物联网设备节点组网存在2种组网方式, 无线组网和有线组网. 无线组网我们常见到的有Zigbee,LoRa, NB-IOT等,其中Lora/NB-IOT属于LPWAN技术,LPWAN技术有覆盖广.连接多.速率低.成本低.功耗少等特点. NB-IoT有个明显的优势是数据采集后可直接上传到云端,不需要通过网关,简化了现场部署.通常要部署一个网关需要考虑位置,周围信号影响,考虑因素较多. 现在把这个三个无线组网方案做一个较全面对比,以供在做方案选择时候做参考:   NB-IOT LoRa Zigbee

前言 这一篇与上一篇 JS几种变量交换方式以及性能分析对比 属于同一个系列,本文继续分析JS中几种常用的数组遍历方式以及各自的性能对比 起由 在上一次分析了JS几种常用变量交换方式以及各自性能后,觉得这种方式挺好的,于是抽取了核心逻辑,封装成了模板,打算拓展成一个系列,本文则是系列中的第二篇,JS数组遍历方式的分析对比 JS数组遍历的几种方式 JS数组遍历,基本就是for,forin,foreach,forof,map等等一些方法,以下介绍几种本文分析用到的数组遍历方式以及进行性能分析对比 第一

前言 "两个变量之间的值得交换",这是一个经典的话题,现在也有了很多的成熟解决方案,本文主要是列举几种常用的方案,进行大量计算并分析对比. 起由 最近做某个项目时,其中有一个需求是交换数组中的两个元素.当时使用的方法是: arr = [item0,item1,...,itemN]; //最初使用这段代码来交换第0个和第K(k<N)个元素 arr[0] = arr.splice(k, 1, arr[0])[0]; 当时觉得这种方法很优雅,高逼格... 后来,业余时间又拿这个研究下了

最近在学经济管理方面课程,发现一个挺有意思的例题,mark一下. 题目描述 某投资项目有A.B两个方案,有关数据如下表,基准折现率为10%,请问那个方案较优? 项目 A方案 B方案 投资 15 3 年净收益(万元) 3.1 1.1 寿命(年) 10 10 残值(万元) 1.5 0.3 题目分析 解:①画现金流量图: 略. ②计算两种方案的NPV: NPV(A)=4.63万元 NPV(B)=3.87万元 ③对比NPV,分析方案. NPV(A) > NPV(B),所以方案A优于方案B. 进一步分析

S2与Z3对比分析 1. S2 2. Geohash 3. Geomesa Z3 4. S2对比geohash 4.1. geohash存在的问题 4.2. S2优势 4.3. 实际对比例子 5. 测试 1.S2 Google S2 被用在Google Map.MongoDB.Foursquare上,用来解决多维空间点索引的问题的.S2主要是把三维空间数据降维为一维UINT64表示的数据.球面上的点S(lat,lng) -> f(x,y,z) -> g(face,u,v) -> h(fa

工具软件 Excel Nodepad++ Sublime Unity 5.4 / 5.6 VS RecastDemo CodeBlocks 分析过程以Unity项目-Demo13为例 一. 创建测试模型 在Unity里搭建一个简单的寻路模型,并导出模型obj到Recastnavigation. 首先, 寻路模型要尽可能简单,(在Unity里,只包含2个NavMesh Tile),这样生成的二进制数据量会较少,分析的工作量会小很多 其次, 两个工具用相同的模型,以便二进制对比时能发现更多的相同点.

Druid的简介 Druid首先是一个数据库连接池.Druid是目前最好的数据库连接池,在功能.性能.扩展性方面,都超过其他数据库连接池,包括DBCP.C3P0.BoneCP.Proxool.JBoss DataSource.Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验.Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池! Druid的功能 1.替换DBCP和C3P0.Druid提供了一个高效.功能强大.可扩展性好的数据库连接池. 2.可以监控数据库

从开发角度来说,选择用 nw.js 还是 election ,区别其实不是很大.大部分工作还是在自己的 javascript 和 HTML 上.国内比较有名的,比如微信web开发工具.钉钉都是基于 nw.js 开发的 electron 相对来说比 nw.js 靠谱.有一堆成功的案例: 1. Atom 编辑器 2. Slack (那个独角兽公司)3. Visual Studio Code 4. WordPress 等等.. 优点:1. 开源的核心扩展比较容易,目前是基于 node 6.x,加之现在

前言: 数组遍历有很多种方法,虽然不同方法有不同的特性及适用环境,除了普通飞for循环之外,for...in能直接输出数组元素的索引,for...of能直接输出数组元素的值,map则可以直接生成新的数组,forEach则可以遍历修改元祖元素的值.那么这些方法在性能上相比怎么样呢? 验证: 为了验证这个问题,构造了一个10000条数据的数组,然后使用不同的方法对数组进行遍历输出,通过每种方法遍历前后的时间戳来计算每种方法执行耗费的时间,整理如下: 如上,使用谷歌浏览器进行了10次实验,得出每种方法

转载:http://blog.csdn.net/dreamzml/article/details/9951577 ViewPager ViewPager 如其名所述,是负责翻页的一个 View.准确说是一个 ViewGroup,包含多个 View 页,在手指横向滑动屏幕时,其负责对 View 进行切换.为了生成这些 View 页,需要提供一个 PagerAdapter 来进行和数据绑定以及生成最终的 View 页. setAdapter() ViewPager 通过 setAdapter() 来

https://blog.csdn.net/hongyuancao/article/details/82962382 “回文串”是一个正读和反读都一样的字符串,比如“level”或者“noon”等等就是回文串. -- 来自百度百科 关于获取字符串中最长的回文串的算法中,目前有很多算法,本文中主要是用PHP来实现的算法之一. 算法一:暴力解法暴力计算出所有的字符串并判断.时间复杂度:O(n^3). <?php //1.  判断字符串是否是回文字符串 function isPalindrome($s

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ElasticSearch vs Lucene的关系,简单一句话就是,成品与半成品的关系. (1)Lucene专注于搜索底层的建设,而ElasticSearch专注于企业应用.   (2)Luncene是单节点的API,ElasticSearch是分布式的.   (3)Luncene需要二次开发,才能使用.不能像百度或谷歌一样,它只是提供一个接口需要被实现才能使用. ElasticSearch直接拿来用. Lucene ElasticSearch

1 基础知识1.1 网络熟悉常见网络协议:https://www.ietf.org/standards/rfcs/1.2 操作系统1.3 编程2 恶意软件分析2.1 分类2.1.1 木马2.1.2 Botnet2.1.3 挖矿2.1.4 勒索软件2.1.5 后门2.1.6 病毒2.1.7 蠕虫2.2 外部资源• VirusTotalhttps://www.virustotal.com/#/home/upload • 样本下载https://www.malware-traffic-analysis

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St

移动智能设备的快速普及,给生活带来巨大的精彩,但是智能设备上用户的信息数据很多,隐私数据也非常多,各种各样的app可能通过各种方式在悄悄的收集用户数据,而用户的隐私就变得耐人寻味了.比如之前的可以无限制的读取用户的联系人数据.短信记录.通话记录等,这些信息一旦泄露,可能就会造成重大财产损失.腾讯社会研究中心和DCCI互联网数据中心日前发布<2017年度网络隐私安全及欺诈行为研究分析报告>,<报告>显示,98.5%安卓手机APP存在获取用户隐私权限问题,iOS应用获取用户隐私权限也达

基于ZigBee的家居控制系统的设计与应用 PPT简介:http://pan.baidu.com/s/1i38PC6D 摘  要 智能家居是未来家居的发展方向,其利用先进的网络技术.计算机技术和无线通信技术等将家居中的各种电子电气设备连接起来,统一管理.远程监控和资源共享,实现了高效.便利的生活环境.近些年互联网的迅猛发展,网络的稳定性.安全性和网络带宽都有了长足的发展,由互联网提供的各种服务已经深入到人们生活的方方面面,因此将智能家居系统同互联网结合起来,为用户提供远程控制服务,延伸智能家居系

一.前言随着万物互联时代的来临,IOT逐渐成为各大云计算厂商重点发力的方向,作为平台厂商,提供的是包含接入.存储.管理.计算.展示等多个方面的综合能力,我这里就根据它们各自的特点和能力,简单介绍下它们的IOT解决方案 二.阿里云物联网套件物联网套件是阿里云专门为物联网领域的开发人员推出的一站式设备管理平台.性能强大的IoT Hub方便设备和云端稳定的进行双向通信:全球多节点的部署让全球设备都可以低延时与云端通信:多重的防护能力保障设备云端安全:功能丰富的设备管理能力帮助用户方便进行远程维护设备:

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正