Java MemCached Window简单实现

本文介绍如何安装Memcached并配置Java客户端。通过示例代码演示如何使用Memcached进行数据存储及读取操作。

1、下载下面附件 memcached-1.2.1-win32.zip 和 memcached-release_1.6.zip 。解压到指定目录,cmd切换进解压后的 memcached-1.2.1-win32 目录,执行 memcached.exe -d install 和 memcached.exe -l 127.0.0.1 -m 32 -d start 命令。这里只为memcached分配32M内存,此时在“服务”中可以看到 memcached Server这个服务。

 

2、创建Server端代码往 memcached 中存放数值

 

package com.neusoft;

import org.apache.log4j.BasicConfigurator;

import com.danga.MemCached.MemCachedClient;
import com.danga.MemCached.SockIOPool;

public class ServerTest {

	public static void main(String[] args) {
		BasicConfigurator.configure();
		String[] servers = {"127.0.0.1:11211"};
		SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance();
		pool.setServers( servers );
		pool.setFailover( true );
		pool.setInitConn( 10 ); 
		pool.setMinConn( 5 );
		pool.setMaxConn( 250 );
		pool.setMaintSleep( 30 );
		pool.setNagle( false );
		pool.setSocketTO( 3000 );
		pool.setAliveCheck( true );
		pool.initialize();

		MemCachedClient memCachedClient = new MemCachedClient();
		for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {
			memCachedClient.set( "biao.li" + i, i+" >>> Hello!" );
		}
	}
}

 

 

3、创建Client代码获取memcached 中的数值

package com.neusoft;

import org.apache.log4j.BasicConfigurator;

import com.danga.MemCached.MemCachedClient;
import com.danga.MemCached.SockIOPool;

public class ClientTest {

	public static void main(String[] args) {
		BasicConfigurator.configure();
		String[] servers = {"127.0.0.1:11211"};
		SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance();
		pool.setServers( servers );
		pool.setFailover( true );
		pool.setInitConn( 10 ); 
		pool.setMinConn( 5 );
		pool.setMaxConn( 250 );
		pool.setMaintSleep( 30 );
		pool.setNagle( false );
		pool.setSocketTO( 3000 );
		pool.setAliveCheck( true );
		pool.initialize();

		MemCachedClient memCachedClient = new MemCachedClient();
		for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {
			Object obj = memCachedClient.get("biao.li" + i);
			System.out.println(obj);
		}
	}
	
}

 

 

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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