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关于网络传输数据并实时画曲线
mmmm_baby
2017-09-14 12:22:27
大家好!
目前用MFC编写了一个实时显示单片机通过网络传来的数据的程序,预想的功能如下:
1 在编辑框中实时显示传来的数据(四路传感器的电压信号)
2 在绘图窗口实时绘制这四路信号。
目前功能1基本可以实现,但是功能2没办法实时绘图,但是在调试状态下却是可以绘制曲线的,所以感觉程序应该是某个地方没处理好,大家有什么好的建议吗?多谢!
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关于网络传输数据并实时画曲线
大家好! 目前用MFC编写了一个实时显示单片机通过网络传来的数据的程序,预想的功能如下: 1 在编辑框中实时显示传来的数据(四路传感器的电压信号) 2 在绘图窗口实时绘制这四路信号。 目前功能1基本可以实现,但是功能2没办法实时绘图,但是在调试状态下却是可以绘制曲线的,所以感觉程序应该是某个地方没处理好,大家有什么好的建议吗?多谢!
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mmmm_baby
2017-09-16
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谢谢您!
重绘的话是不是原来画的线就没有然后不能恢复了是吗?
oyljerry
2017-09-15
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开个线程接收数据, 然后接收到数据后,就发送消息PostMessage给窗口来画图。同时画图要放到OnPaint等中防止重绘
Android下
实时
曲线
图
Android下一款
画
实时
曲线
图的工具,数据通过
网络
传输的
labview can报文dbc文件
实时
解析系统.1 实现加载dbc后,数据
实时
解析,
曲线
显示的labview程序
系统针对不同车型和不同ECU...系统支持
实时
显示CAN报文数据的
曲线
图,可以灵活选择需要显示的CAN报文数据项,并可以根据需要进行
曲线
颜色、宽度等属性的设置。.1 实现加载dbc后,数据
实时
解析,
曲线
显示的labview程序。
基于Flink+Alink构建全端亿级
实时
用户
画
像系统
用户
画
像,作为一种勾
画
目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户
画
像在各领域得到了广泛的应用。用户
画
像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在
网络
中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗?帮助客户回顾一年的消费细节,包括消费能力、消费去向、信用额度等等,再根据每位客户的消费习惯,量身定制商品推荐列表……这一活动,将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。这就是用户
画
像在电商领域的一个应用,随着我国电子商务的高速发展,越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式,可以最大限度的挖掘并留住潜在客户,数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代,一切皆可“量化”,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机,也正在被越来越多的企业所洞悉。如何从大数据中挖掘商机?建立用户
画
像和精准化分析是关键。什么是用户
画
像呢?用户
画
像是根据市场研究和数据,创建的理想中客户虚构的表示。创建用户
画
像,这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色
画
像,具体到针对他们的目标和需求,并解决他们的问题,同时,这将帮助企业更加直观的转化客户。用户
画
像最重要的一个步骤就是对用户标签化,我们要明确要分析用户的各种维度,才能确定如何对用户进行
画
像。用户
画
像建立步骤首先,基础数据收集,电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据,如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息,信用卡,各种征信信息等等。然后,当我们对用户
画
像所需要的基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模,抽象出用户的标签。电商领域可能是把用户的基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交
网络
大致的标签化,而金融风控领域则是更关注用户的基本信息,风险信息,财务信息等等。随后,要利用大数据的整体架构对标签化的过程进行开发实现,对数据进行加工,将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive,Hbase等大数据技术,为了提高数据的
实时
性,还要用到Flink,Kafka等
实时
计算技术。最后,也是最关键的一步,要将我们的计算结果,数据,接口等等,形成服务。比如,图表展示,可视化展示。基于Flink+Alink构建全端亿级
实时
用户
画
像系统课程,将带领大家一步一步实现一个强大的
实时
用户
画
像系统,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,具体包含:标签管理(支持动态标签扩展,动态标签指标)、用户预测、用户群体
画
像、用户行为
画
像、用户中心、几大内容。本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.5.0 ClickHouseDolphinSchedulerHadoopHbaseKafkaZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2BinlogCanal MySQL MybatisVue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点: 1.与企业接轨、真实工业界产品2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展3.动态标签指标分析和维护4.Alink算法技术框架 5.大数据热门技术Flink新版本 6.主流微服务后端系统 7.数据库
实时
同步解决方案 8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.互联网大数据企业热门技术栈 11.支持海量数据的
实时
画
像 12.支持全端
实时
画
像 13.全程代码实操,提供全部代码和资料 14.提供答疑和提供企业技术方案咨询
深度学习之神经
网络
传递流程
就是我们的数据从神经
网络
的输入层通过神经
网络
传输到输出层的过程。下面将按照顺序进行解释 核心思路:传递的过程其实就是矩阵的乘法以及计算加权平均后经过激活函数就完成了一次传递,以此类推进行传递 1.数据输入...
基于Matlab平台的BP神经
网络
进行数据拟合
基于Matlab平台的BP神经
网络
进行数据拟合 上次讨论了基于Hopfield神经
网络
的数字识别,BP(Back Propagation)神经
网络
也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等,由于BP神经
网络
的特性,该
网络
需要一定的样本进行...
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