数据采集适配器

VXI 技术设备的数据采集工具箱适配器，用于 MATLAB 开发。

Tomcat7-Redis-Session-Manager 是一个挺好用的 Redis 会话管理工具，专为 Tomcat 7 设计。它能够让 Tomcat 与 Redis 配合使用，实现会话的持久化，避免了传统内存会话的存储局限性。想要把 Tomcat 的会话数据直接存到 Redis 里，这个工具合适。对于高并发的应用，它的性能表现还不错，支持会话共享，扩展性也挺强的。 如果你有 Redis 和 Tomcat 搭配使用的需求，这个工具可以帮你会话同步问题，减少负担，提升系统稳定性。使用起来也蛮，配置好 Redis 连接后，就能直接通过 Tomcat 进行会话管理了。 ，也要注意 Redis 配

LokiJS 的 Titanium 适配器还挺方便的，是你在搞 Titanium 移动开发，又想在本地搞点轻量数据库存储的时候。loki-titanium-adapter能把LokiJS的数据持久化到 Titanium 的文件系统里，整合得还不错，关键是用起来也不复杂。 配置也挺直接，先用npm i lokijs loki-titanium-adapter装好依赖，就能像平时用 Loki 那样操作了，只是把存储方式切换成 Titanium 的 API。用法还是同步风格，写起来清爽，不用到处 Promise 链。 举个简单例子： const Loki = require('lokijs'); c

Postgres 的机器人状态存储插件，推荐个还蛮实用的——botbuilder-storage-postgres。它专门为微软 BotBuilder 框架量身打造，用来把机器人的会话状态啥的存到 Postgres 里。 优点挺的，支持NoSQL 风格的存储，也就是说你不用纠结表结构，想扩展啥字段都不怕，灵活性高。而且 Postgres 本身稳定性就不错，配上这个库，部署多实例机器人也不虚，宕机了状态也能跟得上。 用法也不复杂，装一下：npm install botbuilder-storage-postgres，这样搞： const postgresStorage = new Postgre

NeuroBayes的MATLAB封装器使得通过CPP编写的NeuroBayes人工神经网络库在MATLAB环境中使用成为可能。这个封装器利用MEX-File Creation API [0]，通过简单的安装步骤，您可以在MATLAB中调用nb_expert(input_vector, filepath_expertise)来使用NeuroBayes专家。详细安装指南包括在mexit.m文件中插入头文件和共享库路径，然后执行run mexit.m以生成必要的输出文件nb_expert.o和nb_expert.mex64。测试用例和示例可在testit.m文件中查看。

Kitura-CouchDB 是为 Kitura 框架专门设计的一个 CouchDB 适配器，使得在 Swift 后端开发中集成 CouchDB 数据库变得简单而高效。Kitura 是一个强大、开源的服务器端 Swift 框架，能够构建可扩展和安全的网络应用程序，而 CouchDB 是广受欢迎的 NoSQL 数据库，以其灵活的数据模型、强大的文档存储能力和出色的复制特性著称。在 Kitura-CouchDB 项目中，开发者可以利用 Swift 的优雅和类型安全性来操作 CouchDB 数据库。以下是关于 Kitura-CouchDB 的一些关键知识点： 1. 安装与依赖 在 Kitura 项目

该存储库包含用于将KINOVA Gen3 Ultra轻型机器人与MATLAB和Simulink集成的MATLAB适配器。有两个适配器可供使用： matlab_simplified_api适配器允许通过MATLAB与机器人通信。另一个是matlab_vision_imaq适配器，用于在MATLAB中访问Kinova视觉模块的深度和颜色流。详细安装说明和文档请访问https://github.com/Kinovarobotics/matlab_kortex/blob/master/simplified_api/README.md 和https://github.com/Kinovarobotics

Python 中有几种方法可以实现网络数据采集：1. 使用 requests 库采集网络数据：- 安装 requests 库：pip install requests- 采集网页数据：import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据：- 安装 BeautifulSoup 库：pip install beautifulsoup4

FlumeNG数据采集方式 FlumeNG支持多种数据采集方式，包括： 1. RPC (Avro) 利用Avro RPC机制发送文件数据。 示例命令： $ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10 2. 命令执行 通过执行命令获取输出作为数据源。 支持单行输出，包括回车符(r)或换行符( )。 可通过此方式间接实现tail功能。 3. 网络流 支持多种流行的日志流协议： Avro (数据序列化系统) Syslog Netcat (使用TCP或UDP协议读写数据)

NiFi 是一款实时离线数据采集工具，架构清晰，具备单点及集群部署能力。其处理器功能丰富，支持多种数据来源和变量表达式。广泛应用于数据集成、ETL 处理等场景。