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産品特色

內容簡介

本書以JavaScript全棧物聯網構建、數據麵分析為主綫，以實操推進，涵蓋必要基礎知識、架構、數據收集到展示、接入層開發、生物芯片、安全等核心技術，共三篇，11章內容。

第一篇是基礎篇（第1～2章），主要講解：① 物聯網進化的方嚮、以數據為核心的本質；② JavaScript作為端到端物聯網解決方案的可行性；③ Node.js基礎以及關鍵技術，包括V8引擎、非阻塞I/O、事件循環與包管理，以及Node.js微服務構架設計。

第二篇是數據篇（第3～7章），主要講解使用JavaScript完成物聯網實時數據收集、存儲、處理、分析、展示交互與安全的數據麵技術與實踐，穿插各種實用平颱/框架的構建或者利用，逐步帶領讀者打造實時的物聯網數據流收集與處理平颱，並講解如何利用深度學習算法等熱點技術，同時涵蓋物聯網協議與互聯網協議的互聯互通。

第三篇是實戰篇（第8～11章），以筆者開源的OpenFPGAduino為核心實際基於JavaScript的物聯網開發，涵蓋：① 網關節點設計與雲服務利用；② 以物聯網生物芯片實驗測試係統為例，介紹子係統設計與整閤。③ 物聯網大數據係統設計，重點介紹數據的匯總與分析係統，以及基於日誌的異常檢測以及網絡安全防護係統。

作者簡介

李知周（加照片），曾在國際知名投資銀行從事基於大數據與機器學習的網絡安全和交易監管的開發及數據分析工作，4年思科軟件研發工程師經曆，中國科學院微係統與信息技術研究所博士，發錶過多篇機器學習相關EI SCI學術論文，擁有多項國際國內專利，物聯網早期創業者與創客。擅長物聯網網絡設備軟硬件研發，大數據分析與機器學習研發，熟練掌握多種開發語言（包括C、JavaScript、Java、Scala、Verilog），掌握端到端的網絡係統架構與設計。開源物聯網硬件項目OpenFPGAduino的發起者和維護者：https://github.com/OpenFPGAduino/OpenFPGAduino。

精彩書評

　　本書除瞭會帶領你一步一步地完成JavaScript物聯網全棧開發外，還通過實戰演練嚮讀者介紹瞭開源硬件OpenFPGAduino，值得關注。本書是一部難得的物聯網和工業4.0開發者的學習指導和參考書。
　　——曹友盛，中興物聯網與大數據研究院首席科學傢、中興力維首席技術官

　　本書將用JavaScript作為鏈接，帶領讀者進入浩瀚的物聯網世界。在使用單一的JavaScript語言的前提下，從大數據、機器學習等不同視角審視物聯網中數據的收集、傳輸、處理、分析與展示的方方麵麵。
　　——顔苑，中國物聯網研究發展中心副主任、智能傳感器中心副主任及研究員

　　本書充分闡述瞭JavaScript用於物聯網從設備端、用戶端到雲端等各種應用開發所涉及的知識和技巧。無論是初學者，想從事物聯網開發的傳統Web編程者，還是資深的物聯網工作者，都可以從中找到對自己實際工作有幫助的內容。簡言之，這是一本閱讀後可以幫助你快速構建可商用化物聯網應用的好書。
　　——丁俊勇，Intel軟件與服務部門首席工程師

　　本書將互聯網時代的JavaScript語言應用到物聯網連接的智能設備上，這是一個非常有意義的創新。它讓我們看到瞭未來實現的曙光。全麵深入瞭解JavaScript，也許進入互聯網大腦時代的一把鑰匙。
　　——劉鋒，《互聯網進化論作者》，人工智能學傢主編

　　具有JavaScript交互能力的智能設備在逐漸增多，其在硬件端以及物聯網領域的大規模應用將齣現全新一輪的機會。本書可以說為JavaScript的開發者打通瞭一條通嚮物聯網應用構建的高速路，實現從0到1的突破。
　　——李俊周，京東智能市場總監

目錄

本書贊譽

序一

序二

前言

第一篇　基礎篇

第1章　物聯網係統基礎 2

1.1　萬物互聯與互聯網進化論 3

1.2　物聯網的核心數據的流動 4

1.2.1　現代物聯網的對稱性 4

1.2.2　現代物聯網的IP化 4

1.3　端到端物聯網解決方案 5

1.3.1　JavaScript老樹新花 5

1.3.2　物聯網節點JavaScript開發 6

1.3.3　物聯網客戶端JavaScript開發 7

1.4　物聯網大數據的必然趨勢 9

1.5　物聯網機器學習的必然趨勢 11

1.6　本章小結 12

第2章　Node.js基礎 14

2.1　標準庫 14

2.1.1　簡單模塊定義和使用 15

2.1.2　標準庫API編程 16

2.1.3　標準庫console模塊 18

2.2　V8引擎 22

2.2.1　編譯執行 23

2.2.2　垃圾迴收 24

2.3　非阻塞式I/O 25

2.4　事件循環 27

2.5　包管理器NPM 30

2.5.1　包結構 31

2.5.2　包管理 33

2.6　Node.js開發環境 34

2.7　微服務架構 35

2.8　本章小結 37

第二篇　數據篇

第3章　基於JavaScript物聯網數據收集 40

3.1　嵌入式係統特點 40

3.1.1　高集成度 40

3.1.2　資源受限 41

3.1.3　長壽命 42

3.1.4　環境苛刻 42

3.2　實時數據收集 43

3.2.1　強實時任務 44

3.2.2　準實時任務 44

3.2.3　弱實時任務與最終實時任務 45

3.2.4　時延、抖動與吞吐量 46

3.3　Node.js物聯網節點開發 49

3.3.1　內存分配與優化 50

3.3.2　延時測量與性能優化 58

3.3.3　Node.js 跨語言調用 60

3.3.4　Node.js 物聯網通信協議開發 61

3.3.5　Node.js代碼遠程部署與更新 65

3.3.6　Node.js 服務發現 70

3.4　IoT.js物聯網節點開發 73

3.5　Espruino的物聯網節點開發 75

3.6　本章小結 76

第4章　基於JavaScript數據存儲與處理 77

4.1　大數據基礎 77

4.1.1　指數增長 77

4.1.2　水平擴展 79

4.1.3　MapReduce 80

4.1.4　高可用性 82

4.1.5　模式可復製 83

4.2　大數據實時處理 84

4.2.1　時間序列 84

4.2.2　Lambda架構 85

4.2.3　JavaScript物聯網實時數據處理 88

4.3　Kafka大數據消息總綫 89

4.3.1　消息總綫 90

4.3.2　Kafka集群 91

4.3.3　數據存儲 95

4.3.4　高可用性 98

4.3.5　連接器 98

4.3.6　JavaScript Kafka 數據收發 100

4.3.7　Kafka即服務 101

4.4　Spark大數據處理平颱 104

4.4.1　HDFS 105

4.4.2　RDD 107

4.4.3　變換與動作 108

4.4.4　DAG調度器 110

4.4.5　數據幀 111

4.4.6　流處理 113

4.4.7　EclairJS JavaScript大數據處理 113

4.5　ElasticSearch大數據索引平颱 116

4.5.1　JSON文檔 117

4.5.2　模闆與映射 118

4.5.3　確切值與全文文本 120

4.5.4　Lucene引擎與倒排索引 121

4.5.5　分片與副本 122

4.5.6　RESTful接口的JavaScript編程 122

4.6　本章小結 125

第5章　基於JavaScript物聯網數據分析 126

5.1　人工智能與機器學習 126

5.1.1　監督學習 128

5.1.2　強化學習 134

5.2　深度學習 138

5.2.1　多層感知器網絡 139

5.2.2　捲積神經網絡 145

5.2.3　遞歸神經網絡 149

5.2.4　大規模深度學習 152

5.3　深度學習物聯網數據分析 155

5.3.1　基於捲積神經網絡的物聯網視頻監控物體識彆 155

5.3.2　基於Q深度學習的物聯網掃地機器人 156

5.4　本章小結 158

第6章　基於JavaScript物聯網數據展示與交互 159

6.1　物聯網網頁應用開發 159

6.1.1　HTML 160

6.1.2　CSS 165

6.1.3　本地數據存儲 170

6.1.4　AJAX 171

6.1.5　WebSocket 174

6.1.6　多媒體 176

6.1.7　數據可視化 179

6.2　Angular.js網頁應用開發 186

6.2.1　單頁應用 187

6.2.2　MVC設計模式 189

6.2.3　雙嚮綁定 191

6.2.4　依賴注入 192

6.2.5　URL路由 193

6.3　Ionic移動應用開發 195

6.3.1　Cordova 196

6.3.2　UI組件 197

6.3.3　Ionic集成開發環境 199

6.3.4　物聯網單頁應用程序 201

6.4　本章小結 205

第7章　基於JavaScript物聯網數據安全 206

7.1　物聯網的安全挑戰 206

7.1.1　未來已經來臨 206

7.1.2　早期物聯網安全 207

7.1.3　現代物聯網安全 208

7.2　攻擊錶麵與安全防護 209

7.2.1　設備安全 210

7.2.2　網絡安全 211

7.2.3　數據安全 213

7.3　安全獵手與擊殺鏈 215

7.3.1　基於大數據的物聯網安全監控係統設計 216

7.3.2　物聯網安全監控係統擊殺實戰 219

7.4　JavaScript物聯網數據安全 221

7.4.1　JavaScript程序漏洞掃描 221

7.4.2　JavaScript網絡傳輸加密 222

7.4.3　JavaScript實現訪問控製 225

7.5　本章小結 227

第三篇　實戰篇

第8章　物聯網智能網關係統開發 230

8.1　物聯網智能網關 230

8.2　開源硬件OpenFPGAduino 231

8.2.1　開源硬件簡介 232

8.2.2　OpenFPGAduino硬件設計 234

8.2.3　OpenFPGAduino軟件設計 235

8.3　Node.js物聯網係統開發 236

8.3.1　Arduino.js網絡係統 237

8.3.2　Express HTTP服務 237

8.3.3　微服務架構 238

8.3.4　數據庫微服務 242

8.3.5　服務發現 244

8.3.6　物聯網協議轉換 246

8.3.7　硬件訪問 248

8.3.8　硬件仿真 252

8.3.9　Mocha集成測試 254

8.4　FPGA實時性係統開發 256

8.4.1　FPGA簡介 256

8.4.2　Qsys總綫 257

8.4.3　內核空間驅動 259

8.4.4　用戶空間驅動 260

8.4.5　FPGA在綫應用配置 261

8.5　本章小結 262

第9章　物聯網雲管理與開發環境 264

9.1　雲計算與雲服務 264

9.1.1　虛擬化 265

9.1.2　容器化 266

9.2　物聯網雲服務 272

9.3　基於HTML的嵌入式軟件開發環境 274

9.4　基於Blockly的雲軟件開發環境 275

9.5　基於Docker與雲存儲的雲開發編譯部署環境 280

9.6　基於Yeelink雲的物聯網遠程管理與控製 285

9.7　基於Plot.ly數據可視化雲服務 288

9.8　基於聽雲物聯網運維服務 289

9.9　本章小結 291

第10章　物聯網生物芯片實驗測試係統 292

10.1　生物芯片測試平颱 292

10.2　生物芯片測試平颱總體設計 294

10.3　平颱電源與機箱係統設計 296

10.4　控溫控濕度平颱係統設計 298

10.5　實驗試劑注射進樣係統設計 302

10.6　高精度三軸移動定位係統設計 304

10.7　顯微鏡圖像監控係統設計 309

10.8　物聯網實驗自動化控製係統設計 309

10.9　本章小結 312

第11章　物聯網大數據分析係統 313

11.1　物聯網大數據平颱 313

11.1.1　物聯網絡三層架構 315

11.1.2　物聯網大數據信息處理平颱設計 316

11.2　物聯網數據匯聚 319

11.2.1　物聯網MQTT Kafka網橋 319

11.2.2　物聯網數據平麵Kafka聚閤網關管理 322

11.2.3　物聯網控製平麵ZooKeeper節點管理 323

11.3　物聯網數據清洗 324

11.3.1　抽取變換加載 325

11.3.2　一緻性檢查 326

11.3.3　重復數據去除 327

11.4　物聯網數據統計分析與機器學習 334

11.4.1　統計分析與機器學習 335

11.4.2　基於Spark批處理統計分析 335

11.4.3　基於Kappa架構實時統計分析 336

11.4.4　在綫機器學習 338

11.4.5　基於RLS的異常檢測 339

11.5　物聯網日誌異常檢測與監控係統設計 341

11.5.1　物聯網日誌分析 341

11.5.2　LogStash日誌收集與解析 342

11.5.3　ElasticSearch日誌存儲與索引 344

11.5.4　Kibana日誌可視化 344

11.5.5　日誌異常檢測與告警 346

11.6　物聯網數據安全日誌機器學習係統設計 350

11.6.1　攻擊指紋DGA 351

11.6.2　DGA應用實例DNS隧道 353

11.6.3　自然語言處理 355

11.6.4　深度學習識彆DGA 358

11.7　本章小結 364

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