现在的开发工作要求我们能够快速掌握一门编程语言。怎样才能快速掌握一门编程语言呢？一般来说应对这种挑战有两种态度：其一，粗粗看看语法，就撸起袖子开干，边查Google边学习；其二，花很多时间完整地把整个语言学习一遍，做到胸有成竹，然后再开始做实际工作。然而这两种方法都有弊病。第二种方法的问题当然很明显，不仅浪费了时间，偏离了目标，而且学习效率不高。因为没有实际问题驱动的语言学习通常是不牢固...

其一，传感器技术瓶颈。如何推出更小、更强、更便宜的传感器。智慧城市发展首要是大量布置各种传感器，使这些传感器与物品紧密地结合在一起，成为物品的一部分，因此传感器不仅要微型化，而且这样微型化的节点不但要拥有相当的处理能力，还需要能耗低，然而这样小型高性能的传感器目前只能用于尖端的领域，尚无法大规模应用。其二，通信网络技术瓶颈。如何做到既大容量又高性能。智慧城市中很多的应用都将是无人干预的自动操作，.

KNX是欧洲三大总线协议EIB、BatiBus和EHSA合并提出了KNX协议。以EIB为基础，兼顾了BatiBus和EHSA的物理层规范，并吸收了BatiBus和EHSA中配置模式等优点。1)从智能家居的小型系统到楼宇智能的大型系统范围所有场景的使用2)开放性协议和国际标准的协议语言支持全球超过400个品牌的产品支持3)提供更远、更大、更复杂的系统稳定服务4)低能耗和近乎无限的区域拓展人...

1.加速产品创新客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充.

按照美国国家标准技术研究所的说法，混合云基础设施是两朵或者多朵云（私有云、社区云或者公有云）的组合，各朵云保留独有的实体，但是通过标准化的或者专有的技术绑在一起，而标准化的或者专有的技术使能数据和应用的可移植性。从这个定义推演可知，混合云战略是使用这些多个基础设施（包括组织自有的IT和数据中心）来实现IT目标。　　当你允许负载随着需求和成本变化在公有云和私有云之间迁移的时候，混合云模型可以给组..

随着智能家居技术发展越来越成熟，各种各样的智能家居系统也应运而生，下面，带您从通信方式的角度去认识智能家居，目前主流的智能家居通信方式有：总线、无线和电力载波。一、基于总线通信的智能家居系统节点之间采用RS485/CAN/FT等等总线通信技术，避开系统架构等因素，这类智能家居系统是抗干扰能力最强、最稳定的系统。但其缺点也很明显，节点通信需要专用的通信线路，安装调试成本最高。二、基于无线通信的...

首先搞懂什么是数据挖掘和机器学习数据挖掘是从海量数据中，有选择性的处理，利用包括但不限于机器学习中常用的方法，来找到一种可以更好地解决实际问题的模式。数据挖掘的过程中数据选择和处理如同怎样更好的运用它们一样重要。机器学习是利用数理统计，概率论等多个学科的知识来研究出解决某种问题的方法或机制，为这些方法在实际中应用提供理论证明，同时研究如何进一步优化这些方法和开发出新的方法。这些方法大多借鉴...

　　大数据热门应用----关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络等。　　大数据主流的框架-----Hadoop、spark、Cassandra。　　从这些里面选一个方面好好准备一下，其他的大概了解一点。应该可以去找个金融业的数据分析工作。　　如果是数学不太好，还是先从Python开始吧。然后是Hadoop，大数据领域最重要的基础平台。　　Python是一种开源的脚本语...

智慧城市是国际社会发展的方向，虽然各国有着各种样式的定位，但都离不开这些核心技术，这也是当今社会对智慧城市的评判标准，尽管我们对智慧城市现在有足够的认识，但是实施起来规模巨大，所需的人力物力财力难以想象，它是未来10年内的人们奋斗的方向和历程，智慧城市让人们的生活更加美好。智慧城市需要的核心技术：1.物联网技术：　　物联网即物物相联的互联网，通过信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网...

目前对照成熟的NB-IoT技能解决方案主要是在智慧城市方向上的应用。下面通过几个NB-IoT相关应用的案例，让各位加深明白它的价值。智能井盖：城市井盖有分布广，数量大的特点。目前，市政井盖的管理主要还是靠人工巡检，由于缺乏时效性，无法在井盖出现异常时迅速处理，造成潜在危险。中国移动的NB-IoT智能井盖方案通过实时监测井盖的各种状态信息，并查看井盖在所辖区内的位置和基本属性信息，可调用导航...