基于组件的分布式信息采集基础开放平台

最新推荐文章于 2025-03-12 09:01:19 发布
最新推荐文章于 2025-03-12 09:01:19 发布 · 114 阅读 · 0
文章标签：

#工作

本文介绍了一个为论文服务的分布式采集平台开发过程。该平台已经基本完成，能够满足论文的需求，但由于后续开发工作量巨大，作者决定暂时搁置进一步的开发工作。
想把我的分布式采集平台的源码放上来,不过,一看乱七八糟的加起来400多M,压缩过可能会小很多,不过现在学样上网要花流量,只好暂且作罢了,这个程序是为我的论文服务的,程序大体写完了,本来是想做成一个成品的,不过发现工作量巨大,但是应付论文是没问题了,所以就没有进一步的开发了,加上还有更重要的任务要做于是就把这个继续开发的任务搁浅了.
mlzboy
关注
大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
03-17 5万+
论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍了谷歌开发的大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper。Dapper旨在通过提供跨多个服务和计算机的详细跟踪信息，帮助开发人员理解和调试复杂的分布式系统。论文讨论了Dapper背后的动机、其架构以及在诊断性能问题和优化分布式系统方面所提供的实际好处。本文作为回顾经典，重新学习，翻译的同时加入一些现有的理解。
分布式系统架构理论与组件
m0_68850571的博客
08-03 595
它根据数据的时间戳，将数据分为冷数据和热数据，分别存储于不同的存储设备中，有效地解决了存储成本的问题。HBase 良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中 Key-Value 数据结构存储最常用的数据库方案。相比传统的 Paxos 算法，Raft 将大量的计算问题分解成简单的相对独立的子问题，并且和 Multi-Paxos 有同样的性能，数据库是一个悠久历史的行业，从诞生到现在也有接近五十年的历史了。...
分布式信息采集程序Preview2
Eric.Net的专栏
08-29 213
http://files.cnblogs.com/lexus/分布式信息采集程序Preview2.7z
Flume 数据采集组件
热门推荐
夜雨寒霜
01-04 1万+
目录 1、数据收集工具/系统产生背景 2、专业的数据收集工具 2.1、Chukwa 2.2、Scribe 2.3、Fluentd 2.4、Logstash 2.5、Apache Flume 3、Flume概述 3.1、Flume概念 3.2、Flume版本介绍 3.3、Flume数据源和输出方式 4、Flume体系结构/核心组件 4.1、概述 4.2、Flume三大核心...
大数据辅助工具--Flume 数据采集组件
weixin_44387652的博客
03-22 2455
大数据辅助工具--Flume 数据采集组件1、数据收集工具系统产生背景2、专业的数据收集工具2.1、Chukwa2.2、Scribe2.3、Fluentd2.4、Logstash2.5、Apache Flume3、Flume 概述3.1、Flume 概念3.2、Flume 版本介绍4、Flume 体系结构/核心组件4.1、概述4.2、Flume 核心组件4.2.1、Event4.2.2、Client4.2.3、Agent4.2.4、Source4.2.5、Agent 之 Channel4.2.6、Agent
分布式基础架构组件概述及其场景介绍
架构师的成长之路的博客
04-26 2562
一、流量统计平台 组件介绍 流量统计平台 说明 意指能够开发一套完整替代三方数据平台（如友盟，GrowingIO）的数据流量分析平台，为使用者提供从接入到数据查看，再到数据分析全套统计分析平台。 同时为各个业务方快速便捷的提供基于流量数据的特异性需求的扩展功能 期望特性 功能列表: Web站点分析： 提供统一的流量，耗时，来源统计，地域分布统计等内置分析。（PV、UV、IP数、平均打开耗时） 定...
一款基于 Spring Cloud 的 100% 完全开源、分布式的物联网平台
Java精选
03-12 1435
钓友宝（微信小程序）：一款专门为钓友开发的免费的分享钓点地图与实时天气的软件，地图中标记了所有野钓、钓场、公共水域等的精确位置，支持导航、预测钓鱼位置的鱼情等功能。DC3 是一个强大的开源物联网 (IoT) 平台，基于Spring Cloud构建，旨在为开发者提供快速、高效的物联设备接入解决方案。该平台支持分布式架构，能够轻松扩展以满足亿级设备的接入需求。通过 DC3，开发者可以专注于业务逻辑的实...
基于组件的分布式实时监控平台研究与设计.pdf
09-24
【基于组件的分布式实时监控平台】是一种用于实时数据管理和监控的解决方案，尤其适用于需要处理大量现场数据并确保时效性的应用，如工厂生产监控、电网调度和楼宇自动化等。该平台的核心特点是采用组件化设计，各...
基于组件的分布式实时监控平台研究与设计
03-04
本文探讨的基于组件的分布式实时监控平台是研究与设计的一种实用的监控组网方法。其核心在于组件化设计，即系统由一系列具有独立功能、时间认知的智能软件主体——组件构成，这些组件通过优先级消息队列进行通信，...
精选资源
基于现场总线的医院病房全开放分布式监护系统
02-03
医院病房全开放分布式监护系统将需要集成多种传感器、控制单元和信息处理设备，通过现场总线技术，这些设备可以实现高效的数据通信和交换，从而有效支持远程医疗监控、数据采集和实时响应。 开发板在医疗设备开发中...
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
12-20
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
1212338883_2402103_11.1.1.15_20251008185337_2017100604_a.apk
最新发布
12-20
1212338883_2402103_11.1.1.15_20251008185337_2017100604_a.apk
基于嵌入式Linux的开源分布式数据采集系统
根据给定的文件信息，我们可以提取以下知识...综上所述，ODDAS作为一个基于开源、由嵌入式Linux主板和传感器模块构成的分布式数据采集系统，具有成本低廉、灵活可扩展、可靠性高等特点，在各个行业有着广泛的应用前景。
评论
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