在当前的数字化时代，电商平台面临着海量数据的处理挑战，如何从这些数据中挖掘价值并提供个性化的用户体验成为了关键。基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统是解决这一问题的有效方案。这个项目实战旨在深入理解大数据处理技术和推荐系统的核心原理，通过实际操作提升分析和构建推荐系统的能力。 **Hadoop** 是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据。Hadoop主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性的分布式存储，而MapReduce则为大规模数据集的并行处理提供了编程模型。在这个项目中，Hadoop将用于存储和预处理电商大数据，例如用户行为日志、商品信息等。 **Spark** 是一种快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，它在内存计算方面表现优秀，比Hadoop更高效。Spark提供了更丰富的数据处理API，包括DataFrame和Spark SQL，使得数据科学家和工程师可以更便捷地进行数据分析和机器学习任务。在推荐系统中，Spark可用于执行协同过滤、基于内容的推荐或深度学习模型训练，以实现用户和商品之间的精准匹配。 推荐系统主要分为两大类：**基于内容的推荐** 和 **协同过滤推荐**。前者依赖于用户的历史行为和商品的属性，通过比较新商品与用户过去喜欢的商品之间的相似性来进行推荐。后者则是通过分析大量用户的行为模式，找出具有相似兴趣的用户群体，然后将某一群体中一部分人喜欢的但另一部分人还未发现的商品推荐给他们。 在这个电商大数据项目中，我们需要使用Hadoop的MapReduce对原始数据进行预处理，如清洗、转换和聚合。接着，将预处理后的数据导入Spark，利用Spark的DataFrame和Spark SQL进行数据探索和特征工程，构建用户和商品的画像。然后，可以运用Spark MLlib库中的协同过滤算法，或者使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架在Spark上构建神经网络模型，训练推荐模型。根据模型预测结果生成个性化推荐列表，并实时更新以适应用户行为的变化。 为了适应B2B（企业对企业）和B2C（企业对消费者）的不同场景，推荐系统需要考虑不同的推荐策略。B2B推荐可能更多地关注商品的兼容性、业务合作等因素，而B2C则侧重于用户个人喜好和购买历史。因此，在项目实施过程中，需要针对这两种情况设计不同的评价指标和优化目标。 基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统项目涵盖了大数据处理、分布式计算、机器学习以及推荐系统等多个领域的知识。通过实践，我们可以深入了解这些技术在实际电商应用中的作用，同时提升解决复杂问题的能力。

### 物联网技术与智慧农业知识点详述 #### 一、发展智慧农业的意义 ##### （一）智慧农业推动农业产业链改造升级 1. **升级生产领域**：通过将物联网技术应用于种植、养殖等生产作业环节，可以构建一个集约化的农业生产自动化系统和平台。这一系统不仅能够提高生产效率，还能通过构建农产品溯源系统来确保食品安全，从而实现全程信息追溯。 2. **升级经营领域**：物联网、云计算等现代信息技术的应用有助于打破传统农业市场的时空地理限制，推动农产品市场化的营销以及品牌化运营。同时，还可以通过智慧农业平台推广休闲旅游产品，为消费者提供个性化的旅游服务。 3. **升级服务领域**：提供精确、动态、科学的全方位信息服务。例如，通过农机调度服务系统、室外大屏幕、手机终端等方式，利用云计算、大数据等技术解决“信息服务最后一公里”的问题。这些服务不仅能提供先进的农业科学技术知识和生产管理信息，还能加强农业科技咨询服务，帮助农民更好地管理和营销农业生产系统。 ##### （二）智慧农业实现农业精细化、高效化、绿色化发展 1. **实现精细化**：借助物联网、云计算等技术手段对农业生产对象实施精确化操作，既能满足作物生长需要，又能保障资源节约并避免环境污染。此外，通过实施标准化生产环境、生产过程及产品，可以进一步保障产品安全。 2. **实现高效化**：利用云计算、农业大数据技术，农业经营者可以更加便捷灵活地掌握天气变化、市场供需、农作物生长等数据，从而有效应对自然环境风险。智能设施的应用有助于合理安排用工、用时、用地，减少成本，提高劳动生产效率。通过互联网与农业的深度融合，还可以促进新的商业模式的诞生，降低信息搜索和经营管理成本。 3. **实现绿色化**：通过精细化生产，实施测土配方施肥、农药精准科学施用、农业节水灌溉等措施，推动农业废弃物资源化利用，达到合理利用农业资源、减少污染、改善生态环境的目的。利用互联网技术和二维码建立全程可追溯的信息平台，健全农产品质量监管体系，保障食品安全。卫星搭载高精度感知设备可以构建农业生态环境监测网络，支持农业环境综合治理和科学决策，促进资源高效利用和生态系统稳定。 #### 二、物联网的基本概念和发展历程 物联网是一种新型的信息技术，通过各种信息传感设备，如二维码识别设备、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等，按约定的协议将物品与互联网相连，实现信息交换和通信，进而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能。 - **出现**：物联网的概念最早出现在1995年比尔·盖茨的著作《未来之路》中，并于1999年正式提出。 - **定位**：2009年，物联网被正式列为我国五大新兴战略性产业之一。 - **结构**：物联网可以分为感知层、网络层和应用层三个层次。其中，感知层负责收集信息；网络层负责信息的传输和处理；应用层则根据具体需求实现智能化功能。 - **应用**：物联网技术已被广泛应用于智慧农业、智慧城市、智慧家居、智慧医疗、智慧交通和智慧物流等多个领域，成为继计算机、互联网与移动通信网之后世界信息产业的第三次浪潮。 #### 三、智慧农业的内涵 智慧农业是指将物联网、云计算等信息技术与农业相结合的一种新型农业生产模式。其核心在于通过智能农业专家系统的构建，实现农业生产的智能化、精细化、高效化和绿色化。具体来说： - **概念**：智慧农业是智能农业专家系统的具体应用，它将物联网技术、云计算、大数据等现代信息技术应用于农业生产全过程，旨在实现农业生产的智能化管理。 - **关键技术**：主要包括物联网技术、云计算、大数据、人工智能等。这些技术的应用可以帮助农业生产者实现对作物生长环境的实时监控、数据分析、智能决策等功能，从而提高农业生产效率，保障食品安全，促进农业可持续发展。 智慧农业的发展对于推动农业产业升级、提高农业生产效率、保障食品安全以及促进农业可持续发展具有重要意义。通过物联网技术的应用，不仅可以实现农业生产的智能化、精细化管理，还能促进农业向高效、绿色的方向发展，从而满足人们对高品质农产品的需求，同时保护生态环境。

《2023年中国计算机设计大赛物联网赛道：智能瓜果仓储小屋的探索与实践》 在信息技术日新月异的今天，物联网（Internet of Things, IoT）技术以其广泛的应用前景和深度的融合能力，成为了科技领域的重要研究热点。2023年的中国计算机设计大赛物联网赛道，参赛者们围绕这一主题，展示了他们的创新成果——“智能瓜果仓储小屋”。这个项目不仅体现了物联网技术的实际应用，也展现了新一代信息技术人才的创新能力。 智能瓜果仓储小屋的核心在于通过物联网技术实现对瓜果存储环境的智能监测和控制。项目中可能涉及的知识点包括： 1. **物联网硬件**：小屋可能包含了各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等，用于实时监测瓜果的存储条件。此外，还有可能使用了无线通信模块，如Wi-Fi或蓝牙，以便将数据传输到云端或者移动设备。 2. **数据采集与处理**：收集到的环境数据需要通过微控制器（如Arduino或Raspberry Pi）进行处理，以判断是否需要调整存储环境。这涉及到编程语言（如C++或Python）的运用以及数据处理算法的设计。 3. **云计算与数据分析**：物联网设备的数据可以上传到云平台，通过大数据分析，提供更准确的环境调节策略。例如，使用阿里云IoT Studio进行设备管理、数据可视化和应用开发。 4. **智能决策系统**：基于机器学习或人工智能的模型，可以预测瓜果的最佳存储条件，并自动调整相关设备，如空调、加湿器等，以确保瓜果的新鲜度和品质。 5. **用户界面**：参赛者可能设计了友好的用户界面，通过手机APP或网页端，用户可以实时查看存储状态，接收警报，甚至远程控制设备。 6. **项目实施与答辩材料**：2023017997-01 作品与答辩材料中，包含了项目的详细设计、实现过程以及团队的阐述，这对于了解项目的全貌和理解其创新点至关重要。 7. **作品演示视频**：2023017997-04 作品演示视频则直观地展示了智能瓜果仓储小屋的运行效果，包括系统的操作流程、功能展示等，使观众能够更加生动地理解项目的实际应用场景。 这个项目不仅在技术层面上展现了物联网的潜力，还在应用层面解决了实际问题，为农业领域的智能化升级提供了新的思路。通过这样的比赛，我们可以看到，新一代的信息技术人才正在通过他们的智慧，推动着物联网技术的边界不断拓展，同时也为我们的生活带来更多的便利和可能性。

### 南邮大数据存储与管理实验二：MongoDB的安装与应用 #### 一、实验背景及目标 在当前的大数据时代背景下，高效且稳定的数据存储解决方案变得尤为重要。MongoDB作为一种非关系型数据库，以其高性能、高灵活性以及易扩展的特点，在大数据处理领域占据了一席之地。本次实验旨在通过南京邮电大学的学生实践项目——《南邮大数据存储与管理实验二》，详细介绍如何安装和配置MongoDB，并构建一个包含多节点集群的系统。此外，还将利用Python技术开发一个针对学生就业形势的在线分析系统。 #### 二、实验目的 1. **搭建MongoDB集群**：构建一个包含两个分片节点副本集、一个配置节点副本集及两个路由节点的MongoDB集群。 2. **编写Shell脚本**：编写用于部署和管理该集群的Shell脚本。 3. **开发Python应用**：使用Python开发一个可以收集并分析学生就业数据的应用程序。 #### 三、实验环境 - **硬件**: 微型计算机，操作系统为Ubuntu 16.04。 - **软件**: - Linux操作系统。 - PyCharm作为Python开发工具。 - MongoDB数据库管理系统。 - Navicat Premium 16用于数据库管理。 #### 四、实验步骤详解 ##### 1. 安装MongoDB - **下载并解压MongoDB**： - 下载地址：[MongoDB官网](https://www.mongodb.com/download-center/community) - 解压命令：`sudo tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1804-6.0.14.tgz` - **重命名解压后的文件夹**：`sudo mv mongodb-linux-x86_64-ubuntu1804-6.0.14 mongodb` - **创建必要的目录**： - 数据目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/data` - 日志目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/log` - 配置文件目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/conf` - **创建MongoDB配置文件**： - 创建空白配置文件：`sudo touch /etc/mongodb/conf/mongodb.conf` - 编辑配置文件：`sudo vim /etc/mongodb/conf/mongodb.conf` - **配置文件内容**（示例）： ```plaintext storage: dbPath: /etc/mongodb/data/db net: bindIp: 127.0.0.1 port: 27017 systemLog: destination: file logAppend: true path: /etc/mongodb/log/mongodb.log ``` - **启动MongoDB服务**：`mongod -f /opt/mongodb/conf/mongodb.conf` - **登录MongoDB客户端**：`mongo` - **切换到admin数据库**：`use admin` - **关闭MongoDB服务**：`db.shutdownServer()` ##### 2. 搭建MongoDB集群 - **创建两套副本集**：分别为`shard1`和`shard2`，每套副本集包括三个成员节点。 - **启动副本集**：为每个副本集分别创建配置文件，并使用以下命令启动： - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard1/mongodb.conf` - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard2/mongodb.conf` - **创建配置副本集**：同样包括三个成员节点。 - **启动配置副本集**：使用如下命令启动： - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard3/mongodb.conf` - **初始化副本集**：进入其中一个副本集实例并初始化它： - `mongo --port 27018` - `rs.initiate()` - **添加副本节点**：继续添加其他副本节点并退出： - `rs.add("192.168.211.133:27019")` - `rs.addArb("192.168.211.133:27020")` - `exit` - **初始化配置节点的副本集**：重复上述步骤初始化配置副本集。 - **创建路由节点**：使用`mongos`来创建路由节点，并编辑配置文件。 - **启动mongos**：`mongos -f /opt/mongodb/conf/mongos.conf` - **连接到mongos**：`mongo --port 27017` - **添加分片副本集**：使用以下命令将分片副本集添加到集群中： - `sh.addShard("myshardrs01/lain-virtual-machine:27018,192.168.211.133:27019,192.168.211.133:27020")` - `sh.addShard("myshardrs02/lain-virtual-machine:27021,192.168.211.133:27022,192.168.211.133:27023")` ##### 3. 开发Python应用程序 - **需求分析**：根据题目要求，需要开发一个可以收集和分析学生就业数据的应用程序，数据主要包括全国在校学生总数、毕业生总数、专业情况、招聘单位情况、招聘岗位情况等。 - **设计思路**： - 使用Python进行数据抓取和清洗。 - 利用MongoDB存储清洗后的数据。 - 开发数据分析模块，实现就业趋势分析等功能。 - **技术栈**： - Python库：requests、BeautifulSoup、Pandas等。 - MongoDB操作：使用PyMongo库。 - **具体步骤**： - **数据获取**：编写爬虫程序抓取网络上的数据。 - **数据清洗**：利用Pandas等库进行数据清洗和格式化。 - **数据存储**：将清洗后的数据存入MongoDB数据库。 - **数据分析**：编写Python脚本对存储的数据进行统计分析，如生成图表展示就业趋势等。 通过以上步骤，学生能够深入了解MongoDB的安装、配置及应用，同时掌握使用Python进行数据处理的方法。这对于提高学生的实际操作能力和解决实际问题的能力具有重要意义。

《3-5-美团大数据平台架构实践-谢语宸。zip》是一个关于大数据技术应用的文档，详细阐述了在知名互联网公司——美团中，如何构建和优化一个高效、稳定且可扩展的大数据处理平台。该文档由资深工程师谢语宸撰写，融合了丰富的实践经验和深入的技术洞察，为读者提供了一个关于如何在大规模数据环境中进行有效架构设计的参考案例。文档首先概述了大数据平台的重要性，以及它对于处理海量数据、支持复杂分析任务和驱动数据驱动决策的关键作用。随后，作者详细介绍了美团大数据平台的架构设计，包括数据采集、存储、处理和分析等关键环节，并强调了系统的稳定性、可靠性和实时性。在存储方面，文档解释了如何利用分布式文件系统和数据库技术来保证数据的安全和高效访问。在数据处理层面，介绍了使用批处理和流处理相结合的策略，以适应不同业务场景的需求。此外，还讨论了如何通过机器学习和人工智能技术提升数据分析的深度和广度。文档的一大亮点是其对大数据平台性能优化的探讨，包括数据索引优化、查询优化、资源调度优化等方面。作者还分享了在面对高并发和数据洪流时，如何保持系统稳定性和扩展性的经验和策略。最后，文档总结了大数据平台在美团业务发展中的作用，展

综合开发应用实验 课程要求： 设计一个物联网智能农业系统 :日连接方式:蓝牙、IOT、串口、LoRa等任选1;口信息采集:温度(可以用内部温度传感器)、湿度、亮度等任选1-3顶: 口控制:可以控制LED的亮度、舵机、电机转速、等浜。 口并论证:通信距离、考虑整个模块在CmAH电池下的工作时间、系统容量等其它指标。 在现代化的农业领域中，物联网技术的应用已经成为了推动行业升级和转型的关键力量。物联网智能农业系统作为这一趋势的产物，通过集成先进的传感器技术和通信技术，能够实现对农作物生长环境的精准监测和控制，提高农业生产的效率和质量。本文将详细介绍物联网智能农业系统的设计与实现，探讨其在实际应用中的价值和前景。 设计物联网智能农业系统时需要考虑的关键因素包括连接方式、信息采集、控制功能以及系统性能的论证。 连接方式是物联网智能农业系统的基础，它决定了系统中各个部件如何相互连接与通讯。当前主流的连接方式有蓝牙、物联网(IOT)、串口和LoRa等。蓝牙技术以其成本低廉、易于部署而受到许多小型农业系统的青睐；物联网技术则以其网络覆盖广泛、数据传输速率高在大范围农业监控中占据优势；串口通讯因其稳定性和简单性常用于设备间的短距离连接；而LoRa则凭借远距离通信能力，在广阔的农田中具有独特优势。 信息采集是物联网智能农业系统的“感官”，它通过各种传感器来实现对农田环境参数的实时监测。常见的采集参数包括温度、湿度和亮度等。例如，温度传感器可以安装在温室中，监控并调整农作物所需的温度条件；湿度传感器可以检测土壤湿度，帮助实现精准灌溉；亮度传感器则用于检测光照强度，以便调整作物的光照需求。 控制功能是物联网智能农业系统的核心，它允许系统根据采集到的数据自动调整农业环境。通过控制LED灯的亮度、舵机的角度、电机的转速等，系统能够模拟自然环境条件，为作物生长提供最佳的生长环境。例如，在温室中，根据温度和湿度数据，系统可以自动调节通风设备的开关，控制灌溉系统的工作，甚至调整光照设备的功率以模拟自然光周期。 系统性能的论证是确保物联网智能农业系统稳定可靠运行的重要环节。在设计时需要考虑通信距离、电池续航能力、系统容量等关键指标。通信距离决定了系统的覆盖范围，必须保证在有效距离内数据传输的稳定性和准确性。电池续航能力则是衡量系统是否适合长期无人值守运行的重要指标，特别是对于远离电力供应的农田来说，选择适当的电池容量和低功耗的硬件组件至关重要。系统容量涉及到系统能同时处理的数据量，一个高效稳定的农业系统应该能够处理大量传感器的数据，保证信息的及时反馈。 除了上述关键技术点外，物联网智能农业系统的设计与实现还应遵循易用性、可靠性和可扩展性等原则。易用性要求系统操作简便，方便农户快速上手和维护；可靠性的保障在于系统能够稳定运行，对环境变化及时响应；可扩展性则意味着系统未来可以便捷地增加新的功能或连接更多的传感器。 综合来看，物联网智能农业系统的设计与实现是一个复杂但极具价值的工程。通过精心的设计和不断的技术创新，这一系统有望在未来农业中发挥更加关键的作用，为提高农业生产力和可持续发展做出重要贡献。

在计算机视觉领域，光流估计是一项关键的技术，用于分析图像序列中像素的运动。光流是描述场景中每个像素在连续帧之间移动的矢量场。"matlab开发-PhasebasedOpticalFlow"是一个项目，它专注于使用相位方法来计算光流。这种基于相位的光流算法在处理高速运动和复杂场景时，能够提供更精确和鲁棒的结果。 相位光流法主要利用图像中像素的相位信息来估计运动。这种方法的基础是假设相邻帧之间的像素对应关系保持不变，即同一物体的像素在连续帧中的相位差保持恒定。相位光流算法通常分为以下几个步骤： 1. **预处理**：对图像进行预处理，如灰度化、归一化，以减少光照变化的影响，并提高计算效率。 2. **频域分析**：将图像转换到频域，通常使用傅里叶变换。在频域中，相位信息可以直观地表示像素的位置，而幅度则与亮度相关。 3. **相位一致性**：通过比较连续帧在频域中的相位差异，寻找最佳匹配像素对。如果相位差在一个周期内，我们认为它们是对应的。 4. **光流估计**：根据相位差，可以通过反向傅里叶变换计算出像素的光流矢量。这个过程通常涉及迭代优化，以求解最接近相位一致性的光流解。 5. **后处理**：可能需要进行一些后处理步骤，如光流平滑，以消除噪声和不连续性，以及边界处理，确保光流场的连续性。 在MATLAB环境中开发这样的算法，可以利用其强大的数学运算库和图形用户界面（GUI）功能。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括傅里叶变换函数，这使得实现相位光流算法变得相对简单。同时，MATLAB还支持并行计算，可以加速算法的运行速度，这对于处理大量数据或实时应用至关重要。 在"optical_flow.tar.gz"这个压缩包中，可能包含了MATLAB源代码文件、示例图像、测试脚本以及可能的输出结果。通过分析这些文件，可以深入理解算法的实现细节，甚至对其进行改进和扩展，以适应特定的硬件接口和物联网应用。例如，在物联网设备上，可能需要优化算法以降低计算资源的消耗，或者集成到实时流处理系统中，实现实时光流估计。 基于相位的光流算法在MATLAB中的实现，为研究和应用提供了一个强大且灵活的工具。无论是学术研究还是工业应用，理解并掌握这种技术对于开发高级计算机视觉系统，如目标跟踪、动作识别和自动驾驶汽车等，都具有重要意义。

基于区块链的工业互联网安全平台的设计与实现.pptx

内容概要：本文围绕2025年第十一届全国大学生统计建模大赛“统计创新应用 数据引领未来”的主题，探讨多领域数据分析与模型构建的具体思路。文章从金融风险预警、智慧城市交通、公共卫生疫情防控、环境监测治理以及跨学科融合五个方面详细介绍各选题的研究框架、数据来源、方法论及创新点，强调在确保统计理论严谨性的基础上，融合大数据、机器学习、人工智能等新技术，为参赛队提供系统性、操作性强的选题指导与思路参考，旨在为未来数据驱动决策和社会治理提供有效支持。 适合人群：准备参加全国大学生统计建模大赛的学生团队，特别是对统计学、数据科学及相关应用领域感兴趣的学生。 使用场景及目标：①帮助参赛队伍理解如何在各个领域中应用统计学与新兴技术；②指导参赛队伍在确保数据真实性和模型严谨性的前提下，设计具有创新性和实际应用价值的建模方案；③为参赛队伍提供详细的选题方向和研究框架，助力他们在比赛中取得优异成绩。 阅读建议：本文不仅提供了丰富的理论背景和选题指导，还强调了实际应用的重要性。因此，在阅读过程中，参赛队伍应重点关注如何将理论与实践相结合，同时注意遵守大赛的各项规定，确保论文的学术性和规范性。此外，对于文中提到的创新点和技术细节，参赛队伍可以通过查阅更多相关文献来加深理解并应用于自己的项目中。

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