内容概要：本文详细介绍了一个基于嵌入式物联网技术的安全监控系统实战项目，涵盖从需求分析、硬件选型、软件设计到系统实现与测试的完整开发流程。系统以ESP32为核心控制器，结合PIR传感器、温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器和ESP32-CAM摄像头模块，实现实时视频监控、运动检测报警、环境参数监测及数据上传与存储等功能。项目采用C/C++语言和Arduino开发框架，通过Wi-Fi将数据传输至云端，支持远程监控与报警通知。文章还提供了硬件连接图、代码实现、常见问题排查及性能优化策略，并对未来扩展方向提出展望，如引入AI算法、丰富传感器类型和优化用户界面等。; 适合人群：具备一定嵌入式开发基础的初学者和工程技术人员，尤其是对物联网、智能安防系统感兴趣的研发人员； 使用场景及目标：①用于智能家居、工业监控、商业场所和公共场所的安全防护；②帮助开发者掌握嵌入式物联网系统的软硬件集成方法，理解传感器数据采集、无线通信、报警机制和系统优化等关键技术的实现原理； 阅读建议：建议读者结合文中提供的硬件连接图与代码实例，动手搭建原型系统，边实践边调试，深入理解各模块协同工作机制，并参考优化建议持续改进系统稳定性与功能性。

AI智能体与Coze工作流实践在小红书平台的应用展现了智能技术在内容推荐和管理中的实际效能。在小红书的实践中，关键词集采技术被充分利用，通过精准的关键词捕捉，AI智能体能高效地搜集与分析用户在平台上的活跃度、偏好以及内容趋势。这种智能化的数据处理方式不仅加快了信息的流通效率，而且显著提升了用户内容体验。 在小红书的内容采集过程中，关键词集采作为Coze工作流中的关键步骤，其具体作用体现在多个层面。关键词的精确采集与分析能够帮助平台深入了解用户的实际需求，从而进行更精细化的内容分发。通过关键词集采，小红书能够对大量内容进行自动分类和标签化，方便用户快速检索到感兴趣的领域和话题。此外，关键词集采还能为小红书提供市场趋势分析，对产品开发和营销策略的制定具有指导意义。 在Coze工作流的实施过程中，AI智能体扮演了核心角色。这些智能体运用机器学习和自然语言处理等先进技术，能够实时监控和分析用户的行为数据，并据此对内容进行智能筛选和优化。由于关键词集采的介入，智能体能够更智能地识别和跟踪热点话题，推动内容的及时更新和创新。 关键词集采还涉及到对用户生成内容的深度挖掘。小红书上的大量UGC（User Generated Content）是平台内容丰富性的来源。AI智能体通过关键词集采可以有效地识别出高质量的用户内容，并将其推荐给更多用户，从而提高优质内容的可见度和影响力。在用户隐私保护的前提下，Coze工作流确保了关键词的采集和使用严格遵守相关法律法规，保障了用户信息安全。 此外，小红书通过Coze工作流的实践，还在提升用户体验和互动性方面取得了显著成效。通过关键词集采技术，平台能够即时推送用户感兴趣的内容，加强用户与内容、用户与用户之间的互动连接。AI智能体的精准推荐，使得用户不仅能够浏览到与自己兴趣相关的内容，而且能够与同好进行有效互动，形成良好的社区氛围。 技术的持续迭代更新也是Coze工作流成功实践的关键因素之一。随着小红书平台的不断成长和变化，关键词集采与AI智能体的功能也在持续进化。Coze工作流的灵活性和扩展性保证了它能够适应不同的市场和技术环境，持续为用户提供价值。 小红书通过关键词集采与Coze工作流的实践，证明了人工智能技术在新媒体内容管理和服务中的强大潜力。在未来的应用中，我们有理由相信，AI智能体和工作流将会继续在小红书乃至更多平台中发挥重要作用，为用户创造更加智能、个性化的体验。

从多个udp组播接收大量视频灌包数据，通过回调函数实现，由回调函数参数获取数据内容和udp地址编号，在大量数据时可实现数据的稳定接收，一般不会丢失数据，当前支持2个udp组播地址。 用QT工具开发，测试代码中包含使用方法，在.pro文件中配置开发库，在代码中包含.h文件。

视频中演示了采用SIM900A的GPRS模块发送磁条卡数据的过程 正在做磁条卡项目，GPRS项目的朋友可以看看 磁头解码芯片采用的是美国magtek21006541芯片，可以有效识别正向反向刷卡 这是一个成熟的已经批量项目功能展示

内容概要：本文设计并实现了一种基于LoRa协议的物联网智能水表系统，旨在解决传统水表抄表效率低、实时性差的问题。系统由终端水表节点、LoRa无线通信网络和云端管理平台三部分组成。终端节点集成流量计量模块、LoRa通信模块和微控制器，实现用水量采集和无线传输；网关设备负责协议转换和数据汇聚；云端平台提供数据存储、分析和可视化功能。测试结果显示，系统在市区环境下通信距离可达3-5公里，电池寿命超过5年，抄表成功率达98%以上，具有较高的实用价值和推广前景。 适合人群：对物联网技术、LoRa协议及智能水表感兴趣的科研人员、水务管理从业者以及相关专业的高校学生。 使用场景及目标：①适用于城市水务管理部门，提升抄表效率和实时性；②研究LoRa技术在低功耗广域网中的应用特点；③为智慧水务全流程管理、漏损检测与定位、大数据分析与用水预测提供技术支持。 其他说明：本文不仅涵盖物联网系统的典型要素（感知层、网络层和应用层），还突出了LoRa技术的应用特点，包含完整的系统设计文档和技术实现细节，并提供了充分的测试数据和对比分析。符合计算机专业毕业设计要求，涉及嵌入式开发、无线通信、云计算等多项技术。

人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。

本文设计并实现了一种基于物联网技术的智能家居安全系统，通过网关板、节点模块和APP协同工作，实现远程监控与控制。系统采用LPC1769为主控芯片，结合WiFi和NB-IoT通信技术，支持温湿度监测及LED灯光控制。软件层面基于uC/OS-II实时操作系统，集成uIP协议栈与Web服务器功能，实现高效稳定的数据交互。用户可通过PC浏览器或移动端APP实时查看环境数据并发送控制指令，所有通信均经由网关中转，保障系统安全性与可靠性。该系统结构具备良好扩展性，为未来智能家居集成更多家电设备奠定基础，具有实际应用价值和发展潜力。

Dify智能体的核心功能在于它提供了一种结合人工智能技术和本地知识库的方式，通过应用程序接口（API）调用实现天气信息的查询。该系统突破了传统天气查询的局限性，利用先进的大模型处理复杂的数据分析和预测任务，从而为用户提供准确的天气预测和详细的信息解读。 智能体的设计充分考虑了用户的便捷性，允许用户通过简单的操作就能设置并执行天气查询工作流。这一点体现在系统的易用性以及交互界面的人性化设计上，确保用户可以无技术门槛地进行操作，哪怕是对于不太熟悉技术的人群，也能够直观地理解和使用该工具。 在这个系统中，本地知识库扮演了重要的角色。它不仅储存了大量的气象数据和相关知识，还负责存储与天气查询相关的特定设置和用户偏好。这样的设计使得Dify智能体能够快速响应用户的查询请求，并提供个性化的查询结果，极大地提高了用户体验的满意度。 大模型作为Dify智能体的核心技术支持，它通过机器学习算法对大量的气象数据进行分析和学习，不断优化模型参数以提高预测准确度。这些模型通常采用深度学习技术，通过处理历史天气数据和实时气象信息，可以预测未来的天气状况。通过这样的机制，Dify智能体能够对复杂的气候现象进行建模，提供超出基础天气信息的深入见解。 在Dify智能体中，API调用是完成查询工作流不可或缺的一环。它允许系统与外部气象数据源进行实时连接，确保天气数据的最新性和准确性。通过这种方式，系统能够从网络上的多个数据源收集必要的天气信息，然后将这些数据转化为用户可以理解和使用的格式。 对于任何希望在气象信息服务中获得优势的企业或个人而言，Dify智能体都提供了一个理想的解决方案。它不仅能够提供基础的天气查询服务，还能够为特定行业或场景定制化服务，比如农业、旅游、户外活动等领域的天气信息需求。 此外，考虑到未来天气系统的不确定性和复杂性，Dify智能体还具备一定的扩展性和灵活性，它可以通过增加新的API接口或升级本地知识库来适应新的数据源和气象模型，保证长期的稳定性和可靠性。 由于Dify智能体采用了高度集成的解决方案，它还能够与现有的业务系统无缝对接，进一步拓宽其应用领域。它可以整合到企业信息系统中，成为日常工作流程的一部分，或者集成到移动应用中，为最终用户提供便捷的天气信息查询服务。 另外，Dify智能体还非常注重隐私和数据安全的保护。在处理和存储用户的查询请求和历史数据时，系统遵循严格的数据保护准则，确保用户信息的安全性，这在当下信息隐私日益受到关注的时代尤为重要。 Dify智能体的设计理念也着重于可持续性和环保。通过提供精确的天气信息，用户可以更好地规划活动，避免不必要的资源浪费和环境影响，从而为环保做出贡献。

大数据技术的发展为图书馆服务提供了新的发展机遇。图书馆作为一个知识信息的集散地，其数据管理逐渐由传统的手工方式转向以信息技术为基础的自动化、智能化管理。毕业设计项目通常要求学生选择一个具体的研究方向，进行深入的探讨。在大数据专业背景下，以图书馆数据集作为毕业设计的选题，将涉及对图书馆现有数据的搜集、整理、分析和应用等多个环节。 研究者需要对图书馆数据集进行数据搜集，涵盖图书馆资源、用户行为、流通管理等各个方面的数据。搜集的数据应包括图书馆的馆藏资源信息，例如书籍的分类、出版信息、借阅频率等；用户信息，包括借阅者的年龄、性别、借阅偏好和借阅历史；以及图书馆的流通管理数据，例如借还书的时间记录、逾期情况和图书馆使用高峰时段等信息。 研究者需要对搜集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合和数据转换。数据清洗的目的是消除数据中不符合要求的部分，比如格式错误、重复项或缺失值。数据整合则是将来自不同渠道的数据进行合并，保证数据的完整性。数据转换则需要将数据转换成适合后续分析的格式和结构。 接着，对预处理后的图书馆数据集进行深入的数据分析。数据分析可能包括描述性统计分析、关联规则挖掘、聚类分析、预测模型等。描述性统计分析可以揭示图书馆资源使用的基本状况，如图书借阅量的总体分布。关联规则挖掘可以揭示用户借阅行为之间的隐含关系，例如某些书籍经常被同一用户群体同时借阅。聚类分析可以用来对用户群体进行分类，根据借阅习惯、喜好等特征区分不同的用户群体。预测模型则可以对图书馆的资源需求、借阅趋势等进行预测。 分析的结果将有助于图书馆优化资源配置、提升服务质量、增强用户体验，并为图书馆管理决策提供科学依据。例如，通过分析用户借阅行为，图书馆可以针对性地采购图书，满足用户的实际需求；通过用户群体分类，图书馆可以制定个性化的服务策略；通过借阅趋势的预测，图书馆可以做好书目管理，提前准备充足的馆藏资源。 在设计毕业项目时，还可以考虑利用大数据技术进行数据可视化。数据可视化有助于直观展示数据分析结果，使得图书馆管理者和用户能够更直观地理解数据信息。例如，通过图表可以展示借阅量随时间的变化趋势、用户访问图书馆的高峰时段等，从而为图书馆管理提供直观的决策支持。 此外，大数据专业毕业设计还可以结合机器学习算法，开发智能推荐系统。系统能够根据用户的历史借阅记录和个人偏好，自动推荐相关书籍或其他资源。这样的智能推荐功能能够提高用户的满意度和图书馆的使用效率。 通过结合最新的人工智能技术和大数据分析方法，毕业设计项目不仅可以实现对图书馆现有数据的深入挖掘，还可以探索图书馆服务创新的可能性，为图书馆行业的发展贡献新的思路和解决方案。

本次南京邮电大学物联网学院举行的matlab仿真实践周活动，为学生提供了完整的实践环境和材料，以作业和报告的形式对学习成果进行了系统化整理和记录。活动内容涵盖了从基本的matlab操作到复杂仿真实验的全过程，使学生能够在动手实践中深入掌握matlab软件应用的各个方面。 在文件列表中，首先提到了“解压所有文件说明-1类.docx”，这可能是一份详尽的指南文件，用于指导学生如何正确解压和使用压缩包中的内容，确保每位参与仿真实践的学生都能顺利开始实践活动。紧接着是“课程报告模板.docx”，这份文件为学生提供了报告撰写的标准格式，帮助学生规范报告的结构，使报告内容清晰、条理化，便于评审老师审阅和理解。 接下来的“课题.docx”文件，很有可能详细介绍了实践活动的具体课题，课题的选择对于仿真实验来说至关重要，它决定了学生将要进行仿真的具体内容和方向，以及通过实践活动需要达到的学习目标。文件“流程图.eddx”很可能包含了一系列的仿真实验流程图，流程图是实验设计的重要组成部分，能够直观地反映仿真实验的步骤和逻辑，帮助学生更好地理解实验过程。 “README.md”文件则通常是一份自述文件，可能包含对项目或代码库的介绍、安装说明、使用方法等，这样的文件有利于指导学生理解项目结构、快速上手实践内容。“剩余完整代码.zip”中可能包含了学生在完成作业和实验报告过程中所用到的全部代码，这些代码是实践过程的直接产物，是学生应用所学知识解决实际问题的体现。 除此之外，还出现了几份个人作业文件，例如“B22080228徐基恒作业3”、“B22080228徐基恒作业1”和“B22080228徐基恒仿真实验报告”，这些文件展示了参与实践活动学生的个人作业和实验报告，包含了学生对理论知识的理解和实际操作的能力，以及对仿真实验进行的分析和总结。 徐基恒的作业4文件也是实践周活动的一部分，它可能包含了徐基恒同学在仿真实践周中的第四次作业内容，这份作业可能是对他前三次作业内容的进一步深化和拓展。 这一系列的文件说明了南京邮电大学物联网学院为了提高学生的实践能力和创新思维，在仿真实践周活动中提供了全面的实践平台和丰富的学习资源，通过具体课题的设置和详细报告模板的提供，激发了学生对物联网技术的学习热情，提升了他们运用matlab软件进行仿真实验的操作能力，从而为学生将来的学习和研究奠定了坚实的基础。