rtcm3decoder在实时数据处理中，需要使用到RTCM格式的数据，其中包括观测数据流和广播星历等。
=============================================================TheUniversityofNewSouthWales,Australia TheSchoolofSurveying&SpatialInformationSystemsSatelliteNavigationAndPositioningLaboratoryAuthorYongHeo(yong.heo@unsw.edu.au)LastModified05/FEB/2009Versionrtcm3decoderversion2.3 -GPSobservationmessagetype: 1001~1004 -AntennareferencepointX,Y,Z: 1005~1006 -Antennadescriptionandserialnumber:1007~1008 -GLONASSobservationmessagetype: 1009~1012 -GenerateRINEXfile -query&displayasouceinfomration

目录：仅1年GitHubStar数翻倍，ApacheFlink做了什么？4Lyft基于ApacheFlink的大规模准实时数据分析平台15日均处理万亿数据！ApacheFlink在快手的应用实践与技术演进之路26bilibili实时平台的架构与实践47美团点评基于ApacheFlink的实时数仓平台实践70小米流式平台架构演进与实践90Netflix：EvolvingKeystonetoanOpenCollaborativeReal-timeETLPlatform108OPPO基于ApacheFlink的实时数仓实践115

Androidstudio利用Achartengine库画手机自带传感器实时数据，并实时显示曲线，可以导出历史数据等

基于Qt的串口收发的温度数据显示界面，具有温度变化曲线的显示，数据显示，已经实时数据显示功能

描述滨州电网的实时数据，对于计算潮流有着重要的参考价值

est类用于接收数采仪数据，然后核对其CRC校验是否正确，不正确便丢弃，不作任何操作，正确就查找其设备号对应哪个站点，以及其检测指标。
然后到DB中查找实时检测值，若未有实时数据可用本实例中的随机数代替，然后保存发送数据到数据库中。
得到值后通过CRC16得到其校验码组成其要发送的字节，发送完毕。

基于Labview的步进电机控制与实时数据采集系统

基于卡尔曼滤波的SOC估算模型，可通过串口读取实时数据，并将此数据作为模型输入使用。

什么是OPC？OPC(OLEforProcessControl——用于过程控制的OLE)是一个工业标准，它是许多世界领先的自动化和软、硬件公司与微软公司合作的结晶。
这个标准定义了应用Microsoft操作系统在基于PC的客户机之间交换自动化实时数据的方法。
管理该标准的组织是OPC基金会。
该基金会的会员单位在世界范围内超过220个。
包括了世界上几乎全部的控制系统、仪器仪表和过程控制系统的主要供应商。
OPC基金会的先驱——一支由Fisher-Rosemount、Rockwell软件公司、Opto22、Intellution和IntuitiveTechnology公司组成的“特别工作组”——在经过一年工作后，开发出一个基本的、可运行的OPC规范。
简化的第一阶段的标准在1996年8月发布。
　　随着1997年2月Microsoft公司推出Windows95支持的DCOM技术，1997年9月新成立的OPCFoundation对OPC规范进行修改，增加了数据访问等一些标准，OPC规范得到了进一步的完善。
OPC是基于Microsoft公司的DistributedInternetApplication（DNA）构架和ComponentObjectModel（COM）技术的，根据易于扩展性而设计的。
OPC规范定义了一个工业标准接口，这个标准使得COM技术适用于过程控制和制造自动化等应用领域。
OPC是以OLE/COM机制作为应用程序的通讯标准。
OLE/COM是一种客户/服务器模式，具有语言无关性、代码重用性、易于集成性等优点。
OPC规范了接口函数，不管现场设备以何种形式存在，客户都以统一的方式去访问，从而保证软件对客户的透明性，使得用户完全从低层的开发中脱离出来。
　　OPC的效率从OPC标准的制定到现在已历经了5年的时间。
在这过去的5年中，众多业界领先的制造商已开发了多种OPC服务器和客户机应用。
在实际工程中也历经了多方面的测试和考验。
以瑞士的TetraPak为例，其基于OPC服务器技术的数据采集系统，保证了对超过500个数据点的更新时间为200毫秒。

紧急响应系统（ERS）可以帮助市政当局或政府提高其应对紧急和严重事件的能力。
ERS的响应能力和有效性在很大程度上取决于其数据采集和处理系统，该系统是随信息技术（IT）演变而来的。
随着传感器网络和云计算的飞速发展，新兴的物联网（IoT）在ERS中的作用越来越大。
传感器，公共服务和专家的网络可以相互交互，并基于实时数据对紧急情况做出科学决策。
在ERS中需要进行群体决策时，一个关键的挑战是充分了解海量和多样化的数据，并在高层的基础上达成共识。
压力和严格的时间限制。
由于无组织的数据的性质和系统的复杂性，ERS取决于来自不同领域的专家的理解和判断。
在对紧急情况做出适当的决定之前，要评估对收集到的数据和应对计划达成的共识是具有挑战性的。
在本文中，将紧急情况下的群体决策制定为多属性群体决策（MAGDM）问题，对专家之间的共识进行建模，并提出了一种新的方法，可以在决策过程中以最大化的共识达成对应急计划的理解。
在实现过程中，所建议的方法与计算机程序集成在一起，并作为服务封装在服务器上。
新方法的目标是（i）增强对突发事件情景和响应计划的全面

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。