一般来讲云计算,云端即是网络资源,从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解:物物相连的互联网,即物联网。物联网在国际上又称为传感网,这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物,小到手表、钥匙,大到汽车、楼房,只要嵌入一个微型感应芯片,把它变得智能化,这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术,人们就可以和物体“对话”,物体和物体之间也能“交流”,这就是物联网。随着信息技术的发展,物联网行业应用版图不断增长。如:智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球,目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data),就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即:数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据,云计算,物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。
物联网相关术语:6LoWPAN、高级加密标准、应用程序编程接口、信标技术、大数据、低能耗蓝牙、云计算、Firmware-Over-The-Air、网关。
1、6LoWPAN
IPv6(当前的互联网协议)和低功耗无线个人区域网络的融合,允许功率受限的物联网设备直接访问TCP/IP互联网。这意味着即使最小最弱的物联网设备也可以连接。
2、高级加密标准
这是一个电子数据加密规范,自2001年以来一直是物联网设备传输层安全的标准。
3、应用程序编程接口
一种加速计算机与硬件/软件平台之间通信的方法。
4、信标技术
这允许小型网络发射器与使用低功耗蓝牙的系统进行交互。苹果的版本叫做iBeacon。
5、大数据
大量的信息,包括结构化的和非结构化的,从大量来源收集并以极快的速度传递。这些信息是原始数据,供分析人员为企业和其他组织设计更明智的战略。物联网是大数据的巨大来源。
6、低能耗蓝牙
一种无线的个人区域网络,其特点是低功耗和有限的数据传输范围。它也被称为蓝牙40。
7、云计算
通过网络连接并用于数据存储、处理和管理的远程服务器,而不是依赖于本地的内部物理服务器。
8、嵌入式软件
控制通常不被认为是计算机的硬件设备和系统的计算机软件,例如智能冰箱。
9、Firmware-Over-The-Air
该技术也被称为FOTA,允许移动设备上的软件和服务的远程无线安装、维修和升级。
10、网关
这是任何设备,收集信息从不同的网络点,并发送信息到另一个网络。
简述Inter,物联网,云端计算之间的区别以及联络 因特网(Inter),物联网都是通讯网路,将装置进行连线,就好比物联网是高速公路与英特网是大马路,大马路可以走人走脚踏车走汽车,高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念,是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系,物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用,物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善,从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件,云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分,物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为:人工智慧=云端计算+大资料(一部分来自物联网)
随着物联网在生活中的铺开,它将成为大资料最大,最精准的来源。
云端计算通俗理解:1、通过网路上传到云储存东西,无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算,有些软体无需安装便可使用,比如直接通过云写文件,不用安装word。像家里用电不用自己发电,通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少,而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换,处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用;云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式;三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展,人类逐渐进入大资料的时代,而物联网与云端计算作为近年来的热点,受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析,大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切,那么,真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢?下面,我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data),或称大资料、海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合,是基于云端计算的资料处理与应用模式,通过资料的整合共享,交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲,早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红,主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起,全球资料量大大提升。可以说,移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析,形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网,移动网际网路再加上传统网际网路,每天都在产生海量资料,而大资料又通过云端计算的形式,将这些资料筛选处理分析,提前出有用的资讯,这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算(cloud puting)是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年,云端计算的概念受到了学术界、商界,甚至 的热捧,一时间云端计算无处不在,这真让同时代其他的IT技术相形见绌,无地自容。
本质上,云端计算与大资料的关系是静与动的关系;云端计算强调的是计算,这是动的概念;而资料则是计算的物件,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的储存能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力(资料获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云端计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力,所以可谓是动中有静。
如果资料是财富,那么大资料就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器!没有强大的计算能力,资料宝藏终究是镜中花;没有大资料的积淀,云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体,让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据,IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生,也有在网上直接产生的,我们现在处于大资料时代,物联网一分钟可以产生非常多的东西,苹果下载2万余次,一分钟会上传10万条新微博,全世界物联网上虚拟网路上,产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的,更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性,其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料,但不是人与人的交往资讯,而是物与物,物与人的社会合作资讯。
除此之外,大资料助力物联网,不仅仅是收集感测性的资料,实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞,但是并不知道堵塞原因,如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事,物联网要过滤,过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网,云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念,同时它也具备网路线路传输,资讯储存和处理,行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器,网路线路和应用介面,使人与人(Human ti Human ,H2H),人与物(Human to thing,H2T)、物与物( Thing to Thing,T2T)之间的交流变成可能,最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义,比较有代表性的是3V 定义,即认为大资料需满足3 个特点:规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起,表明网际网路基础服务无论从硬体,软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说,未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路;物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路;云端计算是一种大规模的计算服务平台,它可以为其他网路提供计算服务;三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先,究竟什么是云端计算(Cloud Computing)呢?钱教授指出,云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云;云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统,能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务,为了完成功能,使用者只关心需要的服务,这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算(Grid Computing)和分散式计算,云端计算拥有明显的特点:第一是低成本,这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援,使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行,这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化,服务化有一些新的机制,特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢?
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么?是跨地区的,甚至跨国家的,甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理,并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的,不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织(VO),在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外,网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的,支援的资料模型很广,从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合,在网上传的资料,这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出,网格计算和云端计算有相似之处,特别是计算的并行与合作的特点;但他们的区别也是明显的。主要有以下几点:
首先,网格计算的思路是聚合分布资源,支援虚拟组织,提供高层次的服务,例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中,主要以资料中心的形式提供底层资源的使用,并不强调虚拟组织(VO)的概念。
其次,网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用,这是初衷,因为高效能运算的资源不够用,要把分散的资源聚合起来;后来到了2004年以后,逐渐强调适应普遍的资讯化应用,特别在中国,做的网格跟国外不太一样,就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用,普适性更强。
第三,在对待异构性方面,二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统,力图使使用者面向同样的环境,把困难留在中介软体,让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构,用映象执行,或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样,像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四,网格计算用执行作业形式使用,在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务,使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施,实现业务的托管和外包。
第五,网格计算更多地面向科研应用,商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用,商业模型比较清晰。
总之,云端计算是以相对集中的资源,执行分散的应用(大量分散的应用在若干大的中心执行);而网格计算则是聚合分散的资源,支援大型集中式应用(一个大的应用分到多处执行)。但从根本上来说,从应对Inter的应用的特征特点来说,他们是一致的,为了完成在Inter情况下支援应用,解决异构性、资源共享等等问题。
那么,网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢?钱教授提到,如果这两者结合起来,也许可以聚合大量分散的资源,从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后,钱教授还谈到,在云端计算技术方面,有三个需要关注的问题。第一是安全,因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化,不能再走中介软体的老路。第三是开源,要走开放的平台,这样才有发展。
简明的描述,看了有茅塞顿开的感觉。
观点一:网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上(一般来说是一个远端可用的),在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务,然后被分配到这些伺服器上执行;而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来,以适应工作任务的需要,云端计算可以支援网格计算,也可以支援非网格计算。(简单理解,即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台,是否使用了网格计算的演算法。本人的理解)
观点二:网格计算与云端计算主要有三点区别,第一,网格主要是通过聚合式分布的资源,通过虚拟组织提供高层次的服务,而云计算资源相对集中,通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用,而不强调虚拟组织的观念;第二,网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用,主要面向教育和科学计算,而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等;第三,网格用中介软体遮蔽异构性,而云计算承认异构,用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源,实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间,提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主,计算密集
资料处理为主,资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费( 出资)
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准,但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子:在概念上争论多年,在体系结构上三次伤筋动骨,在标准规范上花费了大量的心力,所设定的目标又非常远大--要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题,所要共享的资源也是五花八门--从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识;云端计算走的是现实派的路子:暂时不管概念、不管标准,Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大,云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法;所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部,省去了许多跨组织协调的问题;以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面,能省的功能都省了,Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案,大大降低了实现难度,却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系,就像是OSI与TCP/IP之间的关系:ISO制定的OSI(开放系统互联)网路标准,考虑得非常周到,也异常复杂,在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见,但过于阳春白雪了,实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版--TCP/IP冒出来之后,将七层协议简化为四层,内容也大大精简,因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年,语义网等问题才被提上议事日程,开始为TCP/IP补课,增加其会话和表示的能力。因此,OSI是学院派,TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础,TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题,而是滚动发展的问题。
1.物联网产生大资料,大资料助力物联网。目前,物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革,被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来,进行资讯交换和通讯,以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中,产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料,正在逐步显示出巨大的商业价值。
2.大资料是高速跑车,云端计算是高速公路。在大资料时代,使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展,但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代,那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形,而这其中最大的功臣并非工程师和科学家,而是网际网路使用者,他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
李松
一个努力上进的码农
来自专栏STM32学习分享
在“剖析物联网的要求—第一部分”中介绍了先进的工艺技术、低功耗设计技术、多核系统的功耗问题、内核间的通讯、串行存储器接口以及系统安全。第二部分, 我们将介绍 BLE 无线链路、模拟前端、智能触摸界面以及其他重要的物联网设计技术。
无线连接技术的发展:
基于物联网的设备连接仍处于起步阶段。这意味着,随着新应用程式的涌现,显著提高了微控制器(MCU)系统在速度、功耗、范围和容量方面的需求。该领域的潜在商机打破了在设计方面的局限性。蓝牙技术联盟最新(特殊利益集团)宣布,蓝牙50标准定位于电子产业对物联网市场需求的典型布局。内容指出,全新的 BLE 标准可提供两倍的传输速度、四倍的传输范围以及广播包的数据承载量是上一个版本的8倍。这些新的技术特性将极大地促进物联网设备与我们日常生活间的各种连接。MCU作为物联网设备的核心,必须与时俱进,紧跟协议的发展进程,支持新标准提供的各种特性。以下是即将推出的最新BLE标准的主要特性。
· 速度(传输更快):蓝牙50传输速度上限为2Mbps,是之前42版本的两倍。
· 传输距离(通信距离更远):有效工作距离可达300米,是旧版本的4倍之多。
· 低功耗(延长电池/设备工作时间):协议优化大大降低了能源消耗,提升了其性能。
· 广播能力(更大的承载量):协议优化将提升800%增长的数据广播包的承载量。
· 安全功能:高安全加密及认证,确保只允许经受权用户跟踪设备位置和安全配对。
扩充处理器容量、内存及功耗方面的性能不会凭空而来。对于许多应用程序而言,底层硬件(例如MCU)需要做出相应调整以适应这些特性。因此,生产商在设计下一代MCU时必须时刻紧记这些要求。例如,赛普拉斯 PSoC 6 BLE MCU(见图1)为物联网设计人员提供BLE 50所具备的这些功能。
尽管这些特点会增加MCU的负载,但也能为终端用户带来诸多好处:
· 性能(范围优势):相比于基于物联网的其他协议,如Wi-Fi及ZigBee,BLE已经成为无线通信协议的首选。改进过的覆盖范围将确保蓝牙设备(如扬声器、智能门锁、灯泡等)可以在家里任意位置实现完全连接。这是真正实现智能家居的关键一步。BLE 50也有可能取代高功耗的Wi-Fi,控制智能家居设备。改进后的覆盖范围还能让智能手表等设备更方便地接收来自智能手机的即时通知。
· 低功耗(速度优势):更快的转输速度提高了响应能力。对于那些非数据密集型物联网设备来说,更快的速度意味着会带来更低的消耗及更长的使用寿命。例如,将传输速度增加两倍,发送/接收时间减少近一半。这样就可以减少功耗,因为设备可以迅速进入低功耗模式。此外,更高的传输速度支持周期性的设备软件更新,这将是物联网应用的一个重要功能。
· 无线连接服务(广播容量优势):广播容量的显著增加将使信息传输更加丰富和智能化,Beacon等无线连接服务将能够传输更多的信息。举例来说,Beacon可以传输实际内容,而不是通过URL指向内容。这可能将重新定义蓝牙设备传播信息的方式,因为它通过无需连接的物联网传输信息,而非蓝牙配对设备模式。这有可能让资产跟踪和智能垃圾管理等先进的应用更加智能地使用网状网络。
智能触摸界面:
正如第一部分中所讲到的,物联网设备跨越消费类、工业、汽车和商业应用领域。这些应用都能受惠于美观的的用户界面,且具备产品差异化,如触摸显示屏、按钮/滑块以及近距离感应。为了让用户享受最佳体验
物联网设备是非标准计算设备,可无线连接到网络并具有传输数据的能力。物联网涉及将互联网连接范围从台式机,笔记本电脑,智能手机和平板电脑之类的标准设备扩展到任何范围的传统“哑”或未启用互联网的物理设备和日常物品。这些设备嵌入了技术,可以通过Internet进行通信和交互。它们也可以被 远程监视和控制。
连接的设备是生态系统的一部分,在该生态系统中,每个设备都与环境中的其他相关设备通信以自动执行家庭和行业任务。他们可以将可用的传感器数据传达 给用户,企业和其他预期的各方。这些设备可以分为三大类:消费类,企业类和工业类。
消费者连接的设备包括智能电视,智能扬声器,玩具,可穿戴设备和智能电器。例如,在 智能家居中,设备旨在感应和响应人的存在。当一个人回到家中时,他们的汽车与车库连通以打开门。进入室内后,温度调节器已经被调整到其首选温度,并且照明设置为较低的强度和颜色,因为他们的智能手表数据表明这是一个充满压力的日子。其他智能家居设备包括根据天气预报调整洒水量的洒水装置和了解最经常清洁房屋区域的机器人真空吸尘器。
企业物联网设备是旨在供企业使用的边缘设备。有各种各样的企业物联网设备可用。这些设备的功能各不相同,但往往倾向于维护设施或提高运营效率。一些选项包括智能锁,智能恒温器,智能照明和智能安全性。这些技术的消费者版本也存在。
在企业中,智能设备可以帮助举行会议。位于会议室中的智能传感器可以帮助员工确定和安排会议可用的房间,确保可以使用合适的房间类型,大小和功能。当与会人员进入会议室时,温度将根据占用情况进行调整,随着屏幕上适当的PowerPoint加载,灯光将变暗,并且演讲者开始演示。
消费者,企业和工业物联网设备的示例包括装配在会议室和装配线机器上的智能电视和智能传感器。
工业物联网设备旨在用于工厂或其他工业环境。大多数工业物联网设备是用于监视装配线或其他制造过程的传感器。来自各种类型传感器的数据将传输到监视应用程序,以确保关键流程处于最佳运行状态。这些相同的传感器还可以通过预测何时需要更换零件来防止意外停机。
如果发生问题,系统可能能够将通知发送给服务技术人员,以告知他们出了什么问题以及解决问题所需的部件。这样可以避免技术人员到现场诊断问题,然后再去仓库获取解决问题所需的零件。
物联网设备如何工作?
物联网设备在功能方面有所不同,但是物联网设备在工作方式上有一些相似之处。首先,物联网设备是旨在以某种方式与现实世界进行交互的物理对象。该设备可能是装配线上的传感器或智能监控摄像头。无论哪种情况,设备都可以感知物理世界中正在发生的事情。
该设备本身包括集成的CPU,网络适配器和固件,通常在开放源代码平台上构建。在大多数情况下,物联网设备连接到动态主机配置协议服务器,并获取该设备可用于在网络上运行的IP地址。某些物联网设备可通过公共互联网直接访问,但大多数设计为仅在专用网络上运行。
尽管不是绝对要求,但许多物联网设备是通过软件应用程序配置和管理的。但是,某些设备具有集成的Web服务器,因此不需要外部应用程序。
物联网设备配置并开始运行后,其大部分流量就出站了。例如,安全摄像头可传输视频数据。同样,工业传感器流式传输传感器数据。但是,某些物联网设备(例如智能灯)确实接受输入。
解决ride编辑器报错⽆法重新启动报错情况解决⽅式⼀
报错之后会提⽰你⼀个窗⼝会有三个按钮 第⼀个是X 关闭 第⼆个就是yes 第三就是no 出现这个报错之后直接点击关闭
解决⽅式⼆ 重新基于Python搭建ride编辑器
可能重新搭建安装后还会有报错 会有这⼏种情况
1⾸先就是安装ride编辑器时为所有⽤户安装Python 导致卸载Python的原件时候,然后重新安装还是会报相应的错误,解决⽅式在c盘搜索与Python相关的⽂件夹删除掉 然后在重新进⾏安装搭建即可解决ride编辑器报错原因
解决⽅式三
是在是真的不⾏的话把搭建命令重新输⼊⼀遍不需要考虑对不对 只要安装步骤不报红就可以,然后使⽤管理员窗⼝输⼊ ride,py 记住ride后⾯加⼀个逗号 然后输⼊py 这个也是我碰狗屎运打开的可以打开也可以运⾏只是这个ride编辑器不会进⾏保存这个 ride编辑器的内容需要重新打开这个这个⽂件 或者新建⼀个⽂件然后重新进⾏编辑。
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解决⽅式三
是在是真的不⾏的话把搭建命令重新输⼊⼀遍不需要考虑对不对 只要安装步骤不报红就可以,然后使⽤管理员窗⼝输⼊ ride,py 记住ride后⾯加⼀个逗号 然后输⼊py 这个也是我碰狗屎运打开的可以打开也可以运⾏只是这个ride编辑器不会进⾏保存这个 ride编辑器的内容需要重新打开这个这个⽂件 或者新建⼀个⽂件然后重新进⾏编辑。
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我们在了解人工智能技术的时候,对于深度学习的概念进行了一次普及,今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。
技术
在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。
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AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板,其目标是成为智能家居,智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件,开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。
硬件
FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点,特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计,原理图和零件清单完全是开源的,可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。
大数据是信息化社会无形的生产资料,其概念被社会各界不断演绎出多种版本,但关于大数据、物联网、之间的关系,很多人不甚明了。对此,同方物联网产业应用本部技术总监赵英,对此做出了详细的解读。大数据、物联网、之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。物联网对大数据的意义方面,赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京721暴雨之后,政府采取了很多解决措施,很重要的一个体现是,北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目,帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测,在有些重点立交桥下安装水位计,水位到一定程度会发生预警,相关部门就可以据此采取一些措施,这就是物联网技术的应用。
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