数据库在物联网专业中的应用

举例工业领域，生产执行管理系统（MES）的做法就是利用物联网技术自动采集生产数据，通过整合和分析最终呈现在管理者手上。
数据的存储和分析都需要调用数据库，呈现在手机App也需要各种数据库的调用和协议。
生产执行管理系统（MES）了解更多可考虑我。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

JAVA+3G+物联网课程体系围绕九大核心热点技术:1、 Unix/Linux平台技术:Unix系统原理、Unix常用命令、Shell编程。2、 Java EE核心技术:Java语言核心、Java高级API、JVM及性能优化、Java Security、JDBC、Servlet/JSP、JNDI、JMS、JAAS、EJB30、JSF、JPA3、 Oracle企业级数据库技术:Oracle体系结构、Oracle高级编程、SQL语句及调优、数据库设计4、 Android 3G技术:3G核心概念、Android SDK、Android游戏开发、Android多媒体开发、Android网络通信开发、Google服务、地图搜索和导航。5、 主流开源框架技术和解决方案: Struts216、Hibernate32、Spring25、搜索引擎Lucene、工作流引擎JBPM 、Apache Commons核心组件、Ant、Junit、Log4j、OSCache、CGLib、FreeMarker、Jfreechart、Jasperreports。6、 Web 20及Web30核心技术:HTML\CSS高级技巧、JavaScript高级、Ajax、Jquery高级应用、DWR。7、 WebLogic、Jboss商用服务器技术:WebLogic商用服务器安装、配置及管理、Jboss、安装、配置及管理。8、 SOA及及云计算技术:WebService、分布式组件技术、SOA核心要件、SaaS、PaaS、IaaS、Google及Amazon。9、 RFID及物联网应用:物联网概念、RFID技术应用等。

联网行业的话，通信或者计算机都是该行业需要的人才~~推荐计算机，本人也是计算机专业，网络工程的，大三了，准备考研，也是考计算机，网站制作，数据库管理，通信协议，加密解密技术，什么的，都是属于计算机范畴~~计算机精通一门语言就OK了，搞理论，没饭吃的，除非你做经理！！做管理！！！
虽然回答得和你提问无多大关系，仅在此探讨一下~~呵呵

一、培养目标和要求 11培养目标物联网专业面向现代信息处理技术，培养从事物联网领域的系统设计、系统分析与科技开发及研究方面的高等工程技术人才。本学科专业培养的学生德智体全面发展、知识结构合理、具备扎实的电子技术、现代传感器和无线网络技术、物联网相关高频和微波技术，有线和无线网络通信理论、信息处理、计算机技术、系统工程等基础理论，掌握物联网系统的传感层，传输层与应用层关键设计等专门知识和技能，并且具备在本专业领域跟踪新理论、新知识、新技术的能力以及较强的创新实践能力。 12基本要求物联网方向毕业生应具备以下知识和能力：（1）素质要求 1) 热爱物联网专业，对物联网学科的性质和发展具有正确的认知和责任感，初步形成正确的专业价值观和科研工程献身精神。 2) 具有高尚的道德和职业精神，具有全心全意为社会服务的精神。 3) 具有创新精神，树立终身学习的观念，具有主动获取新知识，不断进行自我完善和推动物联网发展的态度。 4) 具有良好的合作和团队精神。 （2）能力要求 1) 具备良好的表达能力，能准确传递物联网知识等信息的能力。 2) 具有熟练地运用多学科知识和评估技能，制定系统计划并对不同应用对象实施整体规划维护的基本能力。 3) 掌握基础物联网关键技术、了物联网主要技术标准，高频微波技术，嵌入式无线和有线系统设计技术、无线通信组网技术等，为用户对象提供符合质量要求的服务。 4) 具有物联网应用方案设计能力。 5) 具有自主学习、自我发展的基本能力，能够适应不断变化的未来物联网发展的需求。 6) 掌握文献检索、资料收集的基本方法，有效获取、评价和利用物物相连信息的基本技能，具有较强物联网科研的基本能力。 （3）知识结构要求 1) 掌握与物联网科相关的理工知识和基本理论和方法。 2) 掌握物联网基本知识和基本技能，了解物联网科技发展动态。 3) 熟悉国际国家关于物联网标准。 4) 掌握必需的传感器、电子、通信、单片机，高频微波，RFID技术等知识和专业技能。 5) 掌握基本物联网节点，网关，网络协议栈制，主要无线有线网络技术原理，自组织组网措施和主要无线有线网络拓扑和网络安全技术基础理论和关键技术。 6) 掌握信息采集、处理和融合、通讯传输等基本理论和方法。 7) 掌握物联网工程应用和科学研究方法和管理方面的基本知识。 13修业年限与授予学位标准学制：四年授予学位：工学学士 14主要涉及学科 高频微波，通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、检测技术，有线和无线网络技术，单片机和嵌入式设计技术； 15 无线龙教学方案组成和优点 无线龙物联网专业教学方案由教学大纲， 物联网技术课程规划，基础理论教材和实验实训设备组成，构成一套完整的物联网专业教学方案；这套教学方案具有如下特点： 1、囊括了当今世界物联网主流技术和最新核心技术和理论。 2、相关知识支撑体系和教材支撑体系兼顾基础，兼顾研究，方便实验和实训，涵盖主流物联网，传感网主要国际标准和产业标准。 3、平滑衔接原来的嵌入式，单片机，自动控制，计算机软件等专业基础课程。 4、容易升级和方便跟踪物联网/传感网最新技术进展和进行高级研究开发。 二、物联网专业（4年制）教学大纲无线龙物联网专业教学大纲按照物联网三层结构规划了培养目标：传感层：无线节点硬件和核心协议栈软件设计，RFID无源有源标签设计技术掌握，低功耗无线设计，基础无线网络技术掌握，安全和加密原理和设计。网络层：多种网络网关设计，HF,UHF －RFID读卡器设计，掌握主流无线和无线网络标准，主要路由算法掌握，网络监视和数据库设计。应用层：掌握应用系统设计技术关键，物联网应用软件开发；应用数据结构，数据流设计；能够独立设计不同需要的物联网应用系统。目前物联网联网技术发展很快，涉及到多种网络技术，不同网络各有特点，适用于不同的应用环境，所以，教学大纲要求掌握多种网络技术（3G、GPRS/蓝牙，WI-FI,ZIGBEE, 专用网络等）和网络间路由和数据处理，无线有线网关设计等新技术。 无线龙物联网专业教学大纲由7个主要的知识模块组成： 1、单片机和嵌入式知识模块知识点包括：从最基础的8051单片机到ARM嵌入式技术，由浅入深，知识点包括：微机原理，接口技术，微控制器体系和原理，实时 *** 作系统，C语言编程技术等等。 2、无线片上系统（SoC)知识模块知识点包括：无线单片机通讯接口设计，无线有线收发器原理和结构，通讯原理和结构，嵌入式软件基础等。 3、无线通讯和无线网络知识模块知识点包括：短距离无线数据通讯基础和原理，无线自组网技术，基本无线网络拓扑，ZIGBEE无线技术和80215,4无线标准，高级的ZIGBEE技术。网络安全和加密技术，C语言和无线网络算法高级技术原理。 4、高频微波知识模块知识点包括：高频微波技术基础，调制和解调技术，天线原理和设计，阻抗匹配和反射，高频仪器使用，微波放大器设计，无线单片机高频测试和调试方法和原理等。 5、RFID知识模块知识点包括：电磁技术基础，RFID标签防冲突算法，EPC和IS0-18000－6C通讯协议和原理；大功率RFID读卡器原理和设计，RFID和物联网数据库结构和原理等。 6、物联网传输层知识模块知识点包括：物联网网关原理和结构，GSM/GPRS技术原理，3G技术原理和结构，M2M 数据传输和远程通讯，嵌入式和高级实时 *** 作系统在物联网网关设计技术等。 7、高级无线网络知识模块知识点包括：微功耗80211标准WIFI传感器网络原理和结构，内置多ARM和WI-FI收发器的无线单片机，802151 蓝牙技术和低功耗蓝牙无线技术原理；Wi-Fi/蓝牙，ZIGBEE PRO 无线通讯协议栈原理和设计。七个知识模块，以无线SOC和无线单片机为中心进行串联，结合400多学时的实验和实训，让学生充分动手，接触各种无线有线通讯技术和实际训练，并且使用无线单片机设计微功耗无线网络节点，各种网络路由器，无线有线网关；最终达到能够独立使用无线单片机，构架设计各种物联网应用系统。物联网的核心技术是嵌入式软件技术，教学大纲强调嵌入式软件开发设计能力的重要性。具有较强的软件设计能力，对于掌握物联网网络协议栈和实现物联网通讯，非常重要；教学大纲要求学生掌握5000－10000行无线单片机C语言软件开发能力，并且能够全面掌握嵌入式、单片机。无线单片机软件和硬件技术。具体的课程教学大纲和计划，包括实验和实训规划，无线龙通讯将陆续向购买无线龙物联网教学实验室的高校提供；并且在无线龙即将举办的物联网专业骨干教师培训班上，采用该教学大纲，进行实验课程演示和培训。三、物联网专业（4年制）教学计划 31主要课程高校可以自己安排相关基础课程，包括，高等数学I，线性代数I，大学物理，大学英语，通信原理，嵌入式系统，集成电路设计，计算机网络，电子技术基础，数字信号处理，软件技术基础。 无线龙规划的物联网技术专业课程达到1845个学时，让学生全面掌握物联网相关最新技术和进行高达 437学时的动手实践和实验，最后独立完成自己的物联网应用方案和产品设计。 32教学计划各类课程学分和学时：总学分：220 课内教学和实验实训学分（学时）：200学分(2445学时) 其中：
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帖子 136 积分 687 等级 大师 2#发表时间 : 2010年09月10日 03:31:47
物联网技术相关课程学分(学时)： 84学分(1408学时) 其他学院安排课程学分(学时)： 76学分(600学时) 网络相关实验实训课时： 40学分（437学时）参加竞赛和毕业设计：实践性环节学分(学时)： 20学分 (20周) 物联网技术相关课程教学计划表 课程名称 课堂/实验学时 使用教材 实验实训设备 备注 物联网技术导论 40/ 3 《物联网：产业契机》人民邮电出版社出版40万字 无线龙物联网应用演示系统；无线龙物联网技术实验室； 单片机技术基础 100/ 32 高校自选教材 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台或者任何无线龙实验箱； C语言程序设计 60/ 30 《C语言程序设计（第二版）》，谭浩强著，清华大学出版社 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 短距离无线通讯和无线网络基础 60/ 24 《短距离无线通讯入门与实战》北京航空航天大学出版社出版 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 模拟/数字电路和传感器设计基础 100/ 40 高校自选教材 物联网相关微波射频技术基础 40/ 16 无线龙多媒体电子教材 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 C语言和无线网络算法设计 64/ 12 无线龙多媒体电子教材 探索RF系列实验箱 8051内核无线SoC入门 80/ 42 《CC1110/CC2510 无线单片机和无线自组织网络入门与实战》 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 无线SoC和ZIGBEE技术 68/ 32 《ZIGBEE无线网络入门与实战》北京航空航天大学出版社出版 C51RF-WSN 教学系统 高级ZIGBEE 技术 44/ 12 《ZigBee2006无线网络与无线定位实战》北京航空航天大学出版社出版 C51RF-2431 无线定位教学系统 ARM微控制器嵌入式设计基础 120/ 30 《ARM9微控制器与嵌入式无线网络实战》北京航空航天大学出版社出版 ARMRF－WSN 教学系统 ARM内核无线SoC 80/ 40 《无线传感器网络概论》人民邮电出版社出版 探索系列 MC13224 实验箱 RFID基础技术 60/12 无线龙多媒体电子教材 WXL-HF RFID 实验套装无线龙感知RF 实验箱 UHF EPC RFID 高级技术 52/20 《EPC和RFID 技术概论》 WXL-EPC RFID 实验套装无线龙感知RF 实验箱 物联网和蓝牙技术 40/ 10 无线龙多媒体电子教材 无线龙感知RF 实验箱理想RF-E10 实验箱 微功耗WI-FI技术和传感器网络 140/ 30 无线龙多媒体电子教材 无线龙感知RF 实验箱 GS1010 开发系统 物联网传输层技术（3G/GPRS/GSM 以太网） 40/ 10 无线龙多媒体电子教材《物联网/传感网实验与实践》西南交通大学出版社 无线龙感知RF 实验箱理想RF-E10 实验箱 物联网网关设计技术 60/ 22 《物联网/传感网实验与实践》西南交通大学出版社 理想，感知RF 实验箱 物联网高级射频技术 40/ 12 无线龙多媒体电子教材 FLYRF系列放大功能长距离无线模块和评估系统 物联网应用层设计 40/10 无线龙多媒体电子教材 无线龙应用实训：智慧医院定位系统；智慧物流系统；路灯网络系统；智能家居系统； 无线龙物联网技术设计大赛 4周 《ZIGBEE技术概论》人民邮电出版社出版 无线龙系列教研设备 基于ARM嵌入式 *** 作系统的无线网关设计 50/20 无线龙多媒体电子教材 无线龙感知RF 2440实验箱 物联网应用系统设计方向的 毕 业设计 16周 两人或单人一组 无线龙系列教研设备
这些事高校的学习技能和知识，希望对你有帮助。

要手写物联网平台，需要具备相应的编程技能和物联网系统设计的知识。以下是一些步骤和注意事项：
确定系统架构：首先需要明确物联网平台的系统架构，包括设备层、网关层、云平台层等，以及各层之间的通信协议和数据格式。
设计数据存储方案：物联网平台需要存储大量的传感器数据和设备信息，需要设计合适的数据存储方案，包括数据库结构、数据存储方式等。
设计数据通信方案：物联网平台需要与各种设备进行数据通信，需要设计合适的通信协议和数据格式，同时需要考虑数据安全性和加密传输等问题。
编写设备驱动程序：根据设备的类型和通信协议，编写相应的设备驱动程序，实现数据采集和控制等功能。
编写云平台程序：编写云平台程序，实现数据接收、处理、存储、分析和展示等功能。
实现数据分析功能：利用机器学习、人工智能等技术，对物联网平台的数据进行分析和挖掘，提供更加智能化的服务和应用。
需要注意的是，物联网平台开发涉及到多个领域，包括软件开发、网络通信、硬件设计等，需要掌握多种技能和知识。同时，物联网平台开发还需要考虑数据安全和隐私保护等问题，需要严格遵守相关的法律法规和标准规范。

使用数据模型QSqlTableModel。获取查询记录数语句，不同数据库类型不同sql语句，物联网绑定数据库使用数据模型QSqlTableModel，物联网是对物体信息的智能化感知、识别、传输和控制。物联网基于互联网及其它所有可用网络承载和传输信息，让所有具有独立地址的普通物理对象形成全联通的网络。

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