可视化快速开发平台的难度太高了,有没有简单的

可视化快速开发平台的难度太高了,有没有简单的,第1张

ThingJS是物联网可视化PaaS开发平台,帮助物联网开发商轻松集成3D可视化界面。ThingJS名称源于物联网InternetofThings(IoT)中的Thing(物),ThingJS使用当今最热门的Javascript语言进行开发。不仅可以针对单栋或多栋建筑组成的园区场景进行可视化开发,搭载丰富插件后,也可以针对地图级别场景进行开发。广泛应用于数据中心、仓储、学校、医院、安防、预案等多种领域。

物联网分为感知层、网络层、应用层。应用层涉及到3D界面的开发,对大部分企业来说都有一定挑战。ThingJS可以极大降低3D界面开发的成本。下图清晰地反映了ThingJS在物联网领域中的定位网页链接

ThingJS基于HTML5和WebGL技术,可方便地在主流浏览器上进行浏览和调试,支持PC和移动设备。ThingJS为可视化应用提供了简单、丰富的功能,只需要具有基本的Javascript开发经验即可上手。

ThingJS提供了场景加载、分层级浏览,对象访问、搜索、以及对象的多种控制方式和丰富的效果展示,可以通过绑定事件进行各种交互 *** 作,还提供了摄像机视角控制、点线面效果、温湿度云图、界面数据展示、粒子效果等各种可视化功能。

ThingJS提供如下相关组件和工具供用户使用:

CityBuilder:聚焦城市的3D地图搭建工具,打造你的3D城市地图。

CamBuilder:简单、好用、免费的3D场景搭建工具。

ThingPano:全景图制作工具,轻松制作并开发全景图应用,实现3D宏观场景和全景微观场景的无缝融合。

ThingDepot:上万种模型,数十个行业,自主挑选,一次制作多次复用。

高考 填报志愿 时,物联网应用技术 专业怎么样 、 就业方向 有哪些、主要学什么是广大考生和家长朋友们十分关心的问题,以下是相关介绍,希望对大家有所帮助。
1、培养目标
本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础和感知识别技术、无线传输技术、嵌入式技术、物联网云平台应用等知识,具备物联网设备选型、物联网应用开发、物联网项目规划和管理、物联网云平台数据存储和管理等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等 工作 的高素质技术技能人才。
2、 就业 方向
面向物联网安装调试员、物联网工程技术人员、 计算机 网络工程技术人员、计算机硬件工程技术人员、嵌入式系统设计工程技术人员等职业,物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等岗位(群)。
3、主要专业能力要求
具有感知识别设备选型、装调、数据采集与运行维护的能力;
具有无线传输设备选型与装调及无线网络组建、运行维护与故障排查的能力;
具有嵌入式设备开发环境搭建、嵌入式应用开发与调测的能力;
具有物联网系统安装配置、调试、运行维护与常见故障维修的能力;
具有物联网移动应用开发、平台系统安装测试、数据应用处理和运行维护的能力;
具有初步的物联网工程项目施工规划、方案编制与项目管理的能力;
具有物联网云平台配置、测试、数据存储与管理的能力;
具有探索将5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网技术领域的能力;
具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。
4、主要专业课程与 实习 实训
专业基础课程:物联网工程导论、电工电子技术、计算机网络技术应用、程序设计基础、数据库技术及应用、单片机技术。
专业核心课程:传感器应用技术、无线传输技术、自动识别应用技术、物联网嵌入式技术、物联网设备装调与维护、物联网系统部署与运维、物联网应用开发、物联网工程设计与管理。
实习实训:对接真实职业场景或工作情境,在校内外进行物联网设备装调与维护、物联网系统部署与运维、物联网应用开发等实训。在物联网行业的集成与应用、物联网应用开发、工程设计与管理等单位进行岗位实习。
5、职业类 证书 举例
职业技能等级证 书 :传感网应用开发、移动应用开发、计算机视觉应用开发、大数据应用开发(Java)、物联网智能家居系统集成和应用、物联网工程实施与运维、物联网云平台运用
6、接续专业举例
接续高职本科专业举例:物联网工程技术、电子信息工程技术、嵌入式技术、工业互联网技术
接续普通本科专业举例:物联网工程、电子信息工程、电子信息科学与技术、计算机科学与技术

开发之间的重要问题

这些问题对物联网应用开发人员很重要。哪一种才是最好的方法,来构建一个“物联网应用”,它可以做很多事情,从远程控制家庭应用到对引擎改动机制造商发送通知,而这一需要维护服务的引擎有个能在世界任何一个地方?开发人员要具备怎样的技能?要从哪里先开始?

物联网应用开发的始占在于它本身。这些边缘设备通常没有屏幕(尽管并非总是如此)、处理器功耗低,搭载的是某种嵌入式 *** 作系统,使用一个或多个通信协议进行交流(通常是无线)。这些东西可能直接与网络、相邻事物和网络网关相连,一般外形就是一个盒子带一些闪闪发光的灯。

系统的下一层即集成层是软件和基础设施,运行在企业数据中心或云中,来从各种事物中接收和管理数据流。运行在集成层的软件通常也负责管理这些事物,必要时更新固件。

接下来就分析层,用于管理并处理数据。最后,还有一个终端用户层,这一层上应用程序用于用户之间交流。这些可能是企业应用、可能是网络应用,也可能是移动应用。

如果你正在想办法构建物联网应用,最后两层将会是你接触最多的。作为开发人员,你可能没有工具处理这些边缘设备或网关,或者没有适应集成层的能力。

这也就是为什么说构建应用程序要从已经就绪的“物联网平台”开始是有道理的了。这些平台通常包含集成层,这一层承载着以时间为序列输入的数据,以及分析层、自动精简配置,激活和管理功能,实时消息总线和建立其上的平台和应用之间的通信API。

现在市场上有许多公司都在提供这类平台。这有Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx,他们都有能力与不同的制造商产生的大量“事物”进行沟通。

还有些比较有名的公司,如微软的智能系统服务,和企业软件厂商如SAP的物联网解决方案,这些厂商都在他们的产品中增加了物联网功能。

物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。

首先物联网终端设备数量比手机大得多,而且本身没有显示界面,通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器(直接连入互联网或者通过网关设备),也就是说在物联网大数据汇聚的前端,数据的汇入是自动化进行的,应用开发的重点是后端的汇聚层。

物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统(通常运行于数据中心),来管理物联网设备(包括固件升级等)、网络、处理海量数据,并提供给用户。

在设备层、汇聚层之外,物联网应用还需要一个分析层,负责处理物联网设备产生的大数据。

最后,是最终用户层,负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中,这个层面的开发,可以是移动web网站也可以是一个手机APP。

由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善,实际上今天的物联网应用开发,主要指的是分析层和用户层这两个层面,换而言之,未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。

实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台,例如Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx等,这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。

整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析,进行抽取出来的知识点,涉及到的范围会比较广泛,适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用(C端)、产业互联网应用(B端,仅提及部分内容,不会过多说明)、运营、数据分析的有比较整体了解的人群,深度为浅或适中。

整个平台通常会包含四大部分: 物联网开发平台+(智慧生活应用 、产业互联应用)+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章,我都会围绕这四大部分展开。

一、 物联网开发平台 :设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组,实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理,实现设备智能、设备场景控制等,并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。

二、 智慧生活应用  。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括:设备控制(家、房间)、场景、内容(图文、视频、直播)、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。

三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后,对各个领域造成的冲击,通过物联网平台系统,对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控,满足各种业务场景,并延伸出一些新的玩法和新的模式,让业务和场景变得更加智能和可控。

三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建,通过市场活动,用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理,通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。

四、 数据分析 ,基于应用端(App、设备)的用户行为、 *** 作进行数据采集(采集的数据存储在数据中台)、数据分析,并通过多维度的用户标签管理,打造出全维度、多层次的用户画像;通过构建指标体系,结合用户属性、用户标签,构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。


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