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标题: 开源项目推荐：基于MQTT和Kafka的实时物联网呆板学习项目 [打印本页]

作者: 莫张周刘王 时间: 2025-1-5 12:17
标题: 开源项目推荐：基于MQTT和Kafka的实时物联网呆板学习项目
开源项目推荐：基于MQTT和Kafka的实时物联网呆板学习项目

hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-realtime-iot-machine-learning-training-inference kaiwaehner/hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-realtime-iot-machine-learning-training-inference: 这个项目展示了怎样通过 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）消息代理HiveMQ，联合Apache Kafka和TensorFlow，实实际时物联网(IoT)数据流处置惩罚、呆板学习模子训练与推理的应用场景。

项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-realtime-iot-machine-learning-training-inference
1. 项目基础介绍

该项目是一个开源的实时物联网呆板学习项目，由 Kai Wähner 创建并维护。项目利用了HiveMQ (MQTT)、TensorFlow 和 Apache Kafka 等技术，构建了一个可以处置惩罚大规模物联网数据的呆板学习平台。项目的重要编程语言是 Python。
2. 核心功能

实时数据处置惩罚：通过 MQTT 吸收来自物联网装备的数据，并利用 Kafka 进行实时数据流处置惩罚。
呆板学习模子训练与推断：利用 TensorFlow 进行模子的训练和实时推断，支持无监督学习和有监督学习两种方式。
非常检测：通过训练的呆板学习模子，对实时数据进行分析，以检测潜在的非常环境，实用于预测性维护等领域。
可扩展架构：项目支持在 Kubernetes 上摆设，可以轻松扩展以处置惩罚数以十万计的物联网装备产生的数据。
云原生支持：可以在 Google Cloud Platform (GCP) 和 Google Kubernetes Engine (GKE) 上摆设，展示怎样构建机动、可扩展和弹性的云原生基础设施。

3. 最近更新的功能

增强的模子训练：项目最近更新了模子训练的流程，优化了 TensorFlow 模子的训练服从。
改进的数据预处置惩罚：对数据预处置惩罚流程进行了优化，提高了数据质量，并减少了训练时间。
Kafka Streams/ KSQL 的集成：通过集成 Kafka Streams 和 KSQL，进一步增强了数据流的预处置惩罚能力。
文档和示例的更新：项目的文档和示例代码得到了更新，使得新用户更容易上手和明白项目架构。

该项目不仅展示了怎样处置惩罚大规模的实时物联网数据，而且展示了怎样将这些数据处置惩罚与呆板学习相联合，以实现更智能的数据分析和决策。对于对物联网和呆板学习感爱好的开发者来说，这是一个非常值得研究和利用的项目。
hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-realtime-iot-machine-learning-training-inference kaiwaehner/hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-realtime-iot-machine-learning-training-inference: 这个项目展示了怎样通过 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）消息代理HiveMQ，联合Apache Kafka和TensorFlow，实实际时物联网(IoT)数据流处置惩罚、呆板学习模子训练与推理的应用场景。

项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-realtime-iot-machine-learning-training-inference

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