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IoT迷你赛】小白调试点灯

硬件纯小白, 笔者文采有限, 将就着看看. QQ图片20190822105529.gif 很荣幸有机会参加这次调试, 比赛不敢讲, 默默垫底吧! 奖品给有机遇的人. dalao.jpg 前些天收到 腾讯IoT开发版, 收到之后不知道要做什么. 还好腾讯的员工很给力, 立马给了说明书. 参照说明书清理货物, 意外发现 wifi 没有. 配置wifi image.png 配置Iot参数 image.png 手机热点打开齐活 打开串口 image.png 去控制台 image.png 开心.gif 调试开个灯吧, 下发开灯指令

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IoT迷你赛】硬件小白跳坑记

硬件知识小白,前面这些很常规的问题被折腾了大量的时间。希望后面的小白可以不掉这样的坑。 三、调试跑通 把前面的一些在大神们看来可笑的问题解决了后,终于可以正常地进行调试了。 但这只是我们简单的一些api接口的调用方式,其实物联网云开发平台(IoT Explorer)其实是封装了更强大的服务管理层供更高级的行业级应用的各种api: aebee35e38fe1c03387657788c4e5722

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    机器学习之于IOT浅见

    为了更好地服务于目标客户, 嵌入式设计团队也在研究新技术, 如机器学习和深度学习。 深度学习允许这些设计师以有限的资源更快地开发和部署复杂的系统和设备。 机器学习和深度学习不是用基于物理的模型来描述系统的行为, 而是从数据推导出系统的模型。当需要处理的数据量相对较小, 而且问题的复杂性较低时, 传统的机器学习算法是有用的。 这个挑战需要深度学习技术。 这种技术将把我们推向下一个控制设计和物联网应用的时代。 机器学习在工业资产中的应用 首先, 考虑机器学习技术在工业资产状态监测中的应用。 网络通过修改这些权重来学习输入和输出之间的映射。通过使用多个隐藏层, 深度学习算法从输入数据中提取特征, 而不需要明确地将特征输入到算法中。 这被称为"特征学习"。 ? 深度学习: IoT 控制设计的新方向 深度学习是人工智能领域中一个令人兴奋的新方向, 也是解决工业控制设计应用中一个有前途的技术。

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    Docker小白学习笔记

    作为小白,为了搭建开发环境,我们常浪费一天甚至几天时间去查找失败原因(大佬们除外)。为了更快的保持统一,我们使用Docker,下载统一的开发环境,节省了搭建环境时间,保证每一步都同步没有问题。 如果直接换成Debain,学习成本太大。所以,为了解决这些问题,我们使用Docker部署,这样,即使是CentOS,我们依然可以安装Debain下的FreeSWITCH。

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    学习IoT与区块链的融合

    在区块链和物联网的范围内, 看区块链和物联网的结合是很有趣的, 因为它被用于保险, 并将越来越多地超越纯粹的远程信息学模型, 从各个角度看物联网的实时 IoT 数据的连接, 用于各种智能自动保险策略应用 例如, 就最广义的技术而言, 考虑信息技术和 IOT 的趋同性, 即操作技术和制造技术(及标准和协议)基本上是围绕着数据(捕获、制造可互操作、分析、立即利用、杠杆作用、利用更广泛的生态系统, 从物联网数据的角度和其他方面来看待数据交换和区块链 译自https://www.i-scoop.eu/blockchain-distributed-ledger-technology/blockchain-iot/, 有删改。

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    IoT迷你赛】TencentOS学习笔记(1)

    IoT Development Board 开箱 很荣幸收到 Tencent汪礼超大神 的内测邀请,让我提前了解并且学习了一下 TencentOS tiny,这是一个很小巧的实时操作系统RTOS,很nice TencentOS tiny 基础内核和 IoT 组件功能体验和评估。 TencentOS tiny的优势: 小体积:最小内核:RAM 0.6KB,ROM 1.8KB 低功耗:休眠最低功耗低至 2 uA,还有低功耗管理框架 丰富的IoT组件:集成主流IoT IoT组件高度解耦 便捷的调试手段,提供云化的最后一屏调试功能,故障现场信息自动上传云平台,方便开发人员调试分析。 此处透个料:代码在后续的文章会讲解~ 在IoT SDK上,提供支持多种网络协议连接云端的SDK,如MQTT,CoAP、HTTP,能让开发者快速连接上云,支持的通信模组也是多种多样,如ESP8266、NB-IoT

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    Google | 机器学习小白教程

    这里提供对机器学习的综述以供参考。 最近谷歌的深度学习第二代引擎“TensorFlow”引来众人的关注,但也引来了关于人工智能领域的疑惑。机器学习究竟是什么?如何让机器自学? 机器学习的构成部分 ? 在本例中,老师会告诉机器学习模型假定5个小时的学习时间能够保证一个完美的测试成绩。 模型本身依据这些参数来完成它的计算。在本例中,这些参数就是在学习中投入的时间和得到的测验成绩。 现在,是时候让机器学习的“学习者”登场了。 学习者的学习过程 各个分数数据输入系统了,像这样的被输入到机器学习系统的数据通常被称为训练集或者训练数据,因为这些数据被机器学习系统的学习者部分使用来训练自己从而创造一个更好的模型。

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    react小白学习快速上手

    $ npm install dva-cli -g$ dva -v0.7.0 第四步:创建新应用学习链接 安装完 dva-cli 之后,就可以在命令行里访问到 dva 命令([不能访问?] 第六步:学习文档: 1、react目录结构介绍: https://github.com/dvajs/dva-docs/blob/master/v1/zh-cn/tutorial/01-%E6%A6%82% E8%A6%81.md/ 2、快速上手学习文档:http://ant-tool.github.io/dora.html 3、12步学会react: https://github.com/sorrycc sales-console-frontend-mobile 6、react代码demo: https://github.com/zuiidea/antd-admin 7、redux文档: http://redux.js.org(中文文档) 8、学习

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    linux小白学习入门过程

    这是看到有很多人都是在用虚拟机做网站之后找到的部分linux小白入门,希望大家能多多了解一下linux的相关技术,对于优化服务器有着很好的帮助。 说到linux,本人也只是小白级别的。 但是本人并不认为小白就不能写点学习过程。 每个人吧,都有各自的学习方式。有些人想学啥新东西的时候喜欢买几本书,然后啃啃啃。 这种学习方式适合临时抱佛脚,比如工作中需要这一点东西,临时搜一下能用就行了,或者学习其他的东西的时候临时搬过来就好了,当然这样的学习方式浅显,往往只知其一不知其二。 综上,学习的方法方式不能单一,要多元化。且要因地适宜,寻找适合自己的时间和需要的方式去学习。 这和linux的学习有啥关系呢? 关系就在这了。 这个很多啦 4、以上几个方式都只是“门外汉”的应用的学习,也就是先用起来。 接下来我们要买几本书,系统的学习linux。

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    小白入门学习打日志

    记得之前写过一篇:《阿里巴巴 Java开发手册》读后感,之前自学时由于没怎么接触过打“日志”,所以《手册》中的“日志规约”我就先放一边去了。

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    python小白学习之路--01

    作为一个干啥啥不行,吃啥啥有够,韩剧看不够,年纪又不小的我来说,在进步很难,不知路又走到哪就跑偏了,为了找到好工作而学习,至少希望可以升级做个小运维也是很满足的。 网上学习python 对于我这样没组织没纪律的人,貌似起不到神马作用,忽略我没钱报培训班,还是硬着头皮,希望靠着大神的视频让我有所进步吧! python01 小白入门的第一天 了解python, 神马是python,是蟒蛇。 python 版本 3.6 (最好学习使用3.0 版本,2.0 过时了) 字符编码 ASCII 编码 输出“Hello world” (这是个仪式) 变量名要求:a, 不能是数字开头 b,除了“_”以外不能包含其他特殊字符

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    小白学习web前端开发学习攻略

    web前端是IT行业入门门槛相对较低的类别,很容易学,Web前端开发技术主要包括三个要素:HTML、CSS和JavaScript,小白学习web前端开发学习攻略 它要求前端开发工程师不仅要掌握基本的Web 前端开发的入门门槛其实很低,与服务器端语言先慢后快的学习曲线相比,前端开发的学习曲线是先快后慢。学习 HTML,CSS 应该先跟着书仔细、扎实的学一遍。 而学习 Javascript 首先要知道这门语言可以做什么,不能做什么,擅长做什么,不擅长做什么! 在学习的过程中还要多浏览一些优秀的网站,善于分析借鉴其设计思路和布局方法,见多方能识广,进而才可以融会贯通,取他人之长为我所用。每个人的成长与基础不一样,结合自己的实际情况,在执行。

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    小白如何入门机器学习

    取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。 如果你是一个新手,可能不知道从哪开始学起,也不了解为什么需要机器学习,以及为什么机器学习越来越流行,这正是本文的目的! STEP 0:机器学习流程概述 ? 机器学习是基于经验的学习。这就像一个人是通过观察其他人下棋来学习如何下象棋一样。通过给计算机提供训练信息,就可以让计算机获得识别模式的能力。 首先,你需要了解机器学习流程中包含不同的节点: 数据采集 数据排序 数据分析 算法开发 算法校验 算法利用 为了搜索模式会使用各种算法,这些算法可以分为两组: 无监督学习 有监督学习 使用无监督学习算法时 因此机器来决定数据间的关系,这和有监督学习同时接收输入数据集和验证数据来进行学习有所不同,无监督学习意味着计算机自己将找出不同数据之间的关系和模式。无监督学习可以进一步分为聚类分析和关联分析。 这本书为小白新手提供了实用的编程知识,而且从零教起。可以阅读第6章,字符串操作,完成课后的实践练习,这就够了。

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    小白学习MySQL - 闲聊聊

    对我来说,从大学做课设到现在工作将近11年了,零零散散地用过几次MySQL数据库,而且不夸张地说,就是当作黑盒来操作(所谓的CRUD),有些知识,不知其然,更不知其所以然,我就是个地地道道的小白。 其实,对任何的一门技术学习来说,如果仅仅是用,无论是从书本上,还是网络上,都是有很多学习的资源,了解一些基本的理论,结合一些实操,就可以快速入门。 扯的有些远了,我会站在小白的角度,将自己从0开始学习MySQL的过程记录下来,可能是基础理论,可能是实验操作,可能是故障案例,结合实际的工作,或典型的知识点,尽量系统一些,当然先得解决“知其然"的问题, 逐步再解决”知其所以然"的问题,循序渐进,算是对自己工作学习过程的一种见证,没准什么时候,碰到个问题,我就能从杂货铺得到参考。 当然既然我是个小白,文章中的内容就可能存在错误,欢迎各位读者朋友们,随时“拨乱反正”,纠正我的错误,给其他人指引,功德无量。

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    小白学习MySQL - Derived Table

    最近一位朋友提了这个问题,MySQL中一条SQL执行计划,如下所示,其中有PRIMARY、<derived2>、DERIVED这些内容,他怎么和SQL对应上?

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    小白入门学习打日志

    如果使用e.printStackTrace();的话,打印在控制的信息分析不方便:

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    机器学习,流式IoT和医疗设备互联

    让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理 现如今,IoT数据,实时流式数据分析(streaming analytics),机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步 [IoT无时无刻都在产生数据] 这里列举一些IoT,大数据以及机器学习协同完成任务的例子: 医疗保健:对慢性疾病的持续监控 智慧城市:交通流量和拥堵的管理疏导 制造业:结构优化以及预测建筑是否需要保养维护 运输业:路径规划,减少燃油消耗 汽车:无人驾驶汽车 电信,信息传输:异常检查 零售:基于位置的广告推荐 要理解IoT,流式数据和机器学习结合为什么可以提升医疗保健的效果,首先应当了解慢性疾病——如心脏病等是人类的主要疾病 本文也是IoT,实时流式数据,机器学习和数据可视化以及警报场景相结合提升医护人员工作效率并降低维护成本的一个实例。 在IoT的不同场景下,要求企业对数据进行收集、汇总,了解整个设备群从而理解其中会发生的事件和情况。

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    展望 IoT 市场:机器学习能力定生死

    想象当前,仅今年在使用的 IoT 设备就几近 64 亿个——全球平均每人一台。 很多 IoT 产品并不是真正“smart”,这也成了 IoT 市场发展的阻碍。 机器学习能力将“渴求”转换为“必备”,比如既让你温暖过冬又节省电费的恒温器;比如给予睡眠或健身意见的可穿戴设备;比如在恶果酿成前就察觉污染、追踪来源的环境监视器…… 机器学习能力:永远的胜者标杆 “会学习 IoT 市场是大家的市场 现在的行情,好像只有 IBM 和 Google 才能时不时拿出像样的,“会学习”的产品来,难道只有大玩家才能玩转,小公司没资本吗?当然不是。 更重要的市,“会学习”的设备硬件要求不是很高,不一定开发的第一批设备就要具备机器学习能力,刚起步的公司设计和组装都够忙的,别给自己添太多麻烦。

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    IOT网关

    IOT网关 IOT网关即物联网网关,实现感知网络与通信网络,以及不同类型感知网络之间的协议转换,既可以实现广域互联,也可以实现局域互联。 计讯物联IOT网关TG463同时具备设备管理功能,运营商通过物联网网关设备可以管理底层的各感知节点,了解各节点的相关信息,并实现远程控制。 1 (2).jpg IOT网关功能 1、接口丰富 IOT网关的接口类型应当方便连接各种设备,例如网络端口、USB接口、端子形式RS485和RS2322、DI数字量输入、继电器输出等,方便数据采集及前端设备远程控制

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