第四章  系统实现 12

4.1  公众号的实现 12

4.1.1  公众号的注册 12

4.1.2  公众号基本功能的实现 13

4.2  服务器的搭建 17

4.2.1  新浪云环境搭建 18

4.2.2  公众号服务器的搭建 20

4.3  数据处理 23

4.3.1  数据的存储 23

4.3.2  语音识别 25

4.3.3  文字识别 27

4.3.4  二维码签到识别 32

4.4  本章小结 34

结 论 35

参 考 文 献 36

致 谢 38

第一章  绪论

1.1  课题研究背景

在计算机技术迅猛发展的环境下，数据分析处理在各个业务中起着越来越重要的作用。由于业务的发展以及用户数量的增加等因素，网络数据总量持续快速增长[1]。信息时代的数据即是财富，而堆积如山的数据则是一个巨大的宝库[2][3]。大数据的利益价值巨大，给当前的互联网形式带来了机遇与挑战。在这高速发展的信息时代，人们通过手机、计算机等智能设备进行各种形式的数据的发送传输和接收处理。在海量的数据中分析处理并识别出用户所需的有效信息，传统的数据分析处理模式面临严峻的挑战。在这样的大环境下，出于对计算能力、资源利用效率、资源集中化的迫切需求，云计算技术应运而生[4]。

目前，云计算的关键技术包括虚拟化技术、海量存储、海量数据管理、机器学习、人工智能以及特征分析分类等技术[4]。通过云计算技术对各个行业的数据资源进行整合重组，抢占数字经济的制高点，从而降低了数据处理成本，提高了工作效率[5]。数据的智能采集处理识别技术能够对数据进行分析处理，并识别出有效的数据。本系统结合云计算技术，研究数据采集处理技术。本系统通过数据处理识别技术对数据进行分析处理，从而提取有效数据，凭借云服务平台进行数据的接收和传输，并最终通过云服务平台将数据反馈给用户。

1.2  课题研究意义

在信息技术高速发展的时代，互联网早已融入进我们的生活[6]，生活中随处可见互联网的身影，人们获取信息的方式也变得更加方便快捷以及多样化[7]。在这被称为“互联网+”的时代，传统行业基本都在互联网的基础上运行操作，一旦离开互联网便无法运行。而在网络技术迅猛发展的今天，其中一个显著的特点就是伴随着网络计算能力的直线上升，网络上几乎每时每刻都在产生着大量数据，现已形成压倒性的数据流[8] [9]。传统的处理数据的模式是通过具有超大磁盘容量的大型机结合关系型数据库处理存储数据[1]，虽然近年来传统数据模型的磁盘容量也在随着需求日益扩大，但随着数据的无限快速增长，传统数据模式的访问速度难以做到与时俱进，该模式的处理能力面临着严峻的挑战。因而互联网的普及，也就意味着云计算和大数据的到来[8]。云计算是计算机科学与互联网技术发展的产物[9]，一方面增加了系统对数据资源处理的数量，另一方面也大幅度优化了数据被处理的质量，大大缓解了传统数据模型的压力。在云计算技术的不断成熟发展下[10]，面对蕴藏着巨大宝藏的海量数据，我们如果可以有效快速的处理识别出所需信息，并将其广泛应用于各行各业，那么将带来巨大的收益。

在这样一个数据急速膨胀的时代，各个领域行业对数据的分析与处理投入越来越多的关注，人们通过各种终端设备使自己身处于网络中，以便随时获得有效信息。云计算的发展改善了数据处理技术的质量和水平，使其发挥出更大的作用。本系统结合云服务，通过终端设备（即手机）采集数据，并利用数据处理识别技术对接收的数据进行智能分析处理，最终提取获得用户所需的数据[11]。