前言: 该篇文章旨在帮助刚接触javaCV的盆友系统的认识音视频.javaCV.图像处理相关的体系知识和一些实用的知识. 序: javaCV早期因为内置了openCV库,所以常用来做图像识别应用,现在网上一搜一大把的就是这种应用场景下的javaCV教程,在这里就不多讲这一块知识了. 这里我们将围绕Frame类系统的讨论javaCV能帮我们做什么?能实现什么功能?ffmpeg和openCV能实现的功能,使用javaCV如何做到更快.更简单的实现相应的功能. 补充:javaCV之所以叫javaCV就

下载javacv-1.2-bin.zip https://github.com/bytedeco/javacv 解压 在Eclipse项目 Referenced Libraries 中 Add External JARs... javacv.jar javacpp.jar opencv.jar 以下为简单示例程序: import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.IMREAD_COLOR; import static org.bytedec

Open HI-REL Signal Communication Engine(简称OHSCE)是一款高可靠性跨平台的PHP通信框架,Windows友好且同时支持Linux和OS X.对TCP.UDP.ICMP.RS232/485通信,可轻松驾驭各种以太网应用和工业总线应用.OHSCE科学的平衡了高性能和高可靠性,天生分布式支持,特别适合应用于对可靠性和稳定性有较高要求的场景.如:物联网.工业与自动化工程.智能化工程.可靠网络服务. 从 V0.1.22_BETA更新开始逐渐向V0.2.X迁移.

去掉storm可靠性有三种方式: 1.Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置为0: 2.在发送数据时不带上mesage id: 3.将tuple不做anchor发送到下一个节点,因为没有anchor到任何spout的tuple,就算没有成功处理被ack,也不会造成tuple fail   通过SpoutCollector, emit方法最后会调用sendMsg方法,其中判断条件为: boolean needAck = (message_id != null ) && (ackN

调用摄像头并拍张照片,我一开始用的java的jmf媒体框架,但这个有很多的局限性不好使并且很有麻烦,兜了一圈发现javacv东西,研究之后这东西简单,方便:废话不多说了来重点. javacv官网:点击打开链接 当时查到了的资料http://blog.csdn.net/haoba1987/article/details/8175390这编文章也能实现,但这个比较麻烦我的更简单方便,可以先去看看. 这篇说到要文章下载opencv2.4.2配置环境操作的事情.opencv-2.4.8-windows-

1.WCF中可靠性会话在绑定层保证消息只会被传输一次,并且保证消息之间的顺序.当使用TCP(Transmission Control Protocol,传输控制协议)通信时,协议本身保证了可靠性.然而,它只在两点之间的网络包这个层面提供了这样的保证.WCF的可靠性会话特性保证了在传输过程中消息不会丢失.重复或错位.这种保证是消息层面的,而且适用于任何数目节点的通信.另外,使用可靠性会话时,WCF会重连掉线的连接,在重连失败时还会释放会话占用的相关资源.可靠性会话还会通过调整消息的发送频率来缓解网

对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi

题目链接:http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=170 思路:统计每个节点的度,将度为1的节点消去所需要的最少的边即为答案. 代码: #include "stdio.h" //nyoj 170 网络的可靠性 #include "string.h" #define N 10005 int du[N]; int main() { int n; int i; int x,y; while(scanf("

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文详细分析TridentTopology的可靠性实现, TridentTopology通过transactional spout与transactional state相结合,能够做到tuple“只被处理一次,不多也不少”.也就是做到事务性处理exactly-once,要么成功,要么失败. 而一般的storm topology是无法保证eactly-once的处理的,它们要么是at-least-once(至少被处理一次,有可能被处理多次):要么是at-mo

首先kafka的throughput 很牛逼,参考:http://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines   接着主要谈一下,Kafka的可靠性问题,有哪些机会可能丢数据? 从producer,broker,consumer的角度,分别看看 a. Producer到broker     把request.required.acks设为

网络的可靠性 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 A公司是全球依靠的互联网解决方案提供商,也是2010年世博会的高级赞助商.它将提供先进的网络协作技术,展示其”智能+互联“的生活概念,同时为参观者提供高品质的个人体验和互动,以”信息通信,尽情城市梦想”为主题贯穿.借助奇幻的剧场大屏幕和特效,展现信息通信技术的应用前景,通过生动形象的故事,向观众展示沟通无限制的未来社会前景. 为此,A公司为世博园的N个区域建立了视频通信系统,其中每个区域建立一个基站,

HDFS的可靠性 1.冗余副本策略   2.机架策略    3.心跳机制    4.安全模式 5.校验和           6.回收站       7.元数据保护    8.快照机制 1.冗余副本策略 可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量 所有数据块都有副本 Datanode启动时,遍历本地文件系统,产生一份hdfs数据块和本地文件的对应关系列表(blockreport)汇报给namenode 2.机架策略 集群一般放在不同机架上,机架间带宽要比机架内带宽要小 HDFS

  作者 李林锋 发布于 2014年6月19日 | 29 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   1. 背景 1.1. 宕机的代价 1.1.1. 电信行业 毕马威国际(KPMG International)在对46个国家的74家运营商进行调查后发现,全球通信行业每年的收益流失约为400亿美元,占总收入的1%-3%.导致收益流失的因素有多种,主要原因就是计费BUG. 1.1.2. 互联网行业 美国太平洋时间8月16日下午3点50分到3点5

今天继续WCF分布式开发步步为赢系列的第4节:WCF服务可靠性传输配置与编程开发.这个章节,我们要介绍什么是WCF服务的可靠性传输,随便介绍网络协议的概念,Web Service为什么不支持可靠性传出,具体的WCF绑定协议和可靠性的关系,实现可靠性传输有什么方式,以及配置和开发的详细实现代码分析部分.[1]可靠性传输[2]配置方式实现可靠性传输[3]编程方式实现可靠性传输[4]编程实现必备有序传递[5]结果分析和总结. 下面进入正式的内容: [1]可靠性传输: [1.0]网络协议基础知识: 这里

一.简介 Storm 可以保证 spout 发出的每条消息都能被“完全处理” ,这也是直接区别于其他实时系统的地方,如 S4. 请注意,spout 发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息 ,可以形象的理解为一棵消息树, 其中 spout 发出的消息为树根, Storm会跟踪这棵消息树的处理情况, 只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了,Storm 才会认为 spout 发出的这个消息已经被“完全处理” .如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了, 或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理”

看到之前有248位小伙伴看我写的水文还是比较受鼓舞的,所以决定把这个细写一下: 就是javacv怎么实际应用一下: 其实无外乎导包,写测试代码. 这样 那我们先导包儿. javacv-1.2-bin(jar包的下载在这里:找一样名字的就行:http://www.cnblogs.com/letben/p/5662619.html) 他好像可以去git上下载,我忘记了 下载地址了,所以 去找找吧. 然后解压缩F:\jarPackage\opencv\javacv-1.2-bin\javacv-bin

可靠性会话: 端到端(多个点到点系统组成)的可靠性,基于消息,基于WS-*,可以跨平台. 在信道层创建可靠性会话,由两端的缓冲区进行可靠性管理(对消息进行排序后才发给服务器端,接收到消息后回发ACK.)跟TCP类似.当消息投递不成功时,会尝试重发(Meg2)可靠性消息实现了WS—RM,WS—RX的标准. WS-RM消息过程: 创建序列号(标示消息在传递时的位置).由消息的发送方发送.只有头一次发送时.应答序列号创建成功. 由服务器的服务信道发送.实际传输中,对消息序列号的应答.ACK,由服务进行

(看到有很多同学都来看这篇文章,说明可能是有必要的,然后这个写的比较水,所以 如果求干货的话,请移步: http://www.cnblogs.com/letben/p/5885799.html 但是 要在这个里面下载那个169Mb的jar包. ) 也不能算是突发奇想,但是,eclipse 的确可以跑 opencv的类库.下面是跑动的一些背景: https://github.com/bytedeco/javacv#manual-installation javacv 介绍: javacv使用来自j

HDFS 的可靠性主要有一下几点: 冗余副本策略 机架策略 心跳机制 安全模式 效验和 回收站 元数据保护 快照机制 1.冗余副本策略 可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量 所有数据块都可副本 DataNode启动时,遍历本地文件系统,产生一份HDFS数据块和本地文件的对应关系列表(blockreport)汇报给Namenode 2.机架策略 HDFS的"机架感知",通过节点之间发送一个数据包,来感应它们是否在同一个机架 一般在本机架放一个副本,在其他机架再存放一

http://blog.csdn.net/chexlong/article/details/6123087 TCP 协议是一种面向连接的,为不同主机进程间提供可靠数据传输的协议.TCP 协议假定其所使用的网络栈下层协议(如IP 协议)是非可靠的,其自身提供机制保证数据的可靠性传输.在目前的网络栈协议族中,在需要提供可靠性数据传输的应用中,TCP 协议是首选的,有时也是唯一的选择.TCP 协议是在最早由Cerf 和Kahn[1]所提出的有关网络数据包传输协议的概念之上建立的.TCP 协议被设计成符

可靠性工程领域的可靠性评估,可靠性仿真计算,健康检测与预管理(PHM)技术,可靠性试验,都需要大规模数据来进行支撑才能产生好的效果,以往这些数据都是不全并且收集困难,而随着互联网+的大数据时代的来临,可靠性与质量数据的收集正迎来一个充满生机的时代.云计算与大数据必将对可靠性工程领域的理论.技术.方法等带来前所未有的影响,也为未来各行业的产品的可靠性与维护性带来全面的质量和可靠性的控制和管理能力,一个产品不会坏或者快坏了会提示自动更换的时代即将来临~​ 一个基于PHM技术的例子:美国通用公司是一个