spark+hadoop大数据处理学习笔记

南方电网电力全域物联网平台技术规范通信协议技术规范及物模型，架空线路在线装置与输变电智能巡检设备 通信协议及物模型

(见第一章第三节)1. 区块链与传统数据库的最大区别就是，传统的数据库提供对数据的增、删、改、查四种数据的基本操作，但是在区块链中，却只有增加和查询两个操作，没

智能大棚-物联网应用 本文档主要介绍了智能大棚-物联网应用的概念、架构、特点和应用领域。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。物联网的架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器以及传感器网关构成，负责采集信息。网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息。应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，实现物联网的智能应用。 物联网的应用领域非常广泛，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。物联网产业是当今世界经济和科技发展的战略制高点之一，据了解，全国物联网产业规模预计2015年将超过5000亿元。 在智能大棚-物联网应用中，物联网技术被应用于农业领域，实现智能化的农业生产。通过传感器、RFID技术、全球定位系统等设备，实时采集大棚内的环境信息，实现自动化控制和监控，提高农业生产的效率和质量。 智能大棚-物联网应用的特点包括： * 实时监控：通过物联网技术，实时采集大棚内的环境信息，实现自动化控制和监控。 * 自动化控制：通过物联网技术，实现自动化控制和监控，提高农业生产的效率和质量。 * 智能化：通过物联网技术，实现智能化的农业生产，提高农业生产的效率和质量。 智能大棚-物联网应用的优势包括： * 提高农业生产的效率和质量 * 实现自动化控制和监控 * 降低生产成本 * 提高农业生产的安全性 智能大棚-物联网应用的挑战包括： * 设备成本高 * 技术门槛高 * 数据安全问题 智能大棚-物联网应用是将物联网技术应用于农业领域，实现智能化的农业生产，提高农业生产的效率和质量。但是，智能大棚-物联网应用也面临着设备成本高、技术门槛高、数据安全问题等挑战。 知识点： 1. 什么是物联网？ 答：物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。 2. 物联网的架构是什么？ 答：物联网的架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。 3. 物联网的应用领域有哪些？ 答：物联网的应用领域非常广泛，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。 4. 智能大棚-物联网应用的特点是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的特点包括实时监控、自动化控制、智能化等。 5. 智能大棚-物联网应用的优势是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的优势包括提高农业生产的效率和质量、实现自动化控制和监控、降低生产成本、提高农业生产的安全性等。 6. 智能大棚-物联网应用的挑战是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的挑战包括设备成本高、技术门槛高、数据安全问题等。

摘 要:随 着 无 线 局 域 网 技 术 的 快 速 发 展 ， 无 线 终 端 已 经 融 入 了 我 们 的 生 活 ， 无 论 是 智 能 手 机 还 是 笔 记 本 ， WiFi 功 能 几 乎 是 必 不 可 少 的 。 伴随着电子产品的快速发展，电子测量的应用也越来越广泛，不再局限于军事，转向民用发展。更加使得电子测量技术的到极大的发展。数字信号有着良好的抗材料本身干扰和环境干扰的能力，所以，现在市面上的模拟信号产品逐渐被数字信号产品代替，并且使得测量产品越来越方便。根据市场调查，虽然市场上有很多关于环境监测系统测试仪，但大多数是应用于空气，湖泊，海洋，河流等大型检测系统，关于检测环境的小型简单方便使用的检测系统。本文开发并实现基于一种嵌入式开发平台的 STM32 的 WiFi 模块，结合以上物联网新型概念，实现用户通过网络对环境的实时监控。该系统可以使用户能够对想要知道的情况进行实时的掌握以及控制。通过各种传感器获取家庭内信息（温湿度信息、光照信息、PM2.5），用户在Android界面上可以对这些信息进行掌控。 关键词：环境监测；STM32；传感器；WIFI；And

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关于西北工业大学数据结构实验报告的内容。 作为一门非常重要的计算机科学基础课程，数据结构不仅仅是编程语言基础，更多地是涉及到计算机算法和程序设计的基本概念。 在实验中，我们将通过使用 C++ 语言，实现数据结构的基本操作，如创建链表、查找元素、插入元素、删除元素等。同时，我们还将运用栈、队列、堆等基本数据结构，实现更加复杂的操作。 除了对数据结构的基本操作进行实现之外，我们还需要考虑时间和空间复杂度等重要问题，以确保算法的执行效率和程序的稳定性。 最后，在实验报告中，除了要详细描述实验过程和结果之外，还需要对实验中遇到的问题和解决方案进行分析和总结，以便更好地理解和掌握数据结构的相关知识。 总之，通过这样一系列实验，我们将能够更深入地了解数据结构的原理和实现方法，这对我们的编程能力和计算机科学理论知识都有很大的帮助。

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引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略 本文主要讨论了引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略，旨在探索量化投资中的一种重要投资策略。动量Alpha策略认为前期上涨幅度较大的股票将会由于惯性作用持续战胜市场，给投资者带来超额收益。文章选取上证50指数成份股作为研究对象，对于大数据方法和情绪因子的数据挖掘和分析进行了研究，并应用动量Alpha策略对股票进行了选择和投资。 以下是本文的知识点总结： 一、量化投资的发展历史 量化投资是一种通过数量化方法和计算机程序化自动形成买卖指令，用以获得稳定收益的交易方式。量化投资的发展经历了萌芽、兴起，并在90年代达到繁荣。代表人物为詹姆斯·西蒙斯和詹姆斯·埃克斯设立的大奖章基金，连续二十年收益近40%，远超“股神”巴菲特同期收益21%。 二、动量Alpha策略的原理 动量Alpha策略认为前期上涨幅度较大的股票将会由于惯性作用持续战胜市场，给投资者带来超额收益。该策略认为股票的价格变化是由其历史价格走势所决定的，通过对股票的历史价格走势进行分析，可以预测股票的未来价格变化。 三、大数据方法在量化投资中的应用 大数据方法由于其复杂多样，数据量巨大以及产生的非结构化数据可以形成有效信息。通过对非结构化情绪文字的处理形成结构化情绪数据，可以为投资选股形成一个新的思路，即情绪高涨的股票通常会得到更多关注。 四、本文的研究结果 本文选取了上证50指数成份股作为研究对象，对于大数据方法和情绪因子的数据挖掘和分析进行了研究，并应用动量Alpha策略对股票进行了选择和投资。实证分析表明模拟的九种策略有七种可以获得超额收益率，且形成期为20天或30天，持有期为70天的动量策略可以达到高于25%的超额收益率和高于40%的总收益率。 五、量化投资在中国的发展前景 量化投资在中国的发展起步较晚，但随着市场股指期货的推出和更多金融产品的发明，我国量化投资可操作性得到有效的提高，为国内量化投资提供了新的契机。 本文探索了引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略，并对量化投资的发展历史、动量Alpha策略的原理、大数据方法在量化投资中的应用、本文的研究结果和量化投资在中国的发展前景进行了讨论，为读者提供了一个系统的了解量化投资的机会。

计算机设计：智能系统是基于树莓派、Python、HTML5、PHP、打造出的一款物联网人工智能系统。 自美智能系统是基于树莓派、Python、HTML5、PHP、打造出的一款物联网人工智能系统，目前系统已实现：语音唤醒、语音识别、语音合成、人体探测、人脸识别、人脸对比、智能互动、插件式功能扩展等全套人工智能交互功能。 自美系统可方便的扩展为：智能家居集控系统、交互人工智能设备（如魔镜 / 挂历 / 服务机器人）、生产工作流程监控和控制系统等功能，。