wbj0110
- 浏览: 1612448 次
- 性别:
- 来自: 上海
-
文章分类
- 全部博客 (1585)
- Http Web (18)
- Java (194)
- 操作系统 (2)
- 算法 (30)
- 计算机 (45)
- 程序 (2)
- 性能 (50)
- php (45)
- 测试 (12)
- 服务器 (14)
- Linux (42)
- 数据库 (14)
- 管理 (9)
- 网络 (3)
- 架构 (83)
- 安全 (2)
- 数据挖掘 (16)
- 分析 (9)
- 数据结构 (2)
- 互联网 (6)
- 网络安全 (1)
- 框架 (9)
- 视频 (2)
- 计算机，SEO (3)
- 搜索引擎 (31)
- SEO (18)
- UML (1)
- 工具使用 (2)
- Maven (41)
- 其他 (7)
- 面向对象 (5)
- 反射 (1)
- 设计模式 (6)
- 内存数据库 (2)
- NoSql (9)
- 缓存 (7)
- shell (9)
- IQ (1)
- 源码 (1)
- Js (23)
- HttpClient (2)
- excel (1)
- Spring (7)
- 调试 (4)
- mysql (18)
- Ajax (3)
- JQuery (9)
- Comet (1)
- 英文 (1)
- C# (1)
- HTML5 (3)
- Socket (2)
- 养生 (1)
- 原理 (2)
- 倒排索引 (4)
- 海量数据处理 (1)
- C (2)
- Git (59)
- SQL (3)
- LAMP (1)
- 优化 (2)
- Mongodb (20)
- JMS (1)
- Json (15)
- 定位 (2)
- Google地图 (1)
- memcached (10)
- 压测 (4)
- php.性能优化 (1)
- 励志 (1)
- Python (7)
- 排序 (3)
- 数学 (3)
- 投票算法 (2)
- 学习 (1)
- 跨站攻击 (1)
- 前端 (8)
- SuperFish (1)
- CSS (2)
- 评论挖掘分析 (1)
- Google (13)
- 关键词分析 (1)
- 地图 (1)
- Gzip (1)
- 压缩 (1)
- 爬虫 (13)
- 流量统计 (1)
- 采集 (1)
- 日志分析 (2)
- 浏览器兼容 (1)
- 图片搜索引擎技术 (2)
- 空间 (1)
- 用户体验 (7)
- 免费空间 (1)
- 社交 (2)
- 图片处理 (2)
- 前端工具 (1)
- 商业 (3)
- 淘宝 (3)
- 站内搜索 (1)
- 网站收藏 (1)
- 理论 (1)
- 数据仓库 (2)
- 抓包 (1)
- Hadoop (105)
- 大数据 (6)
- Lucene (34)
- Solr (31)
- Drupal (1)
- 集群 (2)
- Lu (2)
- Mac (4)
- 索引 (9)
- Session共享 (1)
- sorl (10)
- JVM (9)
- 编码 (1)
- taobao (14)
- TCP/IP (4)
- 你可能會感興趣 (3)
- 幽默笑话 (7)
- 服务器整合 (1)
- Nginx (9)
- SorlCloud (4)
- 分佈式搜索 (1)
- ElasticSearch (30)
- 網絡安全 (1)
- MapReduce (8)
- 相似度 (1)
- 數學 (1)
- Session (3)
- 依賴注入 (11)
- Nutch (8)
- 云计算 (6)
- 虚拟化 (3)
- 财务自由 (1)
- 开源 (23)
- Guice (1)
- 推荐系统 (2)
- 人工智能 (1)
- 环境 (2)
- Ucenter (1)
- Memcached-session-manager (1)
- Storm (54)
- wine (1)
- Ubuntu (23)
- Hbase (44)
- Google App Engine (1)
- 短信 (2)
- 矩阵 (1)
- MetaQ (34)
- GitHub &Git &私/公有库 (8)
- Zookeeper (28)
- Exception (24)
- 商务 (1)
- drcp (1)
- 加密&解密 (1)
- 代码自动生成 (1)
- rapid-framework (1)
- 二次开发 (1)
- Facebook (3)
- EhCache (1)
- OceanBase (1)
- Netlog (1)
- 大数据量 (2)
- 分布式 (3)
- 事物 (2)
- 事务 (2)
- JPA (2)
- 通讯 (1)
- math (1)
- Setting.xml (3)
- 络驱动器 (1)
- 挂载 (1)
- 代理 (0)
- 日本語の (1)
- 花生壳 (7)
- Windows (1)
- AWS (2)
- RPC (11)
- jar (2)
- 金融 (1)
- MongDB (2)
- Cygwin (1)
- Distribute (1)
- Cache (1)
- Gora (1)
- Spark (31)
- 内存计算 (1)
- Pig (2)
- Hive (21)
- Mahout (17)
- 机器学习 (34)
- Sqoop (1)
- ssh (1)
- Jstack (2)
- Business (1)
- MapReduce.Hadoop (1)
- monitor (1)
- Vi (1)
- 高并发 (6)
- 海量数据 (2)
- Yslow (4)
- Slf4j (1)
- Log4j (1)
- Unix (3)
- twitter (2)
- yotube (0)
- Map-Reduce (2)
- Streaming (1)
- VMware (1)
- 物联网 (1)
- YUI (1)
- LazyLoad (1)
- RocketMQ (17)
- WiKi (1)
- MQ (1)
- RabbitMQ (2)
- kafka (3)
- SSO (8)
- 单点登录 (2)
- Hash (4)
- Redis (20)
- Memcache (2)
- Jmeter (1)
- Tsung (1)
- ZeroMQ (1)
- 通信 (7)
- 开源日志分析 (1)
- HDFS (1)
- zero-copy (1)
- Zero Copy (1)
- Weka (1)
- I/O (1)
- NIO (13)
- 锁 (3)
- 创业 (11)
- 线程池 (1)
- 投资 (3)
- 池化技术 (4)
- 集合 (1)
- Mina (1)
- JSMVC (1)
- Powerdesigner (1)
- thrift (6)
- 性能，架构 (0)
- Web (3)
- Enum (1)
- Spring MVC (15)
- 拦截器 (1)
- Web前端 (1)
- 多线程 (1)
- Jetty (1)
- emacs (1)
- Cookie (2)
- 工具 (1)
- 分布式消息队列 (1)
- 项目管理 (2)
- github (21)
- 网盘 (1)
- 仓库 (3)
- Dropbox (2)
- Tsar (1)
- 监控 (3)
- Argo (2)
- Atmosphere (1)
- WebSocket (5)
- Node.js (6)
- Kraken (1)
- Cassandra (3)
- Voldemort (1)
- VoltDB (2)
- Netflix (2)
- Hystrix (1)
- 心理 (1)
- 用户分析 (1)
- 用户行为分析 (1)
- JFinal (1)
- J2EE (1)
- Lua (2)
- Velocity (1)
- Tomcat (3)
- 负载均衡 (1)
- Rest (2)
- SerfJ (1)
- Rest.li (1)
- KrakenJS (1)
- Web框架 (1)
- Jsp (2)
- 布局 (2)
- NowJs (1)
- WebSoket (1)
- MRUnit (1)
- CouchDB (1)
- Hiibari (1)
- Tiger (1)
- Ebot (1)
- 分布式爬虫 (1)
- Sphinx (1)
- Luke (1)
- Solandra (1)
- 搜素引擎 (1)
- mysqlcft (1)
- IndexTank (1)
- Erlang (1)
- BeansDB (3)
- Bitcask (2)
- Riak (2)
- Bitbucket (4)
- Bitbuket (1)
- Tokyo Cabinet (2)
- TokyoCabinet (2)
- Tokyokyrant (1)
- Tokyo Tyrant (1)
- Memcached协议 (1)
- Jcrop (1)
- Thead (1)
- 详设 (1)
- 问答 (2)
- ROM (1)
- 计算 (1)
- epoll (2)
- libevent (1)
- BTrace (3)
- cpu (2)
- mem (1)
- Java模板引擎 (1)
- 有趣 (1)
- Htools (1)
- linu (1)
- node (3)
- 虚拟主机 (1)
- 闭包 (1)
- 线程 (1)
- 阻塞 (1)
- LMAX (2)
- Jdon (1)
- 乐观锁 (1)
- Disruptor (9)
- 并发 (6)
- 为共享 (1)
- volatile (1)
- 伪共享 (1)
- Ringbuffer (5)
- i18n (2)
- rsync (1)
- 部署 (1)
- 压力测试 (1)
- ORM (2)
- N+1 (1)
- Http (1)
- web开发脚手架 (1)
- Mybatis (1)
- 国际化 (2)
- Spring data (1)
- R (4)
- 网络爬虫 (1)
- 条形码 (1)
- 等比例缩放 (1)
- java，面向接口 (1)
- 编程规范 (1)
- CAP (1)
- 论文 (1)
- 大数据处理 (1)
- Controller (3)
- CDN (2)
- 程序员 (1)
- Spring Boot (3)
- sar (1)
- 博弈论 (1)
- 经济 (1)
- Scrapy (1)
- Twistedm (1)
- cron (1)
- quartz (1)
- Debug (1)
- AVO (1)
- 跨语言 (1)
- 中间服务 (2)
- Dubbo (4)
- Yarn (1)
- Spring OSGI (1)
- bundle (1)
- OSGI (1)
- Spring-Boot (1)
- CA证书 (1)
- SSL (1)
- CAS (7)
- FusionCharts (5)
- 存储过程 (3)
- 日志 (2)
- OOP (2)
- CentOS (5)
- JSONP (2)
- 跨域 (5)
- P3P (1)
- Java Cas (1)
- CentOS 6.5 Released – Installation Guide with Screenshots (1)
- Android (1)
- 队列 (2)
- Multitail (1)
- Maout (1)
- nohup (1)
- AOP (1)
- 长连接 (3)
- 轮循 (2)
- 聊天室 (1)
- Zeus (1)
- LSM-Tree (1)
- Slope One (1)
- 协同过滤 (1)
- 服务中间件 (1)
- KeyMeans (1)
- Bitmap (1)
- 实时统计 (1)
- B-Tree+ (1)
- PageRank (1)
- 性能分析 (1)
- 性能测试 (1)
- CDH (10)
- 迭代计算 (1)
- Jubatus (1)
- Hadoop家族 (8)
- Cloudera (2)
- RHadoop (1)
- 广告定价 (1)
- 广告系统 (9)
- 广告系统，架构 (1)
- Tag推荐算法 (1)
- 相似度算法 (1)
- 页面重构 (2)
- 高性能 (6)
- Maven3 (3)
- Gradle (11)
- Apache (1)
- Java并发 (1)
- Java多进程 (1)
- Rails (1)
- Ruby (3)
- 系统架构 (1)
- 运维 (36)
- 网页设计 (1)
- TFS (0)
- 推荐引擎 (0)
- Tag提取算法 (1)
- 概率统计 (1)
- 自然语言处理 (2)
- 分词 (1)
- Ruby.Python (1)
- 语义相似度 (0)
- Chukwa (0)
- 日志收集系统 (0)
- Data Mining (4)
- 开放Api (1)
- Scala (28)
- Ganglia (2)
- mmap (1)
- 贝叶斯分类 (1)
- 运营 (1)
- Mdrill (1)
- Lambda (2)
- Netty (5)
- Java8 (1)
- Solr4 (1)
- Akka (12)
- 计算广告 (2)
- 聊天系统 (1)
- 服务发现 (1)
- 统计指标 (1)
- NLP (1)
- 深度学习 (0)
最新评论
-
wahahachuang5：
web实时推送技术使用越来越广泛，但是自己开发又太麻烦了，我觉 ...
使用 HTML5 WebSocket 构建实时 Web 应用 -
秦时明月黑：
Jetty 服务器架构分析 -
chenghaitao111111：
楼主什么时候把gecko源码分析一下呢，期待
MetaQ技术内幕——源码分析(转) -
qqggcc：
为什么还要写代码啊，如果能做到不写代码就把功能实现就好了
快速构建--Spring-Boot (quote) -
yongdi2：
好厉害！求打包代码
Hadoop日志文件分析系统
分享到：
发表评论
-
Redis Sentinelで自動フェイルオーバー
2014-06-08 23:08 704この投稿は自分のブログ記事からRedis Sentinel ... -
Building a follower model from scratch
2014-06-14 16:08 748Our follower graph has millio ... -
国内外三个不同领域巨头分享的Redis实战经验及使用场景
2014-06-12 14:40 1045新浪微博：史上最大的Redis集群 Tape is De ... -
关于redis、memcache、mongoDB 的对比
2014-06-03 10:38 729从以下几个维度，对redis、memcache、mon ... -
Redis中文显示16进制
2014-05-08 19:23 938redis ... -
redis命令行的使用记录
2014-04-28 16:20 1508基本命令 //删除所有数据库中的key 127.0.0 ... -
jredis
2014-04-28 15:59 1518770 771 772 ... -
A case study: Design and implementation of a simple Twitter clone using only PHP
2014-04-28 16:21 2460In this article I'll describe ... -
Redis学习
2014-04-28 16:22 757import java.util.HashMap; ... -
Redis的介绍与使用 benchmark
2014-05-02 18:44 873redis是一个key-value存储 ... -
Redis 在新浪微博中的应用
2014-05-03 18:43 757Redis 在新浪微博中的应用 Redis简介 1. ... -
Redis能干啥？细看11种Web应用场景
2014-05-03 19:18 698下面列出11种Web应用场景，在这些场景下可以充分的利用R ... -
为什么使用 Redis及其产品定位
2014-05-04 09:28 562传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际 ... -
Redis应用场景
2014-05-04 09:32 902Redis开创了一种新的数 ... -
Redis 介绍与使用
2014-05-04 09:33 463数据库主要类型有对 ... -
linux 下安装、使用 redis
2014-04-30 10:46 895redis介绍 Redis是一个开源、支持网络、基于内存 ... -
使用Redis bitmaps进行快速、简单、实时统计
2014-04-03 11:19 1949原文：Fast, easy, realtime metri ... -
简单介绍一下HBase、Cassandra、Voldemort、Redis、VoltDB、MySQL(转)
2013-12-16 09:50 3587hbase 1.简介： HBase – H ... -
关于redis、memcache、mongoDB 的对比
2013-11-15 10:04 1087从以下几个维度，对redis、memcache、mong ...
相关推荐
在现代水产养殖业中，鱼苗的精确计数对于优化生长环境、提高养殖效率具有重要意义。随着科技的进步，计算机视觉技术被广泛应用于自动化鱼苗计数。本项目"基于MATLAB的鱼苗自动计数方法与实现"正是利用这一技术，通过...
但本文主要关注基于图像形态学的基础方法，适用于简单的硬币计数场景。 总之，硬币计数是一个典型的图像处理问题，通过灰度化、二值化、形态学操作以及连通组件分析等一系列步骤，我们可以有效地从图像中提取硬币并...
在螺钉计数应用中，算法需考虑螺钉重合情况，通过对不同重合程度的螺钉图像分析，寻找最佳的像素平均值，以确保在复杂场景下也能准确计数。 总的来说，该系统结合图像处理技术和粒子群优化算法，提供了一种有效解决...
深度学习在计算机视觉领域扮演着重要角色，尤其在人群计数这一特定任务上，它已经展现出卓越的能力。...通过进一步的模型优化和场景适应，我们有理由相信这类深度学习模型将在未来的人群计数任务中发挥更大的作用。
在OpenCV库的支持下，车辆识别、标记与计数是一个典型的计算机视觉应用场景，常用于智能交通系统、视频监控等领域。本项目旨在通过处理视频流，实时检测并区分行驶中的车辆，同时判断它们是否超出预设的车道界限。...
通过这种技术，工程师能够有效地评估结构部件在复杂载荷条件下的疲劳性能，从而优化设计，延长产品的使用寿命，减少维护成本。 ### 结论 综上所述，雨流计数法是载荷谱分析中的关键工具，能够将复杂的载荷历史简化...
在数据集标注方面，工具允许用户直接在图像上标记出每个人的位置，这样的标注信息对于深度学习模型理解场景中人群的分布至关重要。标注工作往往枯燥且耗时，而这一工具的推出，极大地提高了标注工作的效率和准确性，...
在图像处理领域，尤其是在工业自动化、安防监控以及日常生活场景分析中，物体计数是一项重要的任务。在这个案例中，我们将探讨如何通过形态学操作来实现对硬币的自动计数。 形态学是图像处理的一个分支，它主要研究...
在许多应用场景中，我们需要对来自外部的脉冲信号进行计数，比如传感器的脉冲输出、电机的速度监测或者定时器的触发源。本文将深入探讨如何在STM32上实现外部脉冲计数。 首先，我们需要了解STM32的输入捕获（Input ...
传统的视频人群计数主要依赖于传统的图像处理和机器学习技术，但这些方法在处理复杂场景时往往难以达到高准确度。近年来，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）在视频人群计数领域取得了突破性进展，为人群计数...
7. **无人机**：如果应用场景是在无人机上进行大米田的监测，那么无人机技术与计算机视觉的结合，可以实现对大面积稻田的大米粒计数和分析。 至于压缩包内的“【大米粒计数】基于计算机视觉实现大米粒颗粒识别含...
- 模型优化：针对特定场景，可以选择或训练更适合的模型，以提高检测速度和精度。 - 分布式计数：对于大规模图像集，可以利用分布式计算资源并行处理，加速计数过程。 总之，对象计数是一项涉及多阶段技术的复杂...
Redis在微博场景的优化实践主要关注了如何在大规模的社交网络环境中提高性能、降低成本并确保系统的高可用性。以下是对Redis在微博应用中所涉及的关键知识点的详细解释： 1. **Redis的应用场景**： - **信息流**：...
在本文中，我们将深入探讨如何使用YOLOv5和DeepSORT技术进行车辆及行人追踪与计数的项目实践。...通过理解这两个技术的工作原理，并在项目实践中不断优化，你可以构建出适应各种应用场景的智能监控系统。
5. **优化与调整**：根据实际效果可能需要调整级联分类器的参数，如检测阈值、缩放因子等，以适应不同的环境和场景。 此外，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的方法如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single...
为了应对光照不均、细胞重叠等复杂情况，系统可能需要采用适应性强的算法，并进行大量的测试优化。 7. **文件I/O操作**：在MFC中，文件操作通常涉及到CFile类，用于读写图片文件。在细胞计数系统中，可能还需要保存...
兰将州在“全球敏捷运维峰会”北京站的演讲中详细介绍了Redis在微博的应用及优化实践，涵盖了Redis的选择原因、应用场景、面临挑战以及一系列优化策略。 首先，Redis在微博的应用非常广泛，包括但不限于信息流、...