新手入门ESP8266和ESP32，怎么选择第一块开发板才能学到东西，真正的将物联网实践起来？
公司要求设计一款接入IoT的智能产品，百度的资料东拼西凑，买来的样品开发板上手不会用，没有案例demo可以借鉴，客服还搞不懂技术？
买来的模组还需要自己设计外围电路，增加研发周期？
开发板买来不知道是真是假，调试问题不知道是连接错误还是开发板质量问题？
本文带您解决新手入门物联网开发怎么选择开发板！
有什么想问的欢迎评论区留言哦！安信可科技企业店铺618狂欢节火热进行中，底价出击。
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选择开发板不得不考虑的几点：
1 遵循的通信协议、通信接口、天线形式；
2物联网开发套件：硬件、软件、固件选择；
3可否与市面上的主流云平台进行对接；
4模组、开发板是否有成熟案例和解决方案，用户群体基数如何？
安信可科技提供的模组和开发板可遵循的协议有：WiFi协议：24G/58G，蓝牙协议：BLE 42/50、lorawan协议。
定位解决方案，支持的定位方式有：室内UWB定位、BDS/GPS/GLONASS/GALILEO/QZSS/SBAS 多模卫星定位、NB-IoT定位。
通信接口：模组支持常见一下接口HSPI 、UART、I2C、I2S、IR Remote Control、PWM、GPIO
天线形式：板载PCB天线，通孔焊盘，IPEX接口外接天线，可根据具体的项目需求进行定制。
可对接的云平台：
阿里系：阿里云物联网平台、阿里物联网生活平台、天猫精灵云平台；
小米系：小米 IoT 平台，可以通过米家APP和小爱同学对模组或开发板进行智能语音控制；
腾讯系：微信硬件云平台：AirSync、AirKiss、硬件 JSAPI、直连 SDK 等；腾讯云物联网开发平台；
京东系：京东小京鱼平台（正在筹备中）
安信可科技全系列模组专题：
ESP8266 系列模组专题 [安信可科技]
ESP32 系列模组专题
GPRS A9/A9G 及 4G Cat1 CA-01 系列模组专题
24G 模组专题
LoRa 系列模组专题
LoRaWAN 解决方案
蓝牙 模组专题
GPS 模组专题
RTL87XX 系列模组专题
UWB 模组专题
SI4432 模组专题
NB-IoT 模组专题
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C语言程序设计：物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
单片机原理及应用：物联网的底层单片机及其相关应用技术，包括控制、多媒体等。
Java程序设计：物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术使用 。
物联网工程概论：全面了解物联网基本知识、技术体系以及相关理论，对物联网的关键技术，如EPC和RFID技术、传感器技术、无线传感器网络技术、M2M技术等。同时应对与物联网密切相关的云计算、智能技术、安全技术也进行论述。
无线传感网络概论：学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙，WiFi，GPRS,CDMA，3G, 4G, 5G等等。
TCP/IP网络与协议：TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能。
嵌入式系统技术：嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术。
传感器技术概论：物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
RFID技术概论：RFID作为物联网主要技术之一，需要了解。
工业信息化及现场总线技术：工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解。
物联网软件、标准、与中间件技术：物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解
物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。
在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。
图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。
图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。
JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。
Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。
Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。
总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。
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