要获取来自物联网设备的计算活动块，并使用代码示例进行解决，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个Google Cloud项目并启用BigQuery服务。确保已经设置了适当的访问权限。

2. 从物联网设备收集数据，并将其发送到BigQuery。可以使用设备上的客户端库或通过Cloud IoT Core等服务进行。

3. 创建一个BigQuery数据集，用于存储来自物联网设备的数据。可以使用以下代码示例：

from google.cloud import bigquery

# 设置BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义数据集名称和目标表名
dataset_id = 'your_dataset_name'
table_id = 'your_table_name'

# 创建数据集
dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
dataset = bigquery.Dataset(dataset_ref)
dataset = client.create_dataset(dataset)

# 定义表架构
schema = [
    bigquery.SchemaField("device_id", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("timestamp", "TIMESTAMP", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("activity", "STRING", mode="REQUIRED"),
]

# 创建表
table_ref = dataset.table(table_id)
table = bigquery.Table(table_ref, schema=schema)
table = client.create_table(table)

print("已创建数据集和表")

4. 将来自物联网设备的数据插入到BigQuery表中。可以使用以下代码示例：

from google.cloud import bigquery

# 设置BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义数据集名称和表名
dataset_id = 'your_dataset_name'
table_id = 'your_table_name'

# 获取数据集和表
dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
dataset = client.get_dataset(dataset_ref)
table_ref = dataset.table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)

# 定义要插入的数据
rows_to_insert = [
    ("device1", "2021-01-01 10:00:00", "计算活动1"),
    ("device2", "2021-01-01 11:00:00", "计算活动2"),
    ("device3", "2021-01-01 12:00:00", "计算活动3"),
]

# 执行数据插入
errors = client.insert_rows(table, rows_to_insert)

if errors == []:
    print("数据插入成功")
else:
    print("数据插入错误:", errors)

这样，你就可以从物联网设备中收集数据，并将其存储在BigQuery表中。可以根据需要执行查询和分析操作，例如计算活动块的数量、设备的平均活动时间等。