行业分类-设备装置-云平台中负载平衡的优化方法.zip下载

基于mbed TLS的嵌入式设备安全连接AWS IoT Core实战指南

在物联网（IoT）应用中，实现设备与云端的安全、可靠通信是核心挑战。TLS/SSL协议作为保障网络通信安全的基石，通过加密和身份验证机制，确保了数据在传输过程中的机密性与完整性。其技术价值在于为资源受限的嵌入式设备提供了轻量级的安全解决方案，广泛应用于智能家居、工业监控等场景。mbed TLS作为一个专为嵌入式系统设计的开源加密库，通过模块化设计和高度可配置性，使得在内存和计算能力有限的设备上实现TLS成为可能。本文将结合AWS IoT Core云平台，详细解析如何将mbed TLS库移植到LinkIt O

告别第三方平台：手把手教你用大疆DJI GO 4 + 自建RTMP，打造私有化无人机直播监控系统

本文详细介绍了如何利用大疆DJI GO 4与自建RTMP服务搭建私有化无人机直播监控系统，实现数据完全内网传输，避免第三方平台的高费用和隐私风险。方案涵盖RTMP服务端搭建、大疆端配置优化及高级应用场景扩展，适合安防巡检、工程监理等需要实时监控的场景。

基于SAME54与Edge Impulse的边缘声音识别实战指南

边缘机器学习通过在设备端本地执行推理，有效解决了传统云端AI方案在功耗、延迟和隐私方面的瓶颈，成为嵌入式智能感知的关键技术。其核心原理是将轻量化的神经网络模型部署到微控制器等边缘设备上，实现数据的实时处理与决策。这项技术的价值在于能够为电池供电、对实时性要求高的物联网场景提供低功耗、高响应的智能解决方案，广泛应用于智能家居安防、工业设备监测、环境声音分析等领域。本文以Microchip SAME54 Curiosity Ultra开发板结合Edge Impulse平台为例，详细展示了从硬件选型、数据采集、模

基于funhpc云服务器的YOLO图像识别部署指南

目标检测是计算机视觉的核心任务之一，YOLO(You Only Look Once)作为典型的单阶段检测算法，以其高效的推理速度在工业界广泛应用。云服务器通过提供弹性GPU资源，有效解决了深度学习模型的训练硬件瓶颈。本文以funhpc云平台为例，详细解析YOLO模型的完整部署流程，涵盖环境配置、模型训练优化等关键技术环节，特别针对大文件传输、混合精度训练等工程痛点提供解决方案。通过合理利用云服务器的GPU直通功能，开发者可获得10-15%的性能提升，快速构建高精度的图像识别系统。

Edge Impulse + OpenMV4Plus数字识别实战：零GPU压力下的深度学习入门

本文详细介绍了如何利用Edge Impulse和OpenMV4Plus实现零GPU压力下的数字识别项目。从数据采集到模型部署，全程使用普通笔记本电脑完成，特别适合学生和创客快速入门深度学习。通过优化模型架构和参数设置，在嵌入式设备上实现高效数字识别，为计算机视觉项目提供低成本解决方案。