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【摘要】 本文主要对于LwM2M协议进行了简单的介绍，包括协议的体系架构以及特性、对象、资源、接口的定义等，希望对你有所帮助。 1协议简介 LwM2M（Lightweight Machine-To-Machine）协议是由OMA提出并定义的一个适用于资源有限的终端设备的轻量级物联网协议，可以用于快速部署客户端、服务器模式的物联网业务。LwM2M为物联网设备的管理和应用建立了一套标准，它提供了轻便小巧的安全通信接口及高效的数据模型，以实现M2M设备管理和服务支持。 2 协议特性 1) 基于资源模型的简单对象 2) 资源操作：创建/检索/更新/删除/属性配置 3) 资源的观察/通知 4) 支持的数据格式：TLV/JSON/Plain Text/Opaque 5) 传输层协议：UDP/SMS 6) 安全协议：DTLS 7) NAT/防火墙应对方案: Queue模式 8) 支持多LwM2M Server 9) 基本的M2M功能：LwM2M Server，访问控制，设备，网络连接监测，固件更新，位置和定位服务，统计 3 体系架构 4 对象定义 首先对象是逻辑上用于特定目的的一组资源的集合。在使用对象功能之前，必须对该对象进行实例化，对象可以有多个对象实例，对象定义的格式如下。 OMA为LwM2M协议内置了8个对象。具体如下 LiteOS SDK端云互通组件配合Huawei Ocean

linux 安装clickhouse https://www.cnblogs.com/change4now/p/11443882.html https://blog.csdn.net/weixin_34248487/article/details/91636006 https://blog.csdn.net/otmqixi/article/details/81564515 https://www.cnblogs.com/tsxylhs/p/7837707.html https://blog.csdn.net/zwq_zwq_zwq/article/details/80791226 安装yum: https://blog.csdn.net/qq805934132/article/details/82901568 wget http://mirrors.163.com/centos/7/os/x86_64/Packages/python-iniparse-0.4-9.el7.noarch.rpm wget http://mirrors.163.com/centos/7/os/x86_64/Packages/yum-metadata-parser-1.1.4-10.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.163.com/centos/7/os/x86_64

来源｜ 知晓云 全平台定制化支持。知晓云团队一直为这个目标努力着，这不，在已经支持了各大主流小程序平台、Android、iOS、Web 之后。为了提升用户多平台开发的开发效率，我们又开始了对 React Native、Flutter 等开发框架的支持。价格还是那么便宜，服务却越来越丰富，我都快把自己感动了。 今天 React Native 的内测版本已正式对外发布啦，需要尝鲜的朋友可以 点击这里 查看。内测完全免费，遇到问题欢迎吐槽。对于积极反馈问题的同学我们还会有实物奖品相送哦~还等什么，赶紧参与起来。 顺便奉上知晓云近期的一些小优化，一起看看吧~ 触发器 date 类型支持使用模版变量 pointer 类型支持判断 isempty 为 API 网关提供了云函数模板 JS SDK 优化了 IO 性能， 点击这里 beta 尝鲜 更新预告 京东小程序 flutter Websocket 更多更新内容 API 乐队指挥家，网关服务正式上线 知晓云已支持头条、抖音等小程序 支持微信 unionid 登录体系 点击此处 查看更多更新内容及开发文档。 如果你有其他需求，可以通过知晓云 产品路线图 提交需求或添加客服微信（minsupport3）等方式告诉我们，非常感谢大家一如既往的支持。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3999387

随着人脸识别技术的不断发展，尤其是在部分算法平台对外开放算法之后，人脸识别的应用门槛得到了极大降低。但是从算法到一款真正可落地的人脸识别产品，在完整的应用开发中，不仅需要考虑底层算法的运行逻辑，也需要上层业务逻辑完整自洽。而这个从0到1的过程，往往会让大部分中下企业及开发者，在项目商用化落地过程中无从下手。 因此，在这里推荐一款开源的人脸识别应用套件ArcFaceGo。基于该套件，可以快速甚至零代码搭建人脸识别闸机通行、刷脸考勤以及近来大火的人脸识别测温等应用。同时，利用它的开源属性，也完全能够在此基础上开发成一款符合自身业务需求的产品，并投入商用。 【简单易用 ArcFaceGo****应用套件构成】 在应用套件中，已经内置了虹软视觉开放平台的离线人脸识别SDK。涵盖人脸检测、人脸比对、活体检测、人脸属性分析等一系列核心算法，即使无网络状态下也可以运行。在虹软视觉开放平台完成下载后，可以看到该应用套件由人脸识别软件APK、中心管理端两部分构成。 **中心管理端：**拥有人员注册、考勤统计、出入查询等功能，也可以云端进一步对接已有的业务平台。 人脸识别设备端应用APK **：**负责采集人脸信息、进行身份比对，并向中心管理端报备识别结果以及通知相关联通控制器。在该部分其代码中，已经针对人脸检测、人脸比对、活体检测等算法，模块化的集成了相应算法运转逻辑

【摘要】 根据业界知名分析机构的调查发现，在机器学习日常开发工作中，数据预处理和特征工程（涉及数据的分析和处理）约占工作量的60%以上，对于机器学习来说至关重要。 数据分析和处理的问题与挑战 近年来，越来越多的企业使用机器学习技术进行智能化的决策支持。机器学习通过使用算法来识别数据中的模式，并使用这些模式创建一个可以进行预测的数据模型，这个流程通常包含数据预处理，特征工程，算法开发，模型评估等多个环节。根据业界知名分析机构的调查发现，在机器学习日常开发工作中，数据预处理和特征工程（涉及数据的分析和处理）约占工作量的60%以上，对于机器学习来说至关重要。 1.1质量参差不齐的数据 数据质量是数据管理中的一个非常重要的问题，因为脏数据通常会导致不精确的数据分析，从而引发不正确的业务决策。脏数据通常来源于数据录入过程中的人工错误或系统信息变化数据未及时更新的一些过期数据。多项调查显示脏数据是数据科学家普遍面临的障碍，毫无疑问，提供有效的数据清洗解决方案十分具有挑战，往往需要较深的理论知识和工程经验。 1.2 数据的可视化探索分析 相比于原始的数据，数据的可视化的图表可以更好的提供解释和理解。数据的可视化不仅可以提供快速清晰的信息理解，还可以用于识别数据变化的趋势及数据资产之间的关系和模式。虽然数据可视化十分有用，手工构建图表往往十分耗时和繁琐。 1.3 多样化的特征工程

【摘要】仓储管理存在四大细分场景：出入库管理、盘点、分拣和货物跟踪。本系列将介绍利用华为云IOT全栈云服务，端侧采用华为收发分离式RFID解决方案，打造端到端到IOT智慧仓储解决方案的最佳实践。 仓储是什么？ 仓储，是物流生命周期很重要的一部分，首先了解什么物流。 物流，顾名思义“物的流通”，指从物品的供应地向接收地流通，是一个根据实际需要，将运输、核算、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的复杂过程。 在现代物流流程中，一般会经历如下几个环节： 工厂根据订单生产货物供货 调度车辆运输货物 货物流入近终端仓库中转 派件机构揽送配送 交付最终用户 在上图所示的物流环节中，仓储定位于“订单&生产”和“园区仓储”环节 智慧是什么？ “智慧”体现在通过一系列IOT+5G+AI技术，在物流生命周期的各个环节和场景中，实现低成本、高效率、高准确率、高业务量的需求，提供更可靠可用的服务。比如整个物流生命周期，有如下可以自动化、信息化的细分场景： 智慧仓储主要聚焦于解决货物出入库、资产盘点、智能分拣、货物跟踪定位等场景中的关键问题。 仓储管理的痛点 在智慧仓储覆盖的四大场景业务中，当前传统WMS系统或解决方案有如下几个问题。 1.出入库场景 一般使用基于面单扫描的扫描枪进行人工扫描，在货车到达仓库门的时候，先人工扫描，核对完成后，再使用叉车分批拉入仓库

这篇故事围绕着一款 App 基于 mPaaS 小程序进行改造娓娓展开。 作为国内校园服务场景最丰富的平台，笑联 App 已覆盖国内 130 所高校，服务近百万高校学生。 截止目前，笑联 App 内的 12 个业务模块目前已顺利实现小程序化。不仅获得媲美原生应用的用户体验，同时有效规避“发版周期长”、“无法快速在线修复 Bug”等弊端，实现真正的动态发布与更新能力。 项目背景 开篇先做个自我介绍，笑联 App 目前已是国内提供校园服务场景最丰富的平台，目前已覆盖 130 所高校，服务近百万高校学生。 因我们提供的服务类型囊括洗衣机、热水器、淋浴等多项功能，业务模块多元化，并且需满足每所学校在服务类型、标准方面的个性化设计，笑联 App 长期堆叠业务模块，缺乏规范的模块化设计，导致代码愈发臃肿，开发效率低下。 与此同时，随着业务的持续扩张，任一需求的迭代均需要重新发版审核，很显然如此繁琐的发版工期已无法满足高频更新的业务需要。 我们急需在技术侧找到对应的解决思路，一方面简化业务模块之间的耦合，加速日常的开发速度；另一方面架构上需实现模块化，找到动态发布与更新的解决方式。 我们针对市面上已开放的技术选型做了调研，Flutter 和 mPaaS 理论上都可以满足我们当时的选型要求，但 mPaaS 小程序动态更新的能力跟我们业务需求相吻合，避免需要频繁更新整个 App。 接入过程 回顾

导读： 众所周知，在大数据/数据库领域，数据的存储格式直接影响着系统的读写性能。spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据计算引擎，适用于新时代的数据处理场景。在“ 大数据实践解析（上）：聊一聊spark的文件组织方式 ”中，我们分析了spark的多种文件存储格式，以及分区和分桶的设计。接下来，本文通过简单的例子来分析在Spark中的读写流程，主要聚焦于Spark中的高效并行读写以及在写过程中如何保证事务性。 1、文件读 如何在Spark中做到高效的查询处理呢？这里主要有两个优化手段： 1）减少不必要的数据处理。数据处理涉及文件的IO以及计算，它们分别需要耗费大量的IO带宽和CPU计算。在实际的生产环境中，这两类资源都是有限的，同时这些操作十分耗时，很容易成为瓶颈，所以减少不必要的数据处理能有效提高查询的效率； 以下面的查询为例： spark.read.parquet("/data/events") .where("year = 2019") .where("city = 'Amsterdam'") .select("timestamp") 由于在events表中按照year字段做了分区，那么首先通过 year 字段我们就可以过滤掉所有year字段不为 2019 的分区： 因为文件是parquet的文件格式，通过谓词下推可以帮助我们过滤掉 city 字段不是

【摘要】 云上道路千万条，数据安全第一条。华为云云备份作为安全气囊，为你的数据安全保驾护航！ 当不幸在云上发生病毒袭击、误删除、软件故障等“车祸”时，如果没有事先对数据进行保护，业务将会中断，并且将导致数据丢失、损坏的后果！ 华为云云备份就像安全气囊，关键时刻能够保障数据安全。华为云云备份（Cloud Backup and Recovery，CBR）可为云内的弹性云服务器、和裸金属服务器、云硬盘、SFS Turbo文件系统和云下VMware虚拟化环境，提供简单易用的备份服务。针对病毒入侵、人为误删除、软硬件故障等场景，云备份可将数据恢复到任意备份点，减少业务中断时间。 点击 “了解更多” ，云备份CBR服务等着您！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4526289/blog/4284169

生活在IT世界中的你，对于这些说法肯定不陌生： “ PHP是最糟糕的语言！”“呵呵，Python是针对初学者的”。 你是否也有过类似的想法呢？ 01 数据采集 Github是开发人员都再熟悉不过的平台，它不仅可以用作版本控制工具，还可以用来收集存储库、项目统计数据、用户配置文件数据和注释等。因此，我们可以利用GitHub来访问有关年龄、性别和个人资料照片的信息。Github提供了25个最受欢迎的库的列表，并显示了前5名贡献者。本文将使用 Eigencoder 应用程序从每个存储库中检测30–80张个人资料照片并进行分析。 02 性别分布 Face API具有从面部结构中检测性别的功能。这里的结果也许不够全面，但也不难看出，AI和Webdev语言其实是有着不少女性使用者的。 03 年龄分布 年龄指标的结果看起来很有趣。年龄较大的编程人员更偏向于使用较老的语言。但是，Java却拥有着最年轻的开发人员群体。 04 微笑 怎样来判断一个语言使用群体的幸福指数呢？在这里，我们是通过他们的个人资料中的照片内容来进行比照的。部分语言使用者的幸福指数好像并没有很高，以至于他们甚至都不会拥有一张微笑的个人资料照片。Face API使用0到1之间的值来衡量微笑的数量。这么看起来，R开发人员是最幸福的，因为在抓取的个人资料中，R语言使用者拥有“微笑”的照片数量最多。其次是Go，C＃和Python