总体来讲,GPS部标平台的软件开发是一个对网络通信和应用程序之间通信的技术应用密集型的开发工作,也是有一定设计技术含量的工作. 1.设计通信接口 在设计的时候,根据职责划分,拆分成不同的应用子系统,对各个子系统进行功能隔离,并通过设计接口规定子系统直接的调用规约. 首先我们根据部标平台的要求,设计和开发出各个主要的服务器子系统,这是平台中最核心的子系统,在实际的应用中,由于车辆规模的大小和行业需求,还会扩展出各种业务子系统.核心子系统如下: 1)808GPS服务器,采用交通部的部标808协议,负…

    在之前的博客中,已经分别比较详细地阐述了"windows平台下基于VS和OpenCV"以及"Linux平台下基于QT和OpenCV"搭建图像处理框架,并且生成了相应的免费视频.这篇博客的主要内容,就是基于最新版本的相应工具,在windows平台下,"基于QT和OpenCV搭建图像处理平台",并且进一步研究如何基于QT所见即所得的便利,进行图像处理操作,最终还要和vs做一个比较,进行初步小结.    主要分为3个部分,一个是当前模式下,wi…

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/…

win7 64位平台编译的程序在XP 32位平台无法运行的解决方法 vs2010的开发环境,制作了一个DLL库.但DLL在XP 32位平台一直无法使用.解决方法如下: 右键项目,属性->配置属性->常规->MFC的使用,选择“在静态库中使用MFC”. 重新生成.解决.…

如果说你编译的exe运行时报错: “尝试读取或写入受保护的内存.这通常指示其他内存已损坏” 这很有可能是你是以非托管的方式错误地引用了64位的API中去. 为什么会这样? 那你就要考虑VS的编译器选项 /platform VS编译目标platform有这样的3个选项:AnyCPU,x86和x64. 如果一个程序被编译成AnyCPU,那么程序将包含2套相同逻辑的程序,一套在32位系统上用,另一套在64位系统上用.问题的原因就在这里. 如果你是在32位系统上用AnyCPU编译了代码,那么代码调用的时…

通过以下步骤,可以简单了解到如何下载Smobiler Designer(设计器).Client(客户端),以及如何通过设计器进行开发和调试移动应用,并在服务端部署.Cloud打包.访问您所开发的移动应用. 一,设计器下载 下载并安装 Smobiler Designer,打开Visual Studio;使用.Net语言,即可进行APP开发 二,开发和调试移动应用 1. 开发移动应用 新建一个项目,开始编写代码,既可创建一个属于自己的App Demo. 在窗体中添加控件 通过属性设置调整控件样式 …

现象说明:在windows下编辑的内容,上传到linux平台下出现中文乱码.如下: 在windows平台编写haha.txt文件,内容如下: 上传到linux平台,出现中文乱码,如下: 基本上面出现的问题,有如下两种解决办法: 1)使用windows平台的"记事本"软件编辑haha.txt文件,将字符集改为"UTF-8"按Win键+run出现"运行",在里面输入"notepad"即可打开记事本.然后"文件"…

如今,数据分析能力正逐渐成为企业发展的标配,企业通过数据分析的过程将数据中的信息提取出来,进行处理.识别.加工.呈现,最后成为指导企业业务发展的知识和智慧.而处理.识别.加工.呈现的过程从本质上来讲,就是实现对数据的采集.清洗.加工.加载.建模分析,再到可视化的过程.  大数据平台的通用架构 1. 数据采集 采集是指集中企业待分析的原始数据的过程,例如可能是包含但不限于以下: - 企业服务器的日志: - 企业各种信息系统的数据(CRM/ERP/数据库): - 企业的网站/App/小程序等客户端的…

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写…

大规模的数据计算对于数据挖掘领域当中的作用.两大主要挑战:第一.如何实现分布式的计算 第二.分布式并行编程.Hadoop平台以及Map-reduce的编程方式解决了上面的几个问题.这是谷歌的一个最基本的计算模式,并且对于大规模数据的分析和处理是一种非常有效的方法.以下四个方面了解大数据处理平台Hadoop. 谷歌的解决方案 第一.我们需要计算节点去组成集群.这些点组成集群之后我们是通过网络将这些点连接到一起,从而完成计算和数据的分发. 在这样一种集群式的架构当中,我们是通过switch(交换机)…