MQTT的学习研究（一）MQTT学习网站

package com.etrip.push; import com.ibm.mqtt.MqttAdvancedCallback; import com.ibm.mqtt.MqttClient; import com.ibm.mqtt.MqttException; import com.ibm.mqtt.MqttSimpleCallback; /** * Android推送方案分析(MQTT/XMPP/GCM) 方案1. 使用GCM服务(Google Cloud Messaging) 简介:Go

在MQTT 官网 (http://mqtt.org/software)中有众多MQTT的实现方式.具体参看官网,Moquette是基于Apache Mina 的模型的一个Java MQTT broker.使用过Mina的同学发现其实broker的启动过程就是一个Mina应用的启动. 在MQTT moquette 中采用MINA作为底层消息的传递方式  本类的目的启动MQTT moquette Broker 的方式,本文的源代码来自  moquette-broker-0.1-jar-with-de

0 前言 本文说明如何在树莓派上安装Mosquitto.本文通过两个简单的例子说明树莓派中如何使用MQTT协议实现消息订阅,这些例子包括Mosquitto_sub指令实现消息订阅和paho-python扩展库实现GPIO端口的远程控制.本文中使用了两个工具--Mosquitto paho-python,其中Mosquitto是一款实现了 MQTT v3.1 协议的开源消息代理软件,提供轻量级的,支持发布/订阅的的消息推送模式,使设备对设备之间的消息通信简单易用:另外,paho-python是一个

0 前言 2014年8月yeelink推出基于MQTT协议的开关类型设备控制API,相比于基于HTTP RESTful的轮训方式,通过订阅相关主题消息,可以远程控制类应用实时性更好.本文使用两种方式实现开关类型设备的远程控制,一种是基于nodeJS的MQTT.js扩展库,另一种是基于python的paho-mqtt扩展库. [相关博文--MQTT] [MQTT学习笔记--MQTT协议体验 Mosquitto安装和使用] [MQTT学习笔记--树莓派MQTT客户端 使用Mosquitto和paho

转自chanyinhelv原文Annotation研究的一些学习资料 下面是我最近对Annotation研究的一些学习资料,收集于此,供大家学习之用. 一.Annotation要素类介绍 在GeoDatabase中有五种类型的要素类,即点.线.面.标注要素类和注记要素类.注记要素类涉及的较少,这里不谈.本文主要讨论标注要素类的特征,即Annotation FeatureClass的特性. 标注要素类是一种专门用于存储和显示文本或图形元素的数据结构,在这之前,我们只谈过文本或图像只能通过MXD的方

作为C++领域中为数不多的好用.高效的.跨平台的日志工具,Google的开源日志库glog也算是凤毛麟角了.glog 是一个C++实现的应用级日志记录框架,提供了C++风格的流操作. 恰巧趁着五一我也学习研究了这个glog库,写个总结如下.走过路过的的各位牛人.高手可以忽略这篇文章了. 从code.google.com下载源码(在这里),在Visual Studio 2010中打开工程,如下: 可见只有四个工程,其中libglog和libglog_static分别是Windows下的动态库和静态

上一篇从整个工程上简单分析了glog,请看C++的开源跨平台日志库glog学习研究(一),这一篇对glog的实现代码入手,比如在其源码中以宏的使用最为广泛,接下来就先对各种宏的使用做一简单分析. 1. 日志输出宏 这里我们以一条最简单的日至输出为例说明: LOG(WARNING) << "This is a warning message"; 这里LOG是一个宏,其定义如下(logging.h line 487): #define LOG(severity) COMPACT

第一步,进入管理中心,点击管理应用程序,点击search service 应用程序进入到搜索管理配置页面,点击内容源 第二步,点击新建内容源,给内容源命名,在爬网内容类型中选sharepoint网站,输入sharepoint网址地址,注意下图 sps3的意思是对这个sharepoint网址进行人员搜索,如果需要对人员进行搜索,需要提前进行一些配置,参考如下链接: 在sharepoint中部署人员搜索 第三步,爬网计划点启用增量爬网,创建增量爬网计划,注意,完全爬网会对所有内容源进行爬网,增量爬网

在前面对glog分别做了两次学习,请看C++的开源跨平台日志库glog学习研究(一).C++的开源跨平台日志库glog学习研究(二)--宏的使用,这篇再做个扫尾工作,算是基本完成了. 编译期断言 动态断言在调试过程中是一个很重要的手段,而且我们使用的也比较多.相应的,静态断言,也即是编译期断言随着模板编程.元编程的发展,也表现出了动态断言所没有的优势:在编译期完成断言检查,而不是等到运行时! 比如在glog的源码中,有如下代码(logging.h line 908): 1 template <b

面向医学图像分析的深度学习研究方案 这是一篇有关"深度学习在医学图像处理方面"的研究报告的第一节,主要包含研究对象,常用方法,深度学习简介,研究现状,研究重点. 在撰写报告时,我找到了两篇 Deep learning for BioInformation / BioMedicine 的综述文章,也一并分享出来: Deep Learning in Bioinformatic Applications of deep learning in biomedicine 1. 研究背景及意义 医