上一页 1 2 3 4 5 6 ··· 126 下一页
2026年3月30日
物联网系统：Web 前端到底如何使用 HTTP 协议展示数据？
摘要： 一、先给你最终结论（超级重要） MQTT = 设备上传数据用（传感器→基站→服务器） HTTP = 浏览器看网页、拿数据用（用户→服务器） 你的系统里：设备走 MQTT，人看页面走 HTTP。 二、HTTP 在你这套系统里的3 个核心用途 1. 浏览器访问 Web 页面（HTML/CSS/JS） 2 阅读全文
posted @ 2026-03-30 16:16 星火撩原 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
我用最清晰、最直观、最贴合你这套 LoRa 物联网系统的方式，给你讲透：MQTT 在你这套方案里到底怎么用、流程是什么、为什么比纯 TCP 更好
摘要： 我完全基于你这套系统： LoRa 传感器 → LoRa 基站 → 服务器 → Web 展示 采集：温度、湿度、水平 周期：1 分钟上报一次 一、先给你结论： MQTT 是替换掉「纯 TCP 传输」的升级方案，是物联网行业标准方案 你原来的方案： 基站 → 服务器（纯 TCP Socket） 换成 M 阅读全文
posted @ 2026-03-30 15:48 星火撩原 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
超详细：LoRa物联网系统 软件技术栈完整工作流
摘要： 最通俗、最清晰、一步不漏的方式讲清楚： 从 传感器发数据 → 基站 → 服务器 → 数据库 → Web页面展示 整条链路软件到底是怎么跑起来的，你看完就能完全理解整个系统运作原理。 我使用的是： Python + TCP服务 + 数据库 + Flask Web + 前端实时展示 （轻量、快速、可直接 阅读全文
posted @ 2026-03-30 15:30 星火撩原 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
完整可落地 LoRa 物联网监控系统设计（温度+湿度+水平 + 1分钟上报 + 基站转TCP/IP + Web展示）
摘要： 我给你做最标准、最简单、可直接开发、无坑的完整系统设计，严格按照你的需求： LoRa 传感器 → LoRa 基站 → 有线 TCP/IP → 服务器 → Web 页面展示 采集：温度、湿度、水平（倾斜/姿态） 周期：1 分钟上报一次 一、系统整体架构（4层极简稳定版） 核心工作流程 传感器每 60 阅读全文
posted @ 2026-03-30 15:06 星火撩原 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
2026年2月23日
超详细RFID技术原理全解析
摘要： RFID技术超详细原理解析 RFID（Radio Frequency Identification，射频识别技术），又称电子标签，是一种利用**射频电磁波**实现“非接触、无视觉、远距离”自动识别的技术，核心是通过无线通信完成“能量传输+数据交互”，无需物理接触、无需人工干预，可实现单个或多个目标的 阅读全文
posted @ 2026-02-23 23:37 星火撩原 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)
2025年12月1日
MySQL Workbench基本使用
摘要： 一、连接数据库 1. 打开MySQL Workbench后，点击root用户，第一次需要输入数据库密码，连接 2. 看到以下页面，表示数据库连接完毕 3. 调整视窗布局，便于后续使用 SQL Additions窗口很少使用，点击视窗布局，调整软件视图 隐藏后的视图如下： 二、基本使用 1. 查看当前 阅读全文
posted @ 2025-12-01 21:04 星火撩原 阅读(386) 评论(0) 推荐(0)
2025年11月21日
LTE Cat.1,LET Cat.2，LTE Cat.3和LTE Cat.4的技术介绍
摘要： LTE（Long-Term Evolution）是一种4G无线移动通信技术，提供了高速数据传输和低延迟的网络连接。LTE网络可以通过不同的UE（User Equipment）类别来满足不同的应用需求，其中包括LTE Cat.1、LTE Cat.2、LTE Cat.3和LTE Cat.4等不同级别的U 阅读全文
posted @ 2025-11-21 21:26 星火撩原 阅读(395) 评论(0) 推荐(0)
2025年11月5日
langchain示例
摘要： from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser # 关键修正1：导入PydanticOutputParser from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain_o 阅读全文
posted @ 2025-11-05 23:25 星火撩原 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
多轮对话Token限制解决
摘要： 在了解了ConversationBufferMemory记忆类后，我们知道了它能够无限的将历史对话信息填充到History中，从而给大模型提供上下文的背景。但问题是：每个大模型都存在最大输入的Token限制，且过久远的对话数据往往并不能够对当前轮次的问答提供有效的信息，这种我们大家都能非常容易想到的 阅读全文
posted @ 2025-11-05 23:10 星火撩原 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
记忆模块Memory
摘要： 在最开始我们就通过实验知道LLM 本身是没有记忆的，每一次LLM的API调用都是一个全新的会话。但在某些应用程序中，如：聊天机器人，让LLM记住以前的历史交互是非常重要，无论是在短期的还是长期的。langchain中的“Memory”即对话历史（message history）就是为了实现这一点。 阅读全文
posted @ 2025-11-05 23:04 星火撩原 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 2 3 4 5 6 ··· 126 下一页