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什么是物联网？物联网是物物相连的这个互联网层次架构的分层：端，边，管。云，行业应用。5个层次将之前学到的一些内容进行简单的回顾
1、LiteOS系统的内核介绍，1+N的架构，一个内核和N个中间件构成2、该内核具有低功耗，低体积，高实时，高稳定性，动态加载和分散加载，及功能静态裁剪3、功能齐全，体积还小，不到10kb，很适合物联网场景
本节主要讲了物联网在车联网上的应用举了智能公交，UBI的例子来实际说明这节的干货就比较少，UBI说实话如果不能将保费明显下降，现在还没有多少人愿意干，等到以后5G铺开了才可以真正实行
基于自定义模板的OCR开发流程传统开发过程需要进行大批量训练数据标注，模型的训练，服务的测试等一系列环节，每个环节对开发者的经验都有一定的要求。当识别的文件类型，格式较为繁多，难以对每种板式进行逐个模型训练和定制时，可以采用自定义模板的开发方式。1）创建模板在自定义模板控制台可以
这个课程主要讲解了ET-IOT技术的简单介绍，在物联网平台上进行相关的开发，还有北向接口了解了PLC-IOT的通信模块，特点；用c语言开发MQTT,以及一些接口的介绍有些视频有明显的杂音，希望以后可以找一个更安静的地方，随便升级一下录音设备
1、本节介绍了华为电力物联网案例，电力设备监控，降低线路损耗，用电不透明。停电管理，线路改造数据支持2、智能电网5个部分3、城市照明智能管理，照明电力，恶劣天气
新兴事物的起源总是有故事的，物联网的故事，来自对一杯咖啡的追求。也有一句话常说，是懒人推动了世界的发展。这句话其实只是看到了皮毛。有智慧的人的懒不是真的懒，是一种脑力劳动和体力劳动的对比。物联网发展这么多年，最流行的RFID技术，到目前还是不落后的应用。华为物联网的1+2+1非常
一.伪随机的跳频方式二.容器开发
总结 学完了Huawei LiteOS 的“1+N”架构，深刻理解架构的设计。
一.应用场景1.1.1智能配电 1.1.2电力AMI 1.1.3智慧路口
本节主要讲解了OceanConnect的逻辑架构内部逻辑架构。讲解了5个业务流程。每个业务流程的核心部分都讲解了，可以说这是整个课程的核心部分。
1、第一个编程往往都是用Hello World 的 Demo，这里也不例外，通过Demo代码演示2、Hello World 程序代码static int app_hello_world_entry() { while (1) { printf("Hello World! This is LiteOS
<进程号> -F //强制关闭某个进程 --、学习新知识之前一定要搞明白的几个问题： 1、有什么用？好处 2、有什么弊端？坏处 3、比较同类知识优缺点。 以上三个问题被也要背下来 --、学习MQ： 1、作用： 1）、系统解耦
引言 推荐系统是在互联网时代中扮演着重要角色的算法之一。推荐系统通过分析用户的历史行为数据，为用户提供个性化的推荐信息，提高用户体验和满意度。而推荐系统中的矩阵分解算法（Matrix Factorization）则是其中一种常用的方法。 矩阵分解算法的原理 矩阵分解算法是一种
通过这一课程，不但对物联网有更多认识，而且能够动手完成一个物联网应用了学习了若干物联网的概念，这些我都当作了解来对待对华为1+2+1的概念非常赞同，让人对物联网有更彻底的概念和掌握相对于那么多的通信协议，我还是关心什么场景下怎么用
POST;通过HTTP POST进行简单的事件通知。实现WebHook的Web应用程序会在发生某些事情时将消息发布到URL。 这里我主要学习总结最常用的鉴权方式—RBAC 鉴权(Authorization) RBAC的鉴权策略可以利用kubectl或者Kubernetes
【2021学习赛---硬盘异常检测】2月23号直播ppt0%硬盘学习赛直播分享_20210223.pdf (2.95 M)请点击下载
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支，广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面，是近 年来的研究热点。根据使用的不同方法，将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情 感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比，分析其研究成果，并对不同方法
算资源的使用效率从而提升算法训练效率。而分布式技术在深度强化学习领域的应用，也催生了分布式深度强化学习这个领域的产生，其研究的重点包括计算框架的设计，以及大规模分布式强化学习算法的开发。近年来，为了更好地进行大规模深度强化学习算法的训练，研究人员发展了更加专用的训练框架，通过在算
在学习机器学习的时候有没有必要自己实现一遍算法，因为很耗时有点儿纠结，大家怎么看
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