规模比互联网大 30 倍的物联网,如何入门?

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近几年来,物联网发展迅速: 据中商产业研究院《2016——2021年中国物联网产业市场研究报告》显示,预计到2020年,中国物联网的整体规模将达2.2万亿元,产业规模比互联网大30倍。
我们可以看到,物联网的前景广阔。
可物联网开发并不是一件容易的事: 据优快云《2018-2019 中国开发者调查报告》指出,39%的开发者认为嵌入式硬件开发很具有挑战性。
毕竟物联网技术是一个软件和硬件相结合的技术,数据采集涉及到各种传感器技术,包括声、光、温度、化学、电机等传感器。
所以如果作为一名物联网业务开发者,硬件方面需要掌握传感器技术、嵌入式开发、通信技术等底层知识; 如果作为软件开发者,需要掌握网络通信编程、大数据分析、AI算法等相关知识。
同时嵌入式人才是最紧缺的: 据统计,我国嵌入式人才缺口每年为 50 万人左右,人才非常紧缺。
2017 年,全球产业资讯关键信息服务供应商 HIS 公司曾预测,未来五年,全球物联网人才需求量将达 1000 万人以上。
涉及如此多的软硬件技术,那么当我们开始入门物联网技术时,你是否觉得无从入手呢?

优快云 祝你一臂之力!

10 月 23 日,优快云 邀请到RT-Thread技术总监 朱天龙为大家分享开源物联网OS RT-Thread技术实践。

干货课程分享,不可错过~

课程信息

主题:开源物联网OS RT-Thread技术实践详解

时间:10 月 23 日 20:00 -- 21:30

主讲人:RT-Thread技术总监 朱天龙

(扫码报名,免费听课)

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课程大纲

1.国内 IoT OS 格局

2.RT-Thread 在 IoT 方面的特色

3.物联网产品开发模式的变革

4.RT-Thread 的社区与生态建设

讲师介绍

 

朱天龙,RT-Thread技术总监,负责前沿技术探索及研发团队管理。曾任职于某知名医疗设备企业,担任研发部门经理要职,主导多个项目的研发实施和量产,并获得10余项发明专利。业余时间分享开源了:EasyLogger、EasyFlash、CmBacktrace 等数个活跃度极高的开源软件。

赶紧戳 https://t.csdnimg.cn/N0Fk 或点击阅读原文,免费报名!

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免费入群+惊喜送礼+社群交流

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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