智慧物业—建设智慧社区的实践_物业智慧社区-程序员宅基地
智慧社区的特征
• 高度信息化、网络化
智慧社区应当充分利用信息技术、互联网（及移动互联网）技术、云计算技术，开发、集成、利用信息资源，促进信息交流和知识共享。•社区与社区之间不是信息孤岛，而是互联、互通形成社区网络。
• 高度智能化、自动化
在智慧社区里，智能控制、智能管理、智能仪表、智能家居及相关自动化技术得到广泛应用。
• 高度人性化、便捷化
智慧社区应当利用信息技术、互联网技术，结合本地服务优势，围绕广大业主的需求，开展丰富的社区服务、增值服务，让广大业主足不出户便可享受高度人性化、便捷化的服务体验。
建设智慧社区的意义
•改变传统服务模式，实现物业服务转型升级
•降低物业服务成本，改善物业服务成本、降低物业服务成本，改善物业服务成本结构
•改变业主生活体验，引领社区生活方式蝶变
•打造智慧城市细胞，推动智慧中国梦想实现
智慧社区平台框架
智慧社区总体架构从下至上包含感知层、通信层、数据层、以及应用层。其中：
感知层：具有环境感知和通信能力，通过RFID、GPS、传感器等物联网技术实现对社区范围内的环境、安全、基础设施等的监控和检测，可为社区居民提供信息无处不在的服务。
通信层：是智慧社区的基础设施，是实现智慧社区的信息交互基础。智慧社区的通信网络可由光纤网和无处不在的无线宽带网络组成，使社区居民随时、随地、随需可使用互联网提供的信息服务。
数据层：在建立的社区云、全局云的环境下，通过整合社区物业管理、居民基本信息、社区电子商务、及公共资源等数据库，实现数据共享、数据挖掘、统计分析及智能决策。
应用层：是建立在感知层、通信层和数据层之上的各种应用服务系统。包括智慧物业管理、智慧社区公共服务、社区电子商务。为社区居民提供关系到衣、食、住、用、行等方方面面的应用服务。
关注我的技术公众号，每个工作日都有优质技术文章推送和电子版方案下载。
微信扫一扫下方二维码即可关注：
智能推荐
解决win10/win8/8.1 64位操作系统MT65xx preloader线刷驱动无法安装_mt65驱动-程序员宅基地
文章浏览阅读1.3w次。转载自 http://www.miui.com/thread-2003672-1-1.html 当手机在刷错包或者误修改删除系统文件后会出现无法开机或者是移动定制（联通合约机）版想刷标准版，这时就会用到线刷，首先就是安装线刷驱动。 在XP和win7上线刷是比较方便的，用那个驱动自动安装版，直接就可以安装好，完成线刷。不过现在也有好多机友换成了win8/8.1系统，再使用这个_mt65驱动
SonarQube简介及客户端集成_sonar的客户端区别-程序员宅基地
文章浏览阅读1k次。SonarQube是一个代码质量管理平台，可以扫描监测代码并给出质量评价及修改建议，通过插件机制支持25+中开发语言，可以很容易与gradle\maven\jenkins等工具进行集成，是非常流行的代码质量管控平台。通CheckStyle、findbugs等工具定位不同，SonarQube定位于平台，有完善的管理机制及强大的管理页面，并通过插件支持checkstyle及findbugs等既有的流..._sonar的客户端区别
元学习系列（六）：神经图灵机详细分析_神经图灵机方法改进-程序员宅基地
文章浏览阅读3.4k次，点赞2次，收藏27次。神经图灵机是LSTM、GRU的改进版本，本质上依然包含一个外部记忆结构、可对记忆进行读写操作，主要针对读写操作进行了改进，或者说提出了一种新的读写操作思路。神经图灵机之所以叫这个名字是因为它通过深度学习模型模拟了图灵机，但是我觉得如果先去介绍图灵机的概念，就会搞得很混乱，所以这里主要从神经图灵机改进了LSTM的哪些方面入手进行讲解，同时，由于模型的结构比较复杂，为了让思路更清晰，这次也会分开几..._神经图灵机方法改进
【机器学习】机器学习模型迭代方法(Python)-程序员宅基地
文章浏览阅读2.8k次。一、模型迭代方法机器学习模型在实际应用的场景，通常要根据新增的数据下进行模型的迭代，常见的模型迭代方法有以下几种：1、全量数据重新训练一个模型，直接合并历史训练数据与新增的数据，模型直接离线学习全量数据，学习得到一个全新的模型。优缺点：这也是实际最为常见的模型迭代方式，通常模型效果也是最好的，但这样模型迭代比较耗时，资源耗费比较多，实时性较差，特别是在大数据场景更为困难；2、模型融合的方法，将旧模..._模型迭代
base64图片打成Zip包上传，以及服务端解压的简单实现_base64可以装换zip吗-程序员宅基地
文章浏览阅读2.3k次。1、前言上传图片一般采用异步上传的方式，但是异步上传带来不好的地方，就如果图片有改变或者删除，图片服务器端就会造成浪费。所以有时候就会和参数同步提交。笔者喜欢base64图片一起上传，但是图片过多时就会出现数据丢失等异常。因为tomcat的post请求默认是2M的长度限制。2、解决办法有两种：① 修改tomcat的servel.xml的配置文件，设置 maxPostSize=..._base64可以装换zip吗
Opencv自然场景文本识别系统（源码＆教程）_opencv自然场景实时识别文字-程序员宅基地
文章浏览阅读1k次，点赞17次，收藏22次。Opencv自然场景文本识别系统（源码＆教程）_opencv自然场景实时识别文字
随便推点
ESXi 快速复制虚拟机脚本_exsi6.7快速克隆centos-程序员宅基地
文章浏览阅读1.3k次。拷贝虚拟机文件时间比较长，因为虚拟机 flat 文件很大，所以要等。脚本完成后，以复制虚拟机文件夹。将以下脚本内容写入文件。_exsi6.7快速克隆centos
好友推荐—基于关系的java和spark代码实现_本关任务:使用 spark core 知识完成 " 好友推荐 " 的程序。-程序员宅基地
文章浏览阅读2k次。本文主要实现基于二度好友的推荐。数学公式参考于：http://blog.csdn.net/qq_14950717/article/details/52197565测试数据为自己随手画的关系图把图片整理成文本信息如下：a b c d e f yb c a f gc a b dd c a e h q re f h d af e a b gg h f bh e g i di j m n ..._本关任务:使用 spark core 知识完成 " 好友推荐 " 的程序。
南京大学-高级程序设计复习总结_南京大学高级程序设计-程序员宅基地
文章浏览阅读367次。南京大学高级程序设计期末复习总结，c++面向对象编程_南京大学高级程序设计
4.朴素贝叶斯分类器实现－matlab_朴素贝叶斯 matlab训练和测试输出-程序员宅基地
文章浏览阅读3.1k次，点赞2次，收藏12次。实现朴素贝叶斯分类器，并且根据李航《统计机器学习》第四章提供的数据训练与测试，结果与书中一致分别实现了朴素贝叶斯以及带有laplace平滑的朴素贝叶斯%书中例题实现朴素贝叶斯%特征1的取值集合A1=[1;2;3];%特征2的取值集合A2=[4;5;6];%S M LAValues={A1;A2};%Y的取值集合YValue=[-1;1];%数据集和T=[ 1,4,-1;..._朴素贝叶斯 matlab训练和测试输出
Markdown 文本换行_markdowntext 换行-程序员宅基地
文章浏览阅读1.6k次。Markdown 文本换行_markdowntext 换行
错误:0xC0000022 在运行 Microsoft Windows 非核心版本的计算机上,运行”slui.exe 0x2a 0xC0000022″以显示错误文本_错误: 0xc0000022 在运行 microsoft windows 非核心版本的计算机上,运行-程序员宅基地
文章浏览阅读6.7w次，点赞2次，收藏37次。win10 2016长期服务版激活错误解决方法：打开“注册表编辑器”；（Windows + R然后输入Regedit）修改SkipRearm的值为1：（在HKEY_LOCAL_MACHINE–》SOFTWARE–》Microsoft–》Windows NT–》CurrentVersion–》SoftwareProtectionPlatform里面，将SkipRearm的值修改为1）重..._错误: 0xc0000022 在运行 microsoft windows 非核心版本的计算机上,运行“slui.ex