如何使用 ThingsBoard 接入 MQTT 数据
简介 ThingsBoard 是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它支持通过 MQTT 、 CoAP 和 HTTP 等协议实现设备连接,并支持云和私有部署。使用丰富的服务器端 API,以安全的方式提供、监测和控制您的物联网实体,定义您的设备、资产、客户或任何其他实体之间的关系。以可扩展和容错的方式收集和存储遥测数据,用内置或定制的部件和灵活的仪表盘来可视化您的数据,并且可以和您…
简介 ThingsBoard 是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它支持通过 MQTT 、 CoAP 和 HTTP 等协议实现设备连接,并支持云和私有部署。使用丰富的服务器端 API,以安全的方式提供、监测和控制您的物联网实体,定义您的设备、资产、客户或任何其他实体之间的关系。以可扩展和容错的方式收集和存储遥测数据,用内置或定制的部件和灵活的仪表盘来可视化您的数据,并且可以和您…
1.开启事务管理 @EnableTransactionManagement 2.注解驱动 @Transactional 3.配置事务注解 因为事务默认是抛出异常后触发,但是这个 异常默认是运行时异常 ,所以即便你手动抛出了一个Exception异常也不会触发异常,这时候需要指定触发事务的异常类。 @Transactional(rollbackFor = Exception.class,propag…
声明:文中所涉及的技术、思路和工具仅供以安全为目的的学习交流使用,任何人不得将其用于非法用途以及盈利等目的,否则后果自行承担! 本文首发于 涂寐’s Blogs: sqli-labs之docker搭建 | 涂寐's Blogs 1. 0x00 获取镜像 2. 0x01 创建运行 3. 0x02 访问网页 4. 0x03 远程连接账户 5. 0x04 连接数据库 6. 0x05 后续补充 …
点击蓝色“小哈学Java ”关注我哟 加个“ 星标 ”,第一时间获取小哈推送的文章哦! 来源:http://t.cn/Ai9hZzyr 目录 一、引言 二、重装 三、占位符 四、超过一项以上的参数时 五、转换符 六、转换符的标志 七、对字符串进行格式化 八、对整数进行格式化 九 、对浮点数进行格式化 十、对日期时间进行格式化 一、引言 String类的format()方法用于创建格式化的字符串以及…
html ajax请求 ------------------温故而知新,可以装逼矣-------------------- 大佬提出需求,访问html文件,动态响应文章内容 作为一个纯正(半吊子)的JAVA后端写太多前后端分离的项目,太久没接触前端知识。头都是炸的! 开始着手准备 菜鸟教程 w3school 赶紧 大口呼吸下 html js 基础教程。 接着实现 后端使用的是wordpress服务…
argc , *argv[] 参数介绍 main(int argc,char *argv[ ]) argc为整数, 代表参数的个数。 argv为指针数组,里面的元素个数是 argc 个,(可理解为:char **argv or: char *argv[] or: char argv[][] )。 注:main()括号内是固定的写法。 下面给出一个例子来理解这两个参数的用法: 假设程序的名称为pro…
背景: 给一个系统定位问题的时候,知识、经验是关键基础,数据是依据,工具是运用知识处理数据的手段。数据包括:运行日志,异常堆栈、GC日志、线程快照(threaddump/javacore文件)、堆转储快照(humpdump/hprof文件)。定位问题的时候,恰当使用虚拟机监控和分析工具可以起到事半功倍的效果。 1、JDK的命令行工具 JDK的bin目录下 java.exe javac.exe jp…
前几天我在 这里 分析了一下代码 但只是简单做了个记录,没有说明具体的使用 图像跟踪,需要三样东西: 跟踪程序,跟踪图片序列,初始框 对应的是:KCFTracker代码,图像数据和名为images.txt的图像序列名字,初始框region.txt KCFTracker代码,已经分析过了 图像数据,不同人写的代码接口通常不同,但主要是图片和视频的来回转换,而且对于结果来说,通常转换成视频比较易于观看…
已配好的windows版redis集群,即开即用 下载 第一部分:redis集群搭建(redis cluster) 1. 搭建所需: - redis(windows版,我这里是Redis-x64-5.0.14): 下载链接 - Ruby语言环境(用于安装Redis的Ruby驱动redis-xxxx.gem): 下载地址 - redis-trib.rb工具(可选):创建Redis集群的工具redis…
最小二乘法 最小二乘法 (又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。数学表示: 其中yi是第i个实际观测到的值,或叫真实值或者目标值;fi(x)则可以看作是通过x这个参数预测得到的第i个值,是对yi的估计。最小二乘的目标估计未知的参数使…