计算机毕设 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

news2024/9/22 17:26:55

文章目录

  • 0 前言
  • 1 课题背景
  • 2 卷积神经网络
    • 2.1卷积层
    • 2.2 池化层
    • 2.3 激活函数
    • 2.4 全连接层
    • 2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络
  • 3 YOLOV5
    • 3.1 网络架构图
    • 3.2 输入端
    • 3.3 基准网络
    • 3.4 Neck网络
    • 3.5 Head输出层
  • 4 数据集准备
    • 4.1 数据标注简介
    • 4.2 数据保存
  • 5 模型训练
    • 5.1 修改数据配置文件
    • 5.2 修改模型配置文件
    • 5.3 开始训练模型
  • 6 实现效果
    • 6.1图片效果
    • 6.2 视频效果,摄像头实时效果
  • 7 最后

0 前言

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 **基于深度学习加驾驶疲劳与行为检测 **

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数：4分
  • 工作量：3分
  • 创新点：5分

在这里插入图片描述

1 课题背景

火灾事故的频发给社会造成不必要的财富损失以及人员伤亡，在当今这个社会消防也是收到越来越多的注视。火灾在发生初期是很容易控制的，因此，如何在对可能发生灾害的场所进行有效监控，使得潜在的损失危害降到最低是当前研究的重点内容。传统的探测器有较大的局限性，感温、感烟的探测器的探测灵敏度相对争分夺秒的灾情控制来说有着时间上的不足，而且户外场所的适用性大大降低。随着计算机视觉的发展，基于深度学习的图像处理技术已经愈发成熟并且广泛应用在当今社会的许多方面，其在人脸识别、安防、医疗、军事等领域已经有相当一段时间的实际应用，在其他领域也展现出跟广阔的前景。利用深度学习图像处理技术对火灾场景下火焰的特征学习、训练神经网络模型自动识别火焰，这项技术可以对具有监控摄像头场景下的火灾火焰进行自动、快速、准确识别并设置预警装置，从而在火灾发生的初期及时响应，赢得更多的时间，把损失降到最低。

2 卷积神经网络

受到人类大脑神经突触结构相互连接的模式启发，神经网络作为人工智能领域的重要组成部分，通过分布式的方法处理信息，可以解决复杂的非线性问题，从构造方面来看，主要包括输入层、隐藏层、输出层三大组成结构。每一个节点被称为一个神经元，存在着对应的权重参数，部分神经元存在偏置，当输入数据ｘ进入后，对于经过的神经元都会进行类似于：y＝w*x＋b的线性函数的计算，其中ｗ为该位置神经元的权值，b则为偏置函数。通过每一层神经元的逻辑运算，将结果输入至最后一层的激活函数，最后得到输出output。
在这里插入图片描述

2.1卷积层

卷积核相当于一个滑动窗口，示意图中３x３大小的卷积核依次划过６x６大小的输入数据中的对应区域，并与卷积核滑过区域做矩阵点乘，将所得结果依次填入对应位置即可得到右侧４x４尺寸的卷积特征图，例如划到右上角３x３所圈区域时，将进行０x０＋１x１＋２x１＋１x１＋０x０＋１x１＋１x０＋２x０x１x１＝６的计算操作，并将得到的数值填充到卷积特征的右上角。
在这里插入图片描述

2.2 池化层

池化操作又称为降采样，提取网络主要特征可以在达到空间不变性的效果同时，有效地减少网络参数，因而简化网络计算复杂度，防止过拟合现象的出现。在实际操作中经常使用最大池化或平均池化两种方式，如下图所示。虽然池化操作可以有效的降低参数数量，但过度池化也会导致一些图片细节的丢失，因此在搭建网络时要根据实际情况来调整池化操作。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NsOGzsjj-1658373873444)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220709114210181.png)]
在这里插入图片描述

2.3 激活函数

激活函数大致分为两种，在卷积神经网络的发展前期，使用较为传统的饱和激活函数，主要包括sigmoid函数、tanh函数等；随着神经网络的发展，研宄者们发现了饱和激活函数的弱点，并针对其存在的潜在问题，研宄了非饱和激活函数，其主要含有ReLU函数及其函数变体

2.4 全连接层

在整个网络结构中起到“分类器”的作用，经过前面卷积层、池化层、激活函数层之后，网络己经对输入图片的原始数据进行特征提取，并将其映射到隐藏特征空间，全连接层将负责将学习到的特征从隐藏特征空间映射到样本标记空间，一般包括提取到的特征在图片上的位置信息以及特征所属类别概率等。将隐藏特征空间的信息具象化，也是图像处理当中的重要一环。

2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络

class CNN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(
            filters=32,             # 卷积层神经元（卷积核）数目
            kernel_size=[5, 5],     # 感受野大小
            padding='same',         # padding策略（vaild 或 same）
            activation=tf.nn.relu   # 激活函数
        )
        self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(
            filters=64,
            kernel_size=[5, 5],
            padding='same',
            activation=tf.nn.relu
        )
        self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
        self.flatten = tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(7 * 7 * 64,))
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=1024, activation=tf.nn.relu)
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=10)

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)                  # [batch_size, 28, 28, 32]
        x = self.pool1(x)                       # [batch_size, 14, 14, 32]
        x = self.conv2(x)                       # [batch_size, 14, 14, 64]
        x = self.pool2(x)                       # [batch_size, 7, 7, 64]
        x = self.flatten(x)                     # [batch_size, 7 * 7 * 64]
        x = self.dense1(x)                      # [batch_size, 1024]
        x = self.dense2(x)                      # [batch_size, 10]
        output = tf.nn.softmax(x)
        return output

3 YOLOV5

我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。

目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。YOLO 一共发布了五个版本，其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础，后面的系列就是在第一版基础上的改进，为的是提升性能。

YOLOv5有4个版本性能如图所示：
在这里插入图片描述

3.1 网络架构图

在这里插入图片描述

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

3.2 输入端

在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；

Mosaic数据增强：Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错
在这里插入图片描述

3.3 基准网络

融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；

3.4 Neck网络

在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

FPN+PAN的结构
在这里插入图片描述
这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征（High-Level特征），而特征金字塔则自底向上传达强定位特征（Low-Level特征），两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。

FPN+PAN借鉴的是18年CVPR的PANet，当时主要应用于图像分割领域，但Alexey将其拆分应用到Yolov4中，进一步提高特征提取的能力。

3.5 Head输出层

输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。

对于Head部分，可以看到三个紫色箭头处的特征图是40×40、20×20、10×10。以及最后Prediction中用于预测的3个特征图：

①==>40×40×255

②==>20×20×255

③==>10×10×255

在这里插入图片描述

  • 相关代码

    class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    onnx_dynamic = False  # ONNX export parameter

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True):  # detection layer
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init anchor grid
        self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2))  # shape(nl,na,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv
        self.inplace = inplace  # use in-place ops (e.g. slice assignment)

    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)

                y = x[i].sigmoid()
                if self.inplace:
                    y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                else:  # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
                    xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                    y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
        d = self.anchors[i].device
        if check_version(torch.__version__, '1.10.0'):  # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
        else:
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
        grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
            .view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        return grid, anchor_grid

4 数据集准备

由于目前针对多源场景下的火焰数据并没有现成的数据集，我们使用使用Python爬虫利用关键字在互联网上获得的图片数据，爬取数据包含室内场景下的火焰、写字楼和房屋燃烧、森林火灾和车辆燃烧等场景下的火焰图片。经过筛选后留下3000张质量较好的图片制作成VOC格式的实验数据集。

深度学习图像标注软件众多，按照不同分类标准有多中类型，本文使用LabelImg单机标注软件进行标注。LabelImg是基于角点的标注方式产生边界框，对图片进行标注得到xml格式的标注文件，由于边界框对检测精度的影响较大因此采用手动标注，并没有使用自动标注软件。

考虑到有的朋友时间不足，博主提供了标注好的数据集和训练好的模型，需要请联系。

4.1 数据标注简介

通过pip指令即可安装

pip install labelimg

在命令行中输入labelimg即可打开
在这里插入图片描述

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-f5cQOAtw-1658373873446)(v2-c685ef696eb08477e480b1f185a05a6f_r.jpg)]

打开你所需要进行标注的文件夹，点击红色框区域进行标注格式切换，我们需要yolo格式，因此切换到yolo
在这里插入图片描述
点击Create RectBo -> 拖拽鼠标框选目标 -> 给上标签 -> 点击ok

在这里插入图片描述

4.2 数据保存

点击save，保存txt。

打开具体的标注文件，你将会看到下面的内容，txt文件中每一行表示一个目标，以空格进行区分，分别表示目标的类别id，归一化处理之后的中心点x坐标、y坐标、目标框的w和h。
在这里插入图片描述

5 模型训练

预训练模型和数据集都准备好了，就可以开始训练自己的yolov5目标检测模型了，训练目标检测模型需要修改两个yaml文件中的参数。一个是data目录下的相应的yaml文件，一个是model目录文件下的相应的yaml文件。

5.1 修改数据配置文件

修改data目录下的相应的yaml文件。找到目录下的voc.yaml文件，将该文件复制一份，将复制的文件重命名，最好和项目相关，这样方便后面操作。我这里修改为fire.yaml。

在这里插入图片描述

打开这个文件夹修改其中的参数，需要检测的类别数，这里识别手势有10种，所以这里填写10；最后填写需要识别的类别的名字（必须是英文，否则会乱码识别不出来）。到这里和data目录下的yaml文件就修改好了。
在这里插入图片描述

5.2 修改模型配置文件

由于该项目使用的是yolov5s.pt这个预训练权重，所以要使用models目录下的yolov5s.yaml文件中的相应参数（因为不同的预训练权重对应着不同的网络层数，所以用错预训练权重会报错）。同上修改data目录下的yaml文件一样，我们最好将yolov5s.yaml文件复制一份，然后将其重命名

打开yolov5s.yaml文件,主要是进去后修改nc这个参数来进行类别的修改，修改如图中的数字就好了，这里是识别10个类别。
在这里插入图片描述

至此，相应的配置参数就修改好了。

目前支持的模型种类如下所示：
在这里插入图片描述

5.3 开始训练模型

如果上面的数据集和两个yaml文件的参数都修改好了的话，就可以开始yolov5的训练了。首先我们找到train.py这个py文件。

然后找到主函数的入口，这里面有模型的主要参数。修改train.py中的weights、cfg、data、epochs、batch_size、imgsz、device、workers等参数
在这里插入图片描述

至此，就可以运行train.py函数训练自己的模型了。

训练代码成功执行之后会在命令行中输出下列信息，接下来就是安心等待模型训练结束即可。
在这里插入图片描述

6 实现效果

我们实现了图片检测，视频检测和摄像头实时检测接口，用Pyqt自制了简单UI

#部分代码
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets


class Ui_Win_mask(object):
    def setupUi(self, Win_mask):
        Win_mask.setObjectName("Win_mask")
        Win_mask.resize(1107, 868)
        Win_mask.setStyleSheet("QString qstrStylesheet = \"background-color:rgb(43, 43, 255)\";\n"
"ui.pushButton->setStyleSheet(qstrStylesheet);")
        self.frame = QtWidgets.QFrame(Win_mask)
        self.frame.setGeometry(QtCore.QRect(10, 140, 201, 701))
        self.frame.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel)
        self.frame.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised)
        self.frame.setObjectName("frame")
        self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.frame)
        self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 161, 51))
        font = QtGui.QFont()
        font.setBold(True)
        font.setUnderline(True)
        font.setWeight(75)
        self.pushButton.setFont(font)
        self.pushButton.setStyleSheet("QPushButton{background-color:rgb(151, 191, 255);}")
        self.pushButton.setObjectName("pushButton")
        self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(self.frame)
        self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 280, 161, 51))
        font = QtGui.QFont()
        font.setBold(True)
        font.setUnderline(True)
        font.setWeight(75)
        self.pushButton_2.setFont(font)
        self.pushButton_2.setStyleSheet("QPushButton{background-color:rgb(151, 191, 255);}")
        self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")
        self.pushButton_3 = QtWidgets.QPushButton(self.frame)
        self.pushButton_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 500, 161, 51))
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Win_mask)

6.1图片效果

在这里插入图片描述

6.2 视频效果,摄像头实时效果

在这里插入图片描述

7 最后

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/823984.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

好用的Linux远程工具

好用的Linux远程工具

你好，我是Martin，今天给大家介绍几款主流的远程工具。 远程工具介绍 关于远程连接的用户分类时这样的，通常需要进行远程连接的人有两类，一类是系统管理员，另一类是普通的用户。远程连接工具是一些可以让你通过网络连接…
阅读更多...
md5sum

md5sum

概念作用及原理 md5sum是一种常用的哈希算法，用于计算数据的MD5哈希值。MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的加密散列函数，用于将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值（通常是128位）。这个哈…
阅读更多...
html学习5(表单)

html学习5(表单)

1、表单是一个包含表单元素的区域，用于收集用户的输入信息。 2、表单元素是允许用户在表单中输入内容，比如：文本域（textarea）、下拉列表（select）、单选框（radio-buttons&#xff09…
阅读更多...
python解析帆软cpt及frm文件（xml）获取源数据表及下游依赖表

python解析帆软cpt及frm文件（xml）获取源数据表及下游依赖表

#!/user/bin/evn python import os,re,openpyxl 输入：帆软脚本文件路径输出：帆软文件检查结果Excel#获取来源表 def table_scan(sql_str):# remove the /* */ commentsq re.sub(r"/\*[^*]*\*(?:[^*/][^*]*\*)*/", "", sql_str)# r…
阅读更多...
Linux中的file命令：查看文件类型

Linux中的file命令：查看文件类型

2023年8月1日，周二上午 目录 简要说明使用方法MIME类型举例说明 简要说明 在Linux中，file命令用于识别文件类型。 file命令可以识别各种类型的文件，包括普通文件、目录、符号链接、设备文件、压缩文件、二进制可执行文件等。 它是一个非常…
阅读更多...
Vue 入门和基础语法（一）

Vue 入门和基础语法（一）

一、入门 Vue 不支持 IE8 及以下的版本，因为 Vue 使用了 IE8 无法模拟的 ECMAScript 5 特性，但它支持所有兼容 ECMAScript 5 的浏览器。 1.1、创建 Hello Vue Vue.js 的核心是实现了 MVVM 模式，它扮演的角色就是 ViewModel 层，那…
阅读更多...
ChatGPT安全技术

ChatGPT安全技术

前言 近期，Twitter 博主 lauriewired 声称他发现了一种新的 ChatGPT"越狱"技术，可以绕过 OpenAI 的审查过滤系统，让 ChatGPT 干坏事，如生成勒索软件、键盘记录器等恶意软件。 他利用了人脑的一种"Typoglycemia&q…
阅读更多...
Github Pages自定义域名

Github Pages自定义域名

Github Pages自定义域名 当你想在网上发布内容时，配置Github Pages是一个很好的选择。如果你想要在自己的域名上发布，你可以使用Github Pages来创建自己的网站。本文将介绍如何使用Github Pages自定义域名。 这里呢先列出前置条件： 您的Gi…
阅读更多...
【二进制安全】堆漏洞：Double Free原理

【二进制安全】堆漏洞：Double Free原理

参考：https://www.anquanke.com/post/id/241598 次要参考：https://xz.aliyun.com/t/6342 malloc_chunk 的源码如下： struct malloc_chunk { INTERNAL_SIZE_T prev_size; /*前一个chunk的大小*/ INTERNAL_SIZE_T size; /*当前chunk的…
阅读更多...
偶数科技亮相第十届中国中小企业投融资交易会

偶数科技亮相第十届中国中小企业投融资交易会

第十届中国中小企业投融资交易会暨2023“小企业 大梦想”高峰论坛近日在北京举办。本届大会以“金融活水精准滴灌 专精特新体制增量”为主题，通过展览展示、论坛活动、项目路演、产融对接等形式，搭建了专精特新企业与金融机构之间、与地方政府之间的产融…
阅读更多...
深入理解CountDownLatch计数器

深入理解CountDownLatch计数器

入理解CountDownLatch计数器 其他知识点 Java 多线程基础 深入理解aqs ReentrantLock用法详解 深入理解信号量Semaphore 深入理解并发三大特性 并发编程之深入理解CAS 深入理解CountDownLatch Java 线程池 使用用法 CountDownLatch用法详解 CountDownLatch实现原理 下面例子来…
阅读更多...
vscode 前端开发插件 2023

vscode 前端开发插件 2023

自己记录 安装vscode后必装插件 chinesegit 必装没啥可说 随时更新 1.CSS Navigation CTRL点击类名可跳转到对应样式位置。 如果是scss less的话。css peak插件无法生效 2.GitLens — Git supercharged 可以看到每一行的git提交记录。 3.Auto Rename Tag 可以同步更新…
阅读更多...
阿里云服务器上通过宝塔面板部署SpringBoot+vue项目并添加ssl证书实现https加密传输

阿里云服务器上通过宝塔面板部署SpringBoot+vue项目并添加ssl证书实现https加密传输

前言：如果只想要实现域名访问，不必添加ssl证书的话可以看我上一篇文章前期工作： 一台服务器一个已经备案的域名（需要大概一周才能备案完成，可提前准备）域名映射到服务器申请两份ssl证书(我的方案:阿里云腾…
阅读更多...
Xilinx A7开发板LVDS IO无输出问题解决方法

Xilinx A7开发板LVDS IO无输出问题解决方法

使用A7-35T FGG484的FPGA开发板bank16上的IO作为差分LVDS的输入输出，搭建输入输出测试工程发现LVDS可以输入、无法输出。查阅UG471，找到如下信息： 手册中已经针对A7的LVDS做了明确的应用说明： （1）HP bank上…
阅读更多...
通向架构师的道路之apache性能调优

通向架构师的道路之apache性能调优

一、总结前一天的学习 在前两天的学习中我们知道、了解并掌握了Web Server结合App Server实现单向Https的这样的一个架构。这个架构是一个非常基础的J2ee工程上线布署时的一种架构。在前两天的教程中，还讲述了Http服务 器、App Server的最基本安全配置（…
阅读更多...
PDM系统有什么好处之数据高效管理

PDM系统有什么好处之数据高效管理

在当今信息化时代，企业面对海量的产品数据和信息，如何高效地管理这些数据成为了关键问题。而PDM系统（Product Data Management，产品数据管理）以其强大的数据高效管理功能，为企业带来了诸多好处。我们以最新…
阅读更多...
使用DeferredResult来设计异步接口

使用DeferredResult来设计异步接口

文章目录 DeferredResult 介绍思路Demo搭建1.定义一个抽象的请求体2.定义一个接口返回体3.定义一个接口请求体继承抽象类AsynTaskBaseRequest<T<T>>4.定义seveice类&#xff0c;并声明一个异步方法&#xff08;Async注解&#xff09;5.定义一个返回DeferredResult的…
阅读更多...
助力618-Y的混沌实践之路 | 京东云技术团队

助力618-Y的混沌实践之路 | 京东云技术团队

一、写在前面 1、混沌是什么&#xff1f; 混沌工程&#xff08;Chaos Engineering&#xff09;的概念由 Netflix 在 2010 年提出&#xff0c;通过主动向系统中引入异常状态&#xff0c;并根据系统在各种压力下的行为表现确定优化策略&#xff0c;是保障系统稳定性的新型手段。…
阅读更多...
【简单认识rsync远程同步】

【简单认识rsync远程同步】

文章目录 一.rsync1、简介2.rsync应用场景3、 rsyncinotify的应用场景4、 rsynccron的应用场景 二.配置rsync备份源&#xff08;同步方式&#xff09;1.rsync同步源2.同步方式3.备份的方式 三.常用rsync命令3.配置源的两种表达 四、配置rsync实现同步1.使用ip表达式同步2.使用u…
阅读更多...
【WebRTC---序篇】（七）RTC多人连麦方案

【WebRTC---序篇】（七）RTC多人连麦方案

服务端可以选择mediasoup&#xff0c;作为SFU服务器&#xff0c;只负责转发数据 下图举例三个Client (browser或者客户端)同时加入一个房间&#xff0c;每个app同时发布一路视频和一路音频&#xff0c;并且接受来自其他app的音视频流&#xff0c;mediasoup内部的结构如下&…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023