使用redis实时统计API调用次数,通用,不管你是php,java,python还是其他语言都可以

本文提供一种无需开发人员介入的通用API调用次数统计方案,主要利用ngx_dynamic_limit_req_module模块,可适用于PHP、Java等不同语言环境。通过Redis记录每天的PV、UV等数据,且Redis的内存占用和键数量在实际应用中可扩展性强,无需担心数据增长问题。

关于统计API调用次数,一直都没有比较通用的方案,那么今天我来给一个解决方案,从应用层解决,不需要开发人员去做(即使去做也不一定比这个好,别觉得哥狂妄).好了也不屁话这么多,开正题了.

0x1

ngx_dynamic_limit_req_module还是需要这个模块

cd redis-4.0**version**/deps/hiredis
make 
make install 


git clone https://github.com/limithit/ngx_dynamic_limit_req_module.git
cd ngx_dynamic_limit_req_module
git checkout limithit-API_alerts
./configure --add-module=/path/to/this/ngx_dynamic_limit_req_module 
make
make install

<think>我们正在设计一个基于图像识别的村落建筑风格分类与展示系统。系统包括AI模块(图像分类模型)、Web端、数据库以及未来可扩展的微信小程序。下面我将详细说明各个部分的设计思路、技术实现方案以及任务分工。##1.系统架构系统采用分层架构,包括:-**前端**:Web端(后续可扩展微信小程序)-**后端**:处理业务逻辑,提供API接口-**AI服务**:运行图像分类模型,提供分类接口-**数据库**:存储用户上传的图像、分类结果、建筑风格信息等##2.技术选型-**AI模块**:Python+PyTorch(ResNet预训练模型),使用Flask/FastAPI提供API接口-**Web端**:前端使用Vue.js/React,后端使用JavaSpringBoot或PHPLaravel-**数据库**:MySQL或MongoDB(存储图像元数据和分类结果),图像文件存储使用云存储(如AWSS3、阿里云OSS)或本地文件系统-**微信小程序**:后续扩展,使用微信小程序框架##3.功能模块###3.1AI图像分类模块-**模型训练**:使用ResNet(如ResNet50)在村落建筑风格数据集上进行微调(迁移学习)。数据集需要收集不同村落建筑风格的图像(如徽派、闽南、晋派等)。-**模型部署**:将训练好的模型封装为API服务(使用Flask或FastAPI),提供图像分类接口。-输入:用户上传的图像-输出:建筑风格分类结果(类别标签及置信度)###3.2Web端功能-**用户上传**:支持用户上传村落建筑图片,前端显示上传进度。-**图像预览**:上传后预览图片。-**分类结果展示**:调用AI服务API,返回分类结果(风格类别、置信度),并展示。-**建筑风格展示**:展示不同村落建筑风格的图片和介绍(从数据库读取)。-**用户管理**:用户注册、登录、历史记录查看等(可选)。###3.3数据库设计-**用户表**:用户ID、用户名、密码(加密存储)、邮箱等。-**图像表**:图像ID、用户ID、图像存储路径、上传时间、分类结果(风格类别、置信度)等。-**建筑风格信息表**:风格ID、风格名称、风格描述、示例图片路径等。###3.4微信小程序扩展(可选)-复用后端API,实现小程序的上传、分类结果展示、风格浏览等功能。##4.任务分工建议根据项目需求,可分成以下几个小组:1.**AI模型组**(2-3人):-负责数据收集与标注(村落建筑风格图像数据集)-模型训练与调优(ResNet微调)-部署AI服务(API接口开发与测试)2.**后端开发组**(2人):-设计数据库并实现CRUD操作-实现用户认证、图像上传、调用AI服务API、返回结果等业务逻辑-提供RESTfulAPI供前端调用3.**前端开发组**(2人):-实现Web界面:用户登录、上传界面、结果展示界面、建筑风格展示页面等-与后端API对接4.**微信小程序组**(1-2人,可选):-设计并实现小程序界面-对接后端API5.**测试与部署**(1人):-系统集成测试-部署到服务器(如使用Docker容器化部署)##5.开发流程1.需求分析与设计(1周)2.数据集收集与模型训练(2-3周)3.后端开发(2周)4.前端开发(2周)5.集成测试与部署(1周)##6.技术难点与解决方案-**难点1:数据集不足**->数据增强(旋转、裁剪、色彩变换等),或使用爬虫收集网络图片。-**难点2:模型泛化能力**->使用预训练模型(在ImageNet上训练)进行迁移学习,并采用交叉验证。-**难点3:图像上传与存储**->使用云存储服务,解决存储空间和访问速度问题。-**难点4:微信小程序与Web端API统一**->设计通用的RESTfulAPI,同时服务于Web端和小程序。##7.扩展功能-**风格相似度推荐**:根据用户上传的图片,推荐风格相似的建筑图片。-**地图展示**:结合地理位置信息,在地图上展示不同风格的村落分布。-**用户社区**:用户分享与评论。这个项目可以作为一个毕业设计或课程设计,涵盖AI、Web开发、数据库等多个领域,具有较好的实践价值。§§相关问题§§1.如何收集和标注村落建筑风格数据集?2.ResNet模型微调的具体步骤是什么?3.如何设计RESTfulAPI接口用于图像上传和分类?4.如何将训练好的PyTorch模型部署为API服务?5.前端如何实现图像上传和结果展示?6.数据库设计中的表结构应该如何优化?</think>### 基于图像识别的村落建筑风格分类与展示系统设计 #### 一、系统架构设计 系统采用分层架构: 1. **前端层**:Web端(Vue.js/React) + 微信小程序(原生/WXML) 2. **服务层**:Java Spring Boot/PHP Laravel 后端服务 3. **AI层**:Python Flask/FastAPI + ResNet模型服务 4. **数据层**:MySQL + Redis缓存 + 云存储(OSS/MinIO) ```mermaid graph LR A[用户前端] --> B[后端服务] B --> C[AI分类服务] C --> D[(数据库)] D --> B B --> A ``` #### 二、核心模块实现方案 1. **AI图像分类模块** - **技术栈**:Python + PyTorch + ResNet50 - **关键流程**: ```python # 模型微调示例 model = resnet50(pretrained=True) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 冻结底层参数 model.fc = nn.Linear(2048, num_styles) # 替换分类层 ``` - **API接口设计**: ```python # FastAPI服务示例 @app.post("/classify") async def classify(upload_file: UploadFile): img = preprocess(await upload_file.read()) pred = model(img).argmax().item() return {"style": style_labels[pred], "confidence": float(pred.confidence)} ``` 2. **Web后端服务** - **核心功能**: - 文件上传接口(接收多格式图片) - 异步任务调度(Celery处理AI请求) - 数据缓存(Redis存储高频查询结果) - **数据库设计**: ```sql CREATE TABLE buildings ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, image_path VARCHAR(255) NOT NULL, style ENUM('徽派','闽南','晋派','藏式') NOT NULL, location POINT SRID 4326, -- 存储GPS坐标 upload_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` 3. **前端交互模块** - **核心组件**: - 拖拽上传组件(支持Web/小程序) - 分类结果可视化(ECharts展示风格分布) - 地图标注(集成Leaflet/腾讯地图API) #### 三、任务分工建议 | 模块 | 人员配置 | 技术栈 | 交付物 | |------|----------|--------|--------| | **AI服务** | 2人 | Python/PyTorch | 训练好的ResNet模型<br>分类API服务 | | **后端开发** | 2-3人 | Java/PHP+Spring/Laravel | RESTful API<br>数据库服务 | | **前端开发** | 2人 | Vue+ElementUI/微信小程序 | Web管理后台<br>小程序界面 | | **数据工程** | 1人 | Python+LabelImg | 标注数据集<br>数据清洗工具 | #### 四、关键技术点 1. **模型优化**: - 使用迁移学习解决小样本问题 - 集成注意力机制提升建筑局部特征识别 - 参考论文:[^1]中GAN的迁移学习方案 2. **性能保障**: - 图片压缩:OpenCV实现上传前尺寸优化 - 异步处理:Celery队列缓解AI服务压力 - 缓存策略:Redis缓存高频分类结果 3. **扩展设计**: - 微信小程序通过uni-app跨端开发 - 预留风格迁移接口(参考[^1]的GAN技术) - 支持GPS元数据采集用于地域分析 #### 五、开发里程碑 1. 第1-2周:数据集收集与标注(需采集≥5000张村落建筑图) 2. 第3-4周:完成模型训练(目标精度>92%) 3. 第5-6周:实现后端API数据库 4. 第7周:Web端与小程序联调 5. 第8周:压力测试与部署 > 建议采用Docker容器化部署,保证环境一致性[^2]
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