写这篇随笔的原因是因为我用了JavaCV一段时间后项目情况糟透了,可能大家很熟悉OpenCV,也有一部分人熟悉JavaCV,但是我相信真正把JavaCV用到生产上的不是太多. 我参与图片处理项目快一个月了,最初抱着很大兴趣参与这个项目,渐渐的发现这个领域并不太好走. 官网地址: JavaCV:http://bytedeco.org/,https://github.com/bytedeco/javacv OpenCV:https://docs.opencv.org JavaCV据说比OpenCV多

·满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库 ·包含匹配,识别,定位及1D,2D,3D测量等多种高级算法 ·强大,易用的工具加速您的开发进程 ·与Linux/UNI及Windows(包括×64)兼容,避免重复开发 ·直接支持多处理器使用程序运行更快 什么是HALCON? HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境.它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期—     HALCON灵活的架构便于机器视觉,医学图像和图像分析应用的快速开发. HALCON包括什么? HA

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏 腾讯云高级研究员讲述,从成像到图像分析如何入门 文︱冀永楠 "AI来了"邀请到我们腾讯云的高级研究员冀永楠讲述图像分析的那些事儿. 从2012年开始,深度学习席卷了图像识别领域,在图像分类.目标检测.语义分割等领域秒杀了传统的方法.之前也有人写过如何20分钟内得到猫狗分类大赛第二名的卷积神经网络.尽管识别和检测问题是图像分析中难度最高的一部分,在实际应用中,图像问题都是多个问题的组合,而

基于TI TMS320DM6467无操作系统Camera Link智能图像分析平台 1.板卡概述 该板卡是我公司推出的一款具有高可靠性.效率大化.无操作系统的智能视频处理卡,是机器视觉开发上的选.  它集成 ARM9和 C64x+ DSP内核,性能比普通 DaVinci处理器提升数倍. DM6467能以十倍的性能和十分之一的价格同时进行多种格式 HD编码转换.其内置高清视频协处理器( HD-VICP),特别适用于高清视频处理.带有 H.264 X-HD编解码器,同时支持多路 H.264实时编码,

基于TI TMS320DM6467无操作系统Camera Link智能图像分析平台 1.板卡概述 该板卡是我公司推出的一款具有超高可靠性.效率最大化.无操作系统的智能视频处理卡,是机器视觉开发上的首选.  它集成 ARM9和 C64x+ DSP内核,性能比普通 DaVinci处理器提升数倍. DM6467能以十倍的性能和十分之一的价格同时进行多种格式 HD编码转换.其内置高清视频协处理器( HD-VICP),特别适用于高清视频处理.带有 H.264 X-HD编解码器,同时支持多路 H.264实时

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 文章内容皆自己的理解,如有不足之处欢迎指正~谢谢 前天有学弟问逆天:“逆天,有没有一种方式可以让我一个表存到两个数据库文件中,或者说怎么把一个表的数据平摊到其他数据库文件中?” (⊙o⊙)…,逆天数据库优化不是很强悍,不过类似的情景倒是见过,可以给你一个思路.比如说我们在创建数据库的时候就可以好好利用文件组. 举个例子: 我们一般创建数据库都是这么来的: create database

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概  述:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#com 以下内容皆为个人摸索,没有人专门指导(公司不给力啊!DBA和大牛都木有...),所以难免出错,如有错误欢迎指正,小子勇于接受批评~(*^__^*) ~ 水平分库分表和垂直分库分表,大家都经常谈,我说下我的理解,看图: 垂直分表就不用说了,基本上会SQLServer的都会. 垂

目录 SignalR系列目录 前言 也是好久没写博客了,近期确实很忙,嗯..几个项目..头要炸..今天忙里偷闲.继续我们的小系列.. 先谢谢大家的支持.. 我们来聊聊SignalR的性能监测与服务器的负载测试 我们开发任何一个应用,他的性能监测是很重要的参考数据,关系着我们后期优化,更新,改动..等等... SignalR作为一个及时通讯的框架,稳定性,及时性,延迟这些,更是需要全方位的监测 (就不多废话了,大家都懂) 负载测试...  装个大点的B.. 人家淘宝爸爸双十一这么大的访问压力,就是

最近在研究页面渲染及web动画的性能问题,以及拜读<CSS SECRET>(CSS揭秘)这本大作. 本文主要想谈谈页面优化之滚动优化. 主要内容包括了为何需要优化滚动事件,滚动与页面渲染的关系,节流与防抖,pointer-events:none 优化滚动.因为本文涉及了很多很多基础,可以对照上面的知识点,选择性跳到相应地方阅读.    滚动优化的由来 滚动优化其实也不仅仅指滚动(scroll 事件),还包括了例如 resize 这类会频繁触发的事件.简单的看看: var i = 0; wind

为什么要提升web性能? Web性能黄金准则:只有10%~20%的最终用户响应时间花在了下载html文档上,其余的80%~90%时间花在了下载页面组件上. web性能对于用户体验有及其重要的影响,根据著名的`2-5-8`原则: 当用户在2秒以内得到响应,会感觉系统的响应非常快 当用户在2-5秒之内得到响应,会感觉系统的响应速度还可以 当用户在5-8秒之内得到响应,会感觉系统的响应非常慢,但还可以接受 当用户在8秒之后都没有得到响应,会感觉系统糟透了,甚至系统已经挂掉:要么打开竞争对手的网站,要么

程序员都是懒孩子,想直接看自动优化的点:传送门 我自己的Blog:http://cabbit.me/web-image-optimization/ HTTP Archieve有个统计,图片内容已经占到了互联网内容总量的62%,也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片.从性能优化的角度看,图片也绝对是优化的热点和重点之一,Google PageSpeed或者Yahoo的14条性能优化规则无不把图片优化作为重要的优化手段,本文覆盖了Web图片优化的方方面面,从基本的图片格式选择.到尚未被广泛支持的

隔了很久没写东西了,主要是最近比较忙,更主要的是最近比较懒...... 其实这篇很早就想写了 工作和生活中经常可以看到一些程序猿,写代码的时候只关注代码的逻辑性,而不考虑运行效率 其实这对大多数程序猿来说都是没有问题的 不过作为一只有理想的CodeMonkey,我还是希望给大家分享一些性能优化心得 曾经在网上听过这样一句话 程序的可读性和性能是成反比的 我非常赞同这句话,所以对于那些极度影响阅读的性能优化我就不在这里赘述了 今天主要说的就是一些举手之劳即可完成的性能优化 减少重复代码 这是最基本

如今主流浏览器都在比拼JavaScript引擎的执行速度,但最终都会达到一个理论极限,即无限接近编译后程序执行速度. 这种情况下决定程序速度的另一个重要因素就是代码本身. 在这里我们会分门别类的介绍JavaScript性能优化的技巧,并提供相应的测试用例,供大家在自己使用的浏览器上验证, 同时会对特定的JavaScript背景知识做一定的介绍. 目录 变量查找优化 变量声明带上var 慎用全局变量 缓存重复使用的全局变量 避免使用with 核心语法优化 通过原型优化方法定义 避开闭包陷阱 避免使

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 之前说了一下数据库怎么发邮件:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6022826.html 不清楚的最好看一下,一会要用到. 常规的性能监视有多种,对于我们这些不是DBA的人来说基本上够用了 第一个是整体的一个监视器 第二个是Profiler,这个挺好的,一般我们都是开发的时候用.真在生产环境下监视就太浪费服务器性能了(小项目无所谓) 码字ing

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 上一篇:01.SQLServer性能优化之----强大的文件组----分盘存储 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276431.html 在执行SQL脚本的时候要是出现了这些情况我咋办呢? 步入正轨 应用场景:服务器升级,比如原来是2003的系统,现在换成2008或者2012,那么数据库升级了不止一个档次,咋办?分离附加,备份还原都有点悬了,那么就导

这是一个很久以前的例子,现在在整理资料时无意发现,就拿出来再改写分享. 1.需求 1.1 基本需求: 根据输入的地址关键字,搜索出完整的地址路径,耗时要控制在几十毫秒内. 1.2 数据库地址表结构和数据: 表TBAddress 表数据 1.3 例子: e.g. 给出一个字符串如“广 大”,找出地址全路径中包含有“广” 和“大”的所有地址,結果如下: 下面将通过4个方法来实现,再分析其中的性能优劣,然后选择一个比较优的方法. 2.创建表和插入数据 2.1 创建数据表TBAddress use te

C++ 应用程序性能优化 eryar@163.com 1. Introduction 对于几何造型内核OpenCASCADE,由于会涉及到大量的数值算法,如矩阵相关计算,微积分,Newton迭代法解方程,以及非线性优化的一些算法,如BFGS,FRPR,PSO等等用于多元函数的极值求解,所以这些数值算法的性能直接影响系统的性能.软件的性能优化是计算机软件开发过程中需要一直关注的重要因素,因此有必要学习下C++应用程序性能优化的方法. 在网上寻找相关资料时,发现这方面的资料也很少,最后发现一本由电子

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

概述 我们知道,影响一个B/S应用性能的因素,粗略地说,有以下几个大的环节: 1. 客户端环节 2. 网络环节(可能包括WAN和LAN) 3. 应用及中间层环节 4. 数据库层环节 能够对各个环节的问题进行"贯穿"的诊断,才能算是"端到端"的诊断. 能够进行这种类型的诊断的工具很多,我们后面会分别介绍,今天只是给大家看看利用Oracle的工具软件进行从最前端到最后端的应用性能诊断的例子. 涉及的Oracle软件产品有以下几个: RUEI(真是的客户体验洞察) EM1

在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素.前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMAX 架构能够在一个线程里每秒处理 6百万 订单!在讲到 Disruptor 为什么这么快时,接触到了一个概念——伪共享( false sharing ),其中提到:缓存行上的写竞争是运行在 SMP 系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素.由于从代码中很难看