LoRa作为一种LPWAN(低功耗广域网络)无线通信技术,非常适合物联网传感器和行业应用。要快速掌握LoRa开发,需要系统学习理论知识,并通过实际项目积累经验。 摘要: - 先学习LoRa基础知识:原理、网络架构、协议等,大概需要2周时间。 - 然后选择LoRa开发板,编写简单的示例代码,如LoRa Ping Pong,温湿度监测等,需要1-2周时间。 - 接着开发更复杂的项目,如GPS定位、室内定位系统、传感器网络等,每个项目需1-4周不等。 - 可以试验不同LoRa模块,搭建ChirpStack服务器,学习MAC层协议。 - 通过理论和实践相结合,3个月内可以掌握LoRa开发主要技能。要多动手编程、调试、交流学习。 LoRa是一种低功耗广域网络（LPWAN）无线通信技术，专为物联网传感器和行业应用设计。LoRa技术的快速入门需要对基础理论、网络架构和协议进行系统学习，以及通过实际项目来积累实践经验。 了解LoRa的基础知识至关重要。这包括LoRa的工作原理，它利用Chirp Spread Spectrum（CSS）调制技术实现长距离通信，同时保持低功耗。LoRaWAN是LoRa联盟制定的网络规范，定义了设备如何连接到无线电频率的物联网网络。网络由终端节点、网关和网络服务器三部分组成，其中终端节点通过LoRa无线电与网关通信，网关再通过IP网络连接到服务器。LoRaWAN支持星型和网状网络拓扑，但星型拓扑最为常见。 LoRa调制技术的三个可调参数是Spread Factor、Bandwidth和Coding Rate，它们可以灵活地调整通信距离和速率。LoRa工作在ISM免许可频段，如433MHz、868MHz（欧洲）和915MHz（北美）。此外，LoRaWAN支持两种激活方式：ABP（Activation By Personalization）和OTAA（Over-The-Air Activation），前者节点保存网络会话密钥，后者需要加入过程。网络还具备Adaptive Data Rate（ADR）功能，以优化数据速率和射频性能。 为了快速掌握LoRa开发，你需要选择一个LoRa开发板，并编写简单的代码，如LoRa Ping Pong示例，这有助于理解基本的发送和接收操作。接下来，可以尝试温湿度监测等实际应用，例如使用DHT11传感器，将读取的数据通过LoRa发送。 更进一步，可以开发更复杂项目，如GPS定位系统、室内定位系统或传感器网络。这可能需要1-4周的时间，根据项目的复杂度而定。同时，通过试验不同LoRa模块，可以更好地理解它们的特性和性能差异。搭建ChirpStack服务器则能深入学习LoRaWAN的MAC层协议和网络管理。 在学习过程中，理论与实践相结合至关重要。多动手编程、调试，同时参与社区交流，可以加速学习进程。在3个月内，通过这样的学习路径，你应该能够掌握LoRa开发的主要技能。 LoRa为物联网应用提供了长距离、低功耗的连接方案，适用于各种场景，包括城市、郊区和农村环境。通过逐步深入的学习和实践，开发者可以快速进入LoRa物联网传感器开发领域。

本教程主要介绍了如何在物联网国赛中使用LoRa模块进行基本的LED控制，通过通用库来实现LED的点亮、熄灭和状态翻转功能。LoRa是一种长距离无线通信技术，常用于物联网设备的低功耗远距离通信。 我们来看LED的控制函数。在示例代码中，`GpioWrite()`函数用于设置LED的状态，参数为LED的引脚结构体和状态值。`GpioWrite(&Led1,0)`表示将LED1点亮，因为0通常代表低电平，即LED导通；而`GpioWrite(&Led1,1)`则表示熄灭LED1，1代表高电平，LED截止。同样，`GpioWrite(&Led2,0)`和`GpioWrite(&Led2,1)`分别对应LED2的点亮和熄灭操作。 `GpioToggle()`函数用于快速切换LED的状态，它会改变LED引脚的电平，使得LED在亮和灭之间翻转。例如，`GpioToggle(&Led1)`将使LED1的状态翻转，如果之前是亮的，则变为熄灭，反之亦然。同样地，`GpioToggle(&Led2)`对LED2执行相同的操作。 在代码的主函数`main()`中，可以看到`Init()`函数的调用，这是系统初始化的入口，包括了MCU（微控制器）和外设的初始化，以及按键的初始化和定时器的配置。`keys_init()`用于初始化按键，`Tim2McuInit(1)`设置了一个1毫秒的定时中断，即每1毫秒执行一次`Time2Handler`回调函数。 `KeyDownHandler()`函数目前为空，通常这个函数会被用来处理按键按下事件，但在这个教程中没有具体实现。 `handlerPre10Ms()`函数设计为一个10毫秒的循环，用于执行特定的周期性任务。这里使用了一个for循环，延迟30次，每次延迟10毫秒，总时长为300毫秒。然而，在这个例子中，该函数并未实际调用，因此它对LED的操作没有影响。 在主循环中，我们可以看到`GpioWrite()`和`GpioToggle()`函数的示例应用，用于控制LED1和LED2的状态。`HAL_Delay(1000)`是一个延时函数，用于暂停程序执行1秒钟，这在实际项目中常用于控制LED的闪烁频率或者实现定时操作。 实验效果部分，展示了如何通过编程实现LED的点亮、熄灭以及状态翻转。通过运行这段代码，LED将会按照设定的指令进行相应的动作，这对于理解LoRa模块的控制逻辑和实践物联网设备的简单交互非常有帮助。 总结来说，这个教程主要教授了如何利用LoRa模块和通用库来控制LED的输出，包括点亮、熄灭和状态翻转的基本操作，同时展示了系统初始化和延时函数的使用。这些基础知识对于参加物联网竞赛或进行相关项目开发是非常重要的。

数据采集与清洗是大数据技术与应用中至关重要的环节，它涉及从各种数据源中收集信息，并对数据进行必要的预处理，以便于后续的数据分析和挖掘。本章节将对数据采集的历史、方法、工具以及应用进行详细阐述。 数据采集拥有悠久的历史，其起源可以追溯到远古时期的结绳记事，而在19世纪末，霍尔曼·霍尔瑞斯发明的电动读卡机极大提高了数据处理的效率。人工采集方法历史悠久，普查是最古老的一种方式，具有两千多年的历史。抽样调查方法则在19世纪末被提出，并在后续几十年中得到完善，成为一种经济有效的数据采集方法。随着时代的发展，数据采集的重要性日益凸显，例如罗斯福总统在1930年代开展的数据收集计划，为社会保障法的实施提供了数据支持。进入21世纪，数据采集进一步发展，印度建立的身份识别系统就是一个典型的例子。 在应用层面，数据采集在各行各业都有广泛的应用。在旅游行业，通过收集信息优化出行策略；在电子商务领域，通过分析商品信息构建比价系统；在银行和金融领域，通过个人交易数据进行征信和贷款评级；而在舆情分析领域，数据采集则有助于了解公众意见和情绪。 大数据采集不仅限于传统方式，还可以通过网络爬虫等方式实现。网络爬虫主要针对网站内容进行自动化数据收集，包括新闻、社交、购物等网站的数据，以及一些API提供的流型数据。 数据采集的方法多种多样，包括系统日志采集、网络数据采集和数据库采集。系统日志采集主要是收集业务日志数据供后续分析使用，而网络数据采集依赖于互联网搜索引擎技术，针对性地抓取和归类数据。数据库采集则是将实时产生的数据直接写入数据库中，便于处理和分析。 在数据采集工具方面，目前常用的开源日志采集平台有Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe以及Splunk Forwarder。数据库方面，常见的有MySQL、Oracle、Redis、MongoDB等。这些工具在不同的采集场景中扮演着重要的角色。 数据清洗是数据采集过程中的重要环节，涉及去除重复数据、纠正错误、填补缺失值等操作。清洗的目的是保证数据质量，使数据更加准确、一致、完整，为后续的数据分析和决策提供更可靠的依据。数据清洗的方法包括识别异常值、处理缺失数据、合并或拆分数据等。 数据采集与清洗是大数据技术的基础，是确保数据质量的关键步骤。随着数据采集技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据采集与清洗技术将继续在大数据时代发挥其不可替代的作用。

内容概要：本报告系统阐述了大模型技术驱动下金融风险决策的智能化新范式，全面梳理了从传统风控向AI赋能的感知智能、认知智能到决策智能的演进路径。报告重点解析了以大模型为核心，融合多模态数据集成、知识图谱、RAG、智能Agent等技术的风险态势感知体系，并通过“AI挖掘实验室”“智能交互”“动态调优”等实践案例，展示了AI在风险画像、规则生成、策略优化、排查提效等方面的应用。同时，报告也深入探讨了模型可解释性、数据安全、响应时效等现实挑战，并提出“MaaS”（模型即服务）等协同解决路径，最终展望了以数据为基、AI为引擎、业务价值为导向的未来智能风控生态。; 适合人群：金融机构风控、科技部门从业者，AI技术产品与解决方案负责人，以及关注金融科技前沿发展的研究人员和决策管理者。; 使用场景及目标：①理解大模型如何重构金融风控的技术架构与业务流程；②学习多模态数据、知识图谱与大模型协同驱动的智能风控实践方法；③探索AI在规则挖掘、策略生成、动态监控等场景中的落地模式与效能提升路径；④洞察智能风控面临的核心挑战与未来发展趋势。; 阅读建议：此报告兼具战略高度与技术深度，建议结合自身业务场景，重点关注“AI挖掘实验室”“智能交互”“挑战与突围”等章节，思考如何将报告中的技术框架与实践路径应用于实际风控体系的智能化升级。

星环大数据作为新一代的国产化大数据，随着整个体系的逐步完善，已逐步获得了市场认可，在未来很有可能替代Hadoop。星环大数据考试认证分为三个等级分别是TCAE(入门级别)、TCPL(高级)、TCET(专家级别)。本人亲身经历过星环大数据的初级考试并成功获得证书。初级考试并不算难，本人总结了一些学习资料主要包含：星环大数据学习网站、以及对应视频、（重点）并下载了一些题库！！！，一周之内好好准备，完全可以应对初级认证。

针对物联网在用户身份验证上存在的安全性问题，提出一种轻量级的动态化密钥协商的物联网身份认证协议（DLT）。该协议在用户进行登录验证上使用了时间戳值，这使得恶意攻击者不能使用早期的消息，可以防范重放攻击以及拒绝服务攻击；在认证和密钥协商阶段采用了用户、服务器、控制服务器三者之间的互相验证，并且在公共信道上对服务器密钥和随机值进行了分离处理，使得攻击者无法窃听到其他用户的安全信息。协议安全性分析及仿真对比结果表明，DLT协议相比对比协议具有更多的安全功能，可以防范多种网络攻击，并且协议的能量代价更低。

20国语言在线客服/AI智能客服/消息预知已读未读/多商户机器人/im即时通讯聊天 1.新增客服坐席消息互动，客服之间可以互相接收消息 2.新增消息预知功能，可提前预知访客已输入未发送的消息显示 3.重构wk通信接口，消息即时接收，修正访客在线离线状态 4.新增 语音/图片/文件/留言/翻译/消息下载等功能控制开关 5.新增在线拨号功能，后台可控制编辑 6.优化手机商户后台，可手机管理pc端后台功能 7.优化新的UI聊天窗口界面，美观大气时尚 上传源码、创建数据库、访问域名/install.php执行安装引导

2025电赛基于航空大数据的航班延误预测与航线优化系统_航班数据采集_航班延误分析_航线规划_航空公司运营优化_旅客出行建议_实时航班监控_历史数据分析_机器学习预测模型_深度学习算法_大数据.zip 航空运输业作为全球交通系统的重要组成部分，近年来在大数据技术的推动下，已经实现了从传统运营方式向智能运营方式的转变。在此过程中，航班延误预测与航线优化系统成为了研究热点，它们通过分析历史数据与实时数据，不仅为航空公司提供运营优化建议，也为旅客提供了更合理的出行方案。 该系统的核心在于通过大数据技术进行航班数据的采集与处理。数据来源包括但不限于飞行器通讯寻址与报告系统(ACARS)、飞机通信寻址与报告系统(ADS-B)、飞行管理系统(FMS)和多种在线数据服务。这些数据被整理并录入到中心数据库中，为后续的数据分析提供原始素材。 在航班延误分析方面，系统通常会利用历史数据分析和机器学习预测模型来识别导致延误的常见原因，如天气条件、技术故障、空中交通控制和机场容量等。通过应用深度学习算法，系统能够学习并识别出数据中的复杂模式，并提高预测的准确性。这些模型可进行实时监控和历史数据分析，以此来判断某次航班延误的可能性，并给出预测结果。 航线规划是该系统的重要组成部分，它涉及到根据历史数据和当前航班状态对航线进行优化。系统会综合考虑飞行效率、成本、乘客满意度等因素，通过优化算法对航线进行调整，以减少航班延误，提高航班正点率和整体运营效率。 航空公司运营优化是系统的目标之一。通过对航班延误的深入分析，航空公司能够制定出更加合理的航班计划和应对策略，减少因延误造成的损失，提高服务质量。同时，实时航班监控功能使得航空公司能够快速响应航班运行中的各种状况，确保航班安全、高效地运行。 对于旅客出行建议而言，系统能够根据航班的实时状态和预测信息，为旅客提供最合适的出行计划。这不仅能够帮助旅客避免不必要的等待和转机，还能够提升他们的出行体验。 整个系统的设计和实施涉及到多种技术手段和方法，其中机器学习和深度学习是核心技术。机器学习模型通过不断地训练和学习，能够对复杂的数据集进行有效的分析和预测。而深度学习算法更是通过模拟人脑神经网络，能够处理和识别数据中的高级特征，为航班延误预测提供更深层次的见解。 最终，航班延误预测与航线优化系统将大数据技术、机器学习和深度学习算法有机结合，为航空业提供了一套全面的解决方案。这不仅有助于提升航空公司的运营效率和服务水平，也能够为旅客提供更加便捷和舒适的出行体验。

内容概要：本文档是中南林业科技大学计算机与数学学院的一份《物联网技术与应用》课程实验报告，涵盖了16个实验，旨在让学生通过实际操作掌握物联网的基础知识和技术。实验内容涉及双色LED、RGB-LED、七彩LED、继电器、激光传感器、轻触开关、倾斜开关、振动开关、红外遥控、蜂鸣器、干簧管传感器、U型光电传感器、PCF8591模数转换器、雨滴传感器、PS2操纵杆和电位器传感器等多种电子元件的使用。每个实验详细介绍了实验目的、所需组件、实验原理、实验步骤和实验体会，帮助学生理解各个元件的工作机制和应用场景。 适合人群：计算机科学与技术专业的本科生，尤其是对物联网技术和Arduino编程感兴趣的初学者。 使用场景及目标：① 掌握Arduino Uno主板和其他电子元件的使用方法；② 理解并应用各种传感器和执行器的工作原理；③ 提升学生的动手能力和编程技巧，培养解决实际问题的能力。 其他说明：实验报告不仅记录了具体的实验过程和结果，还包括了学生在实验中的思考和感悟，有助于学生更好地理解和记忆所学知识。此外，实验内容循序渐进，从简单的LED控制到复杂的传感器应用，逐步引导学生深入学习物联网技术。

区块链是一种分布式数据库技术，它通过加密算法构建一个去中心化的信任体系。在传统的中心化信用体系中，信息和信用记录通常由一个中心化机构如银行或政府来管理，这种体系存在着不透明、缺乏监管以及成本高的问题。举例来说，津巴布韦的货币贬值问题就是因为央行的信用破产导致的，而伯纳德•麦道夫的庞氏骗局则是因为中心化体系监管缺失而得以实施。区块链技术的出现解决了中心化信用体系存在的问题，它通过去中心化的方式，在无需信任第三方的情况下实现数据的不可篡改和安全传输。 区块链技术的关键特点包括去中心化、透明性、安全性和可追溯性。去中心化意味着没有一个中心节点可以控制整个系统，而是由网络中的每个节点共同维护。透明性意味着所有交易记录都是公开的，任何人都可以查看。安全性来源于加密算法和共识机制，确保了数据的完整性和系统的稳定运行。可追溯性则意味着每笔交易都有记录，可以追溯到源头。 以太坊是区块链技术发展的一个重要阶段，被认为是区块链2.0。它通过引入智能合约的概念，允许开发者在区块链上构建更复杂的去中心化应用，从而拓展了区块链的应用范围。以太坊的出现，推动了区块链技术在金融以外领域的应用，如供应链管理、智能合约、去中心化金融等。 尽管区块链技术具有巨大的潜力，但其应用和推广也面临诸多问题。例如，技术的复杂性使得非技术人员难以理解和使用；性能问题，如交易速度和可扩展性问题也限制了其在大规模商业应用中的推广；此外，法规的不确定性，以及对于区块链技术的认知和信任问题也是目前区块链技术应用中面临的挑战。 总结而言，区块链技术是一场技术革命，它通过去中心化的信任体系，解决了传统中心化体系中的很多问题。它的应用前景非常广泛，不仅限于数字货币，还包括智能合约、去中心化自治组织等多种形式。未来，随着技术的成熟和相关法规的完善，区块链有望在更多的领域发挥其潜力，推动社会经济的发展。