IT行业的工作方向

本文深入探讨了信息技术领域的核心概念,包括数据存储、云计算、大数据处理、系统运维、软件开发等关键技术。阐述了从简单的手机指令到复杂的电脑操作,再到IT行业的多元化工作方向。详细解析了基于Linux系统的高性能集群构建,以及大数据存储与处理的技术栈。

机器交流通过指令

手机 简单指令集

电脑 复杂指令集

IT行业的工作方向

冰箱 + 牛奶 + 模具 = 雪糕

牛奶:

数据存储:磁盘(共享存储)-- SAN、NAS、DAS(专门讲数据存储于磁盘阵列)

                                                    云计算做运维
  •                                        --分布式存储架构(HDFS)集群(应用、软件)
    

冰箱:

系统 – Linux

模具:

1、map-reduces的数据处理集群:将海量数据按照一定的方式,修改为键值(key-value)关系。HDFS + map-reduces = Hadoop 集群(运行于linux上的一个高性能集群)

算法:2、通过数学(统计学)+ Python = 算法

3、数据可视化

云计算–大数据

运维

Linux操作系统 – Linux运维(web架构)(搭建个人网站)

  •                -- 虚拟化KVM / XEN --- openstack —— docker(k8s)
    
                        -- Hadoop +JAVA = 大数据存储方向 —— spark(Scala)
    
                                                                                     —— HDFA
    
                                                                                     —— mr
    
                                                                                     —— pig
    
                                                                                     —— Hive(SQL)
    
                                                                                     —— zookeeper
    
                                                                                     —— …and so on...
    

开发

计算机语言 – BASIC,早期的机械语言

                -- C;C++,系统开发、驱动开发(驱动程序:需要装换各个厂家设备之间的指令集,让厂家设备之间互通)、嵌入式开发(写板子)

                -- 前端:JS、PHP、CSS、HTML

                -- JAVA

                -- 工具:脚本语言 --- shell、perl、python
  •          -- 数据库:MySQL、NoSQL
    
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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