摘要:LabVIEW是NI公司开发的图形化编程开发平台,但LabVIEW的数据采集卡价格非常昂贵,本设计由单片机和加速度传感器组成,采集传感器的信号,二者之间通过串口实现数据通信,利用LabVIEW强大的数据处理和显示功能对采集的数据进行实时处理、分析和显示。
本文引见了系统的硬件结构和软件模块的设计方案。
经实验证明该系统具有智能化、可靠性高、实时性强等优点,从而大大降低了成本。
本文引见了系统的硬件结构和软件模块的设计方案。
经实验证明该系统具有智能化、可靠性高、实时性强等优点,从而大大降低了成本。
2016/9/26 20:12:08
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针对传统嵌入式系统开发模式在环境监测系统中的不足，本文在虚拟仿真软件基础上设计实现了环境中温湿度监测系统。
系统用Proteus与VSPD实现下位机的硬件仿真，用Keil和Proteus联调完成下位机的软件设计，上位机部分用MFC实现对串口SHT11的数据解析和记录。
文章处理了SHT11数据的修正处理，Proteus与串口通讯，串口消息在MFC中的实时处理、数据库记录过程等关键问题。
经测试，系统运行稳定高效，可以为后期实体系统应用和其他环境传感器数据监测开发提供基础。
系统用Proteus与VSPD实现下位机的硬件仿真，用Keil和Proteus联调完成下位机的软件设计，上位机部分用MFC实现对串口SHT11的数据解析和记录。
文章处理了SHT11数据的修正处理，Proteus与串口通讯，串口消息在MFC中的实时处理、数据库记录过程等关键问题。
经测试，系统运行稳定高效，可以为后期实体系统应用和其他环境传感器数据监测开发提供基础。
2018/1/20 2:45:50
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利用试验平台提供的硬件资源设计一个电子表。
该电子表以时、分、秒的方式实时显示当前时间，且具有校表功能，利用小键盘与标准时间校准。
掌握8255、8259、8253芯片使用方法和编程方法，通过本次课程设计，学以致用，进一步理解所学的相关芯片的原理、内部结构、使用方法等，学会相关芯片实际应用及编程，系统中采用8088微处理器完成了电子钟的小系统的独立设计。
同时并了解综合问题的程序设计掌握实时处理程序的编制和调试方法，掌握一般的设计步骤和流程，使我们以后搞设计时逻辑更加清晰
该电子表以时、分、秒的方式实时显示当前时间，且具有校表功能，利用小键盘与标准时间校准。
掌握8255、8259、8253芯片使用方法和编程方法，通过本次课程设计，学以致用，进一步理解所学的相关芯片的原理、内部结构、使用方法等，学会相关芯片实际应用及编程，系统中采用8088微处理器完成了电子钟的小系统的独立设计。
同时并了解综合问题的程序设计掌握实时处理程序的编制和调试方法，掌握一般的设计步骤和流程，使我们以后搞设计时逻辑更加清晰
2022/9/4 16:12:18
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.zip源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
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ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2016/11/13 21:51:24
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.tar.gz源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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2016/7/9 10:52:24
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.zip）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
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它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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2020/8/2 23:26:50
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.tar.gz）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
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ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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2018/5/9 13:52:10
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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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