day109

Linux内存管理与Redis性能优化
本文探讨了Linux系统中内存的查看方法及优化Redis性能的相关技巧,包括使用`free`命令了解内存状态,以及通过调整Redis配置提高其效率。
1、软件测试之检查产品说明书

2、linux
查看内存:
free -m
free -g

redis
wa:i/o占用cpu的时间表不一般是百分之二十。
进程中的排序方式 可以用f来选择。
total.总计物理内存的大小,used:已使用多大,free:可用有多少.shared:多个进行程共享的内存总额,buffers/cached:磁盘缓存的大小
可以用top命令来查看一些命令的参数。也可以用q.系统很慢的时候不能用top,如果很慢的时候用top可能是压倒系统是倒系统的一根稻草。如果系统很慢的时候可以先用占用内小用内在小的命令如:free 等,所以用top的缺点是消耗资源。
占用cpu时间大,表示系统消耗越大。
showdown -k now通知所有终端,现在要关机,但实际上不关机,
showdown -h now通知所有终端实际上要关机,实际上关了。
netstat查看端口。
前半段没听着,后面视频卡住,看来还没看全,得再看过,不然掉得比吃得还多
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)、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。 本地像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非像文件;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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