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【项目实战】vue-springboot-pytorch前后端结合pytorch深度学习 html打开本地摄像头 监控人脸和记录时间

是一个项目的一个功能之一,调试了两小时,终于能够停止计时 开始计时 记录时间了效果图:离开页面之后回到页面会从0计时(不是关闭页面,而是页面失去焦点)离开摄像头时会弹出提示。离开摄像头反馈给后端的时间。全部代码:<template><div class="camera_outer"><video src="../assets/shu.mp4" style="width

#java#深度学习
【代码学习】lua+redis分布式锁代码实现实例

文章目录场景:分布式锁模板类:锁实现类lua脚本加锁和解锁测试分布式锁场景:分布式锁一般有如下的特点:互斥性: 同一时刻只能有一个线程持有锁可重入性: 同一节点上的同一个线程如果获取了锁之后能够再次获取锁锁超时:和J.U.C中的锁一样支持锁超时,防止死锁高性能和高可用: 加锁和解锁需要高效,同时也需要保证高可用,防止分布式锁失效具备阻塞和非阻塞性:能够及时从阻塞状态中被唤醒分布式锁模板类:/***

#redis#分布式#java
shiro的登录 subject.login(token)中执行逻辑和流程

今天登录的时候一直没有记录当前用户信息下来,执行security.getsubject()时结果一直为空,遂看了下源码使用subject.login的登录场景:(controller层)@GetMappingpublic Result userLogin(@ApiParam(name="userId",value="用户学号",required=true)@RequestParam(value =

分布式缓存tair学习

tair 是淘宝自己开发的一个分布式 key/value 存储引擎。tair 分为持久化和非持久化两种使用方式。非持久化的 tair可以看成是一个分布式缓存.。持久化的 tair 将数据存放于磁盘中。为了解决磁盘损坏导致数据丢失。tair 可以配置数据的备份数目。tair 自动将一份数据的不同备份放到不同的主机上, 当有主机发生异常, 无法正常提供服务的时候, 其于的备份会继续提供服务。

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#缓存#分布式#学习
spark入门学习:简介和基本原理

Apache spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据计算框架。Scala是函数式语言,适合数据处理编程,并且其运行在 JVM 之上,可利用java生态资源。Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable)、弹性的(Resilient)、快速响应的(Responsive)应用程序的平台。spark在1.6.0之后使用Netty替代了Akka,Netty基于R

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#spark#学习#大数据
redis分布式锁、redis读写锁、红锁、redis缓存设计、缓存与数据库同步问题

文章目录Redis分布式锁RedlockRedlock源码用法读写锁缓存设计缓存穿透redis中使用布隆过滤器代码缓存失效(击穿)缓存雪崩Redis分布式锁Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。当且仅当 key 不存在,将 key 的值设为 value。若给定的 key 已经存在

#redis#缓存#数据库
用spring security设置用户jwt令牌和设置接口访问权限案例

文章目录1.配置Swagger2.spring security配置3.用户校验逻辑注册和登录接口dao层 service层 pojo层4.加密验证逻辑5.生成令牌逻辑身份验证提供者:自定义令牌对象:6.登录认证过滤器:7.JwtToken工具类:security工具类8.权限封装:9.用户模型:10.测试生成令牌11.测试用户权限1.配置Swagger为了方便测试首先在swagger confi

#spring#java#restful
【过程记录 】windows和ubuntu两台电脑局域网进行socket通信收发数据和传输文件

实验图片:服务端发送和接受i:客户端接收服务端的时间:设备:自己的笔记本电脑和jetsonnano一台+显示屏同一个wifi注意:windows和ubuntu关闭防火墙!首先尝试jetsonnano作为服务端,客户端传输数据和文件:服务端用python(jetsonnano)客户端用java写:(自己笔记本)服务端为:连接到同一个WiFi,查看jetsonnano的ip地址客户端接收到的:publ

#java
【项目实战】pytorch载入训练好的模型并进行可视化模型预测绘图

main函数载入模型,加载图片,输出结果:if __name__ == '__main__':image =Image.open(r"C:\Users\pic\test\he_5.jpg")image =transform(image).unsqueeze(0)modelme = torch.load('modefresnet.pkl')modelme.eval() #表示将模型转变为evalua

#深度学习#pytorch
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