全书章节《分布式系统及云计算概论》 第1章 绪论 1.1 分布式系统概述 1.2 分布式云计算的兴起 1.3 分布式云计算的主要服务和应用 1.4 小结 分布式系统综述 第2章 分布式系统入门 2.1 分布式系统的定义 2.2 分布式系统中的软硬件 2.3分布系统中的主要特征（比如安全性，容错性，安全性等等） 2.4小结 第3章 客户-服务器端构架 3.1 客户-服务器端构架和体系结构 3.2 客户-服务器端通信协议 3.3 客户-服务器端模型的变种 3.4 小结

在物联网快速发展的时代背景下，嵌入式操作系统RTThread与高性能微控制器STM32F103ZET6的结合，为工业及消费电子领域提供了强大的技术支持。本项目中，RTThread操作系统被应用于STM32F103ZET6微控制器上，通过其丰富的中间件支持，实现了一个系统的功能：上传温度数据至阿里云平台，并在SSD1306显示屏上实时显示这些数据。 RTThread作为一个开源的实时操作系统，其轻量级、可裁剪的特性使其非常适用于资源受限的嵌入式设备。它提供了一个完整的实时操作系统框架，不仅包括了内核，还有文件系统、网络协议栈以及一系列中间件。STM32F103ZET6则是ST公司生产的一款基于ARM Cortex-M3内核的高性能微控制器，它具有丰富的外设接口，低功耗特性，以及高性能的处理能力，非常适合用于处理传感器数据。 在此项目中，温度传感器被用来采集环境的温度数据。这些数据首先被STM32F103ZET6微控制器读取，然后通过RTThread操作系统提供的网络中间件，将数据安全地上传至阿里云IoT平台。阿里云IoT平台能够接收来自设备的数据，进行存储、分析，并可以基于这些数据做出智能响应。 阿里云是中国最大的云服务提供商之一，它提供了一个全面的云计算和物联网服务平台。在物联网领域，阿里云提供了完善的数据收集、处理和分析解决方案。它能够处理来自数以亿计的设备的数据，并通过其丰富的API接口，使开发者能够灵活地进行数据交互和业务逻辑的构建。 SSD1306是一款常见的OLED显示屏驱动IC，它能够支持128x64分辨率的图形显示。在本项目中，SSD1306屏幕被用作人机交互界面，实时显示从温度传感器获取的数据。通过与STM32F103ZET6的配合，RTThread操作系统能够驱动屏幕显示最新的温度信息，使用户能够直观地看到温度变化。 整个项目的实现过程涉及到硬件选择与配置、软件开发和网络通信等多个环节。首先需要对STM32F103ZET6微控制器进行固件编程，确保其能够正确读取温度传感器的数据。接着，需要在RTThread操作系统上配置网络模块，实现与阿里云IoT平台的通信。通过编写相应的驱动程序，使SSD1306显示屏能够显示温度数据。 在完成硬件连接和软件编程后，系统可以通过固件升级的方式不断完善功能，增加更多的传感器支持和更复杂的数据处理能力。通过这种方式，开发者能够快速构建出适合不同应用场景的物联网设备。 RTThread与STM32F103ZET6的结合，再加上阿里云平台和SSD1306屏幕的使用，构成了一个完整的物联网数据采集和显示系统。这一系统不仅能够有效展示环境温度数据，还能够将数据上传至云端，为进一步的数据分析和应用提供可能。随着技术的不断发展，此类系统在智能建筑、环境监测、家居自动化等领域的应用前景将非常广阔。

某宝上买的源码，亲测可用，代码差不多一个G，在百度云网盘。有完整的教程，小白请绕道

阿里云天池大赛2019——肺部CT多病种智能诊断是一项以医疗影像为对象的机器学习竞赛。此竞赛的核心目标是利用深度学习、图像处理等先进的技术手段来提升肺部疾病诊断的准确性与效率。参与者需要开发出能够精准识别和分类肺部CT图像中各种病变的算法模型，这对医疗健康领域具有重要价值。 在此次大赛中，参赛者需要处理的数据主要是肺部的CT扫描图像。CT扫描能够提供肺部组织的详细横截面图像，对于发现肿瘤、炎症、结核等病变具有重要作用。但由于肺部CT图像数据量巨大，且病变种类繁多，依靠传统的影像分析方法已无法满足现代医学的需求。因此，通过人工智能技术自动化分析和诊断肺部CT图像，可以大幅提高医疗效率，减轻医生的工作负担，并有可能发现医生通过肉眼难以识别的早期病变。 参赛代码_TianChi2019-lung-CT.zip是参赛者提交的作品压缩包，包含了解决问题所需的源代码、模型参数、训练脚本等。通过这些文件，参赛者能够展示他们的算法设计、模型训练过程以及最终的诊断效果。代码包的结构和内容反映了参赛者的工程能力、对机器学习框架的理解以及对医学影像处理的专业知识。 从文件名称列表中可以看出，本次竞赛的代码包名称为TianChi2019-lung-CT-master，这暗示了一个主干项目的概念。它表明参赛者可能构建了一个较为复杂的项目，其中包含多个模块或子项目，以便于协作开发和版本控制。Master通常指的是项目的主要分支，其他开发者可以基于这个分支继续开发或合并新的功能。 在医疗人工智能领域，此竞赛突显了计算机视觉和机器学习技术在诊断辅助系统中的应用潜力。这些技术不仅可以应用于肺部疾病，还可以拓展到其他器官的诊断，如乳腺癌筛查、皮肤病变分析等。人工智能正在逐步成为医疗行业不可或缺的辅助工具，而像这样的大赛则为技术的创新和发展提供了重要的平台。 医疗AI的发展不仅仅是技术层面的突破，还涉及到伦理、法律和数据隐私等多个层面。处理敏感的医疗数据时，确保数据的安全性和保护患者的隐私权是至关重要的。因此，此类大赛也会对参赛者的代码和数据处理提出一定的伦理要求。 此外，大赛的举行也促进了跨学科的合作，包括计算机科学家、医学专家、数据科学家等在内，他们共同合作以实现医疗AI的临床应用。这种跨学科的融合有助于创新思维的产生，使得人工智能技术在医疗健康领域的应用更加广泛和深入。 阿里云天池大赛2019——肺部CT多病种智能诊断不仅仅是技术竞技的舞台，更是人工智能与医疗领域结合的前沿探索。它不仅推动了技术的进步，也为医疗行业的未来发展提供了新的视角和可能性。

该资源包包含的是一个全新的2023年UI设计的自助图文打印系统，以及与之配套的云打印微信小程序的源代码，采用PHP作为后端开发语言，并且附带了详细的教程，方便开发者进行理解和部署。以下是这个系统及源码涉及的主要知识点： 1. **微信小程序开发**：微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，用户无需下载安装即可使用。开发者需要熟悉微信开发者工具，掌握WXML（微信小程序结构语言）和WXSS（样式语言），以及JavaScript的微信小程序API，用于构建界面和处理业务逻辑。 2. **PHP后端开发**：PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，特别适合于Web开发。在这个项目中，PHP用于处理数据、与数据库交互、提供API接口等。开发者需了解PHP语法，以及如何使用PHP与前端进行交互，如JSON格式的数据传输。 3. **云打印技术**：云打印是指通过网络将打印任务发送到远程的云服务器，再由云服务器转发到指定的打印机进行打印。这里可能涉及到的技术包括HTTP协议、TCP/IP通信、打印机驱动程序和云服务架构设计。 4. **图文打印系统**：此类系统通常包含图片处理、文本编辑、排版等功能。开发者需要掌握图像处理库（如GD或Imagick）、PDF生成库（如TCPDF或Dompdf）以及富文本编辑器的集成。 5. **数据库管理**：系统可能使用MySQL或其他关系型数据库存储用户信息、订单数据等。因此，开发者需要熟练使用SQL语句，理解数据库设计和优化。 6. **前端UI设计**：2023UI可能采用了最新的设计趋势，如扁平化设计、响应式布局等。开发者需要熟悉HTML5、CSS3以及JavaScript（可能包括Vue.js或React.js等前端框架）来实现交互效果。 7. **教程资源**：附带的教程可能是视频、文档等形式，旨在指导开发者快速上手系统和源码。这些教程可能涵盖了环境配置、代码结构解析、功能实现步骤等内容。 8. **安全与性能优化**：在开发过程中，需要考虑安全性问题，如防止SQL注入、XSS攻击等，同时要关注系统的性能优化，比如代码的执行效率、数据库查询优化等。 9. **API接口设计**：后端需要提供API供微信小程序调用，这涉及到RESTful API设计原则，包括状态码、数据格式（JSON）和错误处理机制等。 10. **部署与运维**：开发者还需要了解服务器环境配置（如Apache或Nginx）、PHP运行环境（如PHP-FPM）、版本控制（Git）以及持续集成/持续部署（CI/CD）流程。 这个项目涵盖了从前端到后端、从设计到实现的多个IT技术领域，对于希望学习或提升这方面技能的开发者来说，是一个很好的实践和学习资源。

智能交通大数据及云应用解决方案 智能交通大数据是指城市智能交通建设和运营过程中产生的大量数据，包括视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS 定位信息、RFID 识别信息等。这些数据通过信息化手段整合到一起，形成一个有价值数据链，以服务公安交通实战应用和市民出行服务。 云分析系统是智能交通大数据的核心组件之一，具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达 2000万张图片。云分析系统可以对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息进行结构化智能分析，识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征等关键信息。 云分析系统的出现解决了交通管理工作中的一些难题，例如，无法集中管理、资源共享、无法进行实战应用等问题。云分析系统创新型引入 GPU+CPU 的设计理念，单台设备每天最高处理性能达到 2000 万张图片，提取车牌号、车身颜色、车标、子品牌、车型、车脸等交警实战所需的结构化信息，并能够自动甄别不系安全带、打电话等违法行为。 系统设计时，对需要实现的功能进行合理的配置，且配置具有良好的兼容性和扩展性；通过提供二次开发接口，支持用户利用本系统自主开发新功能，满足业务需求。系统具有开放性的标准体系，后端基于开放式的 TCP/IP 网络系统进行设计，支持多种网络协议，便于和各系统间的互联、互通、互控，遵循规范的通用接口标准，使系统对硬件环境、通信环境、软件环境、操作系统之间的相互制约和影响减至最小。 系统涵盖了目前交通管理业务应用所涉及的一系列技术，如：图像预处理、信息筛查、电子地图轨迹分析等。在此基础上融合了车型建模、车牌识别、车标识别、运动目标检测和行为分析、图片检索等智能视频图像分析技术，创新性的实现了“车脸识别”、“不系安全带检测”等功能，创造性的使用云分析实现超大数据量的图片二次识别，为用户提供超高性价比的解决方案。 系统设计时，需要考虑性能优化，在合理时间范围内，尽可能缩短系统的操作响应时间；系统维护也应在合理范围内尽可能简化，使操作人员能快速地学习和掌握系统操作。系统涵盖了目前交通管理业务应用所涉及的一系列技术，如：图像接入、通用解码、转码、图片索引、车型建模、图像预处理、信息筛查、电子地图轨迹分析、套牌分析等。 基于云分析的二次识别方案配合大数据的高效查询、检索、研判方案，构筑了智能交通综合管控平台的数据底层支持优秀架构，为交警实战业务应用提供了极佳的用户体验。

内容概要：本文档详细介绍了如何利用微信小程序MQTT模拟器进行阿里云物联网平台的相关配置和测试，旨在使开发者熟悉整个流程以便后续实际开发工作中顺利运用该技术搭建智能化应用场景。具体内容包括：微信小程序的安装启动以及阿里云账户的申请；针对特定品类创建物联网产品并为其添加必要的属性和服务；将所建立的产品与真实设备相连接，获取设备的身份验证所需的三重密钥；使用小程序进行基本的操作如让设备上线并向云端传输信息（如温度湿度）；演示了如何通过控制中心向终端传递指令；并且解释了如何触发和监控设备事件等。 适合人群：面向具有一定开发经验的技术人员或对IoT项目有兴趣的研究者，特别是希望了解基于云计算架构的移动应用程序同互联网相连硬件交互方式的人士。 使用场景及目标：主要针对想要快速上手并深入了解阿里云IOT套件功能的企业和个人开发者，为他们提供详尽的手册，以便能够更加高效地开展智慧家居或者其他类型的智能硬件项目开发，同时也适用于高校教师作为案例教学素材以帮助学生掌握前沿的知识点和技术。 其他说明：值得注意的是本指南提供的具体步骤可能会因系统更新或者政策改变有所调整，请以最新的官方通知为准。此外，在进行实践过程中如果遇到困难可以参考阿里云的帮助文档或者社区论坛寻求进一步支持。

环境要求： Go 1.18+ Node.js 16+ pnpm 包管理器 ADB工具（必须安装并配置环境变量）

【阿里云-2024研报-】大模型安全研究报告（2024年） 大模型技术的演进与影响 自2017年起，大模型技术经历了预训练语言模型的探索期，到语言大模型的爆发期，再到当前的多模态大模型提升期，这些阶段标志着人工智能从专用弱智能向通用强智能的转变。这一技术进步不仅提升了智能水平，还带来了人机交互方式和应用研发模式的重大变革。大模型技术的广泛应用，为第四次工业革命提供了强大的动力和创新潜力。 大模型安全挑战 随着大模型技术在商业化应用和产业化落地过程中的加速，一些原有人工智能安全风险得到加剧，同时也催生了新型风险，例如模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等。此外，数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测等问题也凸显了系统平台和业务应用安全风险。 大模型安全框架 为了防范和消减大模型的安全风险，并促进其在安全领域的应用，本报告提出了一份大模型安全框架，涵盖以下四个方面的内容： 1. 安全目标：明确大模型安全的总体目标。 2. 安全属性：包括大模型自身的安全特性。 3. 保护对象：确定需要保护的关键对象。 4. 安全措施：提供相应的保护措施。 此外，报告还提出了大模型赋能安全框架，关注大模型在网络安全、数据安全、内容安全等领域的安全赋能作用。 报告编制单位与版权声明 本报告由阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院以及三十余家行业单位共同编制。报告的版权属于阿里云计算有限公司与中国信息通信研究院共同拥有，任何个人或机构在使用本报告内容时必须注明出处，否则将依法追究法律责任。 大模型技术产业与安全展望 报告对大模型技术产业的未来进行了展望，强调了在技术发展的同时，安全治理的重要性。国际组织和世界主要国家正在通过制定治理原则、完善法律法规、研制技术标准等方式积极应对大模型安全问题。未来，随着技术的进一步发展，大模型在逻辑推理、任务编排等方面的能力将为解决网络空间安全瓶颈问题带来新的机遇。 大模型自身安全与赋能安全的具体措施 1. 大模型自身安全框架提出了系统平台安全措施、训练数据安全保护、算法模型安全保护、业务应用安全保护等策略。 2. 大模型赋能安全框架则从风险识别、安全防御、安全检测、安全响应、安全恢复等方面，为不同应用场景提供安全赋能。 报告目录结构 报告目录详细划分了各个章节，包括大模型安全概述、大模型自身安全、大模型赋能安全以及大模型安全展望等部分，具体罗列了模型“幻觉”缓解、模型偏见缓解、模型可解释性提升、系统平台安全措施、输入输出安全保护、账号恶意行为风控、自动化数据分类分级等关键点。 总结而言，阿里云与合作伙伴共同编撰的《大模型安全研究报告（2024年）》，不仅是对大模型技术演进和安全挑战的深入剖析，更是对未来大模型技术产业安全治理和发展趋势的全面展望，为相关领域的发展提供了科学的参考依据。

传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多，其次数据出错率比较高，而且对错误的数据进行更改也比较困难，最后，检索数据费事费力。因此，在计算机上安装个人云盘管理系统软件来发挥其高效地信息处理的作用，可以规范信息管理流程，让管理工作可以系统化和程序化，同时，个人云盘管理系统的有效运用可以帮助管理人员准确快速地处理信息。 个人云盘管理系统在对开发工具的选择上也很慎重，为了便于开发实现，选择的开发工具为Eclipse，选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现个人云盘管理系统的功能。其中管理员管理用户，新闻公告。 个人云盘管理系统是一款运用软件开发技术设计实现的应用系统，在信息处理上可以达到快速的目的，不管是针对数据添加，数据维护和统计，以及数据查询等处理要求，个人云盘管理系统都可以轻松应对。 关键词：个人云盘管理系统；SSM框架，系统分析，数据库设计