用 InfluxDB 最方便的方式就是用 Docker 了，直接在 DSM 的 Docker 中添加 influxdb 镜像，然后启动一个容器就可以了。
当然这里要记得添加一下端口映射，后面在配置 Domoticz Data Push 的时候需要用到。
部署好了 InfluxDB，就可以在 Domoticz 里面配置把接收到的传感器数据同时推送到 InfluxDB 中保存了。
Domoticz 提供了两种方式可以用来将传感器数据推送到 InfluxDB 中，一种使用 HTTP 调用 InfluxDB 的 HTTP API，还有一种是直接使用 Domoticz 内建的 …
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ESPEasy 虽然方便，但是毕竟很久没有维护了，里面对硬件的支持也不是很完全，并且在使用有些模块时，与 Domoticz 对接可能会有一些问题，例如 CO2 传感器在发送数据到 Domoticz 时，发送的数据字段就不正确。
在这个时候就需要自己来修改 ESPEasy 代码，重新编译并烧录到 NodeMCU 中，而修改代码就需要用到 IDE 了。ESPEasy 是一个 Arduino 项目，自然用 Arduino IDE 来开发是最直接的。
但是 Arduino IDE 是一个相当古老的程序了，虽然版本号更新到了 1.8，但是在使用的时候有很多功能都不够完善，例如代码自动补全、符号定位、语法着色等。
这个时候就在网上找到了 PlatformIO 这个项目，它提供了基于 Atom 或者 Visual Studio Code 的 IDE 项目 PlatforIO IDE。
要安装 PlatformIO IDE 很简单，在 Atom 的设置中打开 Packages，直接搜索 platformio ，安装platformio-ide …
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