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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 qt 物联网大数据

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：

2018-08-16

3.1K0

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

2018-03-27

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