我们应该如何理解物联网?

物联网是指各种传感器等实时采集相关信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，但又不完全是互联网，是将互联网的用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
物联网有三个层面：感知层、网络层、应用层。在感知层，我们在客观物体中植入了精密的传感器和芯片，有相关的感知设备，通过信息传感设备，把物体的状态信息从物理信号转化成电信号，感知层是物联网发展前提，必须由传感器，才能获取物体信息。
光把物体的信息感知出来是不够的，要实现到网络上来传输应用，既包括ZigBee、蓝牙、红外、超宽带、近场通信等用于传感器网络或智能设备近距离通信的技术，也包括宽带接入。将物体与网络连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪等，万物皆可连。
利用经过分析处理的感知数据为用户提供丰富的服务，可分为管理和应用两个部分内容，在管理层有信息处理、应用集成、云计算、解析服务、网络管理、web服务。目前物联网在很多领域应用，智能家居、环保检测、城市管理、公共安全、远程医疗等。
物联网的原理是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信技术，构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中，建筑物(物品)之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术，通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。移动互联网是"人-服务器-人"的框架，物联网是"物-服务器-人"的框架，两者是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。

随着大数据越来越火，企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中，有一个十分典型的案例，那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了，物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。
1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关，或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件，通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件，执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后，事件将通过一个或多个流处理器，此处理器可将数据路由到存储等位置，也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储，用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析，实时或者近乎实时分析事件流，以检测异常，识别滚动时间范围内的模式，或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息，比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的？
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系，而设备注册表是预配设备的数据库，包括设备ID和常见的设备元数据，如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口，用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向，有很多的生活用品都实现了万物相联，可见物联网的使用广度还是非常厉害的，有意向往这方面发展的朋友，一定要好好努力哟，相信将来一定学有所成，得到自己想要的人生。

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。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

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。

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