SuperIO的特点：1)支持二次开发，快速构建自己的通讯数据采集平台软件2)快速构建设备驱动、协议驱动、命令缓冲、自定义参数和实时数据3)快速二次开发图形显示、数据输出、服务驱动4)一个设备驱动，同时支持串口（COM）和网络（TCPServer/TcpClient）通讯机制，可以自由切换5)内置协议驱动，可以把第三方协议转换成自定义的协议6)内置设备命令缓冲器，可以设置命令发送的优先级别7)以插件的方式挂载设备驱动、显示、输出、服务模块等8)以服务驱动方式（IAppService）二次开发OPC服务、4-20mA输出、LED大屏显示、短信服务等9)快速开发、运行稳定、扩展性强大10)适用工业上位机软件，以及系统集成中采集远程设备数据http://www.bmpj.net
2024/12/2 2:19:25
51.9MB
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通过不断调用新浪财经的API获取A股的实时数据，包括实时数据，最高最低价，昨日收盘价，买5，卖5的成交价,成交量等信息，并可以实时进行分时图的绘画。
2024/11/17 16:10:44
3KB
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Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
2024/8/9 12:57:03
19.25MB
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此程序是基于对话框的MFC程序，能够做到串口实时通信，并且将数据展示到编辑框，而且并对获得的数据进行解析，主要处理的数据是GPGGA报文，安装环境请对照安装包提示，有问题可以发邮件交流学习，liaoby@jmev.com
2024/8/5 1:17:50
46.69MB
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Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
1.信息流处理（StreamProcessing）Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性,它可以用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2.连续计算（ContinuousComputation）S
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
1.信息流处理（StreamProcessing）Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性,它可以用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2.连续计算（ContinuousComputation）S
2024/7/5 17:18:21
545KB
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实时流协议（RTSP）是应用层协议，控制实时数据的传送。
RTSP提供了一个可扩展框架，使实时数据，如音频与视频的受控、点播成为可能。
数据源包括现场数据与存储在剪辑中数据。
该协议目的在于控制多个数据发送连接，为选择发送通道，如UDP、组播UDP与TCP，提供途径，并为选择基于RTP(RFC1889)上传送机制提供方法。
RTSP提供了一个可扩展框架，使实时数据，如音频与视频的受控、点播成为可能。
数据源包括现场数据与存储在剪辑中数据。
该协议目的在于控制多个数据发送连接，为选择发送通道，如UDP、组播UDP与TCP，提供途径，并为选择基于RTP(RFC1889)上传送机制提供方法。
2024/7/4 14:28:28
272KB
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随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一
2024/6/22 5:14:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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