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

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#数据库 #php #java

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。

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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
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题目4：基于图像识别的村落建筑风格分类与展示系统 任务分工与工作量 成员A（AI模块+API开发） 1.使用Python（Flask/Django）搭建图像分类服务，调用预训练模型（如ResNet）。 2.提供分类API接口（输入图片→返回建筑风格标签）。 3.设计建筑风格数据库（标签、特征说明）。 成员B（Web系统+交互） 1.开发Java/PHPWeb端，实现用户上传图片、展示分类结果。 2.前端可视化：风格分布地图、用户上传历史。 3.集成第三方地图API标记典型建筑位置。 扩展任务（可选） -微信小程序版图片上传分类。 ----请帮我根据这些要求提供一个项目思路
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<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与数据库 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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