2019年5月27日技术杂学

博客介绍了锁的分类,包括互斥锁(如synchronized自动释放、lock需手动调用unlock释放)和读写锁(读和写互斥)。还阐述了Redis过期时间策略,有定时删除、懒汉式删除、定期删除,Redis采用惰性和定期删除,memcatched采用惰性删除。

1、锁的分类

 互斥锁:   

    (1)、互斥锁:synchronized 会自动自动释放锁,只要线程运行的代码块超出synchronized的语句块范围,锁就自动释放!

    (2)、lock对象必须调用lock的对象的unlock()方法才能释放锁,使释放锁更自由

 读写锁:读写锁就使为了提供性能使用的,主要是读和写互斥。

2、redis过期时间策略

      三种过期策略:1、定时删除,在设置过期时间时候,为key创建一个定时器,让定时器在key的过期时间来临时,对key进行删除。

优点:保证内存被尽快释放。缺点是消耗内存。

                            2、懒汉式删除:key过期时候不删除,每次使用时候去验证是都过期,过期了返回null。优点:对cup的占用时间比较少。缺点:若到期后很久没 使用,最后可能造成内存泄漏。    

                            3、定期删除:每隔一段时间执行一次删除操作。优点:减少了对cpu的占用时间。

redis采用惰性删除和定期删除。memcatched采用的是惰性删除。

 

 

 

 

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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嗨!很高兴回答你关于Python的NumPy库的问题。NumPy是一个强大的科计算库,提供了高性能的数组对象和各种功能丰富的数函数。 首先,你可以使用以下命令安装NumPy库: ```python pip install numpy ``` 一旦安装完成,你可以在Python脚本中导入NumPy库: ```python import numpy as np ``` 现在让我们来看一些NumPy的常用功能。 1. 创建NumPy数组: - 使用`np.array()`函数从Python列表或元组创建数组。 - 使用`np.zeros()`创建一个元素全为0的数组。 - 使用`np.ones()`创建一个元素全为1的数组。 - 使用`np.random`模块生成随机数组。 2. 数组操作: - 通过索引访问和修改数组的元素。 - 使用切片操作提取子数组。 - 使用数组的形状、大小和维度等属性。 3. 数函数: - NumPy提供了丰富的数函数,例如平方根(`np.sqrt()`)、指数函数(`np.exp()`)、对数函数(`np.log()`)等。 - 通过在数组上应用这些函数,可以进行元素级别的数操作。 4. 数组运算: - NumPy支持基本的数组运算,如加法、减法、乘法和除法。 - 这些运算可以在两个数组之间进行,也可以在数组和标量之间进行。 5. 线性代数: - NumPy提供了许多线性代数操作的函数,如矩阵乘法(`np.dot()`)、矩阵求逆(`np.linalg.inv()`)、特征值和特征向量(`np.linalg.eig()`)等。 这只是NumPy库的一小部分功能,但对于进行科计算和数据分析来说非常重要。你可以参考NumPy官方文档以了解更多详细信息:https://numpy.org/doc/ 希望这些信息能帮助你开始习NumPy库!如果还有其他问题,请随时提问。
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