倾斜摄影技术是一种先进的航空遥感技术，通过使用多镜头无人机或飞行器，从不同角度同时拍摄地面，从而获得丰富的三维地理信息。大疆智图是一款由大疆创新开发的专业级倾斜摄影软件，它集成了数据采集、处理、建模、分析等功能，广泛应用于测绘、城市规划、灾害应急、建筑检测等领域。 大疆智图的核心功能包括： 1. **数据采集**：用户可以利用大疆无人机配合其内置的飞行规划功能，设定航线，自动进行倾斜摄影飞行，确保各个角度的影像覆盖。软件会实时监控飞行状态，并自动调整相机参数以获取最佳图像质量。 2. **影像处理**：大疆智图能自动进行影像匹配、空三解算（即空中三角测量）、影像镶嵌等步骤，生成正射影像图和数字高程模型（DEM）。这一过程利用了高级的计算机视觉算法，如立体匹配和多视图几何原理。 3. **三维建模**：软件能够通过结构化多视图重建技术，将二维影像转换为高精度的三维模型。用户可以选择不同的重建模式，如精细模式适合建筑细节的重建，快速模式则适用于大面积区域的快速建模。 4. **地理信息系统集成**：大疆智图支持与常见的GIS软件兼容，如ArcGIS、QGIS等，可以将生成的数据直接导入到这些平台进行进一步分析和应用。 5. **分析功能**：用户可以通过软件进行体积测量、表面分析、变化检测等。例如，对于建筑工地的土方量计算、灾后损失评估、城市绿化覆盖率分析等，都能提供精准的数据支持。 6. **可视化展示**：大疆智图还提供了直观的三维场景浏览功能，用户可以在Web端或移动端查看和分享三维模型，进行虚拟现实漫游。 7. **学习资源与实践**："CC练习用原始照片"可能是指大疆智图提供的教程素材或练习数据集，帮助用户熟悉软件操作，提升处理和分析技巧。 在Fleurac这个文件名中，可能是一个具体的地点或者项目案例，用户可以利用这些原始照片在大疆智图中进行实际操作，学习如何使用该软件进行倾斜摄影的数据处理和三维建模。这不仅有助于理解软件功能，还能锻炼实际操作能力，提升专业技能。

大数据技术体系详解：原理、架构与实践 大数据技术体系是指用于处理、存储和分析大数据的一系列技术和工具，包括数据科学、数据架构、数据存储、数据处理和数据分析等多个方面。 1. 数据科学的概念和大数据的关系 数据科学是以数据为基础，运用统计学、计算机科学等相关学科的方法和工具，对数据进行处理、分析、挖掘和利用，以揭示数据背后的规律和现象，为决策提供支持和指导的一门新兴学科。大数据则是指规模巨大、复杂多样、快速变化的数据集合，它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。数据科学和大数据之间存在着密切的关系，数据科学为大数据的处理、分析和利用提供了科学的方法和理论指导，是大数据得以有效应用的重要支撑。 2. 大数据的定义和特征 大数据是指规模巨大、复杂多样、快速变化的数据集合，它具有以下四个特征： * 数据体量巨大：大数据通常包含大量的数据，这些数据可能来自于各种不同的来源和领域。 * 数据类型多样：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。 * 数据处理速度快：大数据需要快速处理和分析，以实时响应用户的需求。 * 数据价值密度低：尽管大数据具有很高的信息价值，但是其中很多数据并不直接有用，需要经过筛选、清洗、处理和分析后才能提炼出有价值的信息。 3. 大数据的来源和类型 大数据的来源非常广泛，主要可以分为以下几类： * 社交媒体数据：社交媒体平台如 Facebook 等产生了大量的用户生成内容，包括文本、图片、视频和音频等。 * 互联网数据：互联网上的网页、搜索查询、电子商务数据等都是大数据的重要来源。 * 移动数据：移动设备如智能手机、平板电脑等产生的位置信息、用户行为数据等也是大数据的重要来源。 * 物联网数据：物联网设备如智能家居、智能城市等产生的各种数据也是大数据的来源之一。 * 科学实验数据：科学实验产生的数据包括天文数据、基因组学数据、地球科学数据等。 * 企业数据：企业内部的业务数据、财务数据、客户数据等也是大数据的重要来源。 大数据可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种类型。结构化数据是指具有固定格式和有限字段的数据，如数据库中的数值型数据；半结构化数据是指具有一定结构但格式不固定的数据，如电子邮件文本；非结构化数据是指没有固定结构和格式的数据，如社交媒体文本、图片和视频等。 4. 大数据的处理流程 大数据的处理流程通常包括以下步骤： * 数据采集和存储：从各种来源采集到的原始数据需要进行合理的存储和管理，以便后续的处理和分析。 * 数据清洗和预处理：采集到的原始数据可能存在大量的噪声和异常值，需要进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可靠性。 * 数据挖掘和分析：通过数据挖掘和分析技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联关系和趋势等有价值的信息。 5. 大数据架构 大数据架构是指用于处理、管理和分析大数据的一系列技术和工具。在大数据架构中，最基础的部分是 Hadoop 和 HDFS。Hadoop 是一个分布式计算框架，它能够处理大规模的数据集，并将这些数据集分布到多个计算机节点上进行处理。HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统，用于存储大数据集，能够在多个计算机节点之间进行数据备份和容错处理。 大数据架构还包括一些其他重要的组件，如 YARN、Hive、HBase 等。YARN 是 Hadoop 的资源管理器，用于管理集群中的计算资源。Hive 是一个数据仓库，能够将大数据集转换成容易使用的表格形式，方便进行分析和查询。HBase 是一个分布式数据库，能够存储非结构化和半结构化的数据。 大数据架构在智能客服和电商运营领域具有广泛的应用。在智能客服领域，大数据架构能够从海量的客户交互数据中提取出有用的信息，以帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度。在电商运营领域，大数据架构能够对企业海量的销售数据进行分析，以帮助企业制定更加精准的营销策略，提高销售额和客户忠诚度。 6. 大数据存储与管理 大数据存储与管理是大数据架构中的重要组成部分，主要用于存储和管理大数据集。在分布式文件系统中，Hadoop HDFS 是最为常见的一种。Hadoop HDFS 是一个高度可扩展、容错性好的分布式文件系统，它能够在多个计算机节点之间进行数据备份和容错处理，保障数据的安全性和完整性。

LED驱动电源是把电源供应转换为特定的电压电流以驱动LED发光的电压转换器，通常情况下：LED驱动电源的输入包括高压工频交流（即市电）、低压直流、高压直流、低压高频交流（如电子变压器的输出）等。而LED驱动电源的输出则大多数为可随LED正向压降值变化而改变电压的恒定电流源。 　　由于各种规格不同的LED电源的性能和转换效率各不相同，所以选择合适、高效的LED专用电源,才能真正展露出LED光源高效能的特性。因为低效率的LED电源本身就需要消耗大量电能，所以在给LED供电的过程中就无法凸显LED的节能特点。总之，LED电源在LED工作中的稳定性、节能性、寿命长短，具备重要的作用。 　　LED的

​“讯飞星火认知大模型”是科大讯飞发布的产品，具有7大核心能力，即文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力。 ​实现原理 1、申请星火大模型的 APP_ID 等相关信息 2、通过使用的大模型版本，以及当前的时间，结合 申请星火大模型的 APP_ID 等相关信息，生成需要的 URL 3、通过对应的 json 数据格式，websocket 进行建立连接请求 4、这里是流式返回，对应解析数据格式，得到返回的信息 5、返回的关键信息结构，有些类似 gpt 的数据格式，用过的话，使用起来会很快 注意事项 1、注意 code 返回码，不同的返回码可以进行不同处理，避免产生意想不到的问题 2、注意 sid 的区分，如果上一次返回没有结束，关闭连接后，重新发起新的访问，可能会同时接收到上一次的未结束的数据流，和当次的数据流；如果不想接收到，注意通过 sid 进行区分； 3、注意在 LLMConfig 配置你的 APP_ID 等相关信息

"2019大疆嵌入式笔试题A卷解析" 本文将对2019大疆嵌入式笔试题A卷进行详细解析，涵盖ARM指令、Thumb指令、总线方式、网络协议、Linux用户态和内核态转换方法、Linux目录结构等知识点。 一、ARM指令和Thumb指令 ARM指令和Thumb指令是ARM架构中两种不同的指令集。ARM指令是32位指令，Thumb指令是16位指令。ARM状态和Thumb状态可以直接通过某些指令直接切换。在ARM状态下，处理器执行32位的字对齐的ARM指令；在Thumb状态下，处理器执行16位的，半字对齐的Thumb指令。 ARM状态和Thumb状态的切换可以通过LDR R0,=lable+1 BX R0指令实现，从ARM状态到Thumb状态；从ARM状态到Thumb状态可以通过LDR R0,=lable BX R0指令实现。 需要注意的是，ARM处理器复位后开始执行代码时总是只处于ARM状态；Cortex-M3只有Thumb-2状态和调试状态；由于Thumb-2具有16位/32位指令功能，因此有了Thumb-2就无需Thumb了。 二、总线方式 总线方式可以分为单工、半双工和全双工三种类型。UART、I2C、SPI、USB等总线方式的通信方式总结如下： * UART：串行通信，异步通信，单工方式 * I2C：串行通信，同步通信，半双工方式 * SPI：串行通信，同步通信，全双工方式 * USB：串行通信，异步通信，全双工方式 三、TCP和UDP的区别 TCP和UDP是两种常用的网络协议。TCP是面向连接的协议，提供可靠的数据传输；UDP是面向无连接的协议，提供不可靠的数据传输。 TCP的特点： * 面向连接的协议 * 可靠的数据传输 * 有确认机制 * 有重传机制 UDP的特点： * 面向无连接的协议 * 不可靠的数据传输 * 无确认机制 * 无重传机制 四、Linux用户态和内核态的转换方法 Linux下内核空间与用户空间进行通信的方式主要有syscall、procfs、ioctl和netlink等。 * syscall：系统调用接口，用户可以通过调用系统调用接口访问Linux内核的数据和函数。 * procfs：一种特殊的伪文件系统，是Linux内核信息的抽象文件接口。 * ioctl：函数是文件结构中的一个属性分量，可以控制设备的I/O通道。 * netlink：用户态应用使用标准的socket API可以使用netlink提供的强大功能。 五、Linux目录结构 Linux目录结构主要包括/usr、/tmp、/etc三个目录。 * /usr：不是user的缩写，而是Unix Software Resource的缩写，也就是Unix操作系统软件资源所放置的目录。 * /tmp：是一个让一般使用者或者是正在执行的程序暂时放置档案的地方。 * /etc：是一个配置文件目录，存放系统的配置文件。 2019大疆嵌入式笔试题A卷涵盖了嵌入式系统、网络协议、Linux操作系统等多个知识领域，旨在考察考生的综合知识和技能。

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基于STM32单片机的温室大棚监测系统，旨在提高我国农业温室的自动化和管理水平，满足现代农业对高效率和高质量生产的需求。该系统通过集成先进的传感技术，实现对温室内环境参数如温湿度、光照强度及酸碱度等的实时监控，确保温室条件最适合作物生长。STM32F103C6T6单片机作为系统的核心，处理传感器收集的数据，并通过算法分析，为农户提供准确的环境评估和调控建议。

： 为提高农业大棚种植效率、减少管理成本，设计了远程监控系统，用于对温湿度、光照 强度、土壤电导率和盐度等农作物生长环境参数进行监控．本地端以STM32单片机为核心，使用 Modbus-RTU 协议对大棚内部环境参数进行采集，根据传感器返回的数据以一定决策通过控制继电 器的方式使大棚内部的环境参数维持在适合农作物生长的范围内，同时系统可实现自动/手动切换 控制．以RGB触摸屏为交互界面，使用ESP8266与远端（PC机）进行通信．远端使用QT开发平台实 现对大棚内部环境参数的远程监视．经过软硬件测试，系统具有安全、稳定、低成本等优点，可以保 证大棚内部的环境维持在适合作物生长的水平． ### 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统设计 #### 系统概述 本系统设计旨在提高农业大棚种植效率、降低管理成本，通过构建远程监控系统来监测农业大棚内的环境参数，包括温湿度、光照强度、土壤电导率和盐度等，确保农作物能在最佳条件下生长。 #### 关键技术与组件 - **STM32单片机**：作为本地端的核心控制器，负责数据采集与处理。 - **Modbus-RTU协议**：用于传感器与STM32之间的通信，简化了数据交换过程。 - **继电器控制**：根据传感器数据调整环境参数，确保大棚内条件适宜作物生长。 - **自动/手动切换**：提供了灵活的操作模式，便于根据不同需求调整。 - **RGB触摸屏**：作为用户交互界面，显示实时环境数据及系统状态。 - **ESP8266**：用于实现本地端与远程端（PC机）间的无线通信。 - **QT开发平台**：远程监控软件的开发环境，实现远程数据监测功能。 #### 系统架构 - **硬件总体设计**：整个系统由三个主要部分组成： - 以STM32为核心的大棚作物生长环境监控模块。 - 本地端与远程终端（QT平台）之间的数据通信。 - 远程终端的数据显示。 - **系统硬件设计**： - **STM32F429BIT6最小系统电路**：包括供电电路、复位电路、外部晶振电路、启动模式选择电路和下载电路等。这些组件共同构成了STM32的最小系统，确保其正常运行。 - **环境传感器**：包括但不限于温湿度传感器、光照强度传感器、土壤温湿度传感器、土壤电导率传感器等，用于收集大棚内的环境参数。 - **人机交互外设**：RGB触摸屏作为用户界面，方便用户查看环境数据和操作设备。 - **无线通信模块**：采用ESP8266实现本地端与远程端之间的数据传输。 - **执行机构**：如风扇、加热器、灌溉系统等，通过继电器控制实现对环境参数的调节。 #### 功能特点 - **数据采集与处理**：通过各种传感器实时采集大棚内的环境数据，STM32对数据进行分析处理后，根据预设的阈值控制相应的执行机构。 - **远程监控**：用户可通过QT平台远程查看大棚内的环境参数，便于及时了解作物生长情况并采取措施。 - **自动与手动模式切换**：系统支持自动和手动两种控制模式，自动模式下系统会根据预设参数自动调整环境条件，手动模式则允许用户直接控制执行机构。 - **用户界面友好**：通过RGB触摸屏提供直观的用户界面，使得系统易于操作和维护。 - **高性价比**：系统设计考虑到了成本效益，通过合理的硬件选型和软件优化，实现了较低的成本投入。 #### 实际应用价值 该远程监控系统的成功设计和实现，对于提升农业大棚的管理水平有着重要意义。它不仅能够有效减少人力成本，还能通过精确控制环境参数促进作物健康生长，进而提高产量和质量。此外，系统的可扩展性和灵活性也为后续的功能升级和应用扩展提供了可能，有助于推动智慧农业的发展。 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统是一种实用且高效的解决方案，能够显著提高农业生产的效率和可持续性。

JavaWeb课程大作业的大数据可视化大屏源码概述了一个系统，它能够将各种大数据可视化成大屏，以便用户可以更加直观地查看和分析数据。此系统包括前端页面、后台管理系统、数据库系统和调度系统等，主要应用于企业内部数据分析和信息可视化。 也可以是在校大学生的javaweb大作业。 适用人群包括对大数据有研究或应用需求的企业内部人员。使用场景主要用于企业内部数据分析和可视化，帮助企业内部用户更加清晰地查看和分析数据，以提升决策效率。目标是帮助企业内部用户更加清晰地观察和分析数据，以便更好地进行决策。

在本项目中，我们探讨的是一个基于Vue2.x、TypeScript和Element-UI框架构建的大屏可视化组件集合，特别适用于创建高效的信息展示驾驶舱。这个项目利用了ECharts这一强大的数据可视化库，提供了六个精心设计的组件，为数据洞察提供直观且吸引人的界面。 Vue2.x是一个广泛使用的前端JavaScript框架，它简化了组件化开发，允许开发者构建可复用、可维护的用户界面。Vue2.x引入了虚拟DOM，提高了性能，并提供了响应式数据绑定，使得数据和视图之间的交互更加流畅。 TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了静态类型系统，提高了代码的可读性和可维护性。在Vue2.x项目中使用TypeScript，可以捕获编译时的错误，减少运行时的bug，同时为大型项目提供更好的工具支持。 Element-UI是基于Vue2.x的一套成熟的UI组件库，它提供了丰富的UI元素，如表格、按钮、提示、下拉菜单等，帮助开发者快速构建美观的界面。在本项目中，Element-UI不仅用于基础界面构建，还可能与ECharts组件配合，实现数据驱动的交互式图表。 ECharts是一款由百度开源的数据可视化库，它支持各种图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，且具有良好的交互性和丰富的自定义选项。在大屏可视化组件中，ECharts能够将复杂的数据转化为易于理解的图形，帮助决策者快速解读关键信息。 这六个大屏可视化组件（驾驶舱）可能是： 1. **综合仪表盘**：展示整体业务指标，如收入、利润、增长速率等。 2. **时间序列分析**：通过折线图或区域图显示随时间变化的趋势。 3. **地理分布图**：利用地图展示数据的地域分布情况。 4. **热点分析**：通过热力图或散点图揭示高密度区域或关联关系。 5. **对比分析**：通过柱状图或饼图对比不同类别的数据表现。 6. **KPI（关键绩效指标）指示器**：直观地展示关键指标的完成度或状态。 这些组件通常会包含动态更新、数据过滤、缩放、平移等交互功能，以适应不同场景的需求。开发者可以通过调整ECharts的配置项，定制组件的颜色、样式、动画效果等，以满足特定的视觉需求。 项目名为"data-visualization-master"，暗示了这是一个专注于数据可视化的主项目，其中包含了所有相关的源代码、配置文件和资源。通过深入研究这些文件，开发者不仅可以学习到如何结合Vue2.x、TypeScript、Element-UI和ECharts构建大屏组件，还可以了解如何组织项目结构、优化性能以及实现组件间的通信。 总结来说，这个项目为开发者提供了一个实际应用示例，展示了如何利用现代前端技术栈创建高效的大屏可视化解决方案，对于提升数据可视化技能和实践经验有着显著的帮助。