基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时监控Android系统和应用进程   By: 授客 QQ:1033553122     1． 测试环境 2． 实现功能 3． 使用前提 4． 使用方法 influxDB主机配置 monitor_scope.conf监控范围配置 device_with_package.conf设备和应用包配置 sample_type.conf 配置 运行程序 grafana图表配置 数据源配置 Dashboard变量配置 Dashboard Pannel…

摘要:本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能. 本文分享自华为云社区<python进阶--人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了!>,作者:lqj_本人 . 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能. 项目介绍 区域性锁定目标实时动态跟踪(适用 警方追捕,无人机锁定拍摄等) 首先先介绍几种AI视觉算法 特性: 1.BOOSTING:算法原理类似于Harr cascdes(AdaBoost),是一种很老的算法.这个算法速度慢并…

如果用生成jtl文件再分析结果的方式的话,每一次请求就会往jtl里面写一条数据,在进行长时间的稳定性测试的时候,特别是当TPS很高的时候,写入的数据会非常的大,这个时候等稳定性测试完成,再对jtl进行分析,会无法分析,如果要强制进行分析,造成的最后结果是内存泄漏,即无法分析,所以需要通过其他途径来保存和分析数据 上Grafana官网下载Grafana,此产品只有64位的版本,没有32位的 Influxdb:InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数…

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函…

前言: 最近拿到一块jetson nano 2GB版本的板子,折腾了一下,从烧录镜像.修改配件等,准备一篇开箱基础文章给大家介绍一下这块AI开发板. 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me Jetson nano初步介绍: Jetson Nano是Nvidia在TX2和Xavier获得成功后推出的低配版GPU运算平台.在官方的资料上,Jetson Nano公布的参数如下: 技术规格: 包含了一块128核Maxwell架构的GPU,虽…

The Jetson Nano Developer Kit is an AI computer for learning and for making. ​ 一个推理框架,用于部署模型到嵌入式设备. ​ Four Steps to Deep Learning System Setup Image Recognition Object Detection Segmentation ​ CUDA 一种并行计算技术 https://zh.wikipedia.org/wiki/CUDA https://…

DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统 无人机通过图传将航拍到的图像存储并实时传送回地面站差点儿已经是标配.假设想来点高级的--在无人机上直接处理拍摄的图像并实现自己主动控制要怎么实现呢?事实上视觉跟踪已经在一些高端的消费级无人机上有了应用,只是玩现成的永远没有自己动手来劲;). 前段时间DIY了一个无人机三轴云台的视觉跟踪系统,除去云台花了¥370,本文将设计思路与实验效果分享出来. 一.基本配置 1.1 硬件 计算平台:树莓派3 (¥219.00) 摄像头:USB网络摄像头(…

关于Jetson Nano Developer Kit Jetson nano搭载四核Cortex-A57 MPCore 处理器,采用128 核 Maxwell™  GPU.支持JetPack SDK. 支持主流的AI框架和算法,例如TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet等. 支持人脸识别,物体识别追踪,对象检测和定位等应用. 板载资源 Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡(16G以上),烧写系统镜像 40PIN GPIO扩展接口(兼容…

前言 一般来说,Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯方案大致有4种:传统Ajax短轮询.Comet技术.WebSocket技术.SSE(Server-sent Events). 关于这4种技术方式的优缺点,请参考<Web端即时通讯技术盘点:短轮询.Comet.Websocket.SSE>.本文将专门讲解Comet技术.(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-334-1-1.html) 学习交流 - 即时通…

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 测试环境 环境搭建 使用前提 使用方法 运行程序 效果展示 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,内存,I/O) 使用前提 可…