一:实现流量监控 (一)流量监控原理 其中控制器向交换机周期下发获取统计消息,请求交换机消息------是主动下发过程 流速公式:是(t1时刻的流量-t0时刻的流量)/(t1-t0) 剩余带宽公式:链路总带宽-流速--------是这一个这一个,例如s2-s3(不是一条,例如:h1->s1->s2->s3->h2)的剩余带宽 路径有效带宽是只:这一整条路径中,按照最小的剩余带宽处理 二:代码实现 (一)代码框架 from ryu.app import simple_switch_1

一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍

这里共享一个基于NGUI的引用检测工具.工具包括几个部分:Atlas/Sprite的引用查找:字库引用查找:UITexture引用查找:Component查找: 代码就不多介绍了,文章底部提供源码下载地址.需要的自行下载根据自己需要修改.这里简单讲下主要功能 一.Atlas/Sprite的引用查找 检索文件夹:在Project视图选中一个文件夹,输入图集名和精灵名,点击查找,会在Console打印出引用了对应图集和精灵的路径信息.双击路径信息,可以定位到Project对应Prefab的位置. 检

基于Ryu的服务器实现及相关请求访问处理 前言及问题描述 近期又遇到了一个非常棘手的问题,由于Ryu是通过Python语言开发的,通过Ryu的wsgi的方式建立服务器,无法解析PHP,通过多次方法解决无效,后来直接基于Python做了一次实验,通过Python语言去调用相应脚本. 实现方案 实现方案,通过ryu的web gui的实现进行改装 改装后代码 import os import commands from webob.static import DirectoryApp from ryu

基于RYU的拓扑发现 前言 本次实验是一个基于RYU的拓扑发现功能.参考了呈神的实现方式,并加了一些自己实现方式,做了一些数据结构的改动. 数据结构 link_to_port 字典 有两种关系: 一是记录交换机与交换机之间的链接 (src_dpid, src_port_no) => (dst_dpid, dst_port_no) 一是记录交换机与控制器之间的链接 (dpid, port_no) =>(mac, ip) host_or_switch 字典 用来记录交换机连的端口连接的为何种类型的

基于RYU restful api实现的VLAN网络虚拟化 前言 本次实验是基于OVS的VLAN虚拟化简易实践方案的进一步的实验,采用RYU restful api进行配置.本质上和上次实验没什么差,究其原因还是因为上次不能较好使用RYU的restful api,现在学会了就实践一把吧. RESTFUL API 下发流表 工具 postman ryu/app/gui_topolog/gui_topology.py ovs mininet 实验步骤 之前的实验步骤不在赘述,主要是用RYU的rest

检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*

package { import flash.display.Sprite; import flash.net.NetConnection; import flash.events.NetStatusEvent; import flash.events.AsyncErrorEvent; /** * @author Frost.Yen * @E-mail 871979853@qq.com * @create 2015-7-16 上午10:02:15 * */ public class Bandwi

基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional Neural Netwo

上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用 到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可 以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

不多说,直接上干货! 基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional N

基于图的异常检测(三):GraphRAD 风浪 一个快乐的数据玩家/风控/图挖掘 24 人赞同了该文章 论文:<GraphRAD: A Graph-based Risky Account Detection System>作者:Jun Ma(Amazon),Danqing Zhang(Berkeley)来源:MLG ' 18 本文介绍Amazon基于图的欺诈交易账户检测系统,相比LOCKINFER 和 OddBall,本文是面向实际业务设计的检测系统,并使用了标签数据. 早期做过十分类似的项目

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈

目录 0.预备知识 1.实验内容 2.编写脚本addflow.sh一步实现流表下发 3.使用api查看流表 4.实验结果 0.预备知识 ryu控制器的API文档:ryu.app.ofctl_rest 根据博客基于RYU restful api实现的VLAN网络虚拟化完成最后的自动化脚本编写,实现RYU REST API的VLAN实现 1.实验内容 参加博客基于OVS命令的VLAN实现 启动RYU ~/ryu/ryu/app$ ryu-manager ofctl_rest.py 如果同时要看拓扑:

记得在做电商运营初期,每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动,但后来随着工作的深入,我越来越觉得这里面水很深.商家运营.品类运营不断的通过刷单来获取其所需,或是商品搜索排名,或是某种kpi指标,但这些所谓的“脏数据”,却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估.今天我们讨论一种非监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm),试图在真实数据中,找出并标注异常数据. 该算法是基于高斯分布的异常检测算法(Anomaly Detection Alg

声明:本文是别人发表在github上的项目,并非个人原创,因为那个项目直接下载后出现了一些版本不兼容的问题,故写此文帮助解决.(本人争取在今年有空的时间,自己实现基于YOLO-V4的行人检测) 项目链接:https://github.com/emedinac/Pedestrain_Yolov2 此项目是基于pytorch框架的实现方案. 本文介绍一下ubuntu安装pytorch的安装方法 直接采用pip install pytorch的下载实在太感人,因此先更改一下pip源. 本人采用的是阿里

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一.简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测.实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能.同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper. 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[

AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示. 图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1)Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的,常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示,Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值. 图2-5