XBee S2C相关说明

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相比前一代XBee S2(产品系列XB24-ZB),XBee S2C(产品系列XB24C)新增了:

异步接受/发送功能(1MB/s)
SPI通讯(5MB/s)

室内最大传输距离60米,室外射频(RF:2kbps)距离200米

供给电压:2.1-3.6V

 

每个ZigBee的组网都有三个部分组成:

Coordinator:负责开启网络、选择频道、提供PANID、分发地址Distribute Address、具备允许Router和End Device入网的能力,一个网络中只能有一个
Router:是ZigBee的节点,能够加入网络、发送、接收、路由信息(路由是指可以作为两个相距很远的中继器),为睡眠终端的设备缓冲无线数据包(data pakets),无法休眠,必须始终打开电源。一个网络中可以有多个。
End Device:终端设备的本质是路由的简化版,可以加入现有网络并发送和接收信息,但是不能作为任何其他设备之间的信使(中继器),不允许其他设备加入网络。一般使用比较便宜的硬件,并可以间歇性的断电,从而通过暂时进入无响应的睡眠模式来节省能源。总是需要路由器或协调器作为其父设备。父设备帮助终端设备加入网络并为他们睡觉时存储信息。一个网络中可以有多个。

 

操作模式

XBee的ZigBee射频模块在不传输数据时处于接收模式,在下列条件转入其他模式运作模式:

发送模式(串行接收缓冲区中的串行数据已准备好打包)
睡眠模式
命令模式(命令模式序列发出,在使用SPI端口时不可用)

最后说明一下:S2不可以和S1兼容但是S2C实现了和S2及S1(产品系列是:802.15.4)的兼容。

设置COORDINATOR:

PAN ID:1234

CE(Coordinator Enable):Enabled

DH:0

DL:FFFF (广播模式,会与网络中的所有设备通讯)

NI(node identifier):COORDINATOR(这里仅仅是一个用于辨识的名字)

 

设置ROUTER:

PAN ID:1234

JV channel verification:Enabled

DL:0

DH:0(代表只发给coordinator,因为0是coordinator的默认地址)

 

 

 

云计算与分布式系统-1-分布式系统模型和关键技术

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计算范式的区别:

集中式计算:这种计算范式是将所有计算资源集中在一个物理系统之内,所有的资源(处理器、内存、存储器)是全部共享的并且紧耦合在一个集成式操作系统中。
并行计算:在并行计算中,所有处理器或是紧耦合与中心共享内存或是松耦合于分布式内存。处理器间通信通过共享内存或通过消息传递完成。通常称有并行计算能力的计算系统称为并行计算机。运行在并行计算机上的程序称为并行程序。
分布式计算:这是一个计算机科学和工程中研究分布式系统的领域。一个分布式系统由众多自治的计算机组成,各自拥有其私有内存,通过计算机网络通信。分布式系统中的信息交换通过消息传递的方式完成。运行在分布式系统上的程序成为分布式程序。编写分布式程序的过程成为分布式编程。
云计算:一个互联网云的资源可以是集中式的也可以是分布式的。云采用分布式计算或并行计算,或两者兼有。云可以在集中或分布式的大规模数据中心之上,由物理的或虚拟的计算资源构建。一些人认为云计算是一种效用计算或者服务计算的形式。
物联网:是一个日常生活对象(包括计算机、传感器、人、工具、设备等)网络化连接。这是互联网发展的一种趋势。在物联网时代,所有对象和设备都是工具化的、互联的和智能交互的。这种交流可以发生在人和物或者物和物之间。动态连接的将会指数型增长成为包含多个网络的一个新的动态网络就是物联网。
CPS:这是除了物理完之外另一个互联网发展的一种趋势。CPS是计算过程和物理世界之间交互的结果。

GPU和CPU的一个重要的区别是GPU有一个慢速执行多并线程的大规模并行吞吐系结构,而不是在一个通常的位处理器上快速的执行一个单独的长线程。现在GPU已经不仅仅是加速图形和视频编码。他们还应用于HPC系统的多核和多线程级别的大规模并行超级计算机。GPU被设计用于处理大批量并行浮点计算。能量和海量的并行是未来GPU相对于CPU的主要优势。

 

云计算在实质上依托以下四个方面融合:硬件虚拟化和多核芯片、效用和网格计算(云计算必需的基础)、SOA、Web 2.0和网络服务糅合、原子计算和数据中心自动化。

对等网络-P2P

P2P:在一个P2P系统中,每个节点既是客户端又是服务器,提供部分系统资源。节点极其都是简单的接入互联网的客户机。节点间不存在主从关系。无需中心写作或中心数据库。
覆盖网络:数据项或文件分布在一起参加的节点中。基于通信或文件共享需求,对等节点ID在逻辑层形成一个覆盖网络。这是通过逻辑地映射每台物理机为其ID而形成的虚拟网络。当一个新的对等节点加入系统,它的对等节点ID作为一个节点加入到网络中。当一个存在的对等节点离开系统,它的对等节点ID会自动的从覆盖网络中移除。

处理大数据集,将通常意味着把计算(程序)发送给数据,而不是复制数据到工作站。

 
三个云服务模型:

技术处设施即服务(IaaS):这个模型将用户需要的基础设施(即服务器、存储、网络和数据中心构造)组合在一起。用户可以在使用客户机操作系统的多个虚拟机上配置和运行指定的应用。用户不管理或控制底层的云基础设施,但可以指定何时请求和释放所需资源。
平台即服务(PaaS):这个模型将使用户能够在一个虚拟平台上配置用户定制的应用。PaaS包括了中间件、数据库、开发工具和一些运行时支持。平台包括集成了特定程序接口的硬件和软件。提供商提供API和软件工具。用户从云基础设施的管理中得以解脱。
软件即服务(SaaS):这是指面向数千付费云用户的初始浏览器的应用软件。SaaS模型应用于业务流程、工业应用、客户关系管理、企业资源计划、人力资源和合作应用。在用户这边,没有服务器或软件许可方面的前期投入。在提供商这边,同传统的用户应用服务器相比,成本相当低。

并行和分布式编程模型:
1.消息传递接口(MPI):这是开发分布式系统上运行的并行程序的主要编程标准。本质上是一个可以被C调用的子程序库,用于编写运行于分布式系统上的并行程序。

2.MapReduce:这是一个用于大数据集散大规模集群可扩展数据处理的web编程模型,这个模型主要用于web规模的搜索和云计算应用。

3.Hadoop库:Hadoop提供了一个软件平台。这个开发包使用户能够在海量分布式数据上编写和运行程序。Hadoop也是经济的,因为它是MapReduce的一个开源实现。

 
构建海量分布式计算系统的基本设计原则
1.性能度量和可扩展性分析

细嫩度量事宜MIPS为单位度量CPU的速度。

2.可扩展性维度

这个分布式系统的任何系统资源升级应该向后兼容已有的硬件和软件资源。要考虑规模可扩展性、软件可扩展性、应用可扩展性、技术可扩展性。

3.可扩展性和系统镜像数

可扩展的性能意味着系统可以通过增加更多的处理器或服务器、扩大物理节点的内存大小、扩展磁盘容量增加更多的I/O通道实现更快的速度。许多集群节点是SMP(对称多处理器)或者多个服务器,处理器或核心总数在集群系统中比集群上运行的操作系统镜像大1或2个数量级。

3.容错和系统可用性

高可用是所有集群、网格、P2P网络和云系统所期望的。

 

全栈工程师

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让我来发挥一下剪报君的特长,下面是百度百科对[全栈工程师]的说明:
全栈工程师,也叫全端工程师,英文Full Stack developer,是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人。
上面的定义,基本上已经比较直白了,我们再举两个例子就更明白了。

假如你是一个Web开发者,如果你既能做前端(需要熟悉HTML、CSS、JavaScript、H5以及Bootstrap、EasyUI等各种前端框架),又能做后端(需要熟悉Java或ASP.net或php或Node.js或Go,选项太多就不一一列举了),可以独自一个人完成一个类似电子商务网站的产品的开发,那你就算是全栈工程师了。

假如你是一个App开发者,既能开发Android应用(需要熟悉Java和Android框架),又能开发iOS应用(需要熟悉Objective-C或Swift以及Cocoa for iOS),又可以开发应用需要的后台(需要熟悉Node.js或Java或Go或……),总之你可以独自一个人开发出一个覆盖Android和iOS的且有业务后台的App,那你也就算是全栈工程师了。

嗯,现在估计我们真的明白[全栈工程师]是什么鬼了。那让我们来看看,假如你想成为全栈工程师,都该了解些什么……比如怎么成为全栈工程师,比如全栈的好与坏,比如选择哪条技术栈来贯通……
全栈ABC
关于全栈工程师,有一些周边是你必须了解的。
对自己产品的渴望
注意,我放在第一位的,不是对技术的渴望,而是,[对自己产品的渴望]。就像一个男人,渴望要一个自己的孩子,99%会选择走“谈对象、结婚、做爱、生娃、养娃”这样一条路。作为一个工程师,如果你对产品的渴望就像那些思子若狂见了人家孩子就想抱走的男人或女人,那你就可能会愿意成为全栈工程师。

一个真正的全栈工程师,会从生活中发现问题,洞察需求,设计解决方案并迫不及待的实现产品。而为了实现产品,他愿意去学习任何领域的知识和技能。注意,他们学习某个领域的知识和技能,并不是为了成为那个领域的专家,而是为了完成自己的目标。他们视野开阔心存高远,不会拘泥于技术,假如挥一挥手,就有产品、设计、开发蜂拥而至为他们开发想要的产品,那他们丝毫也不介意扔掉所有的技术。换句话说,只有在一个人既对产品有迫切的渴望又没人帮他实现时,他才会走上全栈之路。所以,全栈,只是实现目标过程中的副产品,目标,才是首要的。
时势造全栈
前面我们说了,当一个人渴望自己的产品又没人帮他实现时,他如果不能放下灼心的渴望,就可能走上全栈之路。这其实是形势逼迫。那类似的还有另外一种情况,也可以逼着一个人成为全栈工程师。那就是:[加入一个缺人的创业型公司]。

大公司人员充沛,一个萝卜一个坑,个个都是螺丝钉,让你一个人搞定所有事情的概率很小。而小公司、创业型公司则不同,他们往往是人员极度匮乏,一个人得顶几个人用。你搞前端的,后端没人你也得顶上。你搞Android开发的,iOS没人你也得顶上,后台没人说不得也得顶上。就这么着,你很快就全栈了。所以,有一种全栈工程师,是被别人养成的。
思维方式和学习能力
有的人,拿刀逼着也成不了全栈工程师。有的人,把他扔到没电没网络的荒漠,他也可以走上全栈之路。有的人……

这其间的差别,就是思维方式和学习能力。

从思维上讲,要想全栈,你就不能给自己设限。把自己定位在前端工程师或iOS工程师上,任尔东西南北风,咬定青山不放松。这样是不行的。应该心随好猫意纵天高或者鹤舞白沙我心飞翔,总之因时而变、因势而变,需要用什么就学什么,服务器没人搞那我来搞,Android App没人写那我来写……这样打破了自我设限,就具备了成为全栈工程师的基础。

除了这种自我设限的思维模式需要破除,还有一种定势要破,那就是精通每一项技术。对于热爱技术的人来讲,搞精每一项技术是很强的诱惑啊,简直比门口走过的妙龄女郎的吸引力还大。这种思想要破除,因为把门门技术都精通必然会耗时很长,影响你实现自己的产品,所以,只要你学到的那部分能够顺利帮你实现目标,那就可以挥一挥衣袖,继续前行了。

一旦思维上破除了定势,具备了成为全栈工程师的基础,如果你有很强的自我学习能力,那就真的可以顺利走上全栈之路了。而假如你学习能力稍差,面对新技术总是寻寻觅觅寻不到入门的路,那恐怕也把自己逼不成全栈,或者得逼到白头。
全栈的好与坏
全栈工程师的好处就是涉猎技术很广,能够很快运用他所了解的技术开发出产品原型。所以,很多全栈工程师后来走上了创业之路,成了创业者;或者进了创业公司,成了技术合伙人。他们视野开阔,思维活跃,对技术和产品都很敏感,是创业期不可或缺的核心。

然而,正因为全栈工程师的技术是横向发展的,广博有余而精深不足,所以你提到什么,他都能侃上半天,但你要问一些基础的知识点,他可能答不上来。假如全栈工程师不去创业或不加入创业型公司,而是应聘某一个技术方向的岗位,那在面试时就会比较吃亏,因为他用到的大部分技术,细问起来,别人可能都会觉得有了解但不深入。所以,这可能会影响他的求职。不过,如果先一专再多能,然后有意识的选择目标职业,就可以避免这种情况。
选择哪条技术栈
额,其实,对于全栈工程师来讲,往往是没得选择的。比如你做App,你要全栈,你基本上就很少选择余地,Java、Objective-C都是必须的。所以,很多时候是产品和形势选择你成为全栈,是做着做着成了全栈。而不是为了全栈而全栈,假如是为了全栈而全栈,那你是可以选的哦。比如选择MEAN(MongoDB+Express+AngularJS+Node.js),比如J2SE + SSH + Android + Objective-C + Cocoa……

假如你的目标就是成为全栈工程师,你会发现,哇哦,好多东西要学嗳,吓死人啦。那假如你要做一个产品,比如因为你酷爱炒股,你要做一个简单的股票App:跟踪自选股行情,支持自定义提醒,界面要清爽干净,平台呢要支持Android、iOS和Web。那你在做这样产品的过程中,就会被逼成全栈而不自觉。因为,做你喜欢的事儿,是不会觉得累的。

作者:foruok
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來源:简书