本文将对开源物联网平台Thingsboard进行深入的源码分析，旨在帮助读者理解其内部机制、项目架构以及规则引擎的工作原理。Thingsboard是一款强大的设备管理平台，提供了丰富的功能，如数据可视化、设备连接管理、规则引擎等，广泛应用于物联网(IoT)解决方案。 ### 第一章：项目框架整理说明 #### 1.1 项目框架说明 在Thingsboard的源码中，我们可以看到一个清晰的包结构，这有助于我们理解项目的组织方式和功能划分。表1-1列出了主要的代码包及其功能： - **package包**：包含了核心的服务和接口，例如数据存储、设备API、用户API等。 - **thingsboard**包：这是项目的核心部分，包括了服务器端的主要组件，如数据处理、规则引擎、微服务通信等。 - **thingsboard-gateway**：处理与各种物联网网关的连接和协议适配，支持MQTT、CoAP等多种通信协议。 - **thingsboard-mqtt**和**thingsboard-coap**：分别专注于MQTT和CoAP协议的实现。 #### 1.1.1 package包功能描述 包`package`通常包含基础服务和接口，用于定义系统的基础结构和交互方式。 #### 1.1.2 thingsboard开发主要涉及的包 在`thingsboard`包中，有以下几个关键子包： - **api**：定义了对外提供的REST API和内部服务间通信的接口。 - **dao**：实现了数据访问对象，负责与数据库的交互。 - **model**：定义了系统中的实体模型，如设备、属性、事件等。 - **service**：包含了业务逻辑，处理设备管理、用户管理、规则引擎执行等核心功能。 #### 1.1.3 thingsboard代码类及接口说明 在这些包中，有几个关键的类和接口值得关注，例如`DeviceService`负责设备的生命周期管理，`RuleEngineService`则处理规则引擎的执行。 ### 第二章：Thingsboard涉及到的流程图 #### 1.2 物联网网关架构 物联网网关是连接物理世界和Thingsboard的桥梁，它负责收集来自传感器的数据并转发至Thingsboard，同时接收平台的控制指令并发送给设备。 #### 1.3 ThingsBoard微服务架构 Thingsboard采用微服务架构，各个服务之间通过API进行通信，这种设计使得系统可扩展性更强，能够独立部署和升级。 #### 1.4 Thingsboard产品架构 Thingsboard的整体架构包括前端UI、后端服务、数据库和网关组件。前端负责用户界面展示，后端处理业务逻辑，数据库存储设备和数据，网关组件则实现了多种物联网协议的支持。 #### 1.5 Thingsboard规则引擎 规则引擎是Thingsboard的核心特性之一，它允许用户通过图形化界面定义数据处理规则，如数据过滤、转换、触发告警等。规则由一系列操作节点组成，这些节点按照定义的顺序执行，形成一个数据处理链。 #### 1.6 ThingsBoard Architecture 完整的架构图详细展示了从设备数据采集、传输到平台处理、再到用户界面展示的整个流程，包括数据的存储、计算、分析和可视化等多个环节。 通过对Thingsboard的源码分析，我们可以深入理解其工作原理，这对于开发者来说是宝贵的资源，有助于定制化开发、优化性能或扩展新功能。此外，了解这些技术点对于物联网项目的规划和实施也具有重要意义。

QHR样式指南第2版 安装说明 IntelliJ和NetBeans 设置您的IDE以根据约定自动设置代码格式。 请参阅Confluence文档“在IDE中设置代码样式” Checkstyle配置 强制执行编码样式的约定。 请参阅Confluence文档“为项目设置Checkstyle” 档案说明 src / main / resources-包含checkstyle xml配置qhr-checkstyle.xml-QHR样式指南1.0（已弃用） checkstyle-google_checks_qhr_strict.xml-基于正式的Google样式指南的完整检查 checkstyle-google_checks_qhr_strict_code.xml-所有基于Java官方指南的非Javadocs检查 checkstyle-google_checks_qhr_transitiona

在电子设计自动化（EDA）领域，Cadence的Allegro软件是广泛使用的PCB设计工具。Allegro16.6版本提供了强大的约束规则设置功能，以确保电路板设计的精确性和可靠性。以下是对Allegro16.6约束规则设置的详细说明。 **一、基本约束规则设置** 1. **线间距设置**： - **默认间距规则**：通过CM图标进入约束管理器，选择Spacing > All Layers，修改DEFAULT规则。 - **特殊间距约束**：右键Default创建Spacing CSet，为特定网络分配规则，如GND网络设置12MIL_SPACE。 - **Class-Class规则**：用于不同信号群组的间距规则，通过Net Class-Class设置。 2. **线宽设置**： - **默认约束**：Physical Constraint Set下的Line Width等设定。 - **特殊物理规则**：右键Default创建Physical CSet，修改规则，分配给特定网络。 3. **设置过孔**： - 在Vias栏进行设置，添加或移除过孔，也可设置其他物理规则的过孔。 4. **区域约束规则设置**： - 使用Region创建区域，通过Shape设定范围，如BGA常用Constraint Region。 5. **设置阻抗**： - **Edit Property方式**：指定PIN间的阻抗和误差，如D0网络设置为60ohm，误差5%。 - **约束管理器中设置**：在电气模式下打开阻抗检查，违反规则会有DRC提示。 6. **设置走线长度范围**： - 设置走线的最小和最大长度限制。 7. **等长设置**： - **不过电阻的NET等长**：整个网络保持等长。 - **过电阻的XNET等长**：部分网络等长。 - **T型等长**：T型连接的线段等长。 8. **设置通用属性**： - 对于全局或特定网络设置通用属性。 9. **差分规则设置**： - **创建差分对**：定义差分信号对。 - **设置差分约束**：为差分对设置间距、长度等约束。 **二、高级约束规则设置** 1. **单个网络长度约束**： - 为特定网络设置独立的长度要求。 2. **a+b 类长度约束**： - 一组网络总长度的约束。 3. **a+b-c 类长度约束**： - 约束两组网络总长度与第三组网络之差。 4. **a+b-c 在最大和最小传播延迟中的应用**： - 用于控制信号传播时间差，确保时序正确。 以上是Allegro16.6中约束规则设置的主要内容，这些规则的精细调整有助于确保PCB设计的电气性能、信号完整性和热稳定性。通过熟练掌握这些设置，设计师能够创建高效、高质量的电路板设计方案。

假设你是一个超帅的医生，诊断肿瘤，你需要根据不同的病人症状来判断症状间的关系，规律，在不同阶段给病人开药，提高他活命的机会。生病的症状有很多种，彼此之间也是有关系的，比如因为你感冒了，所以发烧了，咳嗽了，流鼻涕了。所以我们需要分析不同症状之间的关系和规律，在病情恶化前尽量截断。 目标： 1. 借助三阴乳腺癌的病理信息，挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系。 2. 对截断治疗提供依据。 数据挖掘技术在医疗健康领域的应用日益广泛，特别是在中医领域，数据挖掘技术可以帮助医生通过分析大量的患者临床信息，挖掘出症状与证型之间的潜在关联规则。这一过程不仅能够帮助医生更加精确地诊断和治疗，还能够在疾病的早期阶段预测其发展趋向，从而采取有效的干预措施。 在本案例中，所关注的特定场景是使用数据挖掘技术来分析乳腺癌患者的中医证型关联规则。乳腺癌作为女性中高发的恶性肿瘤，其早期诊断和治疗对于提高患者的生存率和生活质量至关重要。通过分析患者的病理信息以及症状数据，可以揭示症状与中医证型之间的内在联系，进而为中医临床实践提供科学依据，指导医生对症下药。 数据挖掘的目的是为了在众多的临床症状数据中发现潜在的、有价值的规律，这通常涉及大量的数据收集和预处理工作。在获得有效的数据集后，研究人员会应用一系列的数据分析方法，包括但不限于关联规则挖掘算法，以识别不同症状与证型之间的关系。关联规则挖掘是一种在大型事务数据库中发现频繁模式、关联、相关性或结构的方法，它能在海量数据中寻找项集间的有趣关系。在中医证型的关联规则挖掘中，研究者会特别关注那些能够为中医诊断和治疗提供参考的规则。 在本项目中，为了实现上述目标，研究者们使用了多种数据科学工具和库，其中Python作为一门广泛应用于数据处理和分析的编程语言，扮演了核心角色。Python的数据科学库pandas为数据的读取、处理和分析提供了强大的支持，使得复杂的数据操作变得简单高效。通过pandas库，研究者可以轻松地清洗和转换数据，为后续的统计分析和模型构建打下坚实的基础。 此外，关联规则挖掘通常还需要利用诸如Apriori算法、FP-Growth算法等经典算法。这些算法能够高效地处理大型数据集，并从中提取出满足最小支持度和最小置信度阈值的强关联规则。这些规则揭示了数据中项之间的共现模式，从而帮助研究人员和医生理解症状间复杂的相互作用和关联。 在获得中医证型关联规则之后，研究者将分析这些规则在病情的不同阶段的作用，并尝试构建一套规则集，为截断治疗提供依据。截断治疗是指在疾病发展的早期阶段，通过药物干预等手段来阻断疾病的发展，以期达到更好的治疗效果。通过对规则的深入分析，医生能够更加准确地判断病情，制定更为个性化的治疗方案，从而提高患者的生存机会。 在技术实现方面，研究者将通过编程语言和数据科学库实现数据的挖掘流程。首先进行数据的收集和预处理，然后应用关联规则挖掘算法提取信息，接着对结果进行评估和解释，最后将挖掘出的规则应用于临床实践中。在实际操作中，可能还需要对数据进行交叉验证、模型评估等步骤，以确保挖掘出的规则具有足够的准确性和可靠性。 通过数据挖掘技术的应用，中医证型关联规则的挖掘不仅能够促进对中医理论的现代诠释，还能在实际临床中发挥指导作用，提高治疗效果。随着医疗数据科学的发展，类似的数据挖掘应用将越来越多地出现在未来的医疗健康领域，为医生和患者带来更多福音。

在大数据处理领域，Apache Flink 是一款强大的流处理框架，以其低延迟、高吞吐量以及状态管理能力而备受赞誉。本主题将深入探讨“Flink 动态业务规则”这一概念，它允许用户在不中断正在运行的任务时，灵活地调整业务逻辑，以应对快速变化的业务需求。 我们要理解 Flink 的核心特性之一是其持续运行的流式计算模型。传统的批处理系统在处理数据时需要先停止再重新启动，这在面对实时数据流时显然是不适用的。Flink 通过其 Stateful Stream Processing（有状态的流处理）机制，支持在运行时持久化和更新计算状态，这就为动态调整业务规则提供了可能。 "flink-apollo" 文件可能涉及到的是 Apache Apollo，这是一个配置中心，常用于分布式系统中的配置管理和推送。在 Flink 中集成 Apollo，可以实现在不重启任务的情况下，通过 Apollo 平台动态修改 Flink 作业的配置，如业务规则。当业务规则发生变化时，Apollo 可以将新的规则推送到 Flink 作业，作业会自动应用这些更新，无需停止或重启。 另一方面，“flink-dynamic-rules” 可能是指 Flink 应用程序中用于实现动态规则的部分。这通常涉及到规则引擎，如 Drools 或 EasyRules，它们允许以声明式方式定义规则，并在运行时动态加载和执行这些规则。例如，如果需要在特征提取阶段添加新的特征，或者删除或修改现有特征的计算逻辑，可以通过重写类中的方法，然后在 Flink 作业运行时，通过特定接口调用这些新方法，实现规则的动态更新。 为了实现这种动态性，Flink 提供了以下几个关键组件和技术： 1. **Checkpoints 和 Savepoints**：这些是 Flink 中的状态管理机制，允许在不丢失状态的情况下暂停和恢复任务。当需要更新规则时，可以触发 Savepoint，保存当前状态，然后更新规则，最后从 Savepoint 恢复，确保状态的一致性。 2. **User-Defined Functions (UDFs)**：用户可以编写自定义函数来实现特定的业务逻辑，包括规则。当规则变更时，可以替换或更新 UDF 实现，然后重新部署作业。 3. **State Processor API**：Flink 提供的 API 允许在运行时直接操作状态，包括读取、修改和删除状态数据，这在动态调整业务规则时非常有用。 4. **Event Time** 和 **Watermarks**：Flink 支持事件时间窗口，使得在时间敏感的业务规则中能够正确处理延迟到达的数据。 "Flink 动态业务规则"是一个重要的功能，它结合了 Flink 的强大流处理能力和外部配置中心（如 Apollo），以及灵活的规则引擎，使得实时数据分析系统能够快速响应业务变化，提高了系统的敏捷性和可维护性。通过深入理解和熟练运用这些技术，开发者可以构建出更加适应业务需求的实时数据处理解决方案。

parasoft cpptest静态分析规则（中文版）。包含常见的MISRA C/C++、GJB8114、AUTOSAR C++、质量度量、编码规范等十多种标准。每一条规则都非常详细（包含规则说明、违规代码示例、修复代码示例、参考说明等）。全文共15000+页，细致而全面。

python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

### 一维条形码编码规则详解 #### 1. Code39条形码 - **标准型Code39条形码**：该类型的条形码可以编码44个字符，包括0~9的数字、A~Z的英文字母以及特定的符号如"+"、"-"、"*"、"/"、"%"、"$"、"."和空格。 - **完全型Code39条形码**：这种类型的条形码能够编码完整的128个ASCII字符集，因此适用于需要更广泛字符支持的应用场景。 #### 2. Codabar条形码 Codabar条形码可以编码21个字符，包括0~9的数字以及7个特殊符号（".", "+", "-", "*", "/", "$", "."）和4个英文字母（A, B, C, D）。这类条形码通常用于图书馆和血液银行系统中。 #### 3. 交错式25条形码 (I25) I25条形码仅能编码0~9的数字。它的特点是通过交替的黑色和白色线条来表示两个数字，使得每个数字对都可以被编码成一组条纹。 #### 4. 工业25码 (Industrial2of5Code) 工业25条形码与交错式25条形码相似，它们都采用同样的起始码和结束码。不过，在数据码的组合形式上有区别，工业25码主要用于工业自动化领域。 #### 5. 矩阵25码 (Matrix2of5Code) 矩阵25条形码同样只编码0~9的数字。每个字符由3条黑色线条和2条白色线条组成，其中包含2条粗线条。这种编码方式提高了读取的准确性和效率。 #### 6. 中国邮政条形码 (Toshibacode) 中国邮政条形码采用了与矩阵25码相同的编码方式，每个字符也是由3条黑色线条和2条白色线条组成，其中包含2条粗线条。这种条形码主要应用于邮政系统的包裹追踪和管理。 #### 7. UPC条形码 - **UPC-A**：包含13位数字，主要用于北美地区。 - **UPC-E**：包含8位数字，是一种紧凑版本，主要用于小包装商品。 #### 8. UPC附加码 UPC附加码可以是2位或5位数字，常放置于UPC条形码的一侧，用于提供额外的信息。 #### 9. EAN条形码 - **EAN-13**：包含13位数字，全球通用，主要用于零售商品。 - **EAN-8**：包含8位数字，是一种紧凑版本。 #### 10. ISBN书籍码 ISBN书籍码是固定长度的13位数字，用于唯一标识出版物，如书籍。 #### 11. ISSN期刊码 ISSN期刊码也是固定长度的13位数字，用于唯一标识连续出版物，如期刊和杂志。 #### 12. Code128条形码 Code128条形码能够编码完整的128个ASCII字符，并且具有较高的编码灵活性。相比其他类型，相同字符长度下，其条形码打印长度较短。 #### 13. Code93条形码 - **标准型Code93条形码**：包含46个字符，相比于Code39增加了4个特殊字符，用于转换到完整的ASCII字符集。 - **完全型Code93条形码**：包含128个字符，编码能力与Code128相当。 #### 14. Code11条形码 Code11条形码可以编码11个字符，包括0~9的数字和一个特殊字符"-"。 #### 15. MSI条形码 MSI条形码由BCD编码的0~9数字组成，共10个字符。这种条形码通常用于库存管理和物流追踪。 #### 16. Code32条形码 Code32条形码编码了10个数字和22个英文字母，其编码方式与Code39类似。 #### 17. Plessey条形码 Plessey条形码可以编码16个字符，包括0~9的数字和6个字母或特殊字符。这种条形码最初由Plessey公司开发。 #### 18. GS1 DataBar GS1 DataBar可以编码0~9的数字组合，并且可以通过GS1应用标识符（AI）来携带额外的数据信息，例如到期日期、制造时间、重量、产地和价格。这种条形码目前主要用于零售业的农产品价格标签。 一维条形码编码规则多样，每种条形码都有其特定的应用领域。了解这些编码规则对于选择合适的条形码技术至关重要，能够确保信息的准确传递和高效处理。

Ｃ#联合halcon源码 CAD测量比对 CAD图纸 测量 海康相机 通常测量规则的物体，通过找边，找圆，求线线交点，点到线的距离，很容易测量尺寸。 这个源码的测量物体是不规则的，很多凸凹的地方都需要测量，这里我们采用的导入CAD标准的轮廓，与相机采集的图片进行轮廓比对，计算最大尺寸的方式来测量。 在产品轮廓非常复杂的情况下，这样的方法可以解决问题 客户需求：计算该型材的所有边缘与要求尺寸的偏差，看是否在合理范围内。 这里我们采用了客户提供的标准的CAD图纸，与相机采集的图片进行轮廓对比，最终得到的实际尺寸。 提供：halcon源码，C#联合halcon源码，CAD图纸，相机安装包，相机SDK 参数设置：可以导入CAD图纸，旋转CAD图纸，创建模板，保存模板，图片缩放，halcon引擎等操 该段话涉及到的C#编程语言、Halcon图像处理库、CAD图纸、测量、相机、轮廓比对、尺寸偏差。 延伸科普： 1. C#编程语言：C#是一种面向对象的编程语言，常用于开发Windows应用程序、Web应用程序和游戏开发等领域。它具有丰富的库和框架，可以方便地进行软件开发和编程。 2. Halc