弱电安装技术人员是现代建筑领域中不可或缺的一种专业人才。他们负责安装和维护各种弱电设备，这些设备在现代建筑中越来越重要。弱电设备主要包括通信、数据、音视频、安防、智能家居等方面的设备，因此弱电安装技术人员需要具备一定的技术和专业知识。
弱电安装技术人员的主要职责是安装、调试和维护各种弱电设备。这些设备包括但不限于：
弱电安装技术人员需要根据客户需求，设计并安装相应的设备。安装完成后，他们需要对设备进行调试，确保设备的正常运行。同时，他们也需要负责设备的维护和保养，及时解决设备故障。
弱电安装技术人员需要掌握一定的专业知识。其中包括：
此外，弱电安装技术人员还需要具备一定的电气知识和安全意识，了解相关法律法规，确保设备的安全使用。
弱电安装技术人员需要具备以下技能：
随着网络、智能家居、安防等领域的快速发展，弱电安装技术人员的需求也越来越大。未来，弱电安装技术人员将成为建筑领域中不可或缺的一种人才。在技术和专业知识的不断提升下，弱电安装技术人员的薪资待遇也会逐步提高。
总之，弱电安装技术人员是一种非常重要的专业人才，他们为现代建筑领域的发展做出了重要的贡献。如果您对此职业感兴趣，可以通过学习相关专业知识和技能，成为一名合格的弱电安装技术人员。
弱电施工技术人员是负责设计、安装、调试和维护各种弱电系统的专业人员。弱电系统包括但不限于通信、网络、安防、监控、音视频等系统。
他们需要具备一定的电子、通信、计算机等相关专业知识，能够根据客户需求，制定合理的方案，并且按照标准规范进行施工和调试。
同时，他们还需要具备一定的团队协作能力和沟通能力，与其他施工人员、监理和客户保持良好的沟通和合作关系，确保项目的顺利进行和质量的保障。
随着科技的不断进步，弱电安防工程逐渐成为了社会发展的重要领域，对于社会的安全和稳定起着至关重要的作用。而在这个领域中，拥有一支优秀的技术人员队伍则是非常必要的。因此，我们正在招聘一批优秀的弱电安防工程技术人员。
我们是一家专注于弱电安防工程的技术服务公司，拥有一支技术过硬、经验丰富的团队，致力于为客户提供高品质的技术支持和售后服务。
如果您符合以上要求，欢迎您加入我们的团队，我们期待您的加入！
随着社会的发展和科技的进步，弱电安防工程逐渐成为了一个重要的领域。作为弱电安防工程技术人员，我们需要承担一定的职责，以确保工程的顺利进行和用户的满意度。在本文中，我们将探讨弱电安防工程技术人员的职责。
弱电安防工程技术人员需要根据业主的需求制定设计方案，并根据客户现场情况进行规划。设计方案需要充分考虑客户的需求以及现场环境，例如建筑结构，电力和网络接入条件等等。在设计方案的过程中，技术人员需要对不同的设备和系统进行合理的搭配和配置，以最大程度地提高系统的效率和安全性。
在弱电安防工程的实施过程中，技术人员需要负责各种设备的安装和调试。这些设备包括监控摄像头、门禁系统、报警器等等。技术人员需要根据设计方案的要求，合理布置设备的位置和数量，并确保设备的稳定性和可靠性。在设备安装完成后，技术人员需要进行系统的调试和优化，以确保系统的功能完备和性能稳定。
弱电安防工程技术人员需要对安装的系统进行定期的维护和保养。这包括对设备进行检查和维修，以及对系统进行升级和优化。技术人员需要根据设备的使用情况和运行状态，进行相应的维护和保养工作，以确保设备的正常运行和寿命。
弱电安防工程技术人员需要为客户提供技术支持和培训服务。技术人员需要解答客户的技术问题，并给出相应的解决方案。此外，技术人员还需要为客户提供系统的使用培训和操作指导，以提高客户对系统的使用效率和安全性。
弱电安防工程技术人员是保障弱电安防工程质量和客户满意度的重要角色。技术人员需要承担设计和规划、安装和调试、维护和保养以及技术支持和培训等职责。只有技术人员充分发挥职责所在的作用，才能确保工程的顺利进行和用户的满意度。
随着社会的不断发展，人们对安全性的要求也越来越高。弱电安防工程技术人员的职责在此时显得尤为重要。他们要负责设计、安装、维护、调试以及故障排除各类弱电安防系统，为客户提供高质量、高效率的服务。
弱电安防工程技术人员主要负责以下工作：
1: 设计弱电安防系统：根据客户需求，制定弱电安防系统的设计方案，包括视频监控、门禁系统、报警系统等。
2: 安装调试弱电安防系统：负责弱电安防系统的安装、调试、验收等工作，确保系统正常运行。
3: 维护保养弱电安防系统：定期对弱电安防系统进行维护保养，确保系统的长期稳定运行。
4: 故障排除：在弱电安防系统出现故障时，及时到现场进行排查和修复。
设计弱电安防系统是弱电安防工程技术人员的首要工作。在设计过程中，需要了解客户的实际需求，根据场地环境、安全等级、监控范围、设备配置等因素，制定出一份完整的设计方案。
首先，需要根据场地环境进行测量，确定各个摄像头的位置和安装高度，以及布线走向。其次，需要根据客户的安全等级要求，从视频监控、门禁系统、报警系统等多个方面进行综合设计，确保系统的全面覆盖。最后，需要根据设备配置和预算等因素，确定设备型号和数量，制定出一个合理的方案。
在设计方案确定后，就需要进行系统的安装调试工作。弱电安防工程技术人员需要根据设计方案，进行设备安装、布线、接线等工作。在安装过程中，需要注意安全问题，保证设备的可靠性和稳定性。
安装完成后，还需要进行系统的调试工作，确保所有设备正常运行。这包括摄像头的画面清晰度、门禁系统的开关门速度、报警系统的响应速度等方面。在调试过程中，需要耐心细致地排查问题，确保系统的正常运行。
弱电安防系统的维护保养工作同样十分重要。定期对系统进行维护保养，可以有效地延长系统的寿命，保证系统的长期稳定运行。
维护保养工作包括设备的清洁、检查、更换等方面。例如，需要定期对摄像头的镜头进行清洗，保证视频监控的画面清晰度；需要定期对设备进行检查，发现问题及时解决；需要及时更换设备的电源、硬盘等配件，以免影响系统的正常运行。
即使系统进行了精心设计、安装、维护保养，也难免会出现故障。弱电安防工程技术人员需要及时地到现场进行排查和修复，确保系统的正常运行。
排查故障的过程比较繁琐，需要系统性地进行排查。首先，需要了解客户遇到的问题和现场的情况，确定故障类型和范围。其次，需要对系统进行逐一排查，确定故障原因。最后，需要对故障进行修复，并进行测试，确保系统的正常运行。
弱电安防工程技术人员的岗位职责十分重要，需要具备一定的技术水平和专业知识。在工作中，需要严格遵守相关安全规范和标准，保证工作质量和效率。通过不断地学习和实践，不断提高自己的技术水平和工作能力，才能更好地为客户提供优质的服务。
在当今信息技术领域，弱电运维技术人员是否能胜任Linux运维工作是一个备受关注的话题。对此，我们需要从弱电运维技术人员的背景与技能、Linux运维工作的需求与特点以及弱电运维技术人员转型为Linux运维工作的可行性等方面展开分析。
弱电运维技术人员通常具有电子信息、通信工程等相关专业的背景，擅长网络布线、通信设备维护、监控系统运行等工作。其技能包括电路原理、网络基础知识、设备维护与故障排除等方面。
Linux作为一种常用的操作系统，在互联网、云计算、大数据等领域有着广泛的应用。相比于Windows等操作系统，Linux具有更高的安全性、稳定性，因此对于企业来说，拥有一支熟练的Linux运维团队至关重要。Linux运维工作包括服务器部署与配置、性能优化、安全防护、故障排除等内容。
考虑到弱电运维技术人员具备的网络知识、设备维护经验以及对技术的敏感度，他们在转型为Linux运维工作时具有一定的优势。然而，需要强调的是，Linux运维工作对于操作系统原理、命令行操作、Shell脚本编写等方面的要求较高，这就需要弱电运维技术人员在转型过程中加强相关技能的学习与提升。
综上所述，弱电运维技术人员是可以通过学习和实践逐步转型为Linux运维工作的，但需要耐心和持续的努力。对于企业来说，也可以通过培训、技能提升等方式，帮助弱电运维技术人员完成这一转型，从而更好地满足Linux运维工作的需求。
最后，感谢您阅读本文，希望本文可以帮助您更好地了解弱电运维技术人员转型为Linux运维工作的可行性。
弱电安防是一种专业技术，涉及的领域比较广泛，主要包括了电子、通信、控制等多个方面。因此，弱电安防属于多个行业类型的专业技术人员。
弱电安防中的“弱电”指的是电压比较低的电信号，专业技术人员需要掌握电子方面的知识，包括电路原理、电子元器件、数字电路、模拟电路等。因此，弱电安防属于电子行业的专业技术人员。
弱电安防中的“安防”指的是保障人们的生命财产安全的系统和设备，需要与外部进行通信，包括传输视频信号、音频信号、控制信号等。因此，弱电安防属于通信行业的专业技术人员。
弱电安防中的“控制”指的是对安防设备和系统进行控制，包括对门禁系统、监控系统、报警系统等进行控制。控制方面的技术涉及到控制原理、传感器、执行器、控制器等知识。因此，弱电安防属于控制行业的专业技术人员。
综上所述，弱电安防属于电子、通信、控制等多个行业类型的专业技术人员。希望本篇文章能够对有关弱电安防行业类型的专业技术人员有所帮助。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
