# Redis分配ID实现流程
## 1. 简介
在分布式系统中，通常需要为每个数据对象生成全局唯一的ID。Redis是一款高性能的分布式缓存数据库，可以用来实现分布式ID的生成和分配。本文将指导你如何使用Redis实现分配ID的功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现Redis分配ID的整个流程，我们将使用表格形式展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1.
原创
2023-09-26 11:32:14
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# Java分配ID
在Java编程中，我们经常需要为对象分配唯一的标识符（ID）。这些标识符用于识别对象，进行比较和存储。本文将介绍几种常见的Java分配ID的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 自增ID
自增ID是最简单的一种分配方式。它基于一个全局计数器，每次分配ID时将计数器加1。使用自增ID时，我们需要定义一个静态变量来保存计数器的值，并提供一个静态方法来获取下一个ID。
原创
2023-08-08 16:21:57
60阅读
行人检测 基于 OpenCV 的人体检测我们都知道,无论性别，种族或种族如何，我们的身体都具有相同的基本结构。在最结构层面，我们都有头部，两个手臂，一个躯干和两条腿。我们可以利用计算机视觉来利用这种 半刚性结构并提取特征来量化人体。这些功能可以传递给机器学习模型，这些模型在训练时可用于 检测 和 跟踪 图像和视频流中的人。这对于行人检测 任务特别有用 ，这是我们今天在博客文章中讨论的主题。请继续阅
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2023-11-22 17:32:24
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本文主要介绍opencv中怎么使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog类。本文参考资料为opencv自带的sample.关于opencv中hog的源码分析，可以参考另一博客：http://www.cvvision.cn/2428.html开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.实验功能：单击Open Image按钮，选择需要进
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2023-07-06 23:55:49
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简单介绍了事务ID的分配机制
原创
2019-03-19 21:04:13
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基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）
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2023-12-18 23:00:51
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# 如何在MySQL中分配事务ID
在开发应用程序的过程中，特别是涉及到并发操作时，合理地分配事务ID是确保数据一致性和完整性的关键。本文将引导你逐步实现MySQL事务ID的分配，包括整体流程、所需代码以及详细注释。
## 整体流程
以下是分配事务ID的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1. 需求背景一些 APP 分享到微信，朋友圈经常被封。如果在微信分享时，我们将微信分享的 App ID 改成其他应用的 App ID，就可以使用其他 App 的名义进行分享，而且分享出去的内容，显示的发送方都不会受影响。2. 实现原理微信对第三方的调用有着严格的验证：App ID，包名，及应用签名，只有这三个和申请的都完全匹配，才能调用分享。那么如何突破这三个校验点呢？&nb
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2023-10-25 21:33:00
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## Python 行人检测
### 1. 简介
在计算机视觉领域中，行人检测是指通过计算机算法来识别图像或视频中的行人。行人检测在很多应用中都非常重要，比如智能监控、自动驾驶、行人计数等。本文将介绍如何使用Python进行行人检测，并提供代码示例。
### 2. 行人检测算法
行人检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
#### 2.1 基于特征的方法
基于特征
原创
2023-09-08 07:17:31
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一、思路1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认 这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y
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2023-08-21 15:15:08
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# Python行人识别入门指南
行人识别是计算机视觉中的一个重要任务，尤其在交通监控、智能监控等领域扮演着重要角色。接下来的内容将引导你通过Python实现基本的行人识别流程。我们将介绍整个流程，并提供相应的代码示例及解释。
## 流程概述
下面的表格展示了实现Python行人识别的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|-
行人跟踪是计算机视觉的重要研究方向，广泛应用于安防监控、智能交通、无人驾驶等领域。随着深度学习的发展，越来越多的算法被用于提升行人跟踪的精度与鲁棒性。本博文将以“Python 行人跟踪”的角度，介绍如何高效地实现和优化一个行人跟踪系统的整个过程。
## 背景定位
行人跟踪不仅是对跟踪对象位置的实时获取，更是对动态场景中各类行为的分析。随着人们对安全与交通流量监测的重视，行人跟踪的业务需求不断增
2.3.1 对象的创建Java是一门面向对象的编程语言，在Java程序运行过程中无时无刻都有对象被创建出来，在语言层面上，创建对象（例如克隆，反序列化）通常仅仅是一个 new 关键字， 而在虚拟机中，对象的创建又是怎样一个过程呢？1、 虚拟机遇到一条 new 指令时， 首先将检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用。并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。 如果没
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2024-01-28 14:23:39
28阅读
文章目录一、需求与准备二、原理三、代码实现1.导入库2.初始化行人检测器3.读取视频并检测四、检测效果总结 一、需求与准备做一个特定场景的视频监控，当有人进入指定区域时报警。 1、 实现检测人 2、 实现设置任意指定检测区域 3、 报警硬件：树莓派+配套的CSI摄像头 软件：python3+OpenCV二、原理HOG+SVM+NMS实现行人检测。HOG （方向梯度直方图）是应用在计算机视觉和图像
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2023-07-11 21:34:22
366阅读
# 行人识别技术的入门指南
行人识别（Pedestrian Detection）是计算机视觉和深度学习领域中的一个重要应用。它不仅可以用于监控、自动驾驶等领域，还为许多智能设备的交互提供了基础。本文将介绍行人识别的基本原理和如何使用Python实现一个简单的行人识别示例。
## 行人识别的基本原理
行人识别的核心目标是从图像或视频中检测出行人并进行标记。常用的方法包括基于传统特征的方法（如H
# Python行人检测实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python实现行人检测。行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在图像或视频中识别和定位行人的位置。我们将使用OpenCV和预训练的行人检测模型来完成这个任务。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装Python和OpenCV库；
- 下载预训练的行人检测模型。
## 3.
原创
2023-10-03 06:47:29
195阅读
本文我们会讲讲怎样利用不到 25 行 Python 代码和开源库 OpenCV，以很简单的方式实现人脸识别。在正式开始前，先提以下两点小小的建议：先别急着跳到代码部分，最好在前文理解一下代码是干什么的。确保你使用的是OpenCV v2。OpenCVOpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由 C/C ++ 编写，现在用 Python 也能使用。OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像
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2024-06-15 12:35:26
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引言本次是接着python-opencv学习笔记（七）：滑动窗口与图像金字塔 一起在实验楼所做实验，为啥中间隔了四篇才接着发出来，主因是我发文比较随意（懒），当时这部分并没有总结完，至少我感觉我看的相关资料还不够多，整体理解不深，另外就是项目需求，在做很多其它的东西，图像能见度就是当时一个指标，搞了几天，最后看起来效果一般，目前没有上线只是自己测试反馈不多，所以就接着做其它适配任务去了，现在这篇是
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2023-12-12 14:34:59
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文章目录一、内存1.1 内存消耗1.1.1 内存使用统计1.1.2 内存消耗划分1.2 内存管理1.2.1 设置内存上限1.2.2 动态调整内存上限1.2.3 键过期删除策略1.2.4 内存淘汰策略1.3 内存优化1.3.1 缩减键值对象1.3.2 共享对象池1.3.3 字符串优化1.3.4 编码优化1.3.5 控制键的数量1.4 内存相关问题1.4.1 Mysql里有2000w数据，Redis
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2023-07-30 00:48:15
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文章目录国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分2、基于光流的行人检测方法3、基于模板匹配的行人检测方法4、基于机器学习 国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分背景差分方法的关键在于构建合适的背景，经典方法是混合高斯模型背景法。 帧间差分法和背景差法在行人检测原理上比较相似，如果帧间像素的差值大于设定阈值，则判断有运动目标存在。
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2024-08-08 17:17:32
39阅读
