应急学院物联网应急安全产教融合基地解决方案

news2024/12/23 5:13:10

第一章 背景

1.1物联网应急安全产教融合发展概况

物联网应急安全产教融合发展是当前社会发展的重要趋势。随着物联网技术的广泛应用,应急安全领域对人才的需求日益迫切。因此,产教融合成为培养高素质、专业化人才的关键途径。在这一背景下,高校、研究机构与企业紧密合作,共同开展物联网应急安全技术的研发与应用,推动产业升级和创新发展。同时,通过实践教学、实习实训等方式,培养具备实际操作能力和创新思维的人才,为应急安全领域提供有力的人才保障。这种产教融合的发展模式,不仅促进了物联网技术的快速发展,也为应急安全领域的发展注入了新的活力。

1.2物联网应急安全产教融合发展现状

物联网应急安全产教融合发展现状呈现出一种蓬勃发展的态势。随着物联网技术的广泛应用,其在应急安全领域的重要性日益凸显,而产教融合的发展模式为物联网应急安全领域的创新与发展注入了新的活力。

越来越多的高校、研究机构与企业开始深度合作,共同推进物联网应急安全技术的研发与应用。高校为产业界提供源源不断的人才支持和技术创新,而企业则为高校提供实践平台和市场反馈,这种深度融合的模式有效推动了物联网应急安全技术的快速进步。

政府也在积极出台相关政策,鼓励和支持物联网应急安全产教融合发展。通过设立专项资金、建设实训基地、举办技术竞赛等方式,政府为物联网应急安全产教融合发展提供了有力保障。

尽管物联网应急安全产教融合发展取得了显著成果,但仍存在一些挑战和问题。例如,人才培养与市场需求之间仍存在一定差距,部分高校的教育内容与实际应用脱节,导致人才培养质量不高。此外,物联网应急安全技术更新换代迅速,如何保持技术的持续创新和领先也是一个亟待解决的问题。

针对这些问题,我们需要进一步加强高校与企业之间的合作与交流,建立更加紧密的产学研合作关系。同时,高校也需要不断优化教育内容和方法,加强实践教学和创新能力培养,以更好地满足市场需求。此外,政府和社会各界也应加大支持力度,为物联网应急安全产教融合发展提供更加广阔的空间和更加有力的保障。

1.3物联网应急安全产教融合的使命

通过产教融合,教育机构能够更深入地了解物联网应急安全领域的产业需求和发展趋势,从而调整和优化专业设置、课程体系和教学内容,使教育更加贴近实际,更加符合市场需求。这有助于培养出具备扎实理论基础和实践能力的高素质人才,为物联网应急安全领域的发展提供有力的人才支撑。

产教融合有助于推动物联网应急安全产业的技术创新和转型升级。通过与教育机构的合作,企业可以获得更多的技术支持和人才资源,加速研发和应用新技术、新产品,提升企业的核心竞争力和市场地位。同时,教育机构的研究成果和技术创新也可以通过企业得到实际应用和推广,实现产学研的良性互动。

物联网应急安全产教融合还承担着推动经济社会发展的重要使命。通过培养高素质人才和推动企业技术创新,可以推动物联网应急安全领域的产业升级和经济发展,为社会创造更多的就业机会和财富;这也有助于提升整个社会的安全意识和应急能力,为构建安全、稳定、和谐的社会环境作出贡献。

第二章 建设目标

2.1打造先进的物联网应急预防教学实训基地

构建一个具备先进设施、技术和教学理念的物联网应急安全产教融合实训基地。这包括引进最新的物联网技术设备,搭建高度仿真的应急安全环境,确保实训过程与实际应用场景紧密结合。具备完善的实训课程体系和先进的教学方法,以满足培养高素质物联网应急安全人才的需求。

在硬件方面,应急预防教学实训设备主要包括:

1.数据处理设备:具有强大数据处理能力的设备,如高性能服务器或嵌入式计算机,以满足大数据集的复杂运算和大容量存储需求。

2.网络通讯设备:支持有线和无线高速率的网络通讯设备,以确保多智能设备和信息系统的互联互通和实时响应。

3.感知与监控设备:包括各种传感器、摄像头、监控器等,用于实时采集和传输环境、设备或人员状态信息。

4.安全防护设备:提供增强的安全性能,包括数据加密、身份验证、防火墙等,确保关键行业领域数据传输的安全性。

在软件方面,应急预防平台通常包括:

1.物联网监控平台:负责信息采集与存储、数据智能分析、实时监测监控、分级预警报警、信息安全传输以及大数据统计分析等功能。

2.物联网监控预警APP:提供实时风险预警、历史风险记录及企业实时监测等功能,方便用户随时掌握应急情况。

3.应急预案平台:用于制定、管理和执行应急预案,通过提供统一的界面和工作流程,帮助组织快速响应和处理突发事件。

这些软硬件设备共同构成了应急预防平台的基础,使得平台能够实现对安全生产中安全要素的实时监测与智能化处理,提高安全监管水平,降低管理成本,减少安全事故的发生。

2.2培养高素质物联网应急人才

培养具备扎实理论基础、实践能力和创新精神的物联网应急安全人才。通过系统的课程学习、实践操作和团队协作,学员将掌握物联网应急安全技术的核心知识和技能,具备解决复杂问题的能力。注重培养学员的职业道德和责任意识,使其成为具备高度专业素养的物联网应急安全人才。

构建完善的课程体系:物联网应急人才的培养需要一套完善的课程体系,包括物联网技术基础、应急管理与处置、网络通信安全、大数据分析与应用等核心课程。同时,还需要根据实际需求,设置一些选修课程,以拓宽学生的知识面和视野。

加强实践教学环节:实践教学是培养高素质物联网应急人才的关键环节。可以通过建立实验室、开展实训项目、组织实习等方式,让学生亲身参与物联网应急系统的设计与开发,提高其实际操作能力和解决问题的能力。

加强师资队伍建设:拥有一支高水平的师资队伍是培养高素质物联网应急人才的重要保障。可以通过引进优秀人才、加强教师培训、开展科研合作等方式,提升教师的专业素养和教学水平。

深化校企合作:校企合作是培养物联网应急人才的有效途径。可以与相关企业建立合作关系,共同开展人才培养、技术研发、项目合作等工作,实现资源共享和优势互补。

强化应急意识与能力培养:在日常教学和实践中,注重培养学生的应急意识和能力。通过模拟应急演练、案例分析等方式,让学生熟悉应急流程,掌握应急技能,提高应对突发事件的能力。

2.3推动物联网应急安全实训基地的研发与应用

基地应积极推动物联网应急安全技术的研发和应用,与高校、科研机构和企业紧密合作,共同开展技术研发、项目攻关和成果转化等工作。通过产学研用深度融合,基地将不断提升自身的技术水平和创新能力,为物联网应急安全领域的发展提供有力支撑。

2.4实现教育资源的共享与优化

致力于实现教育资源的共享与优化,通过搭建资源共享平台、开展校企合作等方式,促进教育资源的高效利用和合理配置;加强与其他实训基地、行业协会等的合作与交流,共同推动物联网应急安全领域的教育资源共享和优化,提升整个行业的教育水平。

第三章 产教融合基地设计

3.1设计理念

3.1.1技术引领,创新驱动

基地应以物联网技术为核心,结合大数据、云计算、人工智能等先进技术,构建先进的应急安全管理系统。通过技术创新,推动应急安全管理的智能化、自动化和高效化,提升应急响应速度和处置能力。

3.1.2产教融合,协同育人

基地应坚持产教融合的教育模式,与企业、行业、科研机构等紧密合作,共同制定人才培养方案、开发课程和教材、建设实训平台等。通过产学研用的深度融合,实现资源共享、优势互补,共同培养具备高度专业素养和实践能力的应急安全人才。

3.1.3实战模拟,能力提升

基地应建设实战模拟平台,模拟真实的应急场景和突发事件,让学生在模拟环境中进行应急演练和处置。通过实战模拟,学生可以深入了解应急安全管理的流程和规范,掌握应急处置的技能和方法,提升应急响应和处置能力。

3.1.4开放共享,合作共赢

基地应秉持开放共享的理念,与其他基地、机构和企业进行合作交流,共享资源、经验和成果。通过开放共享,可以促进物联网应急安全技术的推广和应用,推动整个行业的进步和发展。基地设计既注重实用性,满足学员实践操作的需求,又追求先进性,引入最新的物联网应急安全技术和设备,确保学员能够接触到最前沿的技术。

3.2关键组成

3.2.1地质监测

通过利用各种传感器,如地震传感器、滑坡传感器、洪水传感器等,对地质灾害进行实时监测。这些传感器可以实时采集地质数据,包括地质形态、活动趋势、影响范围等,为地质灾害预警提供数据支持。

利用视频监控技术,可以在远离灾害现场的地方对灾害进行监控。视频监控技术不仅可以提供大量的数据和图像信息,还可以实时分析监测数据,及时发现险情,向相关部门发出预警信息,提醒相关部门和人员采取应对措施。

通过无线通信技术将传感器采集的数据传输到云端服务器,实现数据的实时处理和分析。利用大数据分析技术,可以挖掘数据中的有用信息,为防灾减灾提供科学依据。

3.2.2气象监测

它主要通过对大气、降水、温度、湿度、风力等气象要素进行实时监测和数据收集,为应急决策提供科学依据。

气象监测系统具备极端天气预警功能。通过分析和比对气象数据,系统可以及时发出预警信息,提前通知公众、政府和相关部门,以便采取适当的预防措施,降低极端天气事件对生命财产的影响。

气象监测系统能够进行区域性的预测和预警。针对不同区域的气候特点和天气变化,系统能够提供更准确的、个性化的预测结果,帮助人们更好地应对极端天气事件。

气象监测系统还能实时监测天气的变化,并生成实时的气象报告。这些报告可以提供详细的天气信息,帮助人们更好地理解当前天气状况和未来的天气趋势,从而做出相应的安排和调整。

在灾害管理和应急响应方面,气象监测系统也发挥着关键作用。相关部门可以通过系统及时获取有关极端天气的信息,以便进行灾害管理和应急响应,包括撤离人员、保护重要设施、调配救援人力物力等,以降低极端天气事件对社会和经济的影响。

3.2.3森林防火  

物联网技术可以实现森林火情的实时监测。通过在林区部署各种传感器,物联网系统能够实时感知森林的温度、湿度、烟雾浓度等关键指标。一旦这些指标超出正常范围,系统可以立即发出警报,提醒相关部门及时采取行动。

物联网技术可以实现森林防火信息的实时传输和共享。通过无线通信技术,物联网系统可以将监测到的火情信息实时传输到指挥中心,同时与消防、林业等相关部门实现信息共享。这有助于各部门之间快速协同,共同应对森林火灾。

物联网技术还可以用于森林防火设备的智能化管理。例如,通过物联网技术,可以实现对消防设备的远程监控和实时调度,确保在火灾发生时能够及时、有效地进行扑救。

通过物联网系统,可以迅速确定火灾的位置、范围和蔓延趋势,为指挥决策提供科学依据。同时,物联网技术还可以实现对救援资源的精准调配,确保救援力量能够迅速、准确地到达火灾现场。

3.2.4洪灾水灾预防

物联网技术可以实现实时的水文监测。通过在河流、湖泊、水库等关键水域部署传感器,物联网系统能够实时感知水位、流量、水质等关键数据。一旦数据出现异常,系统可以立即发出警报,提醒相关部门及时采取措施。

物联网技术可以用于构建智能的防洪系统。通过物联网技术,可以实现对防洪设施的远程监控和智能控制。例如,在暴雨或洪水来临时,系统可以自动调整水库的泄洪量,或控制闸门的开关,以减轻洪水的冲击。

物联网技术还可以应用于城市排水系统的监测和管理。通过实时监测排水设备的运行状态和水位信息,系统可以及时发现并解决排水不畅的问题,降低城市内涝的风险。

在应急响应方面,物联网技术可以帮助快速定位灾害发生地点,评估灾害规模和影响范围,为救援决策提供科学依据。同时,物联网技术还可以实现救援资源的精准调配,确保救援力量能够迅速到达灾害现场,进行有效的抢险救灾。

3.2.5无人机应急搜救行动

快速响应与部署:无人机能够迅速起飞,不受地面交通限制,快速到达灾区或事故现场。它们可以在短时间内完成部署,并立即开始执行搜救任务。

广泛搜索与定位:搭载高分辨率摄像头、红外设备等传感器的无人机,能够在大范围内进行搜索,快速发现被困人员或事故现场。通过图像识别和目标定位技术,无人机能够精确锁定目标位置,为救援人员提供准确的指引。

实时数据传输与信息共享:无人机能够将现场情况实时传输给指挥中心,使救援人员能够及时了解灾情和搜救进展。同时,无人机还可以与其他救援力量进行信息共享,实现协同作战,提高搜救效率。

辅助救援与物资投送:无人机可以搭载救援物资,如药品、食物、水等,通过精确投送的方式,将物资送达被困人员手中。此外,无人机还可以搭载通讯设备,为灾区提供临时通讯支持,帮助被困人员与外界取得联系。

降低风险与保障安全:在一些危险或难以到达的区域,无人机可以代替救援人员进行搜救工作,降低救援人员的安全风险。同时,无人机还可以搭载探测设备,对灾区进行环境评估,为救援人员提供安全保障。

3.2.6广播应急

广播应急系统能够迅速发布紧急信息。在自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等突发情况下,广播应急系统能够立即启动,将灾害信息、应对措施、救援进展等内容通过广播进行广泛传播,确保公众及时了解情况,采取正确的应对措施。

广播应急系统能够引导公众行动。通过广播,可以指导公众在紧急情况下如何疏散、避险、自救互救等,帮助公众有序应对灾害,减少恐慌和混乱。

广播应急系统协助政府和救援机构进行应急处置。它可以作为政府发布指令、协调各方力量的重要平台,确保救援行动的高效进行。同时,广播应急系统还可以实时报道灾害现场的最新情况,为决策层提供准确的信息支持。

3.2.7数字人应急大模型

问题理解与分析:当面对紧急情况时,相关人员可能需要快速获取关于如何应对的信息。大模型知识问答应用能够迅速理解这些问题,并分析其意图和关键信息,以便确定需要检索的信息范围和回答的格式。

知识库检索:基于分析结果,大模型可以从相应的知识库中检索相关信息。这些知识库可能包含了大量的应急预案、灾害处理流程、救援资源分布等关键数据。通过结合传统的信息检索技术和更先进的深度学习模型,可以更加精准地找到与问题相关的内容。

生成答案:在检索到相关信息后,大模型能够利用自然语言生成技术,将这些信息整合并以易于理解的方式呈现出来。这有助于应急人员快速获取所需信息,并作出正确的决策。

答案评估与优化:生成的答案会经过评估和优化步骤,以确保其准确性和可读性。这有助于减少误解和混淆,提高应急响应的质量。

3.3方案清单

编号

产品名称

单位

数量

单价(元)

总价(元)

1

物联网应急感知实训装置

20

 

 

2

物联网应急数据融合平台

1

 

 

3

应急广播实训装置

10

 

 

4

应急无人机开发应用实训平台

10

 

 

5

物联网应急交通项目资源包

1

 

 

6

物联网应急态势低代码设计工具

1

 

 

7

应急大模型技术应用平台

1

 

 

8

 合计

 

第四章 方案产品介绍

4.1物联网应急感知实训装置

物联网应急感知实训装置是一种专门用于教学和培训的实验设备,旨在帮助学生和专业人士深入理解物联网技术在应急感知领域的应用。该装置集成了多种传感器、通信模块和数据处理单元,模拟真实的应急场景,如火灾、地震、洪水等,使学生能够亲身体验物联网技术在应急情况下的作用。

实训装置包括温度、湿度、烟雾、振动等多种传感器,这些传感器能够实时监测环境参数,并通过无线通信模块将数据传输到中央处理单元。学生可以通过操作面板或连接的计算机实时查看和分析数据,了解物联网技术在环境监测和预警方面的应用。

1.位移传感器:这种传感器能够直接测量物体在特定方向上的位移变化。对于地面位移的监测,位移传感器可以安装在地表或地下,实时记录地面的移动情况。通过长期连续的监测数据,可以分析地面位移的趋势和速率,进而评估地质灾害的风险。

2.加速度传感器:加速度传感器能够测量物体在三个方向上的加速度变化。在地面位移监测中,加速度传感器可以捕捉到地面的振动和微小移动,对于地震等地质灾害的预警具有重要意义。

3.倾角传感器:倾角传感器用于测量物体相对于水平面的倾斜角度。在地面位移监测中,倾角传感器可以安装在固定位置,监测地面倾斜角度的变化,从而判断地面是否发生位移。

4.激光测距传感器:这种传感器通过发射激光并测量激光反射回来的时间,来计算物体与传感器之间的距离。激光测距传感器可以精确测量地面的位移变化,尤其在需要远程或自动化监测的场景中具有较高的应用价值。

此外,物联网应急感知实训装置还配备了数据处理单元,学生可以学习如何利用大数据和人工智能技术对收集到的数据进行分析和处理,从而实现对应急情况的快速响应和决策支持。通过使用物联网应急感知实训装置,学生不仅能够掌握物联网技术的基本原理和应用,还能够培养实际操作能力和应急响应能力。

 

4.2物联网应急数据融合平台

物联网应急数据融合平台是一个专为应急管理设计的中间件系统,旨在为师生提供一个强大的工具,用于快速构建物联网应急上层应用。该平台不仅支持物联网感知层设备的迅速接入,还具备API标准输出、实训项目管理以及便捷的上云功能,极大地简化了物联网应用的开发过程。

在设备接入方面,平台兼容多种接入协议,如TCP、MQTT、TCP透传和HTTP,同时支持3G/4G、WIFI、以太网口等通信网络,确保了各种物联网感知层设备(如网关、节点、摄像头)的顺畅连接。

在API输出方面,平台提供了统一的数据格式标准,使得二次开发变得简单且不受开发语言限制。学生或开发者可以通过云平台提供的统一API接口,轻松进行数据采集、分析和设备监测控制,从而快速开发出符合应急管理需求的物联网应用程序。

平台还提供了强大的项目管理功能,允许用户创建、启动、修改和删除自己的物联网项目,并根据项目生成专属的API接口文档,实现对项目内感知层硬件连接的全面管控。

通过“轻松上云”功能,平台为用户提供了完善且安全的云端数据开发接口,免去了复杂的物联网通信协议解析和云端数据转换任务,从而大大简化了物联网项目的开发和调试过程。这使得学生或开发者能够更加高效、简单地开发出符合应急管理需求的物联网应用,为提升应急响应速度和效率提供有力支持。

 

4.3应急广播实训装置

该实训装置可满足2至4名学生同时实训,是进行公共广播系统安装调试实训的理想选择。装置内包含广播功放、室外音柱、真分集无线话筒、调音台和广播话筒等核心设备,实现了广播系统的完整功能。

广播功放具有MP3、收音播放功能,六路分区输出,额定功率60W,带默音功能,方便插入优先广播。各通道独立音量控制,高音和低音可调,确保音质的清晰和准确。同时,功放还配备了智能变频无级调速散热系统,有效降低噪音,延长风扇寿命。

室外音柱采用全铝合金外壳,防水设计,声音清晰明亮,适用于室内外环境。真分集无线话筒具有稳定的接收性能和清晰的音质,方便实训操作中的语音传输。调音台和广播话筒则提供了灵活的音频调整和输入功能,满足实训过程中的各种需求。

装置中的设备安装网孔板设计巧妙,由若干多功能单元组成,每个单元都配备有穿线孔和圆形长孔,通过工程塑料卡件可实现微调,满足各种设备的安装需求。此外,实训装置还配备了电源线、电源地插、PDU电源插座等配件,确保实训过程的顺利进行。

该应急广播实训装置不仅具有合理的外形尺寸和结构设计,还具备丰富的功能和灵活的实训容量。它紧密贴合应急管理的实际需求,为应急管理实践提供了有力的支持。通过使用该实训装置,学生可以深入了解广播系统的原理和操作,提升应急管理能力。

4.4应急无人机开发应用实训平台

实训平台仿真功能的实现基于飞控技术的应用,并使用实时三维渲染对飞行器模型以及场景进行仿真,为用户带来逼真的飞行控制体验。在虚拟仿真实训平台中对飞行模式、飞行视角、飞行环境、遥控设置及其他设置方面都进行了1:1比例的仿真,为初学者提供从基础知识教学、仿真训练到场景练习的完整实训。 

 4.5物联网应急交通项目资源包

1.物联网应急交通实训系统模拟路口交通信号灯场景,抓拍闯红灯车辆为教学实训案例,实训场景对闯红灯车辆进行抓拍,使用RGB传感器模拟交通信号灯,使用动画效果模拟车辆在路上行驶,当车辆闯红灯时,使用摄像头进行拍照,并进行语音播报提醒;

2.物联网应急交通分为3个层次,即感知层、网络层和应用层:

(1)感知层采用自主研发硬件,使用RGB、点阵、语音播放;车辆闯红灯后,将使用到摄像头进行实时拍照;

(2)网络层使用物联网融合平台将感知层所获得信息传输到应用层;

(3)应用层采用企业实际开发项目流程,从需求分析、详细设计、数据库设计到项目部署实施,均提供详细介绍,核心功能包括:登录注册、用户管理。

3. 红绿灯模拟:

使用RGB传感器模拟红绿灯,用户可对红绿灯显示时长进行自定义设置;

4. 车辆模拟:

使用动画效果模拟车辆在路上行驶,用户可以发车时间间隔进行自定义设置;

5. 联动控制:

当车辆闯红灯时,使用摄像头进行拍照,并进行语音播报提醒;

4.6应急态势低代码设计工具

应急态势低代码设计工具是辅助师生用来构建应急管理态势展示大屏程序的一个教学工具,它采用图形化界面来代替代码开发界面,通过拖拽、移动一些控件与控件节点,来过完成一个页面的设计。它非常适合应急管理专业学生使用,其特点是通过低代码编程降低学习门槛,同时在必要的时候也可以写一些辅助代码来完善和拓展智慧大屏应用程序的功能。学生只需具备基本编程常识,不需要懂算法、语法、编译、调试就能做出企业级的应急态势展示系统。

4.7应急大模型技术应用平台

     应急大模型技术应用平台是一款集知识库问答、应急管理与大模型技术以及数字人应用为一体的综合性平台。该平台专为高校大模型应用场景教学和科研打造,旨在通过先进的技术手段,为教学和科研工作者提供更加便捷、高效的工具,助力他们在相关领域取得更卓越的成果。

应急大模型技术应用平台具有强大的知识处理能力。它支持多种数据文件的上传,包括txt、doc、pdf、md等,使用户可以轻松地将各类知识资源整合到平台中。通过简洁易懂的操作配置界面,用户可以轻松地搭建和训练AI应用,实现快速的知识查询和智能回答。这一功能对于高校教学和科研工作者来说尤为实用,他们可以利用平台快速获取所需知识,提高工作效率,同时也有助于培养学生的自主学习和解决问题的能力。

平台将应急管理与大模型技术紧密结合,为应急管理领域提供了全新的解决方案。在当前社会背景下,应急管理的重要性日益凸显。大模型技术的应用使得平台能够实现对海量应急数据的高效处理和分析,帮助用户快速掌握应急事件的发展趋势和关键信息。通过对应急数据的深入挖掘和分析,平台能够为决策者提供科学的决策支持,提升应急响应的效率和准确性。同时,平台还具备模拟真实场景的能力,可以为用户提供逼真的应急演练体验,帮助他们更好地掌握应急处理技能,提高应对突发事件的能力。

平台还引入了数字人技术,进一步丰富了平台的功能和应用场景。数字人技术是一种能够模拟人类行为和交互的技术,通过结合大模型技术,平台可以创建出具有智能交互能力的数字人形象。这些数字人不仅可以与用户进行自然语言交互,还可以根据用户的需求提供个性化的服务和建议。在高校教学和科研领域,数字人技术可以为学生提供更加生动、直观的学习体验,同时也可以为科研工作者提供更加便捷的数据分析和可视化展示工具。

平台还具备强大的可视化工作流编排功能。用户可以根据自己的需求,灵活设计问答流程和工作流程,实现对应急事件和科研项目的快速响应和有效管理。这一功能不仅提高了工作效率,还有助于培养用户的创新能力和实践能力。

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论文&#xff08;CVPR会议&#xff09;&#xff1a; Unsupervised Instance Segmentation in Microscopy Images via Panoptic Domain Adaptation and Task Re-weighting &#xff08;TMI期刊&#xff09;&#xff1a;PDAM: A Panoptic-Level Feature Alignment Framework for …

微软如何打造数字零售力航母系列科普03 - Mendix是谁?作为致力于企业低代码服务平台的领头羊,它解决了哪些问题?

一、Mendix 成立的背景 Mendix的成立是为了解决软件开发中最大的问题&#xff1a;业务和IT之间的脱节。这一挑战在各个行业和地区都很普遍&#xff0c;很简单&#xff1a;业务需求通常被描述为IT无法正确解释并转化为软件。业务和IT之间缺乏协作的原因是传统的代码将开发过程限…

[论文笔记]Language Modeling with Gated Convolutional Networks

引言 今天带来论文Language Modeling with Gated Convolutional Networks的笔记&#xff0c;该篇工作提出了GLU(Gated Linear Units&#xff0c;门控线性单元)。 注意该篇工作是2016年发表&#xff0c;是在Transformer论文发表之前。当时作者认为语言建模的主要方法是基于循环…

百度语音识别的springboot应用

1、pom依赖 <dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.16.18</version> </dependency> 2、测试的demo 创建语音识别应用 百度智能云-管理中心 (baidu.com) 代码中要…

qt-C++笔记之滑动条QSlider和QProgressBar进度条

qt-C笔记之滑动条QSlider和QProgressBar进度条 —— 2024-04-28 杭州 本例来自《Qt6 C开发指南》 文章目录 qt-C笔记之滑动条QSlider和QProgressBar进度条1.运行2.阅读笔记3.文件结构4.samp4_06.pro5.main.cpp6.widget.h7.widget.cpp8.widget.ui 1.运行 2.阅读笔记 3.文件结构…