什么是P2P技术

什么是P2P

 

peer-to-peer简称P2P点对点技术。又称对等互联网络技术,是一种网络新技术,依赖网络中参与者的计算能力和带宽,而不是把依赖都聚集在较少的几台服务器上。

 

简单的说,P2P直接将人们联系起来,让人们通过互联网直接交互。P2P使得网络上的沟通变得容易、更直接共享和交互,真正地消除中间商。P2P就是人可以直接连接到其他用户的计算机、交换文件,而不是像过去那样连接到服务器去浏览与下载。

 

 

P2P的三种模式

 

1. P2P

节点同时作为客户端和服务器端。没有中心服务器,没有中心路由器。

2. P2P

有一个中心服务器保存节点的信息并对请求这些信息的要求做出响应。节点负责发布这些信息(因为中心服务器并不保存文件),让中心服务器知道它们想共享什么文件,让需要它的节点下载其可共享的资源。路由终端使用地址,通过被一组索引引用来取得绝对地址。

3. 混合P2P

同时含有纯P2P和杂P2P的特点。

 

 

P2P的技术优势

 

P2P网络的一个重要的目标就是让所有的客户端都能提供资源,包括带宽,存储空间和计算能力。因此,当有节点加入且对系统请求增多,整个系统的容量也增大。这是具有一组固定服务器的C/S结构不能实现的,这种结构中客户端的增加意味着所有用户更慢的数据传输。

 

 

使用P2P技术的流媒体服务器系统

 

1. Adobe Media Server

2. 八百里流媒体服务器系统(800Li Media Server

 

 

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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