[名词解释]属性:设备的功能模型之一,一般用于描述设备运行时的状态,如环境监测设备所读取的当前环境温度等.属性支持 GET 和 SET 请求方式.应用系统可发起对属性的读取和设置请求. 在上一篇文章<阿里云IoT云端通信Alink协议介绍>中,我们已经简单介绍了Alink属性相关的知识内容.本篇文章将以实际的设备为例,对该部分内容进行实操.以便于网友对这部分内容有一个更深的认知. 首先我们需要做如下几方面的工作: 1. 需要有一个YF3300硬件设备,YF3300自带1路RS485,1路RS2

名词解释:设备的功能模型之一,设备运行时的事件,事件一般包含需要被外部感知和处理的通知信息,可包含多个输出参数.如,某项任务完成的信息,或者设备发生故障或告警时的温度等,事件可以被订阅和推送. 在工控领域,通信的实时性非常重要,所以有所谓的工业以太网(时间敏感网络TSN).5G之所以成为未来物联网的基石,也是因为时延非常低(毫秒级),才能使无人驾驶落地成为可能. 不过在一些典型的物联网领域,其上传数据的频率却没有那么快,比如环境的温湿度,一般都是分钟级别上传.这就带来一个问题,如果上传的间隔比较

名词解释: 服务:设备的功能模型之一,设备可被外部调用的能力或方法,可设置输入参数和输出参数.相比于属性,服务可通过一条指令实现更复杂的业务逻辑,如执行某项特定的任务.    -摘自阿里云物联网产品文档. 从1991国麻省理工学院的Kevin Ash-ton教授首次提出物联网的概念,到如今的各大物联网云平台百花争艳.物联网的前景一直是很乐观的,但是在如此欣欣向荣的背景下,隐含成本(实施成本和维护成本)的问题越来越凸显.物联网项目的实施落地已经远不是工控时代的做法,原因有两点:1.物联网项目对实施

mqtt网关服务器连接阿里云关联物模型 卓岚专门为工业环境设计的RS485设备数据采集器/物联网网关,兼具串口服务器.Modbus网关.MQTT网关.RS485转JSON等多种功能于一体. 可以连接阿里云的还有MQTT网关5144J.8308.8305.8305L.7144等型号设备接入服务(IoTDA)是阿里云的物联网平台,提供海量设备连接上云.设备和云端双向消息通信.批量设备管理.远程控制和监控.OTA升级.设备联动规则等能力,并可将设备数据灵活流转到阿里云其他服务.首先创建一个产品 定义一

转载自:http://www.kancloud.cn/yueqian_scut/emlinux/106829 学习Linux设备驱动开发的过程中自然会遇到字符设备驱动.平台设备驱动.设备驱动模型和sysfs等相关概念和技术.对于初学者来说会非常困惑,甚至对Linux有一定基础的工程师而言,能够较好理解这些相关技术也相对不错了.要深刻理解其中的原理需要非常熟悉设备驱动相关的框架和模型代码.网络上有关这些技术的文章不少,但多是对其中的某一点进行阐述,很难找到对这些技术进行比较和关联的分析.对于开发者

Linux设备驱动程序学习(13) -Linux设备模型(总线.设备.驱动程序和类)[转] 文章的例子和实验使用<LDD3>所配的lddbus模块(稍作修改). 提示:在学习这部分内容是一定要分析所有介绍的源代码,知道他们与上一部分内容(kobject.kset.attribute等等)的关系,最好要分析一个实际的“flatform device”设备,不然会只学到表象,到后面会不知所云的. 总线 总线是处理器和一个或多个设备之间的通道,在设备模型中, 所有的设备都通过总线相连, 甚至是内部的

前言 物模型是对设备在云端的功能描述,包括设备的属性,数据,服务和事件. 物联网平台通过定义一种物的描述语言来描述物模型,称之为 TSL(即 Thing Specification Language),采用JSON格式,您可以根据TSL组装上报设备的数据. 最终能达到的效果: 识别JSON中的键值内容,默认情况下,Key始终是一个字符串,而value可以是String,boolean,double或long. 解析识别JSON字符串和JSON数组类型的字符串 解析识别带有毫秒精度的unix时间戳

ResultMap 在实际的开发中,数据库不总是我们希望看到的样子.比如我们希望User的主键是id但是数据库偏偏喜欢叫它u_id,这样一来原先的resultType似乎就失效了,不带这么玩的,整个人都不好了. 于是mybatis给出了他的方案——resultMap.把我们从复杂的命名问题中解救出来--- 在上一篇中已经用mybatis generator生成好了一个BlogMapper.xml.现在让我们分析下这个文件. <?xml version="1.0" encoding

5.5.1 <关于“数据关联”,你不一定清楚的事> 这讲视频比较全面地介绍了“一对一”.“一对多”和“多对多”三种数据关联类型在关系数据库和Entity Framework数据模型中的实现.再次强调一下,本讲所介绍的内容非常重要,务必掌握. 5.5.2 <Entity Framework与单元测试>  在数据库应用程序开发中,单元测试对保证代码质量,实现敏捷开发具有重要意义,在这讲视频中,将向您介绍一些实用的单元测试方法,这些方法,您可以直接应用于自己的项目开发实践中.另外,在后继

§ 视图与数据关联 本文配套视频地址: https://v.qq.com/x/page/z0554wyswib.html 开始前请把 ch3-3 分支中的 code/ 目录导入微信开发工具 首先 首先我们要做的是什么呢?直接写模板逻辑吗?不是,给用户以良好的提示是很重要的,所以,我们要做的第一件事就是,加载中... 这里我们采用官方 loading 组件,所以现在就可以直接拿来用了. 修改 index.wxml,增加 loading 组件.很明显,变量 hiddenLoading 控制着它的展示

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:4.Power BI 连接到Azure  Analysis Services 过使用服务器名称别名,用户可以使用较短的“别名”而非服务器名称来连接到 Azure Analysis Services 服务器. 从客户端应用程序进行连接时,将使用 link:// 协议格式将别名指定为终结点. 然后,终结点返回实际的服务器名称以便进行连接. 别名服务器名称在下列方面具有优势: 在不影响用户的情况下在服务器之间迁移模型.

多目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的多目标测量概率模型.考虑到实际情况中,目标检测算法从单张图像中可能检测出若干类物体,每一类物体可能都有好几个实例.当我们尝试建立数据关联时,先从简单的情形入手,再推广到一般情形.下面假设检测结果共有\(m\)个. 所有的检测都是误检测 当目标位置\(x\)的视场内并没有可检测的目标存在时,即\(Y_d(x)=\varnothing\).那么,所有的测量都是误检测.根据假

论文假设和单目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的一些假设. 待求解的问题可以描述为 假设从姿态\(x\)看到的物体(路标点)集合为\(Y(x)={y_1,...,y_n}\),观测为\(Z={z_1,...,z_m}\).求后验概率\(p(Z|Y,x)\). 这里引入数据关联\(\pi\)表示从物体到测量的一个对应关系,其中即包含正确的配对,也包含错误的配对和缺失的配对. 一些假设 作者对目标检测和数据关联

语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术.语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同.我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点.特征点的描述子会受到光照.视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图.得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别.语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视. 语义SLAM数据关联的基本考虑 在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值

1,PickList 1,填写基本信息 2, 选择能角色的权限 3,在哪一个层上显示(object 上有多个 Record Type 对应多个层,需要选择在哪一个层显示) 4,Save   2,两个PickList 做 Dependency(数据关联) Note: Dependent Picklist     1, 支持多级联动     2, 标准字段能够控制字段,但是不能够作为依赖字段 ------------------------------------------------------

http://www.cnblogs.com/iack/p/3530500.html?utm_source=tuicool EasyUI queryParams属性 在请求远程数据同时给action方法传参 属性名 属性值类型 描述 默认值 queryParams object 在请求远程数据的时候发送额外的参数. 代码示例: $('#dg').datagrid({ queryParams: { name: 'easyui', subject: 'datagrid' } }); {} Actio

这两天研究了FFmpeg获取DirectShow设备数据的方法,在此简单记录一下以作备忘.本文所述的方法主要是对应Windows平台的. 1.       列设备 ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy 命令执行后输出的结果如下(注:中文的设备会出现乱码的情况).列表显示设备的名称很重要,输入的时候都是使用"-f dshow -i video="{设备名}""的方式. 我自己的机器上列出了以下设备: [dshow @0

这两天研究了FFmpeg获取DirectShow设备数据的方法,在此简单记录一下以作备忘.本文所述的方法主要是对应Windows平台的. 1.       列设备 ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy 命令执行后输出的结果如下(注:中文的设备会出现乱码的情况).列表显示设备的名称很重要,输入的时候都是使用“-f dshow -i video="{设备名}"”的方式. 我自己的机器上列出了以下设备: [dshow @0388f5e0] D

1 .  // 定义模型属性时,一般定义为可选的,可以简化代码,不需要写 init 方法    // 如果是基本数据类型,不能设置为可选的,而且要设置初始值 var name: String? private var title: String? 2. 如果不是可选的 var name: String 第一种 // 无参数初始化时, 要加关键字 `override` override init() { name = "老王" } 第二种 // 初始化方法是 先初始化自己,再初始化父类

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:1.建立  Azure  Analysis Services服务