研发好品质的开放API接口的室内空气监测系统

超好用的PM2.5空气质量指数API接口Java调用 空气质量指数支持全国367个城市空气质量指数,提供实时空气质量情况,每小时更新,服务支持功能包括:实时查询空气质量,小时粒度;实时给出空气质量级别和首要污染物等1.         获取全国PM2.5指数排行榜2.         查询制定城市PM2.5空气质量注意,该示例代码仅适用于 www.apishop.net网站下API 使用该产品前,您需要通过 https://www.apishop.n... 阅读详情

坚持开放(开源)的原则,研发一款开放技术接口,支持用户自主开发业务系统,品质有保证的室内空气监测系统。可以部署在云服务器也可以独立部署在局域网

联系我:电话:18390966152(微信号)

产品特点:

  • 开放技术API接口,大部分代码开源
  • 采用好品质的进口传感器
  • 低成本,可以运行部署在非常廉价的云服务器,一年成本在300元以内
  • 系统集成海康摄像头
  • 支持微信小程序,电视大屏,浏览器HTML
  • 不依赖任何第三方系统

监控的空气指标:

甲醛,二氧化碳,PM2.5,PM10,TVOC,温度湿度

成品图片

 

整个系统搭建在我的物联网开源平台基础之上,开源介绍网址:http://c.snbie.cc/

为确保甲醛检测准确,采用了口碑良好的英国达特。

2026年AI大模型面试题整理(含答案).zip 2026年AI大模型面试题整理(含答案),共76份。供大家学习参阅。 AI大模型八股文(102).pdf Transformer面试题总结97道.pdf 大模型 LLM 最全八股和答案.pdf 大模型 RAG 经验面.pdf 大模型LLMS面试宝典.pdf 大模型岗位面试全纪录.pdf 大模型常考面试题总结+答案.pdf 大模型常见面试题及解答1.pdf 大模型常见面试题及解答2.pdf 大模型常见面试题及解答3.pdf 大模型校招面试题.pdf 50个精通AI大模型面试题.pdf 52道大模型八股文面试题\1-大模型(LLMs)基础面.docx 52道大模型八股文面试题\10-LLMs+训练经验帖.docx 52道大模型八股文面试题\11-大模型(LLMs)langchain+面.docx 52道大模型八股文面试题\12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.docx 52道大模型八股文面试题\13-基于langchain+RAG问答应用实战.docx 52道大模型八股文面试题\14-基于LLM+向量库的文档对话+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\15-大模型+RAG+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\16-LLM文档对话+——+pdf解析关键问题.docx 52道大模型八股文面试题\17-大模型(LLMs)RAG+版面分析——表格识别方法篇.docx 52道大模型八股文面试题\18-大模型(LLMs)RAG+版面分析——文本分块面.docx 52道大模型八股文面试题\19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.docx 52道大模型八股文面试题\2-Layer+normalization+篇.docx 52道大模型八股文面试题\20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.docx 52道大模型八股文面试题\21-RAG(Retrieval-Augmented+Generation)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\22-检索增强生成(RAG)+优化策略篇6.docx 52道大模型八股文面试题\23-大模型(LLMs)RAG+——+关键痛点及对应解决方案.docx 52道大模型八股文面试题\24-大模型(LLMs)RAG+优化策略+——+RAG-Fusion篇.docx 52道大模型八股文面试题\25-Graph+RAG+面+—+一种+基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.docx 52道大模型八股文面试题\26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT)+面.docx 52道大模型八股文面试题\27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.docx 52道大模型八股文面试题\28-提示学习(Prompting)篇.docx 52道大模型八股文面试题\29-LoRA+系列篇.docx 52道大模型八股文面试题\3-LLMs+激活函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\30-如何使用+PEFT库+中+LoRA?.docx 52道大模型八股文面试题\31-大模型(LLMs)推理面.docx 52道大模型八股文面试题\32-大模型(LLMs)增量预训练篇.docx 52道大模型八股文面试题\33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.docx 52道大模型八股文面试题\34-基于lora的llama2二次预训练.docx 52道大模型八股文面试题\35-大模型(LLMs)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\36-大模型(LLMs)强化学习面.docx 52道大模型八股文面试题\37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.docx 52道大模型八股文面试题\38-大模型(LLMs)强化学习——+PPO+面.docx 52道大模型八股文面试题\39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.docx 52道大模型八股文面试题\4-Attention+升级面.docx 52道大模型八股文面试题\40-大模型(LLMs)训练集面.docx 52道大模型八股文面试题\41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.docx 52道大模型八股文面试题\42-大模型(LLMs)显存问题面.docx 52道大模型八股文面试题\43-显存优化策略篇.docx 52道大模型八股文面试题\44-大模型(LLMs)分布式训练面.docx 52道大模型八股文面试题\45-图解分布式训练(一)+——+流水线并行(Pipeline+Parallelism).docx 52道大模型八股文面试题\46-图解分布式训练(二)+——+nn.DataParallel篇.docx 52道大模型八股文面试题\47-图解分布式训练(三)+——+nn.parallel.DistributedDataParallel.docx 52道大模型八股文面试题\48-图解分布式训练(四)+——+torch.multiprocessing+详细解析0.docx 52道大模型八股文面试题\49-图解分布式训练(五)+——+AMP混合精度训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\5-transformers+操作篇.docx 52道大模型八股文面试题\50-图解分布式训练(六)——+Pytorch的+DeepSpeed+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\51-图解分布式训练(七)——+accelerate+分布式训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\52-图解分布式训练(八)——+ZeRO+学习.docx 52道大模型八股文面试题\6-LLMs+损失函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\7-相似度函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\8-大模型(LLMs)进阶面.docx 52道大模型八股文面试题\9-大模型(LLMs)微调面.docx 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop&Loop Engineering面试10连问.md 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop面试10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\AI大模型面试题.png 李老师AI大模型面试题资料\DeepSeek Harness 10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\FDE岗位常见面试题.pptx 李老师AI大模型面试题资料\Milvus3.0新特性.pptx 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.png 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.pptx 连老师AI大模型面试资料\Langchain.txt 连老师AI大模型面试资料\连老师LangChain面试题:httpscloud.fynote.comsharesZUIogPG4.txt 立即下载

相关推荐

基于开源硬件的在线空气质量监测系统设计

以开源硬件Arduino为主控板,配合灰尘传感器、有机物挥发气体传感器、温湿度传感器采集空气质量数据,通过以太网控制器将数据上传至物联网平台,从而实现了空气质量的在线监测。该系统具有性价比高、稳定性好、精度高等优点,并可扩展传感器满足其他测量环境需求。

物联网空气质量监测系统

通过物联网技术实时采集空气质量监测数据,上报到大数据计算平台,通过数据分析,控制各类设备进行空气净化处理 提供完整的二次开发api接口

imlsq的博客 8072

政府科技管理者如何保障科技成果评价的公正透明?.docx

政府科技管理者如何保障科技成果评价的公正透明?

【物联网开发】基于STM32和阿里云的室内温、湿、亮度监测系统(二)—— 配置阿里云物联网平台及设备端连接测试

这是我的物联网开发系列文章,将介绍如何从嵌入式开发、云平台开发、Android端开发来实现一个简单的物联网应用开发,体验物联网全栈开发的过程,积累开发的经验。 本篇文章为系列文章第二篇,主要介绍阿里云物联网平台的配置,以及使用串口助手向ESP-12S发送AT指令进行初步的连接云端测试。 ...

peanuo的博客 5464

【Web服务器运维】基于Nginx与Keepalived的高可用负载均衡系统部署:实现故障自动切换与虚拟IP管理

内容概要:本文详细介绍了如何通过Nginx与Keepalived实现高可用的负载均衡架构。首先讲解了Nginx的安装部署流程,包括依赖环境的准备、源码解压编译、启动及配置重载;接着介绍了Keepalived的安装步骤及其服务管理方式;重点在于通过配置Keepalived的主备节点(MASTER/BACKUP),结合VRRP协议和虚拟IP(VIP)实现故障自动切换,并通过自定义脚本nginx_check.sh实时检测Nginx运行状态,确保服务高可用;最后补充了在云环境中因组播限制导致心跳不稳定时,应改用单播(unicast)方式进行通信的解决方案。; 适合人群:具备Linux系统操作基础、熟悉网络基础知识,从事运维、DevOps或Web服务部署的技术人员,尤其是工作1-3年的工程师。; 使用场景及目标:①搭建高可用的Web负载均衡系统,避免单点故障;②掌握Nginx与Keepalived协同工作的原理与实战配置方法;③应用于生产环境中提升服务稳定性与容灾能力。; 阅读建议:学习时应结合实验环境动手操作,重点关注keepalived.conf配置差异与nginx_check.sh脚本逻辑,理解VRRP机制及单播替代组播的实际应用场景,注意根据实际网络环境调整IP与网卡参数。

三电平Buck直流变换器双闭环、单闭环、开环仿真【附参考文献】(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统介绍了三电平Buck直流变换器在Simulink环境下的开环、单闭环与双闭环控制系统的建模仿真方法,涵盖系统建模、控制策略设计及动态性能对比分析。通过构建不同控制结构,深入探讨电压调节精度、系统响应速度、抗干扰能力及稳定性差异,重点剖析双闭环控制中电压外环与电流内环的协同作用机制,揭示其在抑制输出纹波、提升负载适应性方面的优势,帮助读者掌握多电平DC-DC变换器的核心控制原理与工程实现技术;文档还提供了详实的仿真参数设置与参考文献,便于理论验证与实践复现。; 适合人群:电力电子、自动化、电气工程及其相关专业的高校本科生、研究生、科研人员,以及从事电源系统、新能源变换器开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①作为高校电力电子课程的教学案例,辅助学生理解Buck变换器多层次控制策略的设计思路与性能差异;②为科研项目中高效直流变换系统的仿真研究提供可复用的技术模板;③指导工业界在高精度电源设计中优化控制器参数,提升系统动态响应与稳定性。; 阅读建议:建议结合Simulink仿真模型同步操作,对照文档逐步搭建各控制结构,重点观察不同闭环配置下输出电压的瞬态与稳态表现,深入理解PI参数整定、环路耦合影响及系统频域特性的关联性,从而全面提升对电力电子系统控制设计的综合把握能力。

WIFI智能硬件对接微信

ESP8266芯片简单而强大,良好的研发生态链,成为我们研发物联网项目的重要选型芯片之一。 esp8266面向的设备大多数是单品,要求量产的产品,使用简单,快速上手,研发周期短。 因此放弃了单独研发控制app的想法,转而通过微信的公众号调用AIRKISS协议,实现智能设备的内网发现,联网控制。 目前微信几乎人人都用,利用他控制设备,门槛低了很多,研发成本也低,但是会用户体验会差一点,毕竟微信...

imlsq的博客 5756

国央企创新负责人如何实现科技成果的全流程数字化管理?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

打造稳定可靠聪明的智慧酒店系统

打造稳定可靠聪明的智慧酒店系统酒店/公寓 智慧化,低成本运营是未来的趋势,经历了多年的探索,不断完善与提升,目前一套完整的智慧酒店系统已在许多家酒店里稳定运行,通过这篇文档把一些心得记录下来。价值:从客户下单、入住、设备手机(微信)交互、客房服务, 酒店后台监控与管理的一系列的智慧化,降低酒店管理运营成本,提高酒店服务质量,给客户带来更舒适、便捷和科技感的入住体验。功能介绍:微信下单自助入住微信摇...

imlsq的博客 1244

MT4/MT5数据源接入全攻略:从买服务、自研API到低成本DDE,哪种方案适合你?

本文全面解析MT4/MT5数据源接入的三种主流方案:商业服务、自研API和低成本DDE,详细对比其技术参数、成本结构和适用场景。帮助技术团队根据业务需求选择最优方案,确保外汇交易系统的数据流稳定性和实时性,提升交易体验和业务连续性。

weixin_42568801的博客 172

从理论到实践:使用Sigrity SystemSI完成DDR4信号完整性仿真全流程解析

本文详细解析了使用Sigrity SystemSI完成DDR4信号完整性仿真的全流程,从核心挑战到实战操作。文章深入探讨了DDR4信号完整性问题,介绍了SystemSI工具链的演进与分工,并提供了从前期准备到高级技巧的详细指南,帮助工程师有效解决DDR4设计中的信号完整性问题。

weixin_30505225的博客 511

使用百度的开放接口获取天气预报信息

在百度地图开放平台找了好久都没找到天气预报的api文档说明。以下的代码都是参考某个在用系统的天气预告部分代码来写的,写来测试测试。简单通过百度天气预报api获取天气预报的有关信息。简单的PHP代码如下: <?php header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); // 百度获取天气情况 $city_name="南宁市"; //城市名

lzssing-GG的博客 1万+

关于使用EB tresos出现无法激活的情况解决

我在安装eb studio时就是在激活方面有问题导致无法使用,下面讲解出现了什么问题以及我如何去解除的。EB安装完成时需要激活才能使用的,不然都打开或者建立不了工程,一直都是报的dns服务器错误,好的,那我改dns服务器地址。填写dns服务器地址,也可以换成别的,自己百度一下适合自己的。这是解决方案哈哈哈哈。

weixin_43673603的博客 6182

rtl8188etv无线网卡驱动移植

hi3520d , hi3518e 等arm嵌入式系统驱动RTL8188ETV无线网卡

imlsq的博客 1万+

CANOE DIVA 工程怎样在具体服务前增加前置条件

然后会在CANoe的Test Module视窗中发现一个跟系统条件相关的Test Module模块,在该模块中有生成跟系统条件相关的CAPL 脚本。这里需要根据你的实际项目进行更改,diva工程加载到canoe的工程的时候,会同步加入你创建的cdd文件,这里示例的ABS_ESP 就是你的cdd的ECU命名,后面就是具体的前置条件服务。4、配置完成后,测试用例就会如下图Trace窗口所示,在每一次10 02请求之前都会调用CAPL Function的PreconditionCheck函数中定义的脚本。

weixin_45940007的博客 1966

第12篇: COZE 实操【自动生成每日英语短视频】详细制作流程

通过以上详细流程,你可以利用 Coze 智能体高效生成每日英语短视频。在实际操作中,若遇到问题或有新的创意需求,欢迎随时与我交流,进一步优化视频制作流程。从左侧节点库中拖拽 “开始” 节点到画布中央,设置主题输入框(如输入 “日常购物英语”),方便后续根据不同主题生成视频。2. 选题策划节点​。3. 内容生成节点​。4. 画面生成节点​。5. 配音生成节点​。6. 音频匹配节点​。7. 视频合成节点​。

AI实操部署-深耕AI领域老菜鸟! 2072

整理一些完全免费开放的API接口

前言 在开发测试阶段,或者是在写Demo的时候,难免会用到一些测试数据,有时苦于没有可用的接口,需要自己动手去写,但是这样大大降低了效率,前期我也找了一些开放的接口,这篇文章整理一下,以下接口完全免费,不用注册,返回格式全是JSON,所有接口均可无限制使用,有需要的小伙伴可以进来看看。(ps:所有数据来源于网络,如有侵权,请作者联系删除) 图片类接口 美女图片: https://w...

Allen . Liu 12万+

OpenClaw实战系列10(完结篇):企业级应用实战案例——从0到1搭建智能客服系统

本文以一家跨境电商公司为例,从需求分析、系统设计、分步搭建到上线运营,完整呈现智能客服系统的落地全过程。所有配置命令和截图均来自实测环境,你可以直接复制使用。

PeterPan的博客 1305

查询空气质量实时数据的API

可以访问如下地址检索当前时刻空气质量数据,全国大约1400+个国控污染物监测站点。 http://api.envbox.net:8080/getPmNow 返回的是一个JSON格式的列表,包括站点编号,站点名称,及各类污染物结果。 顺序依次是 站点编号 站点名称 年 月 日 小时 AQI CO NO₂ O₃ PM₁......

大气环境数据屋 6337

yolov5 FPGA实现及verilog代码仿真

本文介绍了一种基于FPGA的卷积神经网络加速器设计,采用混合架构实现网络功能。该系统将训练和图像预处理等复杂计算保留在PC端执行,仅将主干网络部署在FPGA上。由于片上资源限制,建议通过外接DDR存储扩展容量。文章提供了完整的Verilog HDL源码,包括卷积单元(convUnit)、卷积层(convLayerSingle)和处理单元(processingElement)等核心模块,均已通过仿真验证。该设计采用流水线结构,使用浮点运算单元实现卷积计算,支持32x32图像输入和5x5卷积核处理。系统架构图中

QQ_778132974的博客 576

UNet + Shuffle Attention:一种轻量高效的医学图像分割注意力机制

本文提出了一种轻量高效的医学图像分割方法,将Shuffle Attention模块嵌入UNet的上采样路径中。Shuffle Attention通过通道分组注意力机制增强关键特征,同时保持计算轻量化。该方法在上采样后应用注意力模块,有效融合高层语义与低层细节,计算开销小且易于部署。实验表明,该模型在保持UNet原有优势的基础上,通过注意力机制提升了特征聚焦能力,适用于多种图像分割任务。未来可进一步结合空间注意力或Transformer模块以增强模型性能。

Henry的博客 240

sdk与开放API协议支持二次开发的摄像头

研发了一款提供SDK与开放API协议的摄像头 可以很方便 简单,轻量,快速整合到x86,android,iOS,ARM等平台的应用系统   OpCam能做什么提供sdk与开放api协议实时视频音频处理支持wifi与有线网络连接云台360度视角图片抓拍SD卡录像云录像(实时推送视频音频到云服务器)云集中摄像头管理预留433无线通信接口(开放给定制协议客户)支持树莓派等开源硬件对接SDK支持的平台有:...

imlsq的博客 2万+

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

二氧化碳传感器CCS811简单的测试驱动_基于Arduino

二氧化碳传感器CCS811测试驱动_基于Arduino 目的 作为传感器的学习笔记,主要依据ic的datasheet手册,同时有借鉴一下pang9998作者的资料后完成。 简单介绍 CCS811是一个AMS艾迈斯公司的空气质量检测传感器,能测量CO2二氧化碳(400ppm to 8192ppm)和TVOC总挥发性有机物(0ppb to 1187ppb),接口是标准的I2C协议接口,电压支持1.8v...

thyme_vain的专栏 4990

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

快速搭建自己的物联网平台,zigbee协议(不会控制你的物联网系统)

一套不会控制你的物联网系统,完全开放的系统api接口,让你实现拥有自主品牌,自主销售,而且不受第三方系统控制的系统, 我们有10年行业经验,目前已经拥有上100款各类物联网设备,门磁,开关,空气检测传感器,摄像头等等..., 建立了一套从app,云服务器,智能网关整套完整成熟技术方案体系,协助你快速搭建一个完整的物联网系统,快速完成项目开发。

imlsq的博客 1万+

十分钟入门Zigbee

本教程从一个小白的角度出发,入门无需任何Zigbee底层原理知识,只需要基本的MCU研发经验,让您快速实现zigbee组网和节点通信

imlsq的博客 1万+
上一篇: WIFI智能硬件对接微信
下一篇: 开放API和SDK的离线人脸识别机研发完成
imlsq
博客等级 码龄14年 87粉丝 13原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值