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JavaScrip物联网架构与数据处理
JavaScrip物联网架构与数据处理

JavaScrip物联网架构与数据处理PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:13 积分如何计算积分?
  • 作 者:李知周著
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787111598138
  • 页数:366 页
图书介绍:本书系统介绍如何从零基础开始学习物联网知识与技术,而且通过实例学习掌握如何搭建和开发完整的物联网系统,使用JavaScript作为统一的编程语言,降低了读者在学习物联网过程中的难度,并着重介绍如何收集、存储、分析、展示物联网中的流转数据,并涵盖网关开发、生物芯片、安全等读者关心的技术与实践。
《JavaScrip物联网架构与数据处理》目录

第一篇 基础篇 2

第1章 物联网系统基础 2

1.1万物互联与互联网进化论 3

1.2物联网的核心数据的流动 4

1.2.1现代物联网的对称性 4

1.2.2现代物联网的IP化 4

1.3端到端物联网解决方案 5

1.3.1 JavaScript老树新花 5

1.3.2物联网节点JavaScript开发 6

1.3.3物联网客户端JavaScript开发 7

1.4物联网大数据的必然趋势 9

1.5物联网机器学习的必然趋势 11

1.6本章小结 12

第2章 Node.js基础 14

2.1标准库 14

2.1.1简单模块定义和使用 15

2.1.2标准库API编程 16

2.1.3标准库console模块 18

2.2 V8引擎 22

2.2.1编译执行 23

2.2.2垃圾回收 24

2.3非阻塞式I/O 25

2.4事件循环 27

2.5包管理器NPM 30

2.5.1包结构 31

2.5.2包管理 33

2.6 Node js开发环境 34

2.7微服务架构 35

2.8本章小结 37

第二篇 数据篇 40

第3章 基于JavaScript物联网数据收集 40

3.1嵌入式系统特点 40

3.1.1高集成度 40

3.1.2资源受限 41

3.1.3长寿命 42

3.1.4环境苛刻 42

3.2实时数据收集 43

3.2.1强实时任务 44

3.2.2准实时任务 44

3.2.3弱实时任务与最终实时任务 45

3.2.4时延、抖动与吞吐量 46

3.3 Node.js物联网节点开发 49

3.3.1内存分配与优化 50

3.3.2延时测量与性能优化 58

3.3.3 Node js跨语言调用 60

3.3.4 Node js物联网通信协议开发 61

3.3.5 Node js代码远程部署与更新 65

3.3.6 Node.js服务发现 70

3.4 IoT.js物联网节点开发 73

3.5 Espruino的物联网节点开发 75

3.6本章小结 76

第4章 基于JavaScript数据存储与处理 77

4.1大数据基础 77

4.1.1指数增长 77

4.1.2水平扩展 79

4.1.3 MapReduce 80

4.1.4高可用性 82

4.1.5模式可复制 83

4.2大数据实时处理 84

4.2.1时间序列 84

4.2.2 Lambda架构 85

4.2.3 JavaScript物联网实时数据处理 88

4.3 Kafka大数据消息总线 89

4.3.1消息总线 90

4.3.2 Kafka集群 91

4.3.3数据存储 95

4.3.4高可用性 98

4.3.5连接器 98

4.3.6 JavaScript Kafka数据收发 100

4.3.7 Kafka即服务 101

4.4 Spark大数据处理平台 104

4.4.1 HDFS 105

4.4.2 RDD 107

4.4.3变换与动作 108

4.4.4 DAG调度器 110

4.4.5数据帧 111

4.4.6流处理 113

4.4.7 EclairJS JavaScript大数据处理 113

4.5 ElasticSearch大数据索引平台 116

4.5.1 JSON文档 117

4.5.2模板与映射 118

4.5.3确切值与全文文本 120

4.5.4 Lucene引擎与倒排索引 121

4.5.5分片与副本 122

4.5.6 RESTful接口的JavaScript编程 122

4.6本章小结 125

第5章 基于JavaScript物联网数据分析 126

5.1人工智能与机器学习 126

5.1.1监督学习 128

5.1.2强化学习 134

5.2深度学习 138

5.2.1多层感知器网络 139

5.2.2卷积神经网络 145

5.2.3递归神经网络 149

5.2.4大规模深度学习 152

5.3深度学习物联网数据分析 155

5.3.1基于卷积神经网络的物联网视频监控物体识别 155

5.3.2基于Q深度学习的物联网扫地机器人 156

5.4本章小结 158

第6章 基于JavaScript物联网数据展示与交互 159

6.1物联网网页应用开发 159

6.1.1 HTML 160

6.1.2 CSS 165

6.1.3本地数据存储 170

6.1.4 AJAX 171

6.1.5 WebSocket 174

6.1.6多媒体 176

6.1.7数据可视化 179

6.2 Angular.js网页应用开发 186

6.2.1单页应用 187

6.2.2 MVC设计模式 189

6.2.3双向绑定 191

6.2.4依赖注入 192

6.2.5 URL路由 193

6.3 Ionic移动应用开发 195

6.3.1 Cordova 196

6.3.2 UI组件 197

6.3.3 Ionic集成开发环境 199

6.3.4物联网单页应用程序 201

6.4本章小结 205

第7章 基于JavaScript物联网数据安全 206

7.1物联网的安全挑战 206

7.1.1未来已经来临 206

7.1.2早期物联网安全 207

7.1.3现代物联网安全 208

7.2攻击表面与安全防护 209

7.2.1设备安全 210

7.2.2网络安全 211

7.2.3数据安全 213

7.3安全猎手与击杀链 215

7.3.1基于大数据的物联网安全监控系统设计 216

7.3.2物联网安全监控系统击杀实战 219

7.4 JavaScript物联网数据安全 221

7.4.1 JavaScript程序漏洞扫描 221

7.4.2 JavaScript网络传输加密 222

7.4.3 JavaScript实现访问控制 225

7.5本章小结 227

第三篇 实战篇 230

第8章 物联网智能网关系统开发 230

8.1物联网智能网关 230

8.2开源硬件OpenFPGAduino 231

8.2.1开源硬件简介 232

8.2.2 OpenFPGAduino硬件设计 234

8.2.3 OpenFPGAduino软件设计 235

8.3 Node.js物联网系统开发 236

8.3.1 Arduino.js网络系统 237

8.3.2 Express HTTP服务 237

8.3.3微服务架构 238

8.3.4数据库微服务 242

8.3.5服务发现 244

8.3.6物联网协议转换 246

8.3.7硬件访问 248

8.3.8硬件仿真 252

8.3.9 Mocha集成测试 254

8.4 FPGA实时性系统开发 256

8.4.1 FPGA简介 256

8.4.2 Qsys总线 257

8.4.3内核空间驱动 259

8.4.4用户空间驱动 260

8.4.5 FPGA在线应用配置 261

8.5本章小结 262

第9章 物联网云管理与开发环境 264

9.1云计算与云服务 264

9.1.1虚拟化 265

9.1.2容器化 266

9.2物联网云服务 272

9.3基于HTML的嵌入式软件开发环境 274

9.4基于Blockly的云软件开发环境 275

9.5基于Docker与云存储的云开发编译部署环境 280

9.6基于Yeelink云的物联网远程管理与控制 285

9.7基于Plot.ly数据可视化云服务 288

9.8基于听云物联网运维服务 289

9.9本章小结 291

第10章 物联网生物芯片实验测试系统 292

10.1生物芯片测试平台 292

10.2生物芯片测试平台总体设计 294

10.3平台电源与机箱系统设计 296

10.4控温控湿度平台系统设计 298

10.5实验试剂注射进样系统设计 302

10.6高精度三轴移动定位系统设计 304

10.7显微镜图像监控系统设计 309

10.8物联网实验自动化控制系统设计 309

10.9本章小结 312

第11章 物联网大数据分析系统 313

11.1物联网大数据平台 313

11.1.1物联网络三层架构 315

11.1.2物联网大数据信息处理平台设计 316

11.2物联网数据汇聚 319

11.2.1物联网MQTT Kafka网桥 319

11.2.2物联网数据平面Kafka聚合网关管理 322

11.2.3物联网控制平面ZooKeeper节点管理 323

11.3物联网数据清洗 324

11.3.1抽取变换加载 325

11.3.2一致性检查 326

11.3.3重复数据去除 327

11.4物联网数据统计分析与机器学习 334

11.4.1统计分析与机器学习 335

11.4.2基于Spark批处理统计分析 335

11.4.3基于Kappa架构实时统计分析 336

11.4.4在线机器学习 338

11.4.5基于RLS的异常检测 339

11.5物联网日志异常检测与监控系统设计 341

11.5.1物联网日志分析 341

11.5.2 LogStash日志收集与解析 342

11.5.3 ElasticSearch日志存储与索引 344

11.5.4 Kibana日志可视化 344

11.5.5日志异常检测与告警 346

11.6物联网数据安全日志机器学习系统设计 350

11.6.1攻击指纹DGA 351

11.6.2 DGA应用实例DNS隧道 353

11.6.3自然语言处理 355

11.6.4深度学习识别DGA 358

11.7本章小结 364

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