5 ไอเดียสร้าง Passive Income คุณก็ทำได้

ในยุคเศรษฐกิจแบบนี้ หลายคนมองหาช่องทางสร้างรายได้เสริมเพิ่มเติม อย่าง "Passive Income" หรือ "รายได้แบบไม่ลงแรง" อาจจะเรียกว่าเสือนอนกิน กลายเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ เพราะช่วยให้เรามีรายได้เข้ากระเป๋าโดยไม่ต้องทำงานประจำอยู่ตลอดเวลาเลยครับ บทความนี้เราจะขอนำเสนอ 5 ไอเดียสร้าง Passive Income ง่ายๆ ที่คุณสามารถลองทำได้ ดังนี้

1. ขายสินค้าดิจิทัล

สินค้าดิจิทัล คือ สินค้าที่สามารถส่งมอบให้ลูกค้าทางออนไลน์ โดยไม่ต้องจัดส่งสินค้าจริง ตัวอย่างสินค้าดิจิทัล เช่น อีบุ๊ค คอร์สออนไลน์ เทมเพลต ดีไซน์ โปรแกรม ฯลฯ ต่างกันสินค้า Physicals คือต้องจัดส่งสินค้า

ข้อดี

- สร้างครั้งเดียว ขายได้หลายครั้ง - ไม่ต้องมีสต็อกสินค้า - ต้นทุนต่ำ - สามารถขายได้ทั่วโลก

ตัวอย่างแพลตฟอร์มสำหรับขายสินค้าดิจิทัล

- https://www.etsy.com/

- https://gumroad.com/ - https://payhip.com/

2. ลงทุนในกองทุนรวม

กองทุนรวม คือ เครื่องมือทางการเงินที่ช่วยให้เราสามารถลงทุนในหุ้น ตราสารหนี้ หรือสินทรัพย์อื่นๆ โดยไม่ต้องลงทุนด้วยตัวเอง เพียงซื้อกองทุนรวม จะมีผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุน เป็นผู้ซื้อขายหุ้นแทนเรา

ข้อดี

- เริ่มต้นลงทุนได้ด้วยเงินก้อนเล็กๆ - กระจายความเสี่ยง - มีผู้เชี่ยวชาญจัดการกองทุนให้ - เหมาะกับนักลงทุนมือใหม่

3. ปล่อยเช่าพื้นที่ออนไลน์

หากคุณมีเว็บไซต์หรือช่อง YouTube ที่มีผู้ติดตามจำนวนมาก คุณสามารถสร้างรายได้จากการปล่อยเช่าพื้นที่โฆษณาบนเว็บไซต์หรือช่องของคุณได้

หรือมีกลุ่มชุมชนของคุณ อย่างกลุ่ม Facebook คุณก็สามารถเปิดให้ลงขายสินค้าผ่านการสมัครค่าสมาชิกเข้าร่วมกลุ่มได้

ข้อดี

- ไม่ต้องลงทุนอะไรเพิ่มเติม - ทำงานได้ทุกที่ทุกเวลา - มีรายได้สม่ำเสมอ

4. เขียนบล็อกหรือบทความ

หากคุณมีความรู้หรือประสบการณ์ในด้านใดด้านหนึ่ง คุณสามารถสร้างรายได้จากการเขียนบล็อกหรือบทความ และขายเนื้อหาของคุณให้กับเว็บไซต์ต่างๆ

ข้อดี

- ทำงานได้ทุกที่ทุกเวลา - สามารถแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ให้กับผู้อื่น - มีรายได้สม่ำเสมอ

ตัวอย่างแพลตฟอร์มสำหรับขายสินค้าดิจิทัล

- https://www.blogger.com/

- https://creators.trueid.net/

- https://www.blockdit.com/

5. ขายภาพถ่ายหรือวิดีโอ

หากคุณมีฝีมือในการถ่ายภาพหรือวิดีโอ คุณสามารถสร้างรายได้จากการขายภาพถ่ายหรือวิดีโอของคุณให้กับเว็บไซต์สต็อกภาพ

ข้อดี

- ทำงานได้ทุกที่ทุกเวลา - สามารถถ่ายภาพหรือวิดีโอในสิ่งที่คุณชอบ - มีรายได้สม่ำเสมอ

ตัวอย่างเว็บไซต์สต็อกภาพ

- https://submit.shutterstock.com/ - https://stock.adobe.com/ - https://www.istockphoto.com/

การสร้าง Passive Income นั้น ต้องใช้เวลาและความพยายาม ไม่มี Passive Income อะไรที่ได้เงินง่ายๆ โดยไม่ต้องลงทุนอะไรเลยควรศึกษาข้อมูลให้ละเอียดก่อนตัดสินใจลงทุนสุดท้ายนี้ สิ่งสำคัญที่สุดคือ คุณต้องเลือก Passive Income ที่เหมาะกับความสนใจ ทักษะ และเวลาของคุณ

#ลงทุน #ธุรกิจออนไลน์ #ทำงานจากที่บ้าน #อิสรภาพการทำงาน #เงินทองไหลมาเทมา #PassiveIncome #รายได้เสริม #สร้างรายได้ #เงินออม #อิสรภาพทางการเงิน

ระบบ Access control เปิดประตูด้วยกล้องด้วย Cv2(Open CV) และ Camera Module

 ระบบ Access control เปิดประตูด้วยกล้องด้วย Cv2(Open CV)  และ Camera Module 

        สวัสดีครับยทความวันนี้ขอนำเสนอโปรเจ็คเกี่ยวกับ การใช้เทคโนโลยี การประมวลผลทางภาพ (Image processing) มาพัฒนะระบบปลดล็อคประตู้ด้วยการสแกนใบหน้า ด้วยกล้อง Raspberry Pi Camera กับ OpenCV ทุกท่านสามารถอ่านได้จากบทความนี้ และนำไปพัฒนาต่อยอดได้ครับ

    cv2 เป็นชื่อย่อของ OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อให้เพิ่มสามารถในการประมวลผลภาพ และวิดีโอเพื่อ การตรวจจับวัตถุ การระบุใบหน้า การวิเคราะห์ภาพการแสดงท่าทางต่างๆ และฟังก์ชันอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลทางภาพ (Image processing)

ติดตั้ง OpenCV บน Raspberry Pi โดยใช้คำสั่ง

sudo pip3 install opencv-python

        โดยบทความนี้เราจะใช้คู่กับไลบรารี face_recognition face_recognition เป็นไลบรารีที่ใช้สำหรับการตรวจจับใบหน้า (face detection) และการระบุใบหน้า (face recognition) ใน Python. ไลบรารีนี้ถูกสร้างมาเพื่อง่ายต่อพัฒนา และสามารถทำงานร่วมกับไลบรารี OpenCV เพื่อประมวลผลภาพสำหรับการใช้ face_recognition ต้องติดตั้งไลบรารีก่อนที่จะเริ่มใช้งาน คำสั่งติดตั้งไลบรารี face_recognition คือ

pip install face_recognition

            Raspberry Pi Camera Module เป็นโมดูลกล้องที่ออกแบบมาเป็นสำหรับใช้ร่วมกับบอร์ด Raspberry Pi ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก โมดูลนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเพิ่มฟังก์ชันกล้องและการถ่ายภาพไปยังโปรเจ็กต์ Raspberry Pi ของตนเองได้อย่างง่าย

            

- การบันทึกข้อมูลใบหน้าลงใน MySQL

- การบันทึกข้อมูลใบหน้าลงใน MySQL พร้อมออกบ้านหน้าจอ save_face_data.py

        ในส่วนของภาค Hardware เราสามารถใช้วงจรสวิตช์อิเล็กทรอนิกส์ หรือ Relay module มาใช้ได้ หรือศึกษาการสร้างวงจรได้ ที่นี่

        ท่านสามารถดาวน์โหลด Source ไปพัฒนาซึ่งการจะพัฒนาเมื่อนำ Source Code ไปรันแล้วอาจจะติดปัญหา เกี่ยวกับ Library หรือการ Config ต่างท่านต้องดูรายละเอียดการ Config ตามที่โปรแกรมได้ Debug

Download ที่นี่ ฟรีเพียง แชร์บทความที่ใดก็ได้ และกดติดตามเพจ 💙 Moomud Channel

หากยังไม่ยืนยันการ Download

✅ติดต่อผ่านไลน์ https://lin.ee/NP3OU95 หรือเพจ💙 Moomud Channel

ทางผู้เขียนหวังว่าผู้อ่านจะได้รับประโยชน์ไม่มากก็น้อย หากมีข้อผิดพลาดประการใดต้องขออภัยไว้ ณ ที่นี้

สร้างระบบวัด PM 2.5 แสดงข้อมูลบนเว็บแบบ Real-time โดยใช้ Flask เฟรมเวิร์ก

        

        ปัญหา PM2.5 (Particulate Matter 2.5) เป็นหนึ่งในปัญหาสุขภาพที่สำคัญและถูกติดตาม มีการพิจารณาอย่างสม่ำเสมอทั้งในระดับท้องถิ่นและระดับโลก และนี่คือบางปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ PM2.5

1. สุขภาพของมนุษย์:

   • PM2.5 เป็นอนุภาคขนาดเล็กมีความเข้มข้นสูง สามารถเข้าสู่ระบบทางเดินหายใจได้ง่าย. การสูบหายใจ PM2.5 สามารถทำให้เกิดโรคทางระบบทางเดินหายใจ, โรคหัวใจ, และปัญหาสุขภาพอื่น ๆ
   • 
     

2. มลพิษทางอากาศ:

   • PM2.5 มีการรวมตัวของสารพิษที่มีผลกระทบต่อสุขภาพ, เช่น โลหะหนัก, สารเคมี, และสารพิษทางอากาศอื่น ๆ ที่มีขึ้นต่อมาจากการเผาไหม้, การจราจร, และจากกิจกรรมทางอุตสาหกรรม
   • 
     

3. สภาพอากาศและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ:

   • การเผาไหม้ป่า การผลิตพลังงาน และกิจกรรมทางอุตสาหกรรมอื่น ๆ สามารถเป็นต้นเหตุที่ทำให้มีการปล่อย PM2.5 ได้มากขึ้น ก

        การลดปัญหา PM2.5 ควรมีการทำงานร่วมกันระหว่างภาครัฐ, ภาคเอกชน, และประชาชน. นอกจากนี้, การใช้เทคโนโลยีเพื่อวัดและติดตามระดับ PM2.5 สามารถช่วยในการจัดการปัญหานี้ได้

        บทความนี้ขอนำเสนอการนำเทคโนโลยีมาใช้ เพื่อการวัดค่า PM2.5 เพื่อการวิเคราะห์ และพัฒนาต่อไป

รายการอุปกรณ์ และเครื่องมือการพัฒนา

1. - Raspberry Pi (ในตัวอย่างนี้ใช้ Raspberry Pi 3 Model B)
2. - GP2Y1014AU0F PM2.5 Dust Sensor
3. - MySQL Database
4. -Flask (Python Web Framework)
5. -Chart.js (JavaScript Library สำหรับกราฟ)
6. -Bootstrap
7. - HTM

1. Flask เป็นเฟรมเวิร์ก (framework) สำหรับพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน (web applications) ด้วยภาษา Python Flask ถูกออกแบบมาเพื่อง่ายต่อการใช้งาน และมีความเป็นระเบียบ และมีความยืดหยุ่น

การใช้ Flask เพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่สามารถให้ข้อมูลแบบ Real-time หรือในเวลาจริงได้. การให้ข้อมูลแบบ Real-time ถือเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันที่ต้องการให้ผู้ใช้ดูข้อมูลทันทีหรือในขณะเกิดเหตุการณ์ ณ เวลานั้น.

Flask มีความยืดหยุ่นมาก, และนักพัฒนาสามารถใช้หลายวิธีในการทำให้เว็บแอปพลิเคชันมีการอัปเดตข้อมูลแบบ Real-time ได้, ซึ่งอาจเป็นผลมาจากการใช้เทคโนโลยี WebSocket, Server-Sent Events (SSE), หรือการให้ API Endpoint ที่ทำให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลใหม่ๆ มาทุกๆ ระยะเวลา

นอกจากนี้, หากต้องการให้ข้อมูล Real-time มีหลายวิธีในการออกแบบและการปรับให้เข้ากับความต้องการของโปรเจกต์. การใช้ JavaScript และไลบรารีที่เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการจัดการการอัปเดตแบบ Real-time เช่น Socket.IO สามารถช่วยในกรณีนี้

สร้างเว็บแอปพลิเคชัน Flask ที่สามารถให้ข้อมูล Real-time ไม่ใช่แค่การให้ข้อมูลตาม request ปกติเท่านั้น, แต่ยังการอัปเดตข้อมูลโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงค่าที่ต้องการแสดงผลไปยังผู้ใช้

GP2Y1014AU0F เป็นเซ็นเซอร์วัดค่า PM2.5 (Particulate Matter 2.5) ซึ่งเป็นอนุภาคละเอียดขนาดเล็กที่มีขนาดไม่เกิน 2.5 ไมโครเมตร (μm). PM2.5 เป็นอนุภาคที่เล็กมีความเสี่ยงต่อสุขภาพมนุษย์เนื่องจากสามารถเข้าสู่ระบบทางเดินหายใจได้ง่ายและมีผลกระทบต่อระบบทางเลือก

เซ็นเซอร์ GP2Y1014AU0F ถูกออกแบบมาเพื่อวัดค่า PM2.5 โดยใช้หลักการของการวัดการสะสมของอนุภาค. เมื่ออนุภาค PM2.5 สะสมในตัวเซ็นเซอร์, มันจะส่งสัญญาณไปยังอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เพื่อทำการวัดค่า

หลักการทำงานของ GP2Y1014AU0F มีดังนี้

1. การสะสมของอนุภาค

   • เซ็นเซอร์จะใช้กรองในการทำให้อนุภาคขนาดเล็กสะสมไว้ในตัวของเซ็นเซอร์.

2. วัดค่าและส่งสัญญาณ

   • เมื่ออนุภาคสะสมถึงระดับที่เพียงพอ, เซ็นเซอร์จะทำการวัดค่าและส่งสัญญาณไปยังอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์

3. อ่านค่า

   • อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์จะอ่านค่าที่ได้จากเซ็นเซอร์และนำมาประมวลผล

4. แสดงผลหรือการแจ้งเตือน:

   • ค่าที่ได้จากเซ็นเซอร์สามารถนำไปแสดงผลที่หน้าจอหรือใช้ในการสร้างระบบแจ้งเตือนเมื่อค่า PM2.5 เกินค่าที่กำหนด

GP2Y1014AU0F มักถูกนำมาใช้ในโปรเจกต์ที่ต้องการวัดและตรวจวัดค่า PM2.5 เพื่อตรวจสอบคุณภาพอากาศและดูแลสุขภาพของผู้ใช้

การใช้ GP2Y1014AU0F กับ Raspberry Pi หรือ Arduino

1. Raspberry Pi

วงจรต่อเซ็นเซอร์ GP2Y1014AU0F กับ Raspberry Pi

• VCC (ขา 1 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ 5V (ขา 2) ของ Raspberry Pi
• GND (ขา 4 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ GND (ขา 6) ของ Raspberry Pi
• Vo (ขา 3 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับขา Analog Input ของ Raspberry Pi (ตามต้องการ)
• 
  
• 
  
  
  

2. Arduino

วงจรต่อเซ็นเซอร์ GP2Y1014AU0F กับ Arduino:

• VCC (ขา 1 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ 5V ของ Arduino
• GND (ขา 4 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ GND ของ Arduino
• Vo (ขา 3 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับขา Analog Input ของ Arduino (ตามต้องการ)

โปรแกรม Arduino:

ขั้นตอนการเชื่อมต่อระบบโดยใช้ Raspberry Pi

- เชื่อมต่อ GP2Y1014AU0F PM2.5 Dust Sensor

• ติดตั้ง GP2Y1014AU0F ตามคู่มือหรือแผนผังการต่อวงจรที่มากับเซ็นเซอร์.
• ต่อขา Vcc ของ GP2Y1014AU0F กับขา 5V ของ Raspberry Pi.
• ต่อขา GND ของ GP2Y1014AU0F กับขา GND ของ Raspberry Pi.
• ต่อขา Vo ของ GP2Y1014AU0F กับขา A0 (หรือตัวอื่น ๆ ที่คุณต้องการใช้) ของ Raspberry Pi
• 
  

- ติดตั้ง MySQL Database:

• ติดตั้ง MySQL บน Raspberry Pi
• sudo apt-get update sudo apt-get install mysql-server
• 
  
• สร้างฐานข้อมูลและตารางสำหรับเก็บข้อมูล PM2.5
• CREATE DATABASE pm25_data; USE pm25_data; CREATE TABLE pm25_reading ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, value FLOAT, timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );
• 
  

- ติดตั้งไลบรารีสำหรับ Python ในการทำงานกับ MySQL

    sudo pip install mysql-connector-python

- ติดตั้ง Flask สำหรับสร้างเว็บเซิร์ฟเวอร์

        sudo pip install flask

-ติดตั้ง Chart.js

• สามารถดาวน์โหลด Chart.js จาก เว็บไซต์ Chart.js.
• หรือใช้ CDN ในหัวข้อ <head> ของ HTML เพื่อเรียกใช้ Chart.js:

- โค้ด Python สำหรับ Raspberry Pi (pm25_monitor_flask.py)

- HTML Template (templates/index.html) ดาวน์โหลดที่นี่ html

การรัน:

• บันทึกไฟล์ Python ใน Raspberry Pi ด้วยชื่อ pm25_monitor_flask.py
• บันทึกไฟล์ HTML ใน Raspberry Pi ในโฟลเดอร์ templates ด้วยชื่อ index.html
• เปิด Terminal และรันคำสั่ง
• python pm25_monitor_flask.py

    เข้าเว็บไซต์ผ่านบราวเซอร์ที่ URL: http://raspberry_pi_ip:5000/ (แทน raspberry_pi_ip ด้วยที่อยู่ IP ของ Raspberry Pi)

หมายเหตุ:

• ในโค้ดตัวอย่าง, ค่า PM2.5 ถูกกำหนดเป็นค่าคงที่ 25.5 เพื่อการทดสอบ. คุณต้องปรับแต่งการอ่านข้อมูลจาก GP2Y1014AU0F ตามคู่มือของเซ็นเซอร์และการต่อวงจรของคุณ
• 
  

ผลการทดลอง

ทางผู้เขียนหวังว่าผู้อ่านจะได้รับประโยชน์ไม่มากก็น้อย หากมีข้อผิดพลาดประการใดต้องขออภัยไว้ ณ ที่นี้

หากสนใจสั่งทำติดต่อ หรือปรึกษาฟรีที่ LINE หรือ เพจ Facebook

•