物联网与智慧医疗 物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、激光扫描技术等技术，实时地连接和交互所有的物理设备、vehicle、home appliances和其他项目，达到智能化、自动化、信息化的目的。智慧医疗则是指通过信息技术和互联网技术，来改善医疗服务质量、提高医疗效率、降低医疗成本的医疗模式。 在智慧医疗中，物联网技术可以发挥着重要的作用。以下是物联网在智慧医疗中的应用： 1. 远程健康监测：通过穿戴式设备、移动应用程序和云计算等技术，实时监测病人身体状况，提供及时的医疗服务。 2. 医院智能化管理：通过RFID、GPS、感知器等技术，实现医院资源的智能化管理，提高医疗效率和质量。 3. 医疗数据分析：通过大数据分析和机器学习等技术，对医疗数据进行深入分析，帮助医生诊断和治疗。 4. 智能医疗设备：通过物联网技术，实现医疗设备的智能化和自动化，提高医疗服务质量和效率。 5. 医患互动平台：通过物联网技术，建立 医患之间的互动平台，提高医疗服务质量和患者满意度。 在智慧医疗中，物联网技术的应用可以带来许多益处，例如： 1. 提高医疗服务质量：通过实时监测和数据分析，医生可以更好地诊断和治疗疾病。 2. 降低医疗成本：通过智能化管理和自动化，医院可以降低医疗成本和提高医疗效率。 3. 提高患者满意度：通过智能医疗设备和医患互动平台，患者可以获得更好的医疗服务和体验。 然而，物联网在智慧医疗中的应用也存在一些挑战和风险，例如： 1. 数据安全：医疗数据的安全性和隐私性是非常重要的，需要采取严格的安全措施来保护数据。 2. 技术 통합：物联网技术的integration需要与现有的医疗系统和设备进行集成，需要进行充分的测试和验证。 3. 医疗专业性：物联网技术需要由医疗专业人员和技术人员共同合作，确保技术的应用符合医疗规范和标准。 物联网技术在智慧医疗中的应用可以带来许多益处，但也存在一些挑战和风险。因此，需要医疗专业人员、技术人员和政府机构等共同合作，确保物联网技术的应用符合医疗规范和标准，并保护医疗数据的安全性和隐私性。

嵌入式系统开发_基于STM32F407-Discovery开发板与ChibiOSRT实时操作系统_MQTT物联网通信协议与DP83848外部PHY以太网模块_实现远程控制LED灯状态与Web服.zip 在现代工业与科技领域中，嵌入式系统开发是实现智能硬件的核心技术之一，它涉及到硬件的选择、操作系统的嵌入、通信协议的应用等多个层面。基于STM32F407-Discovery开发板的嵌入式系统开发，结合ChibiOSRT实时操作系统（RTOS），构成了一个高效能、低功耗的开发环境。在此基础上，利用MQTT物联网通信协议与DP83848外部PHY以太网模块，可以实现物联网通信中的远程控制与状态监测功能。 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息传输协议，专为物联网应用设计，尤其适合在带宽有限且网络连接不稳定的环境下运行。DP83848是德州仪器（Texas Instruments）推出的一款高性能物理层（PHY）芯片，它可以提供稳定的以太网连接功能，满足工业级的网络通信需求。 在本项目中，通过将MQTT协议集成到STM32F407-Discovery开发板上，并结合ChibiOSRT操作系统，开发人员可以构建出一个能够远程控制LED灯状态的嵌入式系统。该系统通过DP83848外部PHY以太网模块连接至互联网，使得用户可以利用Web服务器来发送MQTT消息控制LED灯的开关。这一过程不仅涉及到硬件电路的设计，还需要软件层面的编程与调试。 该系统的成功实现，不仅能够为用户提供实时的设备状态反馈，还能实现对设备的远程控制，大大提高了设备的智能化水平和用户的交互体验。在实际应用中，这样的系统可以被广泛应用于智能家居、工业自动化、环境监测等多个领域，实现设备之间的智能互联和信息交换。 此外，附赠资源.pdf、简介.txt等文件可能包含项目的详细介绍、使用说明、配置指南等文档，为开发者提供了学习和实施该技术方案的重要参考信息。开发者通过这些文档可以更快速地掌握项目的关键技术点，实现项目的部署和功能的扩展。 基于STM32F407-Discovery开发板与ChibiOSRT实时操作系统的嵌入式系统开发，展示了如何利用物联网通信协议与外部网络模块实现复杂功能的过程。它不仅提升了嵌入式开发的技术深度，也扩展了物联网应用的可能性，是推动智能硬件发展的重要一环。

标题中的“基于Hadoop的股票大数据分析系统”指的是利用Apache Hadoop框架来处理和分析海量的股票市场数据。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在大规模集群中存储和处理大量数据。在这个系统中，Hadoop可能被用来进行实时或批量的数据分析，帮助投资者、分析师或金融机构理解股票市场的动态，预测趋势，以及做出更明智的投资决策。 “人工智能-Hadoop”的描述暗示了Hadoop可能与人工智能技术结合，比如机器学习算法，来提升数据分析的智能程度。在股票分析中，机器学习可以用于模式识别、异常检测和预测模型的建立，通过学习历史数据来预测未来股票价格的变化。 标签“人工智能”、“hadoop”和“分布式”进一步明确了主题。人工智能是这个系统的智能化核心，Hadoop提供了处理大数据的基础架构，而“分布式”则意味着数据和计算是在多台机器上并行进行的，提高了处理效率和可扩展性。 文件“Flask-Hive-master”表明系统可能采用了Python的Web框架Flask与Hadoop生态中的Hive组件进行集成。Flask是一个轻量级的Web服务器，常用于构建RESTful API，可以为股票分析系统提供用户界面或者数据接口。Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，使得非编程背景的用户也能方便地操作大数据。 综合这些信息，我们可以推断这个系统可能的工作流程如下： 1. 股票数据从各种来源（如交易所、金融API）收集，然后被存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中。 2. Hive将这些数据组织成便于查询的表，提供SQL接口，以便进行数据预处理和清洗。 3. 使用Flask开发的Web应用作为用户界面，用户可以通过交互式的界面输入查询条件，或者设定分析任务。 4. 应用后端接收到请求后，可能调用Hive的SQL查询或直接与HDFS交互，获取所需数据。 5. 数据经过处理后，可以运用机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）进行建模和预测，输出结果供用户参考。 6. 由于Hadoop的分布式特性，整个过程可以在多台机器上并行处理，大大提升了分析速度和处理能力。 这个系统的设计不仅实现了对大规模股票数据的高效处理，还结合了人工智能技术，提供了一种智能化的数据分析解决方案，对于金融行业的数据分析具有很高的实用价值。

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。

大数据处理技术在现代互联网企业中扮演着至关重要的角色，尤其是在处理海量用户数据时。本文将详细介绍一个以Hadoop为基础，对bilibili视频平台用户点赞和投币行为进行数据分析的大作业项目。Hadoop作为一个分布式系统基础架构，提供了高可靠性和高扩展性的大数据处理能力。在这个大作业中，通过Hadoop技术，我们可以对bilibili用户的互动行为数据进行深入分析，从而为bilibili平台的运营决策提供数据支持，提高用户体验，并对视频内容创作者的创作方向给予指导。 我们需要了解Hadoop的基本架构，它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。HDFS负责存储大量数据，并通过高容错性确保数据的可靠性，而MapReduce则负责处理这些数据。在这个大作业中，HDFS被用来存储bilibili用户的点赞和投币数据，MapReduce则用来分析这些数据，例如计算视频的平均点赞数、用户点赞和投币行为的趋势等。 项目的一个核心目标是分析用户互动行为背后的数据模式。通过分析，我们可以了解用户对哪些类型的内容更加偏好，从而帮助bilibili更好地理解其用户群体，并为用户提供更加个性化的推荐。此外，内容创作者也能从中得到反馈，了解哪些视频元素更能吸引用户的积极互动，从而提高创作质量。 在技术层面，构建一个这样的系统需要完成多个任务。首先是数据的收集和预处理，这包括从bilibili平台抓取相关数据，清洗数据以去除无效信息，并确保数据格式适用于后续的处理。其次是在Hadoop集群上部署MapReduce程序，编写相应的Map和Reduce函数，以及进行必要的调试和优化以保证程序的运行效率。 此外，本项目还将涉及到对分析结果的可视化展示。数据可视化是将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表的过程，它有助于决策者快速把握数据的含义和趋势。因此，本项目将利用各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，将分析结果以直观的方式展现给用户。 这个大作业项目不仅是一个技术实践，也是一个深入理解大数据应用的窗口。通过对bilibili点赞和投币行为的分析，我们能够对Hadoop在处理大规模用户数据方面的优势有一个全面的认识。同时，这个项目也能帮助bilibili更好地了解和满足其用户的需求，增强平台的竞争力。

CIC IoT Dataset 2023是由加拿大网络安全研究所提供的一个数据集，旨在促进物联网（IoT）环境中大规模攻击的安全分析应用程序的开发。该数据集包含33种攻击，分为7类，包括DDoS、DoS、侦察、基于Web的攻击、暴力破解、欺骗和Mirai。 TON_IoT数据集是一种新型的物联网（IoT）网络测试平台架构，可以用来评估人工智能（AI）安全应用程序。该平台采用了NSX vCloud NFV来支持软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和服务编排（SO），它包含了从遥测数据集、Windows和Linux基础数据集以及网络流量数据集收集的异构数据源。 UNSW-NB15 Dataset是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉分校网络范围实验室的IXIA PerfectStorm工具创建的原始网络数据包，用于生成现代正常活动和合成当代攻击行为的混合体。该数据集包含九种类型的攻击，包括Fuzzers、Analysis、Backdoors、DoS、Exploits、Generic、Reconnaissance、Shellcode和Worms。总共49个带有类标签的特征。

随着物联网技术的快速发展，智慧路灯技术应运而生，为城市照明系统带来了革命性的改变。本文将探讨智慧路灯技术在物联网环境下的应用，详细阐述其组成部分、技术优点以及应用前景，以期为城市建设提供一种高效节能的照明管理方案。 智慧路灯技术依托于物联网技术，通过为传统路灯系统赋予智能化管理功能，有效解决了传统城市照明系统面临的多项问题。这些技术的应用不但提升了城市照明管理的效率和水平，而且在节约能源、降低运行成本方面表现出显著优势。 智慧路灯技术的关键组件包括单灯控制器、城市照明单灯集中控制器和集控自动化终端等。这些组件通过物联网技术实现互联互通，能够对路灯进行实时监控和智能化管理。单灯控制器负责对单个路灯进行数据采集和控制，而城市照明单灯集中控制器则负责收集并分析来自各个单灯控制器的数据，执行集中控制命令。集控自动化终端则作为人机交互的界面，使得管理者可以远程监控和调整路灯的工作状态。 智慧路灯技术的优点主要体现在以下几个方面： 1. 实时监控功能：通过安装传感器和采用数据传输技术，智慧路灯能够对路灯的运行状况进行实时监控。管理者可以迅速发现和定位路灯故障，实现故障的及时维修。 2. 智能调节功能：智慧路灯系统能够根据环境光线强度、交通流量和时间等因素智能调整路灯的亮度和开关时间。这种自适应的调节机制，不仅提升了照明效果，也大大节约了能源消耗。 3. 节能效果显著：与传统照明相比，智慧路灯能够更精确地控制路灯的开关和亮度，减少无效和过度照明，实现绿色节能，降低能源成本。 4. 高效管理：智慧路灯系统通过集中控制和自动监控机制，减少了人工巡检和维护的频率，大幅提升了路灯的管理效率，并降低了维护成本。 在应用前景方面，智慧路灯技术具有广泛的应用场景和巨大的发展潜力： 1. 城市照明系统：智慧路灯技术能够优化城市道路照明，提升城市形象，同时降低能源消耗和运营成本，为城市可持续发展提供有力支撑。 2. 公共服务设施：智慧路灯技术还可以应用在公共安全、环境监测、通信传输等公共服务设施中，增强城市公共服务的整体效能。 3. 智慧城市建设：作为智慧城市的重要组成部分，智慧路灯技术可以与其他智慧系统如智慧交通、智慧能源等无缝对接，共同推动城市的智能化进程和可持续发展。 智慧路灯技术不仅是一项创新的照明技术，更是一种城市智能管理水平提升的重要标志。通过实时监控、智能调节、节能高效等特点，智慧路灯技术在推动城市节能减排、提升城市管理水平、实现智慧城市建设等方面发挥着不可替代的作用。未来，随着更多相关技术的成熟与应用，智慧路灯必将在城市基础设施建设和管理中扮演越来越重要的角色。

本文介绍了基于Hive的B站用户行为大数据分析项目。项目需求包括统计B站视频不同评分等级的视频数、上传视频最多的用户Top10及其视频观看次数Top10、每个类别视频观看数Topn、视频分类热度Topn以及视频观看数Topn。文章详细描述了表结构设计，包括user表和video表的字段定义，并提供了创建表和加载数据的SQL语句。最后，通过Hive查询实现了统计分析，如视频观看数Topn、视频分类热度Topn和每个类别视频观看数Topn的查询示例。 在当今数字化时代，大数据的分析应用已经深入到了社会生活的各个方面。针对在线视频平台B站，一个基于Hive的用户行为大数据分析项目就显得格外引人注目。该项目的核心是利用大数据处理技术对B站用户的行为数据进行深入的挖掘和分析，以期达到对用户行为的准确理解和预测。 项目的需求涵盖了多个方面，首先要实现的是统计不同评分等级下的视频数量分布。这个分析可以帮助内容提供者和平台运营者了解用户对不同质量视频的偏好，从而针对性地调整内容策略或推荐机制。接下来的分析目标是确定上传视频最多的用户TOP 10以及他们的视频观看次数TOP 10。通过这样的数据，可以揭示出哪些用户对平台的贡献度最大，以及他们的哪些内容最受观众欢迎。 除此之外，项目还要求分析每个类别视频的观看数TOP n，从而获得关于不同视频类别的热度排行，这有助于揭示哪些内容类别最受欢迎，对于视频分类的优化以及内容推荐系统的改进具有重要的参考价值。视频分类热度TOP n以及每个类别视频观看数TOP n的统计分析，将进一步细化到类别级别，提供更为细致的市场和用户偏好分析。 在实现这些目标的过程中，表结构设计起到了基础性的作用。其中，user表和video表的设计至关重要，因为它们存储了用户和视频的基础数据。User表可能包括用户ID、用户名、注册时间等信息，而video表则可能包括视频ID、上传者ID、视频标题、观看次数、分类等字段。这些表的设计需要考虑到数据的完整性、扩展性、查询效率等多个维度。 创建表和加载数据的SQL语句是实现项目的基础，涉及到数据的存储和准备，保证了后续数据分析的顺利进行。在Hive环境中，通过对表的操作，可以将大量的数据高效地组织起来，为后续的查询分析打下坚实的基础。 Hive查询是实现上述统计分析的关键。Hive的查询语言HiveQL在SQL的基础上进行了一些扩展，以适应大规模数据的存储和查询。通过编写一系列的HiveQL语句，可以对B站视频的数据进行高效处理，得到视频观看数TOP n、视频分类热度TOP n和每个类别视频观看数TOP n等统计结果。 在进行统计分析时，使用Hive的优势在于其能够处理PB级别的数据，且具有良好的扩展性和容错能力。Hive通过将HQL语句转换成MapReduce任务来执行，从而可以利用Hadoop的分布式计算能力。这一点对于处理B站这种视频平台产生的海量用户行为数据来说，是不可或缺的。 本文档所介绍的B站用户行为大数据分析项目，不仅在技术层面展示了如何通过Hive等大数据技术对用户行为数据进行深入分析，而且在应用层面上，为内容提供者、平台运营者乃至整个在线视频行业提供了数据驱动的决策支持。

### 大数据样题解析与知识点概述 #### 一、数据抓取与处理 ##### 1.1 网络爬虫与数据筛选 - **背景介绍**：本任务要求从2GB大小的日志文件`spider.log`中筛选出有效的电影市场数据，并将这些数据以指定格式保存至`ans0201.csv`文件中。 - **关键技能**： - **网络爬虫基础**：了解如何使用Python进行网页抓取。 - **正则表达式**：用于从文本中提取特定模式的信息。 - **数据处理**：使用Pandas库处理数据，包括数据读取、清洗和转换。 - **实现步骤**： 1. **数据读取**：使用Python内置的文件操作功能打开并读取`spider.log`文件。 2. **数据筛选**：根据题目要求筛选出包含有效电影市场的数据行。 3. **数据清洗**：使用Pandas库进行数据清洗，如去除无效行、处理缺失值等。 4. **数据保存**：将清洗后的数据按照指定格式保存至CSV文件。 ##### 1.2 数据统计与可视化 - **任务要求**：从已抓取的数据中统计电影的评分信息，并将其统计结果保存至`ans0202.txt`文件中。 - **关键技能**： - **网页抓取**：使用Python的requests库获取网页内容。 - **BeautifulSoup**：解析HTML页面，提取所需数据。 - **数据分析与统计**：使用Pandas进行数据分析及统计计算。 - **数据输出**：将统计结果以指定格式输出至文件。 - **实现步骤**： 1. **网页抓取**：使用requests库获取网页内容。 2. **数据解析**：使用BeautifulSoup库解析网页结构，提取评分信息。 3. **数据统计**：计算评分的平均值、最大值和最小值等统计指标。 4. **结果输出**：将计算结果按照题目要求的格式保存至`ans0202.txt`文件中。 #### 二、数据清洗与分析 ##### 2.1 数据清洗与计算 - **任务描述**：对电影票房信息数据进行清洗和整理，并完成数据计算、分析。 - **关键技能**： - **数据预处理**：使用Pandas进行数据清洗，如删除重复记录、填充缺失值等。 - **数据聚合**：基于电影名称、上映地点等字段进行数据分组和聚合计算。 - **数据分析**：计算特定电影的上映天数和日平均票房。 - **数据可视化**：使用Matplotlib库绘制数据图表。 - **实现步骤**： 1. **数据读取**：使用Pandas读取`film_log3.csv`文件。 2. **数据清洗**：对数据进行预处理，包括删除重复记录、填充缺失值等。 3. **数据计算**：根据题目要求计算特定电影的上映天数和日平均票房。 4. **结果输出**：将计算结果按照指定格式保存至`ans0301.dat`文件中。 ##### 2.2 数据可视化与比较 - **任务描述**：利用Bar函数输出三部电影的周平均票房，并比较它们的票房总收入。 - **关键技能**： - **数据聚合**：根据题目要求对数据进行分组和聚合计算。 - **数据可视化**：使用Matplotlib库绘制柱状图。 - **数据比较**：比较不同电影的票房总收入。 - **实现步骤**： 1. **数据读取与清洗**：使用Pandas读取并清洗`film_log3.csv`文件。 2. **数据计算**：计算三部电影的周平均票房。 3. **数据可视化**：使用Matplotlib绘制柱状图，展示各电影的周平均票房。 4. **结果输出**：将票房总收入按从高到低排序后保存至`ans0302.dat`文件中。 ##### 2.3 时间序列分析与可视化 - **任务描述**：绘制三部电影各自周票房收入的变化趋势。 - **关键技能**： - **时间序列分析**：基于时间轴的数据分析方法。 - **数据可视化**：使用Matplotlib绘制折线图。 - **实现步骤**： 1. **数据读取与清洗**：使用Pandas读取并清洗`film_log3.csv`文件。 2. **时间序列分析**：计算各电影的周票房收入。 3. **数据可视化**：使用Matplotlib绘制折线图，展示票房收入随时间的变化趋势。 4. **结果输出**：将特定周的票房收入保存至`ans0303.dat`文件中。 这些任务不仅考验了参赛者对于Python编程的基本功底，还要求他们具备一定的数据处理和分析能力，尤其是使用Pandas和Matplotlib等库来进行高效的数据处理和可视化的能力。通过完成这些任务，参赛者能够系统地学习到大数据处理的核心技能和技术栈。

为了有效地感知物联网环境下的网络安全状况，提出了一种基于免疫的物联网环境安全态势感知（IIESSA）模型。 在IIESSA中，给出了关于自身，非自身，抗原和检测器的一些正式定义。 根据记忆检测器抗体浓度与网络攻击活动强度之间的关系，提出了基于人工免疫系统的物联网环境下安全态势评估方法。 然后根据上述评估方法获得的态势时间序列，提出了一种基于灰色预测理论的安全态势预测方法，用于预测下一步物联网环境将遭受的网络攻击活动的强度和安全态势。 实验结果表明，IIESSA为感知物联网环境的安全状况提供了一种新颖有效的模型。