嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，能够根据用户需求（功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等）灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。它们通常用于特定的任务，具有高度的集成性和优化，以满足特定的性能要求。
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
大数据分析是工业物联网（IIoT）和工业4.0的推动器。工厂车间或其它工业设施所产生的数据，都是一个个离散点、模拟量值、智能设备状态、条形码等等。从这些边缘设备上收集信息，这仅仅是大数据存储和分析的第一步。
感知层由各种传感器组成，将物体的数据，通过传感器收集后，由网络层传输出去。网络层包含互联网、云端、运营商网络、各种短距离局域网（如ZigBee等）。
在程序员圈子有这样一条鄙视链（小道传说）：C++程序员看不起C程序员， C程序员看不起Java程序员，Java程序员看不起C#程序员，C#程序员看不起美工。
嵌入式数据库是一类特殊的数据库系统，设计用于嵌入到应用软件或设备中，以提供数据存储和管理功能。这类数据库通常体积小、效率高、适应性强，能够满足特定应用场景的需求。它们在实时性、移动性和伸缩性方面具有独特优势。根据数据存储的位置，嵌入式数据库可以分为文件数据库、内存数据库和网络数据库。
题型：数据结构4道，网络3道，操作系统3道，C++4道，Java4道，python4道，数据库4道，大数据4道，编程题1道。
冯诺依曼体系结构：程序和数据共用一个存储空间，程序指令和数据存放在同一存储器的不同地址上；单一的地址总线程序指令和数据的总线宽度相同；串行执行，在传输上回出现瓶颈。
译者注：作者揭示了近些年来出现了越来越多的数据源，如何将这些数据源进行连接是一个比较困扰的话题，本文就这个话题，根据调查的结果展开了描述。以下为译文。 第四届年度全球调查显示了当前数据的使用趋势，以及如何将SaaS、RDBMS、NoSQL和大数据这些数据源连接起来的挑战。 上周，Progress发布了一项调查，该调查显示，越来越多的企业采用了大数据，SaaS数据源呈现出了爆炸式的增长，关系型数据库正在持续被使用，以及NoSQL也正在逐渐被采用。那些接受调查的回答者们称，他们面临的最大挑战就是持续增长的数据源
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
【新智元导读】2016年12月1日，由ARM生态系统加速器安创空间联合全志科技、地平线机器人发起的开放人工智能实验室OPEN AI LAB在北京正式成立。OPEN AI LAB 旨在探索新的合作模式，
这是一场由互联网边缘发迹的革命。Google、Amazon、BAT等重量级科技巨头玩家，此前早已盯准了云端的超级赛道。随着AI和分布式计算的发展，另一场革命风暴在边缘开始酝酿。
本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍，废话不多说，我们直接开始本期的大数据开发知识学习。
1，人工智能与机器学习 现在很多巨头都在布局AI领域。Google就不必说了，它在人工智能领域的尝试非常广泛，除了阿法狗，还有自动驾驶、语音助理、智能家居等。Facebook已经收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术。IBM斥资10亿美元成立的Watson项目包括了语音、语言理解、图像识别和情绪分析等能力，已经与一些汽车企业和医疗机构开始展开合作。而在国内，小米CEO雷军在近期的年会上也宣布人工智能是2017年的重点发展领域。 提到人工智能，就一定离不开机器学习。机
目前python在我国的发展趋势越来越好，许多人刚毕业就去学python。而有些毕业许久的同学就会问：27岁去学python怎么样?下面就来说说这一方面的内容，千万别错过。 学习python目前是一个
开题关乎着你后续代码的编写，论文的撰写，选题选的好，答辩、论文、项目都轻松，反之……，
个人说明：本人并不是年薪百万的技术大牛，但总算是一名合格的嵌入式工程师，现在某企业担任嵌入式软件工程师开发一职，以下观点可能会带有片面或者分析不全，但却是一名一线企业嵌入式软件开发者真实感受和所得，希望能帮助那些有需要的人，我明白年轻人出来打拼都不容易。
安全工程师篇 程序开发语言 大数据技能图谱 机器学习技能图谱 架构师技能图谱 前端工程师篇 嵌入式开发必备技能 移动性能优化 云计算工程师篇 运维工程师篇 DBA 技能图谱 H5技能图谱 Hadoop
每个软件企业的产品在功能上都有自己的特点，都有自己的市场定位和价值主张。在大数据时代，为了让产品更具吸引力，很多软件企业已经开始在自己的产品中引入嵌入式BI方案，来满足用户日益增长的数据分析需求。
嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术。 商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息。 商业智能软件和技术包含了报表查询，OLAP，数据挖掘及高级数据分析，最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能。 嵌入式商业智能是一种技术能力，囊括了商业智能的功能和特征，并且成为了业务系统的一个重要的构成。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 魏子敏 相隔近半年，谷歌TensorFlow Lite终于正式发布。 11月15日凌晨，谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版（developer preview）。 有了TensorFlow Lite，应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。今年5月，谷歌在I/O开发者大会上宣布了TensorFlow Lite项目（见大数据文摘相关报道 Google I/O 2017终于来了：GoogleLens，谷歌云TPU横空出世，Youtube直播打赏受争议） Ten
任何试图衡量计算机语言流行度的人都必须依赖相对流行的代理测量。在IEEE的例子中，这意味着将来自多个来源的指标与47种语言进行排名。但是认识到不同的程序员有不同的需求和感兴趣的领域，IEEE选择不将所有这些指标合并到一个排名中。
但是，学习Python往往都要有一个比较明确的学习方向，不同的学习方向，在电脑的配置上还是具有一些特定要求的。目前Python主要的学习方向包括Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，其中大数据开发和人工智能开发领域对于电脑的配置还是有一定要求的。
欢迎来到IEEE综览的“第五年顶级编程语言排行榜”。由于没有一种算法能够涵盖所有程序员的关注点，所以所有编程语言流行度的排行榜本质上都是在某些测量手段下的相对排行榜。对于我们这个排行榜，我们根据很多数据来源的数据，为47门主要语言计算出了这个流行度排行榜。如上所说，由于任何数据都不能涵盖每一个人的关注点，所以我们这个排行榜并不是一个静态的固定榜单。
新一代信息技术产业包括：大数据、云计算、互联网+、物联网、智慧城市等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新也态，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。
Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，近年来得到了广泛的应用和认可。然而，随着技术的不断进步和行业需求的变化，Python编程也面临着新的挑战和机遇。
数据猿导读 硅谷人工智能专家赵宇辰加盟销售易任首席数据科学家一职；联想宣布成立人工智能实验室；复旦大学与国网合作，共建电力大数据实验室……以下为您奉上更多大数据热点事件。 作者 | abby 一、赵宇
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
用于大数据的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长，我们需要软件工程师对数据分析提供支持，并对数据进行一些统计计算。本文概要地介绍了嵌入式数据分析和统计的相关工具及类库，其中包括独立的软件包和带有统计能力的编程语言。我期待着收到本专栏读者和潜在的专栏作者的反馈，告诉我你们对这个专栏的想法，以及你们想要了解哪些相关技术。—Christof Ebert 不管在信息技术界还是嵌入式技术界，大数据都已经变成了非常关键的概念。1 这样的软件系统通常都有众多的异构连接，包括软件
BLDC越来越多的应用，如家电，工农业，汽车，无人机，等，如上图就是一个BLDC内部绕组示意图，这段时间一直在做车上的项目，其中涉及到BLDC电机的控制调速，BLDC就是直流无刷电机，其中最常用的就是无传感器算法控制，现在大家采用的算法都差不多，就看谁做的效果好，都是六步法，利用反电动势，其中需要注意的地方还是很多，比如何时采集，算法的优化 ，干扰的抑制，等等，中断的处理，但其中从启动到运行，都经历那些状态，今天给大家分享下：先来看张图，这是在大多数的应用笔记和手册上都会提到的一张图，也就是我们在做无传感器控制时候，算法中所要执行经历的三个状态
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
随着计算机架构的发展，即使是嵌入式系统，也可以集成GPU设备，提供卓越的性能和能效，满足不同行业、应用和部署环境的需求。数据分析是嵌入式系统的重要应用场景。遗憾的是，由于嵌入式设备容量的限制，嵌入式系统处理的问题规模有限。
•Connectivity 互联互通是构建智能社 会的基础，致力发展高效，可靠和低 功耗的联网技术。
文章目录 1前言 2 如何选题 2.1 不要给自己挖坑 2.2 难度把控 2.3 如何命名题目 3 单片机 嵌入式 选题大全 3.1 嵌入式方向 3.2 算法方向 3.3 移动通信方向 3.4 学长作品展示 4 最后 ---- 1前言 🥇 近期不少学弟学妹询问学长关于单片机和嵌入式相关的毕设选题，学长特意写下这篇文章以作回应！ 以下是学长亲手整理的物联网相关的毕业设计选题，都是经过学长精心审核的题目，适合作为毕设，难度不高，工作量达标，对毕设有任何疑问都可以问学长哦！ 学长整理的题目标准： 相对容
从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。 在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。 数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。
花费一个礼拜的时间把驾驭大数据这本书看完了，书不是很厚，200多页。（写读书笔记又花费了我一个礼拜的时间……………） 就像前言里讲的那样，书里并没有涉及到太多余技术相关的内容，感觉比较遗憾， 书一共分为了4个部分 第一部分 大数据的兴起 第二部分 驾驭大数据：技术，流程以及方法 第三部分 驾驭大数据：人和方法 第四部分 整合：分析文化 第一部分 大数据的兴起 什么是大数据，大数据为什么重要 大数据有两个比较好的定义，一个是根据麦肯锡全球数据数据分析研究所的定义：大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集，储
物联网漏洞挖掘主要关注两个方面，一个是网络协议的漏洞挖掘，一个是嵌入式操作系统的漏洞挖掘。分别对应网络层和感知层，应用层大多采用云平台，属于云安全的范畴，可应用已有的云安全防护措施。 物联网安全的六个研究点 （1）物联网安全网关 物联网设备缺乏认证和授权标准，有些甚至没有相关设计，对于连接到公网的设备，这将导致可通过公网直接对其进行访问。另外，也很难保证设备的认证和授权实现没有问题，所有设备都进行完备的认证未必现实（设备的功耗等），可考虑额外加一层认证环节，只有认证通过，才能够对其进行访问。结合大数据分
随着嵌入式系统越来越复杂，对性能和灵活性的需求也越来越高。FPGA（Field Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件，在嵌入式系统中扮演着越来越重要的角色。本文将重点介绍FPGA在嵌入式系统中的加速、定制与灵活性的优势，并通过代码实例和深度内容进行阐述。
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序，复杂程度各不相同，从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板，到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。BI的实现方式越来越多，无论规模大小，在任何以数据为中心的企业中，BI软件都已成为中流砥柱。
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
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11月10日，工业和信息化部网络安全管理局公布了2020年网络安全技术应用试点示范名单，腾讯安全“嵌入式系统安全审计平台”入选。
- 无需安装，映射MySQL数据库，直接在本地查询MySQL数据，再也不用大数据那边的平台了，跟DBA要个账号就完了。
当互联网概念在中国资本市场上方兴未艾之时，瑞士达沃斯经济论坛上已传来互联网的死刑判决书。互联网巨头谷歌公司的执行董事长埃里克•施密特在近日举行的座谈会上大胆预言：互联网即将消失，一个高度个性化、互动化的有趣世界——物联网即将诞生。施密特的此番言论可谓自我颠覆。他说：“我可以非常直接地说，互联网将消失。”
第一时间看干货文章 1 001《大话数据结构》 002《鸟哥的 linux 私房菜》 003《疯狂 android 讲义》 004《第一行代码》 005《linux 内核设计与实现》 006《驱动设计开发》 007《linux 内核解密》 008《unix 环境高级编程》 009《linux 内核设计与实现》 010《essential C++》 011《嵌入式 linux》 012《linux 设备驱动》 013《c 语言深度解剖》 014《linux 下的 c编程》 015《C Primer Pl
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
【总结】：这款APP可以适应大多数的蓝牙数采应用、远程数据传输应用、数据统计分析应用、大数据存储等相关应用场景，经过长期的测试，稳定性极佳，遍历测试过华为、VIVO、OPPO、荣耀、小米等主流手机，在用户现场更是使用了近1年时间，0故障反馈。坐在屏幕前的老板们觉得怎么样？
作为大数据重要基础的Java语言，在大数据学习当中的重要性还是非常高的。Java作为一门有着悠久历史的语言，想要学好还是有很多可参考借鉴的学习思路的。今天的Java大数据开发分享，我们主要来讲讲Java基础类库和API。
软件人才是软件产业发展的核心要素，软件产业的竞争根本上是人才的竞争。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出，要激发人才创新活力，全方位培养、引进、用好人才。
对于没有任何编程基础的人来说，选择学习Python是不错的选择，一方面Python语言本身的语法结构比较容易掌握，另一方面Python的实验也比较好做，这会增强初学者的学习成就感，从而能够走得更远。另外，Python语言是全场景编程语言之一，在Web开发、大数据开发、嵌入式开发和人工智能开发等领域都有比较广泛的应用，所以掌握Python语言未来会有比较广阔的应用空间。
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