首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏PM吃瓜(公众号)

    9个顶级开发IoT项目的开源物联网平台

    触发和警报以及分析 ThingSpeak开放源码物联网平台关键物联网特性 在私人渠道收集数据 与公共频道共享数据 RESTful和MQTT API MATLAB分析和可视化 警报 事件调度 应用程序集成 全球社区 DeviceHive : IoT Made Easy https://www.devicehive.com/ ? DeviceHive是另一种功能丰富的开源IoT平台,它在Apache 2.0许可下分发。DeviceHive可以自由使用和更改。它提供了Docker和Kubernetes部署选项。 DeviceHive开放源代码物联网平台的关键特性: 直接与Alexa整合 您选择的可视化仪表板 通过运行自定义JavaScript代码来自定义DeviceHive行为。 HBase , InfluxDB ThingSpeak No REST and MQTT APIs Basic Authentication HTTP MATLAB Analytics No MySQL DeviceHive

    20.4K11发布于 2019-08-12
  • 来自专栏ATYUN订阅号

    建立智能的解决方案:将TensorFlow用于声音分类

    此外,我们还可以向DeviceHive、IoT平台提供识别结果,以便在第三方应用中使用云服务。 选择工具和分类模型 首先,我们需要选择一些软件来处理神经网络。 我们工作的结果:https://github.com/devicehive/devicehive-audio-analysis 安装 PyAudio使用libportaudio2和portaudio19 如果你运行上一节中提到的web界面,那么你可以在索引页面上找到DeviceHive客户端状态和配置。只要客户端连接,预测就会被发送到指定的设备作为通知。 ?

    2.3K71发布于 2018-03-05
  • 来自专栏机器之心

    教程 | 如何使用TensorFlow实现音频分类任务

    选自Medium 作者:DeviceHive 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类(包括种类、场景等)的实现方案,包括备选模型 为了把它们用在给第三方应用提供的云服务上,我们还在 DeviceHive 和 IoT 平台上提供了识别结果。 选择工具和分类模型 首先我们需要选择一些能够运行神经网络的软件。 你可以在这里看到更多的相关信息(https://docs.devicehive.com/blog/using-gpus-for-training-tensorflow-models)。 可以在这里看到我们的结果(https://github.com/devicehive/devicehive-audio-analysis)。 如果你运行了我们前面提到的 web 接口,你可以在索引页面上看到 DeviceHive 客户状态和配置。只要客户端已经连接成功了,预测结果会以通知的形式发送到特定的设备上。 ?

    3.9K71发布于 2018-05-10
  • 来自专栏嵌入式项目开发

    合适二次开发的8个物联网平台

    (4)DeviceHive 概述:DeviceHive作为多功能物联网数据平台,能够无缝对接各种大数据工具。 主要功能:提供广泛的协议支持,强大的设备管理和实时数据分析能力。

    2.3K10编辑于 2025-05-27
  • 来自专栏技术翻译

    终极列表:您必须在2018年尝试的30个物联网平台

    24.DeviceHive 另一个开源平台DeviceHive为初创企业和企业级应用提供了机会。 它具有高级部署选项,在Docker和Kubernetes的支持下,DeviceHive可以部署在公共云,混合云或私有云上。它支持WebSocket和MQTT协议,您可以使用REST API连接设备。

    5K10发布于 2018-12-12
  • 来自专栏华章科技

    终于有人把云计算、物联网和大数据讲明白了

    换言之,物联网平台的配置没有统一的标准,但是存在众多针对不同领域特定需求的物联网平台,例如ThingSpeak、DeviceHive、Xively、WSO2以及海尔COSMOPlat等。

    3.1K22发布于 2020-10-09
  • 来自专栏让技术和时代并行

    中间件的过去、现在和未来

    中间件的一些最有前途的开源项目的回顾突出了以下几点:用于云中传感器系统的 OpenIoT;FIWARE 用于转换设备之间的通信协议;LinkSmart(以前称为 Hydra),用于数据存储和机器学习的快速部署和高可扩展性;DeviceHive

    93020编辑于 2023-03-18
  • 来自专栏喔家ArchiSelf

    一文读懂中间件

    包括: 针对云传感器系统的 OpenIoT; 针对设备间通信协议的 FIWARE; 针对数据存储和机器学习的快速部署和高可扩展性的 LinkSmart; 针对通信、控制和管理的自动化层的物联网抽象的 DeviceHive

    7.7K10编辑于 2022-06-24
领券