几大主流开源飞控平台优劣比较

各大主流开源平台对比

首先明确我们的需求：

1）平台硬件，固件都比较成熟，开发环境易上手。

2）性能上强调平台抗风性，飞行稳定性。

3）由于植保机工作环境恶劣，硬件要求有宽广的工作温度范围，恶劣环境下的性能稳定。

4）能够实现作业点记忆，自主航迹规划。有硬件备份（双子星）。

5）

项目/平台名称

APM px4/pixhawk autopilot PPZ MWC

主控芯片Avr Atmega1

280/2560 主控Stm32f427

故障保护协处理

器stm32f107

Stm32f4 STM32f105RCT6

主要传感器Atmega168/3

28.双轴陀

螺，IMU（单

轴陀螺，三轴

加速度计.三

轴磁力计模

块）.气压

计.AD芯片内置两套陀螺

（stmicro 16 bit）

和加速度计

（stmicro 14 bit）

MEAS气压传感

器，互为补充矫

正；内接三轴磁场

传感器并且可以

外接一个三周磁

场传感器；可外接

一主一备两个

GPS传感器，故障

时可自动切换。

①MPU6000：3轴

加速度传感器+3

轴陀螺仪

②HMC5883：3轴

磁阻传感器

③LP2922 3.3V：主

要用于外部供电

转换

④24LC08：板上

参数存储

编译环境Arduino IDE eclipse IDE 官网

tool-chain 使用Ubuntu乌班图操作系统，

全部开发环境和地面站软件继承与该系统下

语言arduino C C c c

特征简介Arduino IDE

界面友好简

单，Arduino

语言类似于C

语言良好的二极管控

制器，可实现不间

断供电。所有外围

设备输出都有过

流保护，输入设备

都有防静电保护。

硬件架构简单，飞

控硬件使用C语

言编写

开源部分除了常

见的飞控硬件，飞

控软件和地面站

软件之外，还包含

地面站硬件，调制

解调器，天线等设

别，从功能上讲已

经接近一个小型

无人机系统了

因此稳定性普遍

不是很好，而且

MWC的PID调节

略显麻烦，抗震

抗风性能不是很

好.

采用算法两级PID控制

方式，第一级168M运算频率，开放性好，先进的

是导航级，第二级是控制级定高算法，两套陀螺和加速度计，护卫补充矫正，内置三轴磁场传感器，一主一副两个GPS传感器，可自动切换

官方硬件平台APM2.5：

板载电子罗

盘

APM2.6：

电子罗盘外

置和GPS融

合了Px4

Pixhawk是px4的

升级

CC、CC3D、ATOM、

Revolution、

Revolution nano

等，衍生硬件包括

Sparky、Quanton、

REVOMINI等，甚

至包含直接使用

STM32开发板扩

展而成的

FlyingF3、

FlyingF4、

DescoveryF4

PPZ Lisa 拥有大

量扩展接口

总结优势：

1.APM使用

人数多，资料

丰富齐全，特

别是经典款

APM2.5。上手

快。

2.功能完全

满足使用。

3.apm固件相

对PX4成熟

4.有震动，姿

态的日志记

录，出现问题

有据可查

缺陷：

1.处理器相

比F407落后，

但是够用。

2.传感器分

散，集成度不

高优点：

1.pix原生固件代

码结构好，各模块

之间结构化清晰，

利于开发

缺陷：

1.开发的人不多，

代码不如APM成

熟

优点：

1.硬件架构简单，

传感器模块化，集

成度高。

缺陷：

1.现成资料很少，

上手难度大

性能强大，功能丰

富

使用Ubuntu操作

系统，全部开发环

境和地面站软件

继承与该系统下，

上手难度大

成本低，架构简

单，保留了

arduino ide的开

发流程和方式。

但是性能不及

APM和PIXhawk

官方网站链接https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,/wiki/com

mon-apm25-and-26-overview/官网，中文网都无法登陆

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

游戏开发常见岗位需求

游戏特效师 岗位要求： 美术相关专业 1、具有专业美术知识，扎实的美术功底，较好的美术制作能力；熟练使用各类三维软件；熟练掌握常见后期制作软件；具有较强的色彩感觉，较强的动画感觉，能把握画面；对画面构成的运用有较深的认识；对运动规律有较好的认识，美感好，了解传统动画 2、沟通能力要强。工作中经常要与相关策划、程序进行配合完成工作 3、学习能力较强，有独立思考和完成任务的能力，善于发现和解决问题 4、态度积极，主动性强。 5、具有1年以上相关工作经验； 6、会使用unity3D制作者优先 高级UI美术师（游戏界面设计） 职位要求 1.完成游戏UI设计和制作； 2.根据游戏实现，对UI效果的改进； 3.根据游戏UI风格进行图标设计。 任职资格 1.美术专业院校毕业，二年以上游戏设计相关的工作经验，有一定的手绘功底； 2.熟练使用PHOTOSHOP,PAINTER等绘图软件； 3.具有创造力，喜欢玩游戏和具有一定工作经验者优先； 4.良好的团队合作和敬业精神，善于沟通。 游戏高级客户端开发（Unity 3d） 岗位要求： 1、热爱游戏，热衷开发，乐于接受有挑战性的任务； 2、一年以上C/C++游戏编程经验，熟悉游戏客户端结构，良好的面向对象编码习惯； 3、计算机相关专业大专以上学历，熟悉计算机图形学相关算法，数据结构和算法基础扎实； 4、有较强的主动性和执行力，良好团队意识、沟通学习能力和合作精神； 5、熟悉unity 3d 者优先录用。 岗位职责： #客户端程序相关模块的设计和编码； 2.基于unity 3d引擎的功能实现和性能优化； 3.基于EZGUI的UI模块的设计和编码。 卡牌游戏主策划 职位描述 1、根据公司战略制定相应的产品方向和开发要点，确定游戏核心规则、风格及内容； 2、搭建游戏系统基础架构，设计产品赢利点，把控系统数值框架平衡； 3、制定开发日程，协调美术、技术工作进度，推动项目进程，确认功能完成质量； 4、培养策划新人，壮大策划团队和对人才进行优化。 资格要求 1、三年以上资深游戏策划工作经验，一年以上主策工作经验，至少成功主导一款游戏项目

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

最常用的开源游戏引擎

最常用的开源游戏引擎 开源即开放原代码(Open Source)，游戏引擎好比赛车的引擎，是用于控制所有游戏功能的主程序，从计算碰撞、物理加速系统和物体的相对位置，到接受玩家的输入，以及按照正确的音量输出声音等等。无论是角色扮演游戏、即时策略游戏、冒险解谜游戏或是动作射击游戏，哪怕是一个只有1兆的小游戏，都有这样一段起控制作用的代码。下面将列出一些著名的且经常被使用的开源游戏引擎。 Delta3D：Delta3D是一个功能齐全的游戏引擎，可用于游戏，模拟或其他图形应用。其模块化设计集成了其他的开源项目，如‘开放场景图’，‘开放动力学引擎’，‘人物动画库’和‘OpenAL’ 。Delta3D把这些开源项目集成到一个易于使用的应用程序编程接口中。下载Delta3D 2.1.0 127MB / Windows XP。 NeoEngine：NeoEngine是一个全功能的用C++编写的开源3D三维游戏引擎。该引擎是多平台的，包括OpenGL和DirectX渲染功能，支持Windows ，Linux和Mac OS X系统，它提供了场景管理，顶点和像素着色，骨骼动画和物理，脚本以及一个完全集成的工具链。NeoEngine 下载地址。 Irrlicht Engine：该Irrlicht Engine是一个开放源码的，高性能的实时3-D 引擎，用C++编写，也可用于.Net语言。它采用跨平台设计，使用D3D ，OpenGL 与自己的软件渲染。其功能特点可以与商业3D引擎相比。Irrlicht Engine 下载地址。 OGRE（面向对象的图形渲染引擎）：OGRE是用C++编写的，以现场为导向，灵活的三维引擎，它主要用于那些利用硬件加速的3D图形应用程序。它的类库提取了所有基础系统库的细节，如Direct3D和OpenGL ，并提供了一个基于世界对象和其他直观类的界面。OGRE 下载地址。 Bullet：Bullet是三维游戏多重物理库，提供最先进的碰撞检测，柔软身体和刚体动力学。这个游戏引擎被许多AAA级的游戏公司用在PS3 ，Xbox 360 ，任天堂的Wii、以及PC上。这个库可以免费用于商业用途。下载Bullet SDK、Bullet 文档（2MB PDF）。 RealmForge GDK https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html, ：RealmForge是.NET3D游戏引擎https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html, 的前身。 https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,的组成包括Visual3D框架，一个游戏引擎，运行时系统，.Net 2.0应用框架，XNA框架，以及Visual3D设计师，一个类似于Visual Studio 2005的可定制的可视化设计工作区，和其他开发工具。下载RealmForge 0.6.2 （81MB）。 Power Render：Power Render是一个为游戏和3D图形准备的软件开发工具包。它为开发者提供了一个API，为艺术家准备了一些工具，这些工具可以实时预览3ds Max、Maya和Lightwave的模型。新版本还可以预览高动态范围成像并支持OpenEXR文件格式。下载 Power Render 6 （35.1MB exe）。

Cocos2D-HTML5开源2D游戏引擎

Cocos2D-HTML5开源2D游戏引擎 Cocos2D-HTML5是基于HTML5规范集的Cocos2D引擎的分支，于2012年5月发布。Cocos2D-HTML5的作者林顺将在本文中介绍Cocos2D-HTML5的框架、API、跨平台能力以及强大的性能。Cocos2D-HTML5是Cocos2D系列引擎随着互联网技术演进而产生的一个分支。该分支基于HTML5规范集，目标是可对游戏进行跨平台部署。Cocos2D-HTML5采用MIT开源协议，设计上保持Cocos2D家族的传统架构，并可联合Cocos2D-XJavaScript-binding接口，最大程度地实现游戏代码在不同平台上的复用。 Cocos2D-HTML5由Cocos2D-X核心团队主导开发和维护，行业领袖、HTML5大力推动者Google为这个项目提供支持。Zynga、Google等大公司的工程师也参与到Cocos2D-HTML5的设计工作中，在各路高手的协作之下，Cocos2D-HTML5的技术方案和API设计正毫无疑问地朝着大气、简洁的方向快速发展。 Cocos2D程序员可分为三类：苦逼程序员，把自己游戏针对iOS、Android、WindowsPhone 三大主流平台分别用Objective-C、Java、C#移植一遍，不是熬夜换语言重写游戏逻辑，就是学习不同语言为熬夜移植做准备；普通程序员，采用C++，一次编码后争取最大限度地在iOS、Android、Windows8Metro之间复用；而作为后PC时代的文艺程序员，我认为跨全平台才是真的跨，配合Cocos2D-XJavaScript-binding，最终目标是能够实现NativeApp和WebBrowser之间的轻松跨越。 下文就细致地介绍Cocos2D-HTML5引擎以及如何玩转它。 引擎的框架设计 Cocos2D-HTML5引擎框架的设计目标总结下来有两个，第一个目标是“偷懒”，引擎运行目标平台是所有的平台，无论是PC浏览器还是移动浏览器，；第二个目标还是“偷懒”，兼容Cocos2D系列引擎，让已掌握开发要领的同学可以继续偷懒，让没有学过的同学可以轻松悟透、轻松入门、晋级。 在引擎的框架设计中，渲染层是Canvas或WebGL，如果浏览器支持WebGL，自动优先选择WebGL，运行速度会快一点，要是不支持也没关系，Canvas通过性能优化后，比起WebGL 一点也不逊色。 区别于其他Cocos2D系列引擎设计，Cocos2D-HTML5引擎框架引入了DomMenu的设计，浏览器支持多语言的优势得到了传承，开发者再也不用为游戏的多语言发愁了，再也不需要辛苦地到处找字库、贴图了，因为在引擎内已准备好了。值得注意的是，Dom实现的各项菜单还有各种动作和特效，甚至和Canvas可以实现互动，让开发者一点都感觉不到Dom的存在。 引擎的API封装和使用介绍 框架设计得简洁明了，API当然也不能复杂，Cocos2D-HTML5在API的封装上，直观易懂，最大程度地保留原Cocos2D系列的API的使用习惯，保持发扬偷懒的风尚，使开发者可以在悟解框架之后轻松继续晋级。 在引擎的设计和开发中，采用的是JohnResige类的继承方法，在使用上类似于C++，适合原有Cocos2D系列的游戏资源进行快速1:1移植，我们的目标是实现机械式翻译，因此

APEngine物力引擎简介

APE(物力引擎) APE，设么是APE呢。APE(Actionscript Physics Engine)是一个ActionScript3写成的物理引擎，用于模拟现实中物体发生的运动和碰撞。它是免费、开源的，遵循MIT协议。 看来特别适用用来做游戏开发，已经有许多很有趣的应用使用这个开发的。 现提供了Java Port,和C++ SDL Port 官方网址为：https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,/ape/ 下载地址为：https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,/ape/ape_a045.zip（包含两个demo，api，swc文件，和源码） 官网的两个例子: Demo1:https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,/ape/demo1.htm

Demo2: https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,/ape/demo2.htm

API地址: https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,/ape/docs/api/ 下面中文版,网上搜集的 APE中总共才12个类，用起来相当的方便。这12个类的继承关系如下： 目录： AbstractCollection Group Composite AbstractItem AbstractConstraint SpringConstraint AbstractParticle RectangleParticle CircleParticle WheelParticle Vector APEngine AbstractCollection（子类有：Group和Composite） 此类为群组性的基类。你不应实例化这个类，而应该使用该类的子类。 属性： constraints 属性 constraints:Array [只读] 一个数组，包含所有被加入到AbstractCollection中的AbstractConstraint类的实例。 particles 属性 particles:Array [只读] 一个数组，包含所有被加入到AbstractCollection中的AbstractParticle类的实例。 sprite 属性 sprite:Sprite [只读] 为渲染和增加children而提供的作为容器使用的Sprite。当这个sprite第一次被请求时，这个sprite会自动的加入到APEngine类的全局容器中。 构造函数： public function AbstractCollection() 方法：

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目

GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目TensorFlow 作为谷歌的第二代机器学习系统，TensorFlow在过去的一年里成为了github上当之无愧的最受欢迎项目。按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的DistBelief 快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow 的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python 接口，要在TensorFlow 中表达想法也会很容易。Caffe Caffe是一个高效的开源深度学习框架。由表达式，速度和模块化组成。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。Caffe能够运行很棒的模型和海量的数据，可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。Neural style Torch实现的神经网络算法。Neural style 是让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制的算法。deepdream Deep Dream是一款图像识别工具。一个原本用来将图片分类的AI，让我们看到不一样的世界~在把一张图片喂入之后，

选择某一层神经网路（Google 的神经网路有10-30 层）进行重复处理的次数和变形的程度，就能获得一张非常后现代的「画作」。Keras 一款Python实现的深度学习库，包括卷积神经网络、递归神经网络等。运行在Theano和TensorFlow之上。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。RocAlphaGo 学生主导的一个独立项目，从新实现了DeepMind在2016 Nature发表的内容，《用深度神经网络和树搜索学习围棋》(Nature 529, 484-489, 28 Jan 2016)。 TensorFlow Models 基于TensorFlow开发的模型。这个库包含了各种机器学习模型在TensorFlow实践。 Neural Doodle 运用深度神经网络将涂鸦变为优雅的艺术品，从照片生成无缝纹理，转变图片风格，进行基于实例的提升，等等…还有更多！（语义风格传递的实现）CNTK 深度学习工具包。来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。这部分归功于CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个）在

手游开发引擎对比分析

手游开发引擎对比分析 无论是2D游戏还是3D游戏，游戏引擎都充当着游戏骨架的角色，没有游戏引擎就无法做出一款真正的游戏。通过游戏引擎，制作者可以把画面、剧情、 关卡、操作等元素拼接在一起，成为一款完整的游戏，同时赋予制作者实现其设 计理想的可能性。 近几年来，移动互联网的兴起，也让手游产业飞速发展；更多的手游引擎也开始崭露头角，Cocos2d, libgdx, OGEngine等这些名字，也逐渐被开发者所熟知。 下面我们就来对比分析一下主流的手游开发引擎： 引擎跨平台使用语言游戏画面API 门槛开源开发速度开发成本第三方集成Coco2d-x √C++ Lua 2D √中√一般一般√OGengine Android，iOS Java 2D √低√快低√Unity-3d √C# JS Mobo 3D √中×慢较大√ Conora ios android Lua 2D √中× 慢 较大选择性支持 Angle Android Java 2D 少中√快低√Rokon Android Java 2D √(停止更新) 中√ LGame Android PC(J2ME) Java 2D 少中√一般一般 Libgdx Android Java 2D 少中√一般低√JPCT Android PC(J2SE) Java 3D √中√一般较大 Catcake Android PC(J2SE) Java 3D 少√ 其中部分的介绍和分析如下： 1.Cocos2d-x 简介 Cocos2d-x是一个开源的移动2D游戏框架，MIT许可证下发布的。这是一个C++ Cocos2d-iPhone项目的版本。Cocos2d-X发展的重点是围绕Cocos2d跨平台。 Cocos2d-x提供的框架外，手机游戏，可以写在C++或者Lua中，使用API是 Cocos2d-iPhone完全兼容。Cocos2d-x项目可以很容易地建立和运行在iOS， Android，黑莓Blackberry等操作系统中。Cocos2d-x还支持Windows、Mac和 Linux等桌面操作系统，因此，我可以编写的源代码很容易在桌面操作系统中编 辑和调试。

开源3D游戏引擎irrlicht(鬼火)Example讲解——CustomSceneNode

开源3D游戏引擎Irrlicht（鬼火） Example讲解——CustomSceneNode 赵刚 Irrlicht引擎自带的第3个Example叫做CustomSceneNode，她演示了用户如何自己创建新的场景节点，如果用户对irrlicht里面已有的SceneNode都不满意，希望自己创建一个有特定功能的SceneNode可以参照这个例子做，这个例子创建的SceneNode很简单，只不过是一个四棱锥，但方法是可以参考的，用户理解后完全可以创建出复杂的SceneNode。程序运行起来如下图： 运行03.CustomSceneNode.exe的时候会先出来一个控制台窗口，按a，再按回车即可，表示选择OpenGL作为渲染API。 进入bin目录下的examples目录可以看到03.CustomSceneNode目录，双击CustomSceneNode_vc9.vcproj文件打开工程文件，工程文件中只有一个main.cpp文件。 内容如下（去除了英文注释）：

#include #include"driverChoice.h" using namespace irr; #ifdef _MSC_VER #pragma comment(lib, "Irrlicht.lib") #endif class CSampleSceneNode : public scene::ISceneNode { core::aabbox3d Box; video::S3DVertex Vertices[4]; video::SMaterial Material; public: CSampleSceneNode(scene::ISceneNode* parent, scene::ISceneManager* mgr, s32 id) : scene::ISceneNode(parent, mgr, id) { Material.Wireframe = false; Material.Lighting = false; Vertices[0] = video::S3DVertex(0,0,10, 1,1,0, video::SColor(255,0,255,255), 0, 1); Vertices[1] = video::S3DVertex(10,0,-10, 1,0,0, video::SColor(255,255,0,255), 1, 1); Vertices[2] = video::S3DVertex(0,20,0, 0,1,1, video::SColor(255,255,255,0), 1, 0); Vertices[3] = video::S3DVertex(-10,0,-10, 0,0,1, video::SColor(255,0,255,0), 0, 0); Box.reset(Vertices[0].Pos); for (s32 i=1; i<4; ++i) Box.addInternalPoint(Vertices[i].Pos); } virtual void OnRegisterSceneNode() { if (IsVisible) SceneManager->registerNodeForRendering(this); ISceneNode::OnRegisterSceneNode();

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据分析平台系统开发

大数据分析平台系统开发 1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的,相辅相成的。BI就是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则就是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然就是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。 2、大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型,从数据的使用角度来瞧,数据基本有以下使用方式: 自上而下,可以瞧到,对数据的要求就是不一样的: ?数据量越来越大,维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。

企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底就是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。 整体方案思路如下: 建设企业的基础数据中心,构建企业统一的数据存储体系,统一进行数据建模,为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉,建设集中的数据处理中心,提供强大的数据处理能力;通过统一的数据管理监控体系,保障系统的稳定运行。有了数据基础,构建统一的BI应用中心,满足业务需求,体现数据价值。 提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构,来瞧一下大数据平台可以怎么 通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。 利用spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。 同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。 一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

Unity3D游戏开发引擎不可忽视的三大优势

Unity3D作为当今游戏开发的主流工具，已被越来越多的游戏公司所青睐。据悉：2014年中国就有超过5000家的游戏公司和工作室，在使用Unity3D开发;苹果商店每天平均就有26款使用Unity3D开发的非游戏应用上架;而Unity3D 游戏开发插件在全球的下载量次数高达4亿次，中国就已超过1亿次。 事实证明，Unity3D游戏开发现已称霸当下，至于日后的发展前景也是不可小估的。以下小编就盘点三点Unity3D游戏开发不可忽视的优势：第一：能跨平台发布 可完成作品的多个平台发布和部署，也可将游戏发布至手游(iphone、Android、Windows Phone)、PC(Windows、Mac、Linux)、游戏机(Wii、PS3)、网页游戏(基于各种主流浏览器)等多个主流平台。 第二：易学易用 Unity3D游戏开发的学习还是相对简单的，开发者可以通过可视化的编辑界面，完成游戏开发的任何工作，极容易学会上手制作。另外，开发者除了在编辑完成后运行查看效果，也可以在编辑的过程中，边查看效果边编辑，使工作效率更高。 第三：拥有超高效能 Unity3D游戏开发拥有很强大的功能，丰富的模块，还有Asset Store提供开发过程中所需要的所有资源，具有超强的效能和超高的性价比，使编程周期大大缩短，即使是小型开发团队也可以轻松运作。 Unity3D游戏开发功能的强大必定会到来爆发性的增长，但在人才方面却不成正比，且大部分开发者是比较年轻的，据统计：90%以上的开发者工作年限都在5年之内，薪资却能高达10K! 看到这里，热爱游戏的你是否对成为一名开发者兴趣十足呢?奇酷学院作为行业内专业Unity3D游戏开发培训基地，致力于帮助更多开发学员增强自身技能，并为诸多名企提供大量高素质专业人才。名师指导，一流服务，让每一位奇酷学院的学员都能找到心仪工作，拿到理想高薪! https://www.sodocs.net/doc/1b8601951.html,

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图