四种大数据采集方法分别是____、____、____和____。

四种大数据采集方法分别是：

1. 网络爬虫：利用程序自动访问互联网上的各类信息资源，并将这些信息抓取下来的技术和方法。

2. 传感器技术：通过感知物理现象、化学变化等信息的传感器，采集各种数据并实现数据自动化的检测、分析和处理。

3. 用户行为跟踪：通过记录用户在网站、应用等平台上的行为数据，包括点击、浏览、搜索、购买等行为数据，并进行分析和挖掘。

4. 开放数据：通过公共数据平台、政府公开数据等渠道获取的大量数据资源，包括社会经济统计数据、气象数据、地理信息数据等。

相关问题

ADC_HandleTypeDef

### STM32 HAL ADC_HandleTypeDef 使用方法

#### 初始化配置
为了初始化ADC模块，`ADC_HandleTypeDef`结构体用于保存ADC句柄及其状态。该结构体定义在`stm32f4xx_hal_adc.h`文件中[^1]。

ADC_HandleTypeDef hadc;

此结构体包含了多个字段来描述ADC的工作模式和其他参数设置。例如：

- `Instance`: 指向ADC硬件实例的指针。
- `Init`: 包含了关于采样时间、分辨率等初始配置的信息。
- `State`: 表明当前ADC的状态（如忙/就绪）。
- `ErrorCode`: 存储任何发生的错误代码。

要使能并配置ADC外设，需调用`HAL_ADC_Init(&hadc)`函数，在这之前应该先填充上述提到的相关成员变量以适应具体应用需求。

#### 数据转换操作
对于一次性的单次转换，可以使用如下API:

if (HAL_OK != HAL_ADC_Start(&hadc)) {
    // 错误处理逻辑...
}
// 等待转换完成事件发生后再读取数据
if (HAL_OK == HAL_ADC_PollForConversion(&hadc, Timeout)) {
    uint32_t value = HAL_ADC_GetValue(&hadc);
} else {
    // 超时或其他异常情况下的处理...
}

而对于连续模式，则可通过下面的方式启动自动循环扫描通道列表中的各个输入端口，并通过DMA传输结果到内存缓冲区里去[^2]:

static uint32_t aADCxConvertedData[NO_OF_CHANNELS]; /* DMA buffer */
/* 配置DMA并将它关联至ADC句柄 */

if (HAL_OK != HAL_ADC_Start_DMA(&hadc, (uint32_t*)aADCxConvertedData, NO_OF_CHANNELS)) {
    // 处理失败情形...
}

// 当所有样本都被采集完毕之后会触发回调函数
void HAL_ADC_ConvCpltCallback(ADC_HandleTypeDef* AdcHandle){
    // 对已获取的数据做进一步分析或显示出来
}

#### 中断与回调机制
当希望利用中断方式管理异步事件时，可开启相应的IRQ线并通过重写默认实现来自定义行为响应策略。比如可以在应用程序源码里面加入这样的声明以便于接收结束通知消息[^3]:

extern void HAL_ADC_MspInit(ADC_HandleTypeDef *hadc);

__weak void HAL_ADC_ConvHalfCpltCallback(ADC_HandleTypeDef* hadc){}
__weak void HAL_ADC_ConvCpltCallback(ADC_HandleTypeDef* hadc){}

// 用户自定义的具体动作应当在此处补充进去...

void HAL_ADC_MspInit(ADC_HandleTypeDef *hadc) {
    if(hadc->Instance==ADC1) {
        __HAL_RCC_ADC1_CLK_ENABLE();
        
        // 设置NVIC优先级组分法
        
        HAL_NVIC_SetPriority(ADC_IRQn, 0, 1); 
        HAL_NVIC_EnableIRQ(ADC_IRQn);
    }
}

python数据收集整理教案_数据收集整理教学设计

好的，我会尽力回答你的问题。关于python数据收集整理教案，我可以提供以下教学设计：

一、教学目标

1.了解数据收集整理的基本概念和方法；
2.掌握Python在数据收集整理中的应用；
3.能够利用Python从各种数据源中采集数据；
4.能够利用Python对数据进行清洗、整合、转换和分析。

二、教学内容

1.数据收集整理的基本概念和方法；
2.Python在数据收集整理中的应用；
3.Python爬虫；
4.Python数据清洗和整合；
5.Python数据转换和分析。

三、教学方法

1.理论讲解与案例分析相结合；
2.学生自主探究与互动交流相结合；
3.实践操作与实际案例相结合。

四、教学进度安排

第一次课：数据收集整理的基本概念和方法
1.数据收集整理的定义和意义；
2.数据源的分类和特点；
3.数据采集的方法和技巧；
4.数据清洗、整合、转换和分析的流程。

第二次课：Python在数据收集整理中的应用
1.Python的基础知识回顾；
2.Python在数据收集整理中的应用场景；
3.Python数据处理库的介绍和使用。

第三次课：Python爬虫
1.爬虫的基本原理和流程；
2.Python爬虫框架的介绍和使用；
3.爬虫案例分析和实战演练。

第四次课：Python数据清洗和整合
1.数据清洗的基本概念和方法；
2.Python数据清洗库的介绍和使用；
3.数据整合的基本方法和技巧；
4.Python数据整合库的介绍和使用。

第五次课：Python数据转换和分析
1.数据转换的基本方法和技巧；
2.Python数据转换库的介绍和使用；
3.数据分析的基本方法和技巧；
4.Python数据分析库的介绍和使用。

五、教学评价

1.课堂表现（包括课堂提问、互动交流等）占30%；
2.实验报告占30%；
3.小组项目占40%。

以上就是Python数据收集整理教学设计，希望能够对你有所帮助。