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，监控外部绘制模块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，commons源码分析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。文档分类源码
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，需完成选择一的源码保存网站工作，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0000000的源码信任，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。
