MongoDB 简明介绍--MongoDB实战读书

本文介绍了NoSQL数据库的特点及应用场景,重点讲解了MongoDB作为NoSQL时代全能型数据库的优势,包括其对高并发读写的支持、高效存储访问能力及良好的可扩展性和可用性。此外,还提供了MongoDB的学习路径和相关资源。

[概念]

  • NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库。这类数据库主要有这些特点:非关
    系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
     【参考文档:MongoDB实战】
  • NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,通常的应用如:模式自由、支持简易复制、简单的API、最终
    的一致性(非
    ACID)、 大容量数据等。NoSQL被我们用得最多的当数 key-value存储,当然还
    有其他的文档型的、列存储、图型数据库、
    xml 数据库等。 

[目的]
NoSQL的出现是为了解决什么问题? 
            1、高并发读写的需求;

            2、海量数据的高效率存储和访问的需求

            3,高可扩展性和高可用性的需求;

[MongoDB]

针对NoSQL的问题场景,有很多种数据库:Hadoop , Membase,CouchDB等。
MongoDB 的定位:NoSQL时代的全能型数据库
最接近MySQL
追求功能和性能的完美平衡
牺牲不常⽤的功能换取更⼤的性能 

理解概念后,首先进行实际操作练习;
[MongoDB 学习步骤]
1,基本概念;http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-intro.html 
2,安装数据库;
     安装并启动,可以查看百度:https://jingyan.baidu.com/article/72ee561a59314be16138dfe2.html

3,常用工具,进行查询、插入、修改等操作;
      
4,反复练习;
5,找到应用场景进行练习;

   5.1 实现从Mysql中同步数据到MongoDB ;

         参考: http://blog.youkuaiyun.com/u013226462/article/details/50251181

   5.2 MongoDB 用户权限管理

          https://www.cnblogs.com/damingge/p/6507605.html

         https://www.cnblogs.com/shiyiwen/p/5552750.html  

   5.3 开源MongoDB驱动; http://www.oschina.net/news/63929/mongodb-drivers

### 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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