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Kafka +深度学习+ MQTT搭建可扩展的物联网平台【附源码】
深度学习
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物联网+大数据+机器学习将会是以后的趋势,这里介绍一篇这方面的文章包含源码。 混合机器学习基础架构构建了一个场景,利用Apache Kafka作为可扩展的中枢神经系统。 公共云用于极大规模地训练分析模型(例如,通过Google ML Engine在Google Cloud Platform(GCP)上使用TensorFlow和TPU,预测(即模型推断)在本地Kafka基础设施的执行( 例如,利用Kafka Streams或KSQL进行流分析)。 本文重点介绍内部部署。 创建了一个带有KSQL UDF的Github项目,用于传感器分析。 它利用KSQL的新API功能,使用Java轻松构建UDF / UDAF函数,对传入事件进行连续流处理。 使用案例:Connected Cars - 使用深度学习的实时流分析 从连接设备(本例中的汽车传感器)连续处理数百万个事件:
用户1410343
2018-08-16
3.2K
0
大数据融合将解锁物联网真正潜力
大数据
物联网
数据库
随着洛杉矶CES大会的落幕,局势渐渐明朗:2015年将成为物联网元年。从牙刷可以安排体检到瑜伽垫可以实时分析你的动作,今年的CES大会上,3000多家企业推出了超过2000件新产品。 对于物联网这个概念我们显然已经不陌生了。实际上,Gartner公司预测物联网设备的数量在2020年将增长到250亿。 由于便捷性的驱动和对曾经无法实现技术的迷恋,消费者将持续补充他们的电子产品仓库。随着联网设备增多,他们将会把目光转向商业,来提高互联性和用户体验。超前的用户体验意味着为这些设备创造出一条新的路——无缝互联。 现
用户1410343
2018-03-27
651
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