巨杉数据库加入CNCF云原生应用计算基金会,共建开源技术生态

巨杉数据库正式加入CNCF,成为中国最早加入的开源云原生数据库之一,并获邀加入Linux基金会。CNCF成立于2015年,成员包括AWS、谷歌、华为等,旨在维护和集成开源技术。巨杉数据库自2012年成立以来,已发展成为一款开源分布式NewSQL数据库,支持多种业务场景。

近日,巨杉数据库正式加入全球顶级开源社区,云原生应用计算基金会 (Cloud Native Computing Foundation,以下简称CNCF),成为CNCF基金会会员,是中国最早加入的开源云原生数据库之一。同时,基于对开源事业的贡献,巨杉数据库也获CNCF邀请加入Linux基金会。

 

CNCF于 2015 年 7 月成立,隶属于 Linux 基金会,初衷围绕“云原生”服务云计算,致力于维护和集成开源技术,支持编排容器化微服务架构应用。目前,CNCF成员已经包括AWS、思科、Docker、谷歌、华为、IBM、英特尔、微软、红帽、甲骨文等国际知名科技公司,旗下核心项目有容器集群管理系统 Kubernetes、容器管理系统containerd、微服务基础技术gRPC/CoreDNS/Linkerd等,是全球最大的开源软件社区基金会之一。

巨杉数据库开源历程

2012

SequoiaDB巨杉数据库成立,是国内最早的自研分布式数据库厂商

2013

SequoiaDB 1.0 发布

定位高性能分布式数据库,数据库引擎完全自研

2014

SequoiaDB产品正式宣布开源

是国内最早开源的自研数据库项目

2015

巨杉数据库荣获COPU开源优秀项目奖

2016

SequoiaDB 2.0 发布,新增了对象存储、非结构化数据管理等功能,产品维度再次扩大

2017

巨杉数据库荣获开源中国年度十大开源项目

2018

SequoiaDB 3.0 发布,完全兼容MySQL,产品业务场景覆盖分布式核心在线交易系统、分布式内容管理等主要场景

2018

巨杉数据库MySQL兼容项目SequoiaSQL-MySQL正式宣布开源

2019

巨杉数据库加入CNCF云原生应用计算基金会,共建开源技术生态

 

SequoiaDB巨杉数据库 是一款开源分布式NewSQL数据库,真正实现Multi-Model全模,可以支撑所有数据库业务场景。

技术维度包括:

• 分布式关系型数据库--- 核心交易系统,数据中台以及高性能高并发的数据访问业务

• 分布式对象存储 --- 海量结构化、非结构化和半结构化数据统一管理

目前已经在金融、电信、政府和互联网等行业拥有超过1000家企业用户,其中更是已经支撑超过50家的大型商业银行客户的核心业务系统。

加入CNCF和Linux基金会,SequoiaDB巨杉数据库将会为开源社区贡献更多的原创力量,推动中国云原生数据库的发展和普及,同时,我们也会进一步开放SequoiaDB的开源进程,让更多用户参与到开源数据库生态的建设当中。此外,巨杉数据库还会推出一系列的开源技术活动,也希望关注开源技术的用户能够多多参与。

 

GitHub开源地址:

https://github.com/SequoiaDB/SequoiaDB

SequoiaDB-Mysql兼容项目开源地址:

https://github.com/SequoiaDB/sequoiasql-mysql

转载于:https://www.cnblogs.com/sequoiadbsql/p/10534187.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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