1.智慧工地管理平台:移动APP端+工地管理端+项目监管端全套源码
2.十分钟开发物联网:远程甲醛监控(4G模组)
3.Android APP刷新录帧率监控,监控我们常说的FPS
4.从0到1,Vue大牛的开控a开前端搭建——异常监控系统(下篇来啦)
智慧工地管理平台:移动APP端+工地管理端+项目监管端全套源码
智慧工地管理平台作为信息化时代的创新解决方案,凭借移动APP端、发源工地管理端和项目监管端的码监集成,构建了一个全方位的源码智能工地监控体系。它以现场安全管理为核心,监控宅男影视源码通过微服务架构、开控a开Java、发源Spring Cloud等技术实现源码开发,码监为建筑施工提供多重保障。源码 平台的监控核心特点在于实时监管,利用物联网和云计算技术,开控a开实时掌握工地状况,发源提升数据准确性和响应速度,码监有助于管理人员快速作出决策。源码大数据分析辅助决策,通过项目全过程数据记录,为企业提供科学决策支持。同时,信息溯源功能强大,通过智慧工地云平台,实现数据集成与追溯,确保知识库的完整性。 此外,小小表白墙源码行业监督与集成管理也是其重要组成部分,通过系统整合,不仅加强了工地内部管理,也方便了行业监管。具体功能模块包括:劳务实名制管理系统,采用物联网、人脸识别等技术,全面管理劳务人员信息和工作流程。
移动考勤系统,实时定位并记录人员工作情况,提高考勤效率。
环境扬尘监测和视频监控系统,确保施工环境安全,及时发现和预防潜在风险。
吊钩可视化监控、塔吊安全监控,提供精准作业监控和地面指挥辅助。
进度和质量管理系统,实现工程计划的实时跟踪与问题整改管理。
这些功能模块共同构建了一个智能、高效的工地管理系统,显著提升施工安全、质量和效率。报表设计器源码
十分钟开发物联网:远程甲醛监控(4G模组)
ShineBlink与机智云开发者合作,即便对嵌入式物联网、云和App开发不熟悉,也能迅速开发出包含硬件、云和App的物联网智能硬件。
一、功能介绍
新装修房屋需要空置一段时间待甲醛含量降低,为了远程实时查看家中甲醛含量并解决新房无Wifi信号的问题,我们采用4G模组通信方式。甲醛传感器读到的数值通过4G通信模组上传至机智云,实现远程手机App查看家中甲醛数据的实时状况。
二、硬件端接线图
三、材料清单
四、硬件端完整源代码
五、机智云物联网平台接入和APP开发(三个选择)
选择一:机智云+通用版App访问设备(难度最低)
通过《4G设备接入机智云教程》,可快速掌握机智云接入流程,使用通用版机智云App远程访问开发板。缺点是通用版App的UI页面不够专业。
本例使用"Rs1"整数型数据点作为甲醛上传数据通道,需在机智云平台修改数据点名称。
选择二:机智云+零代码定制版App访问设备(难度较低)
在选择二之前,需完成选择一的网站动画源码下载工作,参考《赛博坦零代码App开发(4G版)》教程实现定制版App访问设备。开发后的页面如下:
选择三:定制化开发App或微信小程序(难度较高)
如有一定开发能力,开发者可在机智云免费提供的开源代码上进行定制开发,形成自己的App。
六、项目视频演示教程
Android APP刷新录帧率监控,我们常说的FPS
了解卡顿监控的重要性,我们关注到性能问题与用户体验之间的紧密联系。在APP的早期阶段,功能堆砌而忽视性能和代码规范,但随着APP的成熟,启动速度、滑动流畅性成为衡量其成熟度的关键指标,影响用户体验。
提到卡顿和流畅度,FPS(Frames Per Second)指标至关重要。过量的耗时操作,如渲染、布局和输入等,会阻塞主线程消息循环,导致消息积压,进而引起掉帧。用户感受到卡顿,会降低对APP的试玩源码是什么信任,因此解决卡顿问题同时需要监控卡顿情况,以确保流畅的用户体验。
要计算FPS,我们需要理解连续画面由一系列形成,每秒显示大约帧,即.6毫秒(ms)展示一帧。当应用出现卡顿,显示帧的时间可能延长至ms、ms或ms等,用户明显感受到卡顿。根据这一理解,我们可定义帧率为每秒能显示的数量,单位时间内,一张的显示时间与设备性能相关,设备越好,显示时间越短,帧率越高,用户体验越流畅。
通过这个公式,我们可以计算出单位时间内能显示的帧数,而这一计算依赖于设备硬件性能。了解了FPS的计算原理后,我们可以在代码中找到合适的位置进行计算,利用伪代码进行操作。
实现代码监控FPS,主要方法有Looper方式和addOnFrameMetricsAvailableListener方式。Looper方式结合Matrix源码实现,适用于7.0及以上版本,通过消息循环监听来计算每帧的耗时。addOnFrameMetricsAvailableListener方式则适用于7.0以上版本,通过API直接获取数据,操作简单。
总结而言,计算FPS的核心在于找到Vsync提供的帧回调时间,通过计算时间差值来获取FPS。在实际开发中,可以参考示例代码进行操作,具体实现方法和代码逻辑遵循上述原理。
了解和掌握FPS监控方法对于提升Android应用性能至关重要,它能够帮助开发者发现和解决可能导致卡顿的问题,提供流畅的用户体验。随着技术的不断进步,持续关注性能优化知识和新技术,将有助于提升开发效率和应用质量。
从0到1,Vue大牛的前端搭建——异常监控系统(下篇来啦)
在本篇文章中,我们将深入探讨异常如何进行上报和分析。首先,异常上报的方式通常采用动态创建标签方法。这种技术无需加载任何通讯库,且页面无需刷新,类似于百度统计和Google统计的埋点机制。动态创建一个img标签,浏览器即会向服务器发送get请求,将需要上报的错误数据通过querystring字符串形式传输至服务器。
除了动态创建标签方式,我们也可以选择使用Ajax上报错误。上报数据时,核心信息是错误栈,它包含了错误发生的位置(行号、列号)和错误信息,对于定位错误至关重要。在上报前,需将对象序列化为字符串,并进一步转换为Base格式,以便于在网络通信中传输。后端则需执行反向操作,将Base字符串转换回JSON对象,进行错误的接收和处理。
在项目开发中,使用Vue3.0新语法,从源码层面分析Vue3.0的响应式vDOM架构,仅需三天时间即可实现项目开发。异常上报后,需要建立一个后端服务进行接收和处理。以流行框架eggjs为例,我们可以搭建eggis工程,编写error上传接口。通过在app/router.js中添加路由和在对应的controller中实现错误数据的接收和记录,例如使用fs写入日志文件或借助log4js等成熟的日志库进行日志记录。
进一步,可以利用Webpack插件实现sourcemap的上传,以实现混淆压缩代码的还原。创建Webpack插件并加载插件配置,通过读取sourcemap文件逻辑,将sourcemap上传至服务器。此外,可以使用source-map插件简化此过程,进一步优化代码还原效率。
对于异常分析,一个关键步骤是解析错误栈。考虑到此功能的实现涉及较多逻辑,将其开发为独立函数,并使用Jest进行单元测试。首先搭建Jest框架,创建stackparser.js文件和测试文件stackparser.spec.js。通过Jest,可以实现对错误栈的解析和代码位置转换为源码位置的功能。运行测试后,实现解析方法,最终将源码位置记入日志,以实现错误分析的可视化。
在异常监控系统中,可以考虑使用Fundebug或Sentry两种开源框架,以实现更全面的错误监控与管理。Fundebug专注于多种线上应用的实时BUG监控,而Sentry则是一个开源的实时错误追踪系统,支持多种语言和框架,提供与其他流行服务的集成方案,如GitHub、GitLab等。在项目管理中,逐步引入Sentry进行错误日志管理,可以提升问题修复效率和用户体验。
总结而言,通过本篇文章的介绍,我们构建了一个异常监控系统的MVP(最小化可行产品),包括异常上报、后端接收处理、错误日志记录以及异常分析等功能。未来,可以进一步升级错误日志分析与可视化,采用ELK等工具,实现更高效的错误管理。发布和部署阶段,可以考虑使用Docker等容器技术,提高项目的部署效率。最后,如果在开发过程中遇到任何问题,欢迎在评论区留言,我会及时回复,共同推动项目进展。