怎么用消息队列php，独立开发一套软件系统需要开发者精通哪些技术？
前言
在软件领域，一套软件系统的构建通常有两大部分组成。前端和后端两部分。前端负责页面的编写以及数据的展示。后端负责把数据查询出来提供给前端，以此来完成一套完整的软件系统。下面我们来细分讲讲这两大分类所需的技术。
前端在前端开发领域，应用分为客户端和Web端。下面我们详细阐述予以说明。
客户端
客户端依赖于所处的操作系统，也就说针对每种不同操作系统，客户端都需要单独去开发一套，所以缺点就是开发成本高。其优点是运行流畅，很多操作系统对外的接口都可以被客户端进行调用，比如打开摄像头等，所以相对而言用户体验度较佳。
目前而言，主流的客户端有Android客户端，IOS客户端，Mac客户端，Windows客户端以及Linux客户端。其中，由于Android和IOS运行在手机上，携带方便，使用起来触手可及，所以受很多用户的喜爱。比如我们日常接触的微信，QQ等应用，大多通过手机来进行使用。所以下面我们重点针对Android客户端和IOS客户端编写所需的技术。
Android客户端
第一步：
Android客户端所需的语言，既可以用Java语言,也可以用Kotlin元。其中Kotlin是后期Google推出的官方语言。所以编写Android应用,只需掌握其中的一种语言。
第二步：
由于Android应用是由一系列堆砌而成，所以开发Android应用除了熟悉一门编程语言之外，还需要熟悉Android组件的基本使用。关于Android组件如何使用的问题，Google已经给我们提供了Android开发者文档。大家在学习过程中，参考Android开发者文档来进行学习和使用即可。
第三步：
语言有了，组件的学习文档也有了，接下来就是开始实践应用的时候了。用什么工具来编写呢？在推出Android应用开发的时候，Google已经为我们准备好了这一切。那就是Android Studio编辑器。有了这款Android Studio开发工具，我们就可以很方便地开发属于自己的第一个Android应用啦！具体可以在Android开发文档上下载得到。
IOS客户端
第一步：
IOS客户端开发语言既可以用Objective-C语言，也可以用来Swift语言来进行开发。其中Swift语言是后来Apple推出的。所以对于IOS客户端的开发，掌握好其中一门语言吧。
第二步：
IOS和Android学习思路类似，除了掌握一门语言之外，还需要学习组件的使用。在IOS中，对应组件的使用可以参考IOS开发文档。
第三步：
语言和文档都有了，现在还差一款IOS编辑器。在IOS开发中，那就是Xcode。万事俱备，现在大家就可以用Xcode尝试开发第一个IOS应用了。
Web端
Web无需依赖于任何操作系统，所以Web端相比客户端而言，其优点是开发成本会低很多。缺点是运行流畅较差，调用操作系统所提供的功能相对有限。那么Web前端如何构建呢？大家可以参考以下步骤：
第一步：
熟悉基本HTML。在Web前端中，HTML是一个页面的基本骨架，类似于一个人的骨架。所以熟悉基本的HTML标签是必要的。
第二步：
有了HTML作为页面的骨架之后，接下来我们需要对页面进行调色和布局。此时CSS就派上用场了。CSS的作用就是用来如何各个HTML标签如何摆放以及用什么视觉效果把标签展示出来。
第三步：
有了HTML和CSS之后，一个基本的静态页面就出来。但是作为一个用户，是需要和页面有交互才使其应用具备真正有意义的产品。所以此时的JavaScript就派上用场了。它的作用就就是针对用户的各种操作进行相应触发和处理。
第四步：
具备了前三者之后，我们知道一个Web前端就可以着手用Visual Studio Code进行开发了。但是对于一个发展多年的Web前端而言，很多基础组件是没必要一点点重复去实现的。为了加快开发效率，此时我们可以借助现成的组件库来实现我们想要的页面效果。常见的组件库有Element,Ant Design 和 Vant。其中Element和Ant Design偏向于电脑版，而Vant偏向于手机版。选择一个你喜欢的框架进行着手实践。
第五步：
同样，基于Web技术的沉淀，同样也衍生出了关于JavaScript相关的框架。比如Vue和React。选择你喜欢一种框架即可。在这里需要说明的是：Vue框架对应的组件库为Element(电脑)和Vant(手机版),而React对应的组件库为Ant Design。
熟悉了这五项之后，你也就进入Web前端开发的大门。
后端后端的作用就是为前端提供数据支撑。当前端需要数据时，前端通常会以HTTP的形式向后端发起请求，后端接收到前端的数据请求之后，向数据库查询出所需字段，然后HTTP的形式范围给到前端，以此来完成数据的传递。下面就来简单阐述一下如何入门后端开发。
第一步：
通常而言，在后端开发中，由于Java语言本身设计的面向对象的特性以及周边生态繁荣，使其在后端开发领域占据着一个重要的位置。所以对于想要入门后端开发的同学，掌握好Java语言的语法知识是第一步。
第二步：
由于在后端开发中，我们查询数据和插入数据，面向的对象都是数据库，所以熟悉数据库的基本使用是必不可少的。常见的数据库有MySQL,Oracle以及Redis等。熟悉一两种数据库的基本使用是我们打通后端开发的第二步。
第三步：
基于前面两步，我们就可以基本上手后端的开发。但是此时什么轮子都需要从基础做起，费时又耗力。鉴于后端开发已有一些年的历史了。所以慢慢也会衍生出来一些后端的框架，以加速我们日常开发进度。所以，在这里掌握一些Java后端开发的框架也是很有必要的。
从前端到后端，我们了解到了，其所涉及的知识点是非常多的。对于楼主想要独立开发一套系统而言，掌握好一种前端开发和一种后端开发，此时你也就具备了独立开发一套软件系统的能力。
关注我，不定期分享好玩科技知识，带大家一起体会探索科技的那份独有思考和乐趣。
该如何学习大数据知识？
我们身处一个“技术爆炸”和“共享、开源”的时代，先进技术的更新迭代速率超过了历史上任何一个时期，而且这些技术也不再闭塞，人人都可以接触并学习。终身学习已经是我们每个人不得不面对的问题，这一点在大数据/人工智能领域体现的尤为明显：层出不穷的新技术，一方面为我们带来了便利，但同时也使我们面临难以高效学习和选择的窘境。因此，在这样的时代背景下学习大数据知识，需要有相适应的逻辑和方法。
本文试图帮助各位读者用好各类“共享、开源”的学习工具以及学习渠道，躲过各类新手容易误入的“深坑”，以最小时间成本和经济成本，优质地完成目标技术的学习和掌握。
本文首先分析了时代背景，继而对目前大数据领域的人才梯队进行了划分，最后给出了大数据/人工智能人才从菜鸟到高手的进阶指南。
一、背景铺垫
“技术爆炸”以及“共享开源”是这个时代最有特色的标签，笔者认为二者是互为因果且紧密联系的，首先在“技术爆炸”的时代，对于走在技术发展最前沿的研究团队来说，“技术变现”的最好手段就是“共享开源”。反观互联网、移动互联发展成熟之前，信息是十分闭塞的，某项技术创新一旦出现就需要第一时间注册专利，技术需要靠政府来保护，而技术变现的唯一途径就是出卖专利或者组织生产形成产品。
现如今互联网及移动互联已经发展的十分成熟，新的信息会以极低的成本在极短的时间内传遍世界的每个角落，所以处在技术前沿的研究团队仅需要在第一时间将自己的工作成果上传到“arxiv”或者“github”之类中立的共享、开源网站，便会立即得到全球舆论的共同保护，这样的力度要远远强于某个国家的专利保护。
随后，只要新技术确有应用价值或者学术价值，那么各类资本巨头、科技大鳄以及相关的各类组织便会排着队上门送出丰厚的offer，对于前沿团队来说，技术变现的时间点要远远早于技术产品化的时间点。
其次，因为“技术爆炸”总有新的技术等待着前沿团队去研究发现，所以前沿团队保持领先的最好方法不是捂着现有成果不放，而是尽快“共享开源”实现变现，然后投入到新的研究工作中。
最后，“共享开源”也在很大程度上促进了“技术爆炸”，无论任何技术、科技的长足发展都需要一个庞大人才体系来支撑，反观历史上的各个时期，分享知识、培养人才的渠道主要是“学校”，这一渠道不但形式单一而且往往具备相当的门槛，会将相当一部分“有志青年”挡在门外。
而在如今这个时代，知识传播最快速的渠道是互联网，由于“共享开源”，世界上最优质的教育资源以及最先进的学术、技术理念忽然间没有了任何门槛，面向全部个体无差别开放，结果就是只要某一技术、科技领域有了很大的突破并具备广阔的应用前景（如大数据、人工智能），那么相应的人才梯队会在短时间内自动补齐跟上。
站在大数据学术前沿的研究团队只需要一往无前地开拓疆域，其后的人才梯队随即会自动开展“新技术论证”及“技术产品化”等“保障”工作，保障这一技术领域及相关行业的健康发展，来进一步促进资源向金字塔尖的前沿团队汇聚，支撑其开拓工作。
我们将上文提到的人才梯队划分为：菜鸟筑基、初入江湖、登堂入室以及华山论剑四个等级：
菜鸟筑基：本阶段的人才以大数据基础理论的学习为主，尚不能胜任真实的项目或者工作；
初入江湖：本阶段的人才已经具备了初步的大数据实践的能力，建议通过实践（做项目、打比赛等）来更好地带动学习；
登堂入室：本阶段的人才需具备大数据科研论文的调研、阅读和理解能力，能够成功地将论文中的算法进行复现；
华山论剑：本阶段的人才能够独立地开展大数据新技术的研究工作，具有发表原创性论文的能力。
下文将针对处于不同阶段的大数据人才，给出不同的修炼、升级建议。
二、菜鸟筑基
1. 最好的资源往往是公开的
读过背景铺垫后相信已经不需笔者再解释为什么最好的资源往往是公开的，在此直接给出一些获取高质量资源的渠道。首先推荐国外的三个网站，分别是“Coursera”、“Arxiv”以及“Github”。
Coursera是全球顶尖的在线学习网站，由业内极具学术造诣及分享精神的大咖创办。Coursera上的课程相对比较基础，应该是“小白”起飞最好的平台，在这里推荐吴恩达（Andrew Ng）开设的“机器学习”以及“深度学习”。对于国内学生来说最大的问题可能就是英语了，在这里需要明确一点，如果各位想要成为真正的高手，那么英语是永远绕不过去的坎，业内最新、最好的资料无一例外都是英文，即便是来自国内的顶尖高手在发论文时都不会选择用中文。
其实对于绝大多数人，英语并不应该被当作一门“学科”来学习，而应该被当作“工具”来用。具体的做法也没有捷径，就是看到不懂的单词立即查，单词不用刻意去记忆，下次遇到不会就再查一次，一切以快速弄懂句子含义为目标。
Arxiv以及Github是各位读者未来会特别常用的两个网站/工具，Arxiv上有最新最全的共享论文，论文中会对各类算法进行详尽的阐释，Github上有最新最好的开源代码，这些代码往往是对某种算法的实现，具体的使用方法网上有许多教程，在此不做展开。
读者可以简单的理解为Arxiv是修炼内功的地方，而Github是修炼外功的地方。只练内功不练外功是无法解决实际问题的，但只练外功不练内功又往往毫无威力，一定要内外兼修。最后再向大家介绍一个神奇的网站名叫“gitxiv”，会帮助各位找到论文与代码的对应关系。
2. 不要看书、不要看书、不要看书
一门学科怎么入门呢？菜鸟在面对这个问题时，最容易踩入的“深坑”就是找一本权威的书来从头学起，一旦踏入此坑，轻则荒废自己数周时间，重则对某一门学科彻底失望终生。首先好书本来就不多，往往可遇不可求。其次即便遇到好书，为了保证学术性，书中用语往往“严谨”但难懂，且会从学科的早期历史为读者打下“坚实基础”，讲到最近的技术手段时又戛然而止。最后，就算读者倾尽数月之功力，坚持读完了，笔者可以用血淋林的亲身实践告诉你，书中前半部分的内容一般人肯定会忘的。
当然也有特殊情况，如果各位已经确定了自己的研究方向，并且有高人/导师指点，给出了相应领域内必读好书的名录，这一类书还是值得一看的。不过在看的时候也要注意，不要纠结于某些细节问题，看不懂的地方可以先记下来，这类细节往往会在各位后面实践过程中的具体场景下恍然大悟。
正确的做法一句话就可以概括，好书是用来查的而不是用来啃的，什么时候来查呢？下文会逐步解答。
3. 找对好基友，连滚带爬往前走
现在已经不是一个单打独斗，凭着跌落断崖后找到一本秘籍闭关几年就能横扫天下的时代了，无论是像Hinton（推翻了BP算法的BP算法之父）这样的泰斗，还是像何凯明（发best paper像一般人发paper一样容易的神奇学霸）这样的新秀，都处在各自非常靠谱的团队中与小伙伴们共同探索。好基友不需要多，有一两个真正靠谱的就已经足够，至于队友的重要性后文会慢慢阐释。
菜鸟筑基这部分最后要给出的建议就是，千万不要在这个阶段停留太久，不要等“准备好了”再去着手实践，因为这里的“准备好了”往往包含菜鸟的不自信，不去进一步提升自己是永远准备不“好”的。一般情况下，想做“计算机视觉”或者“自然语言处理”等偏AI方向的同学在完成吴恩达的《深度学习》课程后，想做“数据挖掘”的同学在完成吴恩达的《机器学习》课程后，就可以选择相应的实践项目准备进入下一阶段了。
那么我们该选择什么实践手段呢？最佳的情况是有大神带队做真实项目，但是这样的机会往往可遇而不可求，在此不展开讨论。普罗大众型的办法是参加一个大数据比赛项目，现在国内的“阿里天池”以及国外的“Kaggle”都是开放式的大数据比赛平台，平台上会有各种组织发布的各类真实项目供大家实践、比赛。读到这里各位心里可能还存有很大的疑问：“就算学会了基本课程，在没有人带的情况下能上手实践吗？”，下文将陆续回答如何“连滚带爬”的进行实践。
三、初入江湖
1. 找到一个最高的baseline
这里的“baseline”可以理解为前人已经做出成果，当自己恰好需要去做相同工作时的参照。对于上文提到的情况，如果有大神带队进行实践的话，那么带队大神此前的实践经验就成为了全体小队成员的“baseline”。那对于没有“大神”资源的广大读者是否有更通用的解决办法呢？答案是肯定的。如果读者目前对于一类问题无从下手，例如刚刚学完“深度学习”的课程，但是不知道如何去做“自然语言处理”类的项目，最好的办法是利用好国内的“万方”以及“知网”这样的论文查询平台，去查询相关领域国内普通高校的学位论文，这样的论文绝大部分都是中文并且会在论文中介绍大量的基础背景知识，正好满足了我们的需求。
如果是对某一技术方的特定知识点不明所以，例如在做“自然语言处理”方向的项目，但却不太了解“LSTM”，则可以利用好国内的诸如“知乎”、“简书”以及“CSDN”这类的知识分享网站，只要不是太新的理论，都可以找到相应的博文或者解答。使用上述两类渠道的共同技巧是，多搜几篇文章对比着看。同一个概念或者技术，一篇文章很难全面描述清楚，并且由于文章作者不同，解释问题的出发点也不尽相同，所以如果各位遇到看不懂某篇文章的情况时，不用急躁，接着看下一篇文章就好。另外，前文提到的“好书”在这里就可以用来查了，读者会发现原来想记都记不住的知识点，只要“查”完并且“用”过，那么一般想忘都忘不掉。
这里对baseline所谓“高”的定义是，越接近学术前沿，实践效果越好，就认为越“高”。一般情况下，可参照的成果越“高”，中文文献就越少。
文章写到这里不知是否回答了上一章节提出的疑问，上一章节提到的“连滚带爬”指的就是我们在选定某一实践方向后，根据实践的最终成果再回过头来对我们的相关知识进行“查漏补缺”的过程。这样的学习过程，目标性更强，参与者完全有针对性的去学习，学到的东西可以立即实践，从而避免“学过就忘”的尴尬。
2. 合理追求quick win
笔者曾经仔细地研究过为什么女生逛街会“不知疲倦”，得到的答案是，女生每逛一家店铺，看看店铺中的鞋子/衣服/包包就能得到一定的兴奋点，在得到一个兴奋点后就想着直奔下一个兴奋点。类比到我们做项目/打比赛的过程中，我们需要为自己的团队设置这样的“兴奋点”，让团队成员都能够享受到“quick win”的快感，来支持大家继续推进。
而取得“quick win”的关键是要将手中的工作/任务合理划分成若干“稍微努力一下就能达到”的子任务，这中间的细节过于复杂，在此就不展开讨论。一个teamleader需要做的最重要的事，就是帮助团队合理划分任务而不断取得“quick win”，一个人只要具备这样的能力，无论技术高低都能够团结一批志同道合的小伙伴。
3. 你最大的动力往往来自DDL（Deadline）
有那么一句成功学的佳句是“每天叫醒我的不是闹钟而是梦想”，这句话听起来很励志，但对于90%的人来说就是胡扯，我们回首望去发现每天叫醒我们的往往是“上班迟到后被扣的工资”或者是“晚到实验室后老板的杀气”，这就是现实，听起来很残酷但是我们完全可以利用好它。具体到我们的升级以及项目推进中，能让我们不断向前的最大动力往往是“在DDL前无法完成任务后小伙伴们的鄙视”以及“完成quick win后带来的成就感”。
做好这一点除了上一小节提到的要合理划分任务之外，最重要的就是有一个靠谱的teamleader不断的进行推进（push），每到既定节点后雷打不动的推进。最后要啰嗦一句，根据马斯洛需求层次理论，梦想应该属于模型顶层的“自我实现需求”，如果一个人可以被“梦想”叫醒，那么这个人的其他需求应该已经被很好的满足了，所以我在这里真诚的祝福大家终有一天可以在早晨被自己的“梦想”叫醒。
四、登堂入室及华山论剑
如果有一天各位发现自己在工作实践中，需要不断地关注最前沿的论文，并且需要不断地尝试复现论文中的算法来用于实践，那么要恭喜各位已经跨入了大数据/人工智能领域高手的行列了。登堂入室与华山论剑两个阶段的区分不是特别明显，因为论文读得多了，总会有些自己的新想法，这些想法经过实验验证后就可以去发论文。反过来，即便你发表过前沿论文也还是需要继续跟进其他论文。
1. 朋友圈决定了你人生的高度
在这一小节的开始，笔者首先要端出一碗毒鸡汤，即便是在这个“开源、共享”的时代，学术/技术资源的分布还是极度不平均的，并且这样的不平均会越来越明显。究其原因有两个，第一个原因可以援引在清华17级研究生开学典礼上某校领导的一句话来阐释----“最有效果的研究手段就是与相当水平的同行当面交流”，翻译一下就是高手越多的地方就越容易产生高手，这会导致高端人才分布的越发不平均。
另外，做学术前沿研究的经济成本是很高的，国内某顶尖AI公司全球研发工作一个月的电费开销就能达到千万级别。即使是普通的AI项目，服务器、GPU的成本也会导致普通的研究人员根本无法找到充足的经费来支持自己的研究。
喝完毒鸡汤也要来一些正能量，虽然资源分布不平均了，但人才通道仍然是开放的，只不过门槛越来越高而已，我身边就有毕业四五年后，也能够一边工作一边复习考上清华研究生，最终接触到前沿科学研究的例子。数据派就是一个汇聚了清华顶尖大数据/人工智能资源的开放组织，有心的小伙伴可以点击“阅读原文”加入组织~（主编现在可以把刀放下了，这波广告打的笔者自己也有些猝不及防）
2. 选择永远比努力更重要
这个标题听起来又像是一碗“毒鸡汤”，但这就是血淋林的生活带给笔者的经验。笔者见过某个算法团队自己闷头搞了几个月研究毫无进展，经过大神点播后一个月内完工的情况。
下面举一个更戏剧性的例子，自然语言处理曾经在20世纪70年代左右有过界限分明的两个学派之间的激烈交锋，一拨是希望通过语法规则来做语音识别的“规则派”，另一拨是基于统计方法的“统计派”，这两拨从事相同领域研究的学者竟然分别召开自己的学术会议，即便出席同一大会竟然也要分场开小会。
到了20世纪90年代“统计派”的识别率已经达到了90%以上，而“规则派”仅有不到70%，胜负已分（吴军老师的《数学之美》一书中对这段历史进行了详尽有趣的阐述）。但试问如果有一名博士生在20世纪70年代将自己学术方向定为“规则派”，到了20世纪90年代的时候他该做何感想？
到了“登堂入室”这个阶段之后，做好选择显得尤为重要，这样的选择不仅仅限于学术方向，也涵盖例如“做学术”还是“做产业”等等更广义的范围。一个可以参考的经验是，如果人生的重大决策失误，基本要用五年来挽回，大家要考虑清楚自己有几个这样的五年。
3. 唯一的限制往往是自己的妥协
看看本小节的标题，读者可能会觉得本文这下要以“毒鸡汤”收尾了。但其实在这里“妥协”并不是一个贬义词，笔者认为它起码是个中性词。从某种意义上讲，每个人最终都会达到某种“妥协”，而不妥协就意味着背后存在与现状不匹配的野心或者欲望，什么时候野心和欲望跟现实匹配了，也就一定会“妥协”。这就是华山论剑的秘密，每个能站在顶峰的人都必定抱着某种超乎常人的野心或者欲望，当然这里的野心或者欲望是广义的，也同样指对于学术的追求。
最后，“毒鸡汤”不负众望的要出现了，根据笔者的观察，每个人的“妥协点”并不是自己设定的，一般情况下自己也无法影响，所以每个人最终要走到的高度往往是确定的。
但从笔者的角度看来，并不觉得站在华山之巅就一定是好的，真正的“好”是能够坦然接受自己的“妥协点”，并且能够在自己的“妥协点”安安心心、高高兴兴的工作和生活下去，这才是最具智慧的选择。
什么是物联网平台？
我是乐创物联!我来回答这个问题。我主要是做物联网方面和工业自动化方面的。也开发过物联网云平台！
0 引言
国内的物联网云平台也随着云技术的发展，数量也随之增加。诸如中国移动OneNET、阿里物联网平台、华为云物联网平台、百度 “天工” 智能物联网平台、腾讯QQ物联智能硬件开放平台、中国电信NB-IOT、Yeelink等。这些云平台的出现，能够帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接，快速完成产品开发部署，为智能硬件、各种物联网产品提供完善的物联网解决方案。
1 物联网云平台定义
一般来说，物联网云平台是物与物之间互联连接通讯的服务平台，它可以使物联网不同领域的设备管理、数据管理等工作，实现了云化。让各个物联网产业以行业较低价格实现千亿级连接，简单易用、敏捷开发、迅速部署，最快实现商业应用。感知层设备上安装智能感知节点，实时感知设备的状态和信息，并且把感知的信息定时传输到云端，企业通过手机APP或电脑WEB，就可以实时监测现场设备的各种状态信息，并通过物联网云平台挖掘分析处理后，实现在线控制和管理功能。其实物联网云平台的定义不统一，看你怎么看啦！
2 介绍几个物联网云平台
中国移动OneNET物联网开放平台
1）简介： OneNET是中国移动打造的高效、稳定、安全的物联网开放平台。OneNET支持适配各种网络环境和协议类型，可实现各种传感器和智能硬件的快速接入，提供丰富的API和应用模板以支撑各类行业应用和智能硬件的开发，有效降低物联网应用开发和部署成本，满足物联网领域设备连接、协议适配、数据存储、数据安全以及大数据分析等平台级服务需求。
2）技术架构： OneNET技术架构
OneNET已构建“云-网-边-端”整体架构的物联网能力，具备接入增强、边缘计算、增值能力、AI、数据分析、一站式开发、行业能力、生态开放8大特点。全新版本OneNET平台，向下延展终端适配接入能力，向上整合细分行业应用，可提供设备接入、设备管理等基础设备管理能力，以及位置定位LBS、远程升级OTA、数据可视化View、消息队列MQ等PaaS能力。同时随着5G网络的到来，平台也在打造5G+OneNET新能力，重点提供并优化视频能力Video、人工智能AI、边缘计算Edge等产品能力，通过高效、稳定、多样的组合式服务，让各项应用实现轻松上云，完美赋能行业端到端应用。
3）优势： 借助中国移动运营商。
4）计费方式： 收费种类繁多。有远程升级OTA、消息队列MQ、 短信服务SMS、位置能力LBS、视频能力Video、数据可视化View、语音通话VCS。 具体请去官方查找中国移动OneNET物联网开放平台文档说明。
阿里云物联网平台
1）简介： 阿里云物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。 设备连接物联网平台，与物联网平台进行数据通信。物联网平台可将设备数据流转到其他阿里云产品中进行存储和处理。这是构建物联网应用的基础。
2）技术架构： 技术架构图
企业基于物联网，通过运营设备数据实现效益提升已是行业趋势和业内共识。然而，物联网转型或物联网平台建设过程中往往存在各类阻碍。针对此类严重制约企业物联网发展的问题，阿里云物联网平台提供了一系列解决方案。
3）优势： 以下是传统开发与基于阿里云物联网平台开发的对比表。 4）计费方式： 物联网平台支持按量计费、包使用量和包年包月三种计费方式。 具体请去官方查找阿里云平台文档说明。
华为云物联网平台
1）简介： 华为云物联网平台（简称物联网平台）提供海量设备的接入和管理，配合华为云其他产品同时使用，帮助快速构筑物联网应用。使用物联网平台构建一个完整的物联网解决方案主要包括3部分：物联网平台、业务应用和设备。 物联网平台作为连接业务应用和设备的中间层，屏蔽了各种复杂的设备接口，实现设备的快速接入；同时提供强大的开放能力，支撑行业用户快速构建各种物联网业务应用。设备可以通过固网、2/3/4G、NB-IoT、Wifi等多种网络接入物联网平台，并使用LWM2M/CoAP或MQTT协议将业务数据上报到平台，平台也可以将控制命令下发给设备。业务应用通过调用物联网平台提供的API，实现设备管理、数据上报、命令下发等业务场景。 2）技术架构： 技术架构图
3）优势： 物联网普及的速度在加快，很多企业在物联网转型过程中往往面临着接入碎片化、设备管理复杂、安全难保证、平台容量小等难题。针对以上物联网痛点，华为云物联网平台提供了一系列解决措施。 4）计费方式： 按照消息数计费，不设最低费用。 具体请去官方查找华为云物联网平台文档说明。
3 乐创物联物联网云平台
1）简介： 自己开发的一个物联网云平台：云平台将采用前端html5、js、css、ajax等技术，后端采用PHP的slim框架编写restful风格api，数据库采用mysql。使用JSON作为数据交互格式，来实现云平台各项功能。 乐创物联物联网云平台主页
2）技术架构： 不敢献丑了。后续博文会介绍。
3）优势： 自己开发方便调试更改。
4）计费方式： 现在是免费测试。
4 结论：
中国移动是运营商，阿里是软件出身，华为以硬件出身。物联网就软硬件结合的产物。各有千秋各有所长。都能发挥自己的长处。还有其他物联网云平台，也不敢说谁强谁弱，具体还是符合自己的需求就好。也可以像我一样做一个自己物联网云平台。大家觉得呢？欢迎讨论评论。
回答不易，请多关照，多加交流评论。我也写过好多关于物联网方面的东西，更多相关技术，请关注乐创物联！
初学JAVA的大数据培训课程哪里比较好？
动力节点
网址：http://www.bjpowernode.com/
教你零基础快速学习Java大数据零基础教程
现在是大数据时代，很多人都想要学习大数据，因为不管是就业前景还是薪资都非常的不错，不少人纷纷从其他行业转型到大数据行业，那么零基础的人也想要学习大数据怎么办呢？下面一起探讨下零基础如何快速入门大数据技巧吧。
很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的，编程语言就是必备的条件之一，编程语言目前热门的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，无论是学习哪一门编程语言，总之要精细掌握一门语言是非常必须的，我们先拿应用广泛的Java说起哦。
在入门学习大数据的过程当中有遇见学习，行业，缺乏系统学习路线，系统学习规划，登录动力节点IT培训官网【视频课程】专栏，内涵大数据学习手册，开发工具，PDF文档书籍，你可以自行下载。
Java的方向有三个：JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了，在学习Java的时候，我们一般需要学习这些：HTML，CSS，JS，java的基础，JDBC与数据库，JSPjavaweb技术，jQuery与AJAX技术，Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
再者就是Linux，大数据相关的软件基本都是在Linux运行的，所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦，而且能够让你迅速掌握大数据相关技术，也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群，对以后新出来的大数据技术学习会更快。
对于零基础学习大数据的人，不管是学习哪一门语言，实战很重要，所以学习之后一定要及时运用起来，只有不断使用，才会更有经验，更能学到大数据的技巧，多联手，相信你一定可以掌握这门技术的。
大数据学习路线图——让自己系统学习，知道每一个阶段的学习内容
阶段一、大数据基础——Java语言基础方面
（1）Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
此阶段是针对没有编程基础，或者对基础不扎实的同学一次补习，这个很重要，就像建一座大厦，这就是地基，地基不稳，就算修再高，总有一天会轰然倒塌！
阶段二、Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。
Hadoop生态系统的课程，对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析，从知晓原理到开发的项目，让大家打好学习大数据的基础。
详细讲解Mapreduce，Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的MapReduce程序。
大数据学习路线，一共分为这几个阶段
阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程
阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
项目练习其实是穿插课程其中的，在讲解大数据理论的同时，将实践知识穿插其中，增加学生对大数据技术的理解和应用。
希望泵帮到你！
18岁学习编程来得及吗？
当然来得及！
焦躁阶段
我16年毕业于普通的二本学校，非计算机专业出身，只因为对软件开发感兴趣，所以找工作的时候就一直投IT行业的职位。刚踏入这个行业时，以为突击一下东拼西凑的面试材料，就能有个很好的收获。结果却是，别说大公司了，就是很多看不上的小公司的笔试题都过不去。
后来我去了本地的一个小公司去做服务端的开发。虽然叫服务端开发，但其实就是做系统指标监控功能，从DB计数中读取一些指标数据，通过图表的形式展现在浏览器中。这种CRUD的工作内容做时间长了，就纯粹是体力劳动了，技术视野没办法打开。
但即使写这么简单的功能代码，却还总是被leader批评，说我写的代码质量太差，配不上这几千块的工资。人总是要脸面的，为了改变这种状况，开始关注代码质量，开始真正的啃起了基础的知识，在线上的一些视频课，一些公开的学习资源中弥补自己的不足。
同时强迫自己在代码开发前，多画一些架构图、数据流程图，写代码的时候也强迫自己代码分层，经过半年的磨炼，渐渐的也能写出一些松耦合高内聚的代码，也改变了满屏if-else乱飞的现象。leader也不再说我代码差了，还给我涨了薪资（果然知识就是金钱）！
打开见识阶段
当时我以为这就是优秀程序员的核心能力，就鼓足勇气去投了一些大公司的职位，却没收到一个面试邀请函。后来投了几个小公司的面试，收到了面试却没收到offer，因为有的面试题我根本没有概念，比如：
相比关系型数据库的优势在哪里，你们在什么场景下会用到？
分析日志里存的都是账号登陆信息，一天100G左右，找某一时间段内登陆次数最多的一个账号？
你们的并发量有多大，对于雪崩现象是如何规避的？
这些问题让我意识到：语法与设计模式只是程序员的基本技能而已，要想进一步发展，必须在数据结构、高并发、分布式技术等方面提高。
最开始学习的时候是很艰难的，基础弱，加上工作中又没有这些技术的使用场景，所以只能在论坛、博客中看零碎的文章，进步比较慢。
后来决定进行一次系统的学习，我花了近半年时间去培训机构系统性的学习了一套课程，学完之后对Java相关的技能有了更为体系化的了解。同时，对于非科班出身或基础知识不够扎实的工程师来说，也可以有效起到查漏补缺的作用。
之后我就试着在工作中利用这些技术，当时的状态就是“拿着锤子后，看到哪里都是钉子”，学到一个新技术后，就想强行用在任何项目上，leader有时候说我疯了，可我觉得也不必鄙视这种经历，凡事都有一个认知过程，这也是一种积累。
知识深化阶段
大概17年下半年，我就投了一些大的互联网公司职位，比上次好一点，有一些公司给我了面试邀请，但最后却都还是没收到offer。
后来复盘一下面试问题，发现我在整体技术面上回答得较好，但在细节技术点上，有点吃力，比如面试官问：
聊一聊你对JVM的原理？
消息队列如何保证顺序消费？
数据是通过push还是pull方式给到消费端，各自有什么弊端？如果消费失败，可能是哪些原因引起？如果是因为网络原因引起，该如何解决？
通俗的话来讲，就是虽然我见识了各种各样的轮子了，也知道各种轮子适合在什么样的路上跑，但不知道为什么适合。
针对这种情况，结合已有的知识体系，选择了一个方面进行了深入，我当时选的是消息队列的深入研究，从网络协议、服务端消息存储、客户端消费、各种异常情况的处理等都摸了一遍。
这个过程我会针对每个环节进行假设反问，如果这一步失败了，会发生什么情况，该如何处理？这种思维培养了我对技术问题细节思考的能力，现在看来真的是受益匪浅。
18年上半年，我又去试了大公司的面试，虽然过程磕磕绊绊，但是面试官觉得我思考问题还是挺全面的，潜力比较大，因此最后收到了待遇丰厚的Offer！
逆袭路上的三点体会
为什么我会一直执念于要去BAT之类的大型互联网公司工作？除了因为薪水诱人，更是因为能有大规模分布式的技术可以挑战。
回首两年来的升级打怪之路，从16年毕业于普通的二本学校，到成为顶尖互联网公司的资深Java开发工程师，不免感慨良多。
如果说让我给大家分享几点心得，那以下的3点应该是我近两年来最大的感触：
1、跳出舒适圈，找到目标是前进的起点。如果你在自己当下的工作中无法接触太多的新技术，可以尝试多去外面的公司面试，这能在一定程度上帮助自己找到学习的目标；
2、跳槽要趁早，杜绝成为温水里的青蛙。对于想跳槽到大公司的同学来说，一定要趁早。因为同样的水平情况下，大公司更会看中「潜力」—— 年龄越大，潜力越小；
3、始终保持你的学习欲。对于工程师来说，学习永无止境。但埋头苦学是不够的，你要注意自己的学习一定要有系统性，除了手头的项目和身边“大牛”的指导外，看书和网络课程是最有效的方法，用少量的金钱换取宝贵的时间，是非常值得的。
如果你依然觉得有些茫然，不如跟有多年Java开发经验的资深工程师聊一聊。选择一个培训机构或者跟网上的大神咨询，但大部分时间还是自己系统性、有针对性的提升。
这里我想特别强调一下：上述讲的都是一些方法论的东西，但真正起决定作用的，其实还是我们对技术的热情和兴趣！