合宙Air724 Cat1 4G物联网模块DTU固件，包含以下固件iRTU_1.8.11_Luat_V0009_RDA8910.pac iRTU_1.8.11_Luat_V0009_RDA8910_FLOAT.pac iRTU_1.8.11_Luat_V0009_RDA8910_TTS.pac

### 物联网工程_基于Lora的龙虾水产养殖环境监测系统设计 #### 1. 研究背景与意义 随着人们对食品安全和可持续发展的日益关注，传统的龙虾养殖方式面临着诸多挑战。当前，国内很多龙虾养殖业仍然依赖于人工判定和粗放管理方法，即人工调节水体中的氧气含量和水质。这种管理模式不仅人工成本高昂、劳动强度大，而且由于监测或处理不及时，经常会导致大量鱼苗死亡，给养殖业带来巨大的经济损失。因此，开发一种基于物联网技术的智能化龙虾水产养殖环境监测系统具有重要的现实意义。 #### 2. 国内外研究现状 ##### 2.1 国外研究现状 在国外，尤其是发达国家如美国、日本等地，基于物联网技术的水产养殖监测系统已经得到了广泛应用。这些系统通常集成了多种传感器技术，能够实现水质参数（如温度、pH值、溶解氧等）的实时监测，并通过无线通信技术将数据传输到云端进行分析处理。此外，这些系统还能够根据预设的阈值自动调整水质条件，提高养殖效率和产品质量。 ##### 2.2 国内研究现状 在国内，虽然物联网技术在水产养殖领域的应用尚处于起步阶段，但近年来已经取得了一定的进展。许多科研机构和企业已经开始研发基于物联网技术的水产养殖监测系统，并在部分地区进行了试点应用。然而，与国外相比，我国在这一领域的技术水平仍有较大差距，特别是在系统集成、数据处理等方面还需进一步提升。 #### 3. 系统设计概述 本文提出了一种基于Lora技术的龙虾水产养殖环境监测系统设计方案。该系统主要包括以下几个模块： - **数据采集模块**：利用各种传感器（如温度传感器、pH值传感器、浊度传感器等）实时采集水质参数。 - **主控制模块**：采用STM32微控制器作为核心处理器，负责数据处理和控制逻辑实现。 - **控制模块**：根据水质参数的变化情况，自动调整水质条件，例如增氧、调节pH值等。 - **LORA通信模块**：利用Lora技术实现远程无线数据传输，确保即使在偏远地区也能实现数据的有效传输。 #### 4. 关键技术分析 ##### 4.1 传感器技术 传感器是整个系统的基础，它们用于检测水质的各种参数。选择合适的传感器对于确保数据的准确性和系统的稳定性至关重要。例如，温度传感器可以监测水温变化，而pH值传感器则可以检测水质酸碱度，这些都是影响龙虾生长的关键因素。 ##### 4.2 单片机技术 STM32系列微控制器以其高性能、低功耗的特点被广泛应用于物联网领域。在本系统中，STM32负责数据采集、处理以及与其他模块之间的通信协调工作。通过编程实现特定的功能逻辑，使系统能够自动完成各项任务。 ##### 4.3 Lora无线通信技术 Lora是一种远距离、低功耗的无线通信技术，非常适合于野外或偏远地区的数据传输需求。在本系统中，Lora模块用于将采集到的数据发送到远程服务器或用户的移动设备上，使得养殖者能够随时随地监控水质状况。 #### 5. 系统功能特点 - **实时监测**：通过传感器实时监测水质参数，如温度、pH值、浊度等。 - **远程控制**：利用Lora无线通信技术实现远程监控和控制功能。 - **自动化调节**：根据水质参数自动调整水质条件，降低人工干预的需求。 - **数据存储与分析**：收集的历史数据可用于趋势分析，帮助养殖者更好地理解水质变化规律。 #### 6. 结语 基于Lora技术的龙虾水产养殖环境监测系统是一种高效、可靠的解决方案。它不仅可以显著降低人工成本，还能有效提高养殖效率和产品质量。未来，随着物联网技术的不断发展和完善，这类智能化系统将在水产养殖行业中发挥越来越重要的作用。

用于实现水质环境的实时监控和自动化管理。系统采用STM32单片机作为核心处理单元，通过传感器模块监测关键指标如溶解氧量、温度、pH值等，并通过无线通信技术将数据传输至客户端，实现远程监控和智能控制。系统设计考虑了高稳定性、可靠性和准确性，不仅提高了经济效益，降低了物资与人力资源消耗，还提升了水产生物的成活率。此外，系统还包括自动报警装置和设备自动控制功能，进一步增强了养殖过程的智能化水平。通过这种智能化管理系统，养殖户可以更加科学地进行水产养殖，提高产量和质量，促进水产养殖业的可持续发展。

一．实验内容 Hadoop安装使用： 1）在PC机上以伪分布式模式安装Hadoop； 2）访问Web界面查看Hadoop信息。 二．实验目的 1、熟悉Hadoop的安装流程。 2、熟悉Hadoop访问Web界等基本操作。 ### Hadoop安装及使用知识点详解 #### 一、实验内容概览 本次实验的主要目标是掌握Hadoop在PC机上的安装及使用方法，具体包括： 1. **伪分布式模式下的Hadoop安装**：通过在一台PC机上模拟多台机器的行为来搭建Hadoop集群。 2. **Web界面访问**：安装完成后，通过Web界面监控和管理Hadoop集群的状态。 #### 二、实验目的 1. **熟悉Hadoop安装流程**：从环境准备、软件安装到配置调试，全面了解Hadoop部署的全过程。 2. **掌握基本操作**：学会如何通过Web界面等工具进行集群状态监控和管理。 #### 三、实验过程知识点详解 1. **SSH无密码登录配置**： - **生成SSH密钥对**：使用`ssh-keygen -t rsa`命令生成一对RSA类型的公钥和私钥。这一步骤是为了后续能在没有密码的情况下实现SSH登录。 - **添加公钥至authorized_keys文件**：将生成的公钥文件内容追加到`.ssh/authorized_keys`文件中，实现SSH免密码登录。 2. **Java环境配置**： - **JDK安装**：首先下载JDK压缩包，并将其解压到指定目录。 - **配置环境变量**：通过编辑`~/.bashrc`文件，设置JAVA_HOME等环境变量，并使用`source ~/.bashrc`命令使更改立即生效。 3. **Hadoop的安装与配置**： - **Hadoop安装**：从官方网站下载Hadoop压缩包，并将其解压到`/usr/local`目录下。 - **配置核心文件**：编辑`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`四个配置文件，设置Hadoop的关键参数。 - **格式化HDFS**：使用`hdfs namenode -format`命令格式化Hadoop的NameNode，这是启动集群前的必要步骤。 - **启动Hadoop集群**：通过执行`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`脚本启动Hadoop服务，可通过`jps`命令查看是否成功启动NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode进程。 4. **Web界面访问**： - **查看集群状态**：通过浏览器访问`http://localhost:9870`来查看Hadoop集群的Web界面，可以监控集群的状态和性能指标。 #### 四、实验总结及心得体会 **实验总结**： - **虚拟机搭建**：使用virtualBox创建多个虚拟机，模拟多台服务器的环境。 - **JDK安装**：在每个虚拟机上安装JDK，为Hadoop提供必要的运行环境。 - **Hadoop配置**：通过编辑配置文件，完成Hadoop集群的部署和启动。 - **功能测试**：通过简单的程序验证集群的功能性，确认数据能在各节点间正常传输和处理。 **心得体会**： - **虚拟机技术**：熟练掌握了virtualBox等虚拟机软件的使用，提高了在虚拟环境中搭建分布式系统的技能。 - **Hadoop安装过程**：深入了解了Hadoop的安装流程，包括在不同操作系统上的安装配置技巧。 - **分布式系统架构**：通过实验加深了对Hadoop分布式平台架构和组件的理解，为后续大数据项目的实施积累了宝贵经验。 - **Linux技能提升**：在实验过程中，通过编写和执行Shell脚本来管理集群，提高了Linux命令行操作的能力。 - **大数据处理**：对大数据处理有了更深刻的认识，了解了Hadoop在大数据处理中的作用及其发展前景。 通过本次实验，不仅提升了个人技能和理论知识，也为未来的职业发展打下了坚实的基础。

在MATLAB中进行图像处理和计算机视觉开发时，经常需要涉及到摄像头模型的使用。本项目主要探讨了如何在MATLAB中实现从三维空间坐标到二维图像坐标的转换，这是一个关键步骤，尤其在摄像头校准、目标检测和追踪等应用中。下面我们将详细讲解这个过程涉及的知识点。 我们要理解摄像头模型的基本概念。摄像头可以视为一个投影设备，它将三维空间中的点通过透镜系统映射到二维图像平面上。这个过程中，由于透镜的非理想特性（如径向畸变、切向畸变），原始的直线和点在成像后可能会发生弯曲和偏移，这就是所谓的镜头畸变。为了准确地进行图像分析，我们需要校正这些畸变。 在MATLAB中，我们通常使用内置的摄像头模型函数来处理这些问题。例如，`projectPoints`函数就是其中的一个关键工具。该项目中的`projectPoints.m`文件很可能就是实现这一功能的代码。该函数可以接受三维点的坐标、相机内参矩阵（包括焦距、主点坐标）以及镜头畸变系数，然后计算出这些点在图像平面上的对应位置。 相机内参矩阵包含了摄像头的光学特性，一般由以下部分组成： 1. 焦距f，通常以像素为单位，位于对角线元素中。 2. 主点(c_x, c_y)，即图像中心的像素坐标，位于对角线元素下一行的前两个元素。 3. 有时还包括skew系数，表示x轴和y轴之间的倾斜，位于对角线元素下一行的第三个元素。 镜头畸变参数通常包括径向畸变（k1, k2, k3等）和切向畸变(p1, p2)。径向畸变是由于透镜中心与边缘的曲率差异导致的，而切向畸变则是因为透镜与图像传感器的不平行造成。 在`Demo.m`文件中，很可能是项目的一个演示或测试实例，它可能展示了如何调用`projectPoints`函数，并结合实际的摄像头参数和畸变系数，将三维点投影到二维图像上。通过运行这个示例，我们可以直观地看到畸变校正前后的效果。 `license.txt`文件则包含软件的许可协议，确保用户在使用代码时遵守相应的法律条款。 这个MATLAB项目涵盖了摄像头模型的使用、镜头畸变校正和三维到二维坐标转换等核心知识点，对于理解和实践计算机视觉中的图像投影问题非常有帮助。通过深入学习和理解这些内容，我们可以更好地应用于无人机航拍、自动驾驶、机器人导航等领域。

"大数据背景下微博文本情感分析研究——基于Python实现情感词典与机器学习算法（LSTM、SVM）的支持向量机技术",大数据分析项目python--微博文本情感分析 研究思路:基于情感词典基于机器学习LSTM算法支持向量机(SVM) 包含内容:数据集文档代码 ,核心关键词：大数据分析项目; 微博文本情感分析; 情感词典; LSTM算法; 支持向量机(SVM); 数据集; 文档; 代码。,基于情感词典和机器学习算法的微博文本情感分析大数据项目 随着大数据时代的到来，社交媒体平台如微博上产生的海量文本数据成为研究者关注的热点。在众多研究方向中，文本情感分析因其能够识别、挖掘和分析大量文本中的主观信息而显得尤为重要。本研究旨在探讨如何通过Python实现的情感词典和机器学习算法来对微博文本进行情感分析。研究中所使用的机器学习算法主要包含长短期记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM），这两种算法在文本分析领域具有代表性且各有优势。 情感词典是情感分析的基础，它包含了大量具有情感倾向的词汇以及相应的极性值（正向或负向）。在微博文本情感分析中，通过对文本中词汇的情感倾向进行判断，并将这些词汇的极性值加权求和，从而确定整条微博的情感倾向。在实际应用中，情感词典需要不断更新和优化，以覆盖更多新兴词汇和网络流行语。 LSTM算法作为深度学习的一种，特别适合处理和预测时间序列数据，因此在处理时间上具有连续性的文本数据方面表现出色。LSTM能够有效地捕捉文本中长距离的依赖关系，这对于理解复杂语句中的情感表达至关重要。通过训练LSTM模型，可以建立微博文本和情感极性之间的映射关系，从而达到自动进行情感倾向分类的目的。 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM在处理小规模数据集时表现出色，尤其在特征维度较高时仍能保持良好的性能。在微博文本情感分析中，SVM被用来对经过特征提取的文本数据进行情感倾向的分类。 本研究的数据集是通过爬虫技术从微博平台上抓取的大量微博文本，包括用户发布的内容、评论、转发等信息。这些数据经过清洗和预处理后，形成了适合进行情感分析的结构化数据集。数据集的构建是情感分析研究的基础，直接影响到后续模型训练的效果和分析结果的准确性。 研究文档详细记录了项目的研究思路、实现方法、实验过程以及结果分析。文档中不仅阐述了情感词典和机器学习算法的理论基础，还包括了如何应用这些技术来实现微博文本情感分析的详细步骤和关键代码。此外，文档中还探讨了在实际应用中可能遇到的问题和挑战，以及如何解决这些问题的策略。 代码部分则是本研究的实践工具，包含了构建情感词典、数据预处理、模型训练和评估等关键步骤的Python代码。代码部分不仅展示了如何将理论转化为实践，也提供了可复现的研究实例，方便其他研究者在本研究基础上进行进一步的探索和改进。 本研究通过构建情感词典和应用机器学习算法（LSTM和SVM），对微博文本进行情感分析，旨在通过大数据技术揭示微博文本中的情感倾向，为社交媒体内容分析、舆情监控和市场分析等领域提供有力的技术支持和应用参考。通过本研究，可以更好地理解和利用微博平台上的海量文本数据，为相关领域的问题提供解决方案。

标题中的“基于 STM32 的 RFID 射频计数标签物联网 ONENET 平台”是一个综合项目，涉及了嵌入式系统、物联网技术、射频识别（RFID）以及云平台对接等多个方面。STM32 是一款广泛使用的微控制器，它基于 ARM 架构，适合开发各种嵌入式应用。RFID 技术则是利用无线频率进行数据交换和识别的一种非接触式自动识别技术。ONENET 是中国移动提供的一款物联网开放平台，它提供了设备连接、数据处理和应用开发的能力。 在这个项目中，STM32 微控制器作为核心处理单元，负责读取 RC522 这种RFID模块发送的数据。RC522 是一种常用的 RFID 读卡器芯片，它支持 ISO/IEC 14443A 协议，可以读取和写入符合该标准的 RFID 标签。通过 RC522 与 STM32 的接口，可以实现对 RFID 标签的读取和计数功能，为物品追踪或库存管理等应用场景提供便利。 物联网部分，STM32 会将收集到的 RFID 数据通过无线方式上传到 ONENET 平台。ONENET 提供了API接口，开发者可以通过这些接口将设备数据实时发送到云端，并进行存储、分析或进一步处理。这使得远程监控和管理变得可能，用户可以随时随地查看 RFID 标签的状态。 压缩包内的“18-STM32射频RC522RFID识别接入OneNET全套资料”文件可能包含了以下内容： 1. **实物图**：展示项目硬件组装的实物照片，帮助理解各个组件的布局和连接。 2. **源程序**：包含STM32的固件代码，可能包括了初始化配置、RFID数据读取、网络通信等功能的实现。 3. **原理图**：展示了整个系统的电路设计，包括STM32、RC522和其他外围设备的连接方式。 4. **论文**：可能是一篇详细的技术报告或研究论文，解释了项目的背景、设计思路、实现方法和技术挑战等。 通过这个项目，开发者可以学习到STM32的编程技巧、RFID模块的使用方法、物联网平台的接入流程，以及如何将这些技术整合到实际应用中。对于想要深入理解嵌入式系统、物联网技术和RFID应用的人来说，这是一个很好的实践案例。

本资源为燕山大学大数据实验报告，包括四个实验hadoop和spark下载，使用mllib实现线性回归算法，使用mllib实现支持向量机算法，使用mllib实现支持k-means算法。其中支持向量机算法求解了recall,precision，f1-score和accracy来实现算法评估。 ### 大数据分析实验报告知识点概览 #### 实验一：Hadoop与Spark环境构建及应用开发 ##### 实验目的与要求 本实验旨在使学生掌握Hadoop与Spark环境的搭建方法，并能正确启动Spark服务流程，进而实现Spark应用程序并确保其正常运行。 1. **Hadoop与Spark环境构建**： - 要求学生能够独立完成Hadoop与Spark环境的安装配置。 - 学生需具备启动Hadoop与Spark服务的能力。 2. **Spark应用开发**： - 学生应能够编写并运行简单的Spark应用程序。 - 通过实践加深对Spark工作原理的理解。 ##### 实验环境与软件配置 - **虚拟机平台**：VMware Workstation Pro 16 - **操作系统**：Ubuntu 14.04 Server (AMD64) - **JDK版本**：1.8 - **Scala版本**：2.12.6 - **Hadoop版本**：2.7.7 - **Spark版本**：2.4.4 (含Hadoop 2.7) ##### 实验内容 - 在Linux系统或虚拟机上安装配置Hadoop与Spark环境，并启动相应的守护进程。 - 使用Spark实现WordCount程序的开发与运行。 1. **数据准备**： - 输入数据：`input.txt` 2. **代码实现**： ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.log4j.{Level, Logger} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF) val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val input = sc.textFile("file:/home/liqing/桌面/input.txt") val words = input.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) val result = wordCounts.collect() result.foreach(println) sc.stop() } } ``` 3. **测试结果**： - 访问Hadoop集群管理界面：`192.168.37.146:50070` - 访问Spark UI：`192.168.37.146:8080` - WordCount程序运行结果展示。 由于WordCount程序不涉及分类或回归任务，因此无法用Precision、Recall等指标进行评估。 #### 实验二：使用Spark MLlib实现线性回归算法 ##### 实验目的与要求 1. **理解线性回归的基本原理**：要求学生能够准确理解线性回归算法的基本原理。 2. **实现线性回归算法**：要求学生能够利用Spark MLlib实现基本的线性回归算法，并进行实际数据集上的训练与测试。 ##### 实验内容 1. **数据准备**：准备用于训练和测试的样本数据集。 2. **模型训练**：利用Spark MLlib提供的API实现线性回归模型训练过程。 3. **模型评估**：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率以及F1分数等指标。 本实验报告通过Hadoop与Spark环境的构建、WordCount程序的实现，以及基于Spark MLlib的线性回归算法的实现与评估，全面涵盖了大数据处理与分析的核心技术要点。学生在完成这些实验后，将对Hadoop、Spark及其机器学习库有更深入的认识与理解。

大数据集群(PySpark)+Hive+MySQL+PyEcharts+Flask：信用贷款风险分析与预测

最新物联网卡管理平台源码+去授权，最新版本的，已经是去除授权的，有兴趣的自己上传访问安装就行