当前位置: 首页 > news >正文

基于物联网技术的实时数据流可视化研究(论文+源码)

1系统方案设计
根据系统功能的设计要求,展开基于物联网技术的实时数据流可视化研究设计。如图2.1所示为系统总体设计框图,系统以STM32单片机做为主控制器,通过DHT11、MQ-2、光照传感器实现环境中温湿度、烟雾、光照强度数据的实时检测,系统检测数据不仅能够通过OLED12864液晶实时显示,还能通过ESP8266 WiFi无线通信模块传输至云平台,用户可以实时查看检测数据的历史曲线。手机端可以实时获取云平台的数据信息,并对系统检测数据进行阈值设定。当环境光照强度低于阈值时自动开灯补光,当系统温度和烟雾浓度超设定阈值时,激发蜂鸣器进行报警提示,实现系统设计的智能化要求。

2硬件电路

3流程图

相关文章:

基于物联网技术的实时数据流可视化研究(论文+源码)

1系统方案设计 根据系统功能的设计要求,展开基于物联网技术的实时数据流可视化研究设计。如图2.1所示为系统总体设计框图,系统以STM32单片机做为主控制器,通过DHT11、MQ-2、光照传感器实现环境中温湿度、烟雾、光照强度数据的实时检测&#x…...

list容器(详解)

1. list的介绍及使用 1.1 list的介绍(双向循环链表) https://cplusplus.com/reference/list/list/?kwlist(list文档介绍) 1. list是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器,并且该容器可以前后双向迭…...

Elasticsearch基本使用详解

文章目录 Elasticsearch基本使用详解一、引言二、环境搭建1、安装 Elasticsearch2、安装 Kibana(可选) 三、索引操作1、创建索引2、查看索引3、删除索引 四、数据操作1、插入数据2、查询数据(1)简单查询(2)…...

17.3.4 颜色矩阵

版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。 17.3.4.1 矩阵基本概念 矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,类似于数组。 由…...

FPGA 时钟多路复用

时钟多路复用 您可以使用并行和级联 BUFGCTRL 的组合构建时钟多路复用器。布局器基于时钟缓存 site 位置可用性查找最佳布局。 如果可能,布局器将 BUFGCTRL 布局在相邻 site 位置中以利用专用级联路径。如无法实现,则布局器将尝试将 BUFGCTRL 从…...

机器学习10

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltclass1_points np.array([[1.9, 1.2],[1.5, 2.1],[1.9, 0.5],[1.5, 0.9],[0.9, 1.2],[1.1, 1.7],[1.4, 1.1]])class2_points np.array([[3.2, 3.2],[3.7, 2.9],…...

【Block总结】CoT,上下文Transformer注意力|即插即用

一. 论文信息 标题: Contextual Transformer Networks for Visual Recognition论文链接: arXivGitHub链接: https://github.com/JDAI-CV/CoTNet 二. 创新点 上下文Transformer模块(CoT): 提出了CoT模块,能够有效利用输入键之间的上下文信息…...

linux库函数 gettimeofday() localtime的概念和使用案例

在Linux系统中,gettimeofday() 和 localtime() 是两个常用的时间处理函数,分别用于获取高精度时间戳和将时间戳转换为本地时间。以下是它们的概念和使用案例的详细说明: 1. gettimeofday() 函数 概念 功能:获取当前时间&#xf…...

编程题-电话号码的字母组合(中等)

题目: 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。 给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。 解法一(哈希表动态添加)&#x…...

EasyExcel使用详解

文章目录 EasyExcel使用详解一、引言二、环境准备与基础配置1、添加依赖2、定义实体类 三、Excel 读取详解1、基础读取2、自定义监听器3、多 Sheet 处理 四、Excel 写入详解1、基础写入2、动态列与复杂表头3、样式与模板填充 五、总结 EasyExcel使用详解 一、引言 EasyExcel 是…...

基于“蘑菇书”的强化学习知识点(二):强化学习中基于策略(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)方法的区别

强化学习中基于策略(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)方法的区别 摘要强化学习中基于策略(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)方法的区别1. 定义与核心思想(1) 基于策略的方…...

民法学学习笔记(个人向) Part.2

民法学学习笔记(个人向) Part.2 民法始终在解决两个生活中的核心问题: 私法自治;交易安全; 3. 自然人 3.4 个体工商户、农村承包经营户 都是特殊的个体经济单位; 3.4.1 个体工商户 是指在法律的允许范围内,依法经…...

物业管理系统源码驱动社区管理革新提升用户满意度与服务效率

内容概要 在当今社会,物业管理正面临着前所未有的挑战,尤其是在社区管理方面。人们对社区安全、环境卫生、设施维护等日常生活需求愈发重视,物业公司必须提升服务质量,以满足居民日益增长的期望。而物业管理系统源码的出现&#…...

租房管理系统助力数字化转型提升租赁服务质量与用户体验

内容概要 随着信息技术的快速发展,租房管理系统正逐渐成为租赁行业数字化转型的核心工具。通过全面集成资产管理、租赁管理和物业管理等功能,这种系统力求为用户提供高效便捷的服务体验。无论是工业园、产业园还是写字楼、公寓,租房管理系统…...

Ollama教程:轻松上手本地大语言模型部署

Ollama教程:轻松上手本地大语言模型部署 在大语言模型(LLM)飞速发展的今天,越来越多的开发者希望能够在本地部署和使用这些模型,以便更好地控制数据隐私和计算资源。Ollama作为一个开源工具,旨在简化大语言…...

Baklib推动数字化内容管理解决方案助力企业数字化转型

内容概要 在当今信息爆炸的时代,数字化内容管理成为企业提升效率和竞争力的关键。企业在面对大量数据时,如何高效地存储、分类与检索信息,直接关系到其经营的成败。数字化内容管理不仅限于简单的文档存储,更是整合了文档、图像、…...

DeepSeek-R1 论文. Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

论文链接: [2501.12948] DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 实在太长,自行扔到 Model 里,去翻译去提问吧。 工作原理: 主要技术,就是训练出一些专有用途小模型&…...

DOM 操作入门:HTML 元素操作与页面事件处理

DOM 操作入门:HTML 元素操作与页面事件处理 DOM 操作入门:HTML 元素操作与页面事件处理什么是 DOM?1. 如何操作 HTML 元素?1.1 使用 `document.getElementById()` 获取单个元素1.2 使用 `document.querySelector()` 和 `document.querySelectorAll()` 获取多个元素1.3 创建…...

使用 HTTP::Server::Simple 实现轻量级 HTTP 服务器

在Perl中,HTTP::Server::Simple 模块提供了一种轻量级的方式来实现HTTP服务器。该模块简单易用,适合快速开发和测试HTTP服务。本文将详细介绍如何使用 HTTP::Server::Simple 模块创建和配置一个轻量级HTTP服务器。 安装 HTTP::Server::Simple 首先&…...

C++滑动窗口技术深度解析:核心原理、高效实现与高阶应用实践

目录 一、滑动窗口的核心原理 二、滑动窗口的两种类型 1. 固定大小的窗口 2. 可变大小的窗口 三、实现细节与关键点 1. 窗口的初始化 2. 窗口的移动策略 3. 结果的更新时机 四、经典问题与代码示例 示例 1:和 ≥ target 的最短子数组(可变窗口…...

测试微信模版消息推送

进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”,无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息: 关注测试号:扫二维码关注测试号。 发送模版消息: import requests da…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

遍历 Map 类型集合的方法汇总

1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM&#xff09…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂,正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...

ui框架-文件列表展示

ui框架-文件列表展示 介绍 UI框架的文件列表展示组件,可以展示文件夹,支持列表展示和图标展示模式。组件提供了丰富的功能和可配置选项,适用于文件管理、文件上传等场景。 功能特性 支持列表模式和网格模式的切换展示支持文件和文件夹的层…...