在计算机视觉，物体识别，机器视觉，场景理解，图像理解，图像分类和图像分析等不同名称下，存在相关和/或同义字段的图像识别。...---- [4] 应用 近年来图像识别领域的技术进步为汽车、广告等众多行业带来了巨大的商机。特别是它推动了在线视觉革命。还有传统的使用案例也将从这些改进中受益。在这里列出一些这些应用程序。...其中一个流行的用例是使用自动标记软件来管理和组织越来越多的个人照片。图像识别技术也用于识别图像中的多个元素，如对象、活动、标识、背景场景等（图5）。这为自动图像字幕提供了一个智能的方法。...图像识别与虚拟和增强现实的进步相结合，将继续为游戏产业带来革命性的变化。 4.5 对物体和场景建模 图像识别最重要的应用之一将是健康行业的医疗和生物医学图像分析。...配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业（例如服务业）和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。
但是在实际应用中，无论是web端还是移动端，仍有很多时候需要根据页面内容、页面中的图像进行定位及判定，是这些手段所达不到的，这里我们来介绍一下关于图像识别在测试中的应用。...在具体讲解之前，先介绍一下图像识别在测试中能够想到的引用场景： 测试过程中，通过对待测软件进行屏幕截图，采用图像识别算法识别截图中是否包含预定义的可操作控件，如果存在，则触发控制指令，也就达到了图像识别引导测试过程的目的...- 测试结果的验证，通过对待测软件的界面进行截图操作，利用图像识别技术将截图与期望的结果进行匹配，从而自动获取测试结果。- 通过图像识别对比来进行性能测试，比如app测试中常见的响应时间的测试。...C++引擎与java的JNI链接并且进行编译来适应不同的平台。在java的上层则是一个简单的应用层，主要用于开发自动化脚本，这层给最终用户提供了一套简单易用的命令。...2、一些游戏或者一些特殊应用的ui控件比较难以识别，然而通过图像识别却可以轻易找到对应的元素。 3、代码的学习成本比较低，常用的函数已经封装完毕，并且简单易懂。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。...其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。...发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。 ? 1、智能家居 ?...图像识别在安防领域应用较多，未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中，图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。...此外，在机器人、无人家、自动驾驶、军事、工业化生产线、食品检测、教育、古玩、地质勘探等行业中，图像识别也有不同程度的应用。
谷歌的以及其它的研究员已经发表了论文解释这些模型，但是那些结果仍然很难被重现。我们正在准备发布代码，在最新的模型Inception-v3 上运行图像识别任务。...这些数字可能看起来有些神奇，但它们是模型的原作者根据自己当时的想法定义的数值。如果你有一张自己训练的图片，你只需调整数值以匹配训练过程所使用的值。...你阅读ReadTensorFromImageFile() 函数就能够明白它们是如何被应用到一张图片上的。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。...若是要了解更多卷积神经网络的应用，你可以直接前去阅读TensorFlow的深度卷积神经网络章节，或是从ML beginner和ML expert MNIST初学者教程逐渐深入。
目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬，在盲人行动时为其指引方向；而未来的图像识别技术将会同其他人工智能技术融合在一起成为盲人的全职管家，不需要盲人进行任何行动，而是由这个管家帮助其完成所有事情。...更重要的是，在某些应用场景，机器视觉比人类的生理视觉更具优势，它更加准确、客观和稳定。...人类视觉有着天然的局限，我们看起来能立刻且毫无费力的感知世界，而且似乎也能详细生动的感知整个视觉场景，但这只是一个错觉，只有投射到眼球中心的视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明的看清楚。...拿应用最广的视频监控来说，传统监控需要有人在电视墙前时刻保持高度警惕，然后再通过自己对视频的判断来得出结论，但这往往会因为人的疲劳、视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果。...许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能专家Yann LeCun最重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果
个人理解，async/await的应用场景主要是为了解决异步多层回调嵌套的问题，举例如下：例子 1：在第一个函数执行完之后，延迟固定秒数执行function sleep(time) { return...{time}s`); resolve(time); }, time); });}// 目标:等待几秒后再执行下一个log，下一个log依赖上一个sleep返回的值...res2) => { console.log(res2 + "log2"); // 2秒后打印 1000log1 }); // 多层回调，如果每个异步函数都依赖上个异步函数返回的结果...const b = await sleep(2000); console.log(b + "log2"); // 2秒后打印 1000log1}run(); 例子 2：第二个函数执行依赖第一个函数返回的结果
可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。 可以在流式记录产生时就进行处理。 3.2 Kafka 适合什么样的场景? 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。...Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。...五、kafa整体架构 六、kafka应用场景 6.1 消息 kafka 更好的替换传统的消息系统，消息系统被用于各种场景（解耦数据生产者，缓存未处理的消息），与大多数消息系统比较，kafka 有更好的吞吐量...6.5 事件采集 Event sourcing是一种应用程序设计风格，按时间来记录状态的更改。...6.5 事件采集 Event sourcing是一种应用程序设计风格，按时间来记录状态的更改。
| │ ├── /Member1 │ └── /Member2 │ └── /NameService | ├── /Server1 └── /Server2 2 典型应用场景和实现...2.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅的一个常见的场景是配置中心，发布者把数据发布到 ZooKeeper 的一个或一系列的节点上，供订阅者进行数据订阅，达到动态获取数据的目的。...利用 ZooKeeper 实现集群管理监控组件的思路: 在管理机器上线/下线的场景中，为了实现自动化的线上运维，我们必须对机器的上/下线情况有一个全局的监控。...2.6 Master 选举 分布式系统中 Master 是用来协调集群中其他系统单元，具有对分布式系统状态更改的决定权。比如一些读写分离的应用场景，客户端写请求往往是 Master 来处理的。...在以上提到的这些分布式系统的常见的应用场景下，利用 ZooKeeper 可以快速的实现相关的组件，而无需重新造轮子。
Kafka的应用场景 1 消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。...2 行为跟踪 Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。...比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。 5 流处理 这 个场景可能比较多，也很好理解。...6 事件源 事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。...为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用： 降低系统组网复杂度。
随着云计算的不断发展，分布式系统中涉及的问题越来越受到人们重视。受上一篇ZooKeeper应用场景汇总（超详细）一文的启发（部分案例引自此文。），我根据自己的理解也总结了一些etcd的经典使用场景。...值得注意的是，分布式系统中的数据分为控制数据和应用数据。使用etcd的场景处理的数据默认为控制数据，对于应用数据，只推荐处理数据量很小，但是更新访问频繁的情况。...三、etcd的应用场景 3.1 场景一：服务发现 服务发现（Service Discovery）要解决的是分布式系统中最常见的问题之一，即在同一个分布式集群中的进程或服务如何才能找到对方并建立连接。...图1 服务发现示意图 下面我们来看一下服务发现对应的具体应用场景。 微服务协同工作架构中，服务动态添加。随着Docker容器的流行，多种微服务共同协作，构成一个功能相对强大的架构的案例越来越多。...Leader应用的经典场景是在搜索系统中建立全量索引。如果每个机器分别进行索引的建立，不但耗时，而且不能保证索引的一致性。
Zookeeper被广泛应用于各种分布式集群场景中，比如Hadoop、Storm、Spark、Kafka等。...大实时配置文件 Zookeeper可以作为互联网应用的实时配置开关，将配置信息设置在Zookeeper的node上，并在应用中设置Zookeeper的观察者，实时获取该node关联数据的变化，达到动态实时控制应用的配置信息的目的...在大型电商网站中，这种方式可用于节假日等流量爆发的场景，关闭某些不太重要的电商网站功能，降低并发量大爆发对服务器性能的冲击。...Kafka中使用 Kafka通过Zookeeper的使用提供给客户端负载均衡能力，每个Kafka客户端直接通过连接Zookeeper就能获得整个Kafka的配置信息。...Kafka将队列服务的机器注册在Zookeeper上，同时维护客户端列表，依靠负载均衡算法将客户端动态分配到合适的队列分区上，维持整个集群的负载均衡。
Salesforce平台可以用来创建自定义和个性化的应用去支持你公司的各个部门的业务，当你考虑在平台上创建一个流程的时候，首先需考虑这将带来的影响以及需要付出的成本。 ?...下面有一些场景可建议将流程转移到Salesforce平台上： 依赖Excel的一些操作 电子邮件协同 在本地的文件目录共享文件 耗时的，手动的操作步骤 只影响几个部门的流程（最少的利益相关者数量可以帮助你完成流程...） 让我们看下几个特定的例子: 1.HR部门如何利用平台 通过一个定制的培训应用来加速培训流程。...现在，你可能会想自己未来会在创建什么样的应用。我们的通用平台支持各个部门的需求。下面是各个部门给的一些例子： ?...Ok，希望通过介绍，大家未来可以根据需求在Salesforce平台上去创建更多属于自己公司的应用。
很多爬虫工作者都知道，爬虫工作的进行离不开HTTP代理IP的支持。除了网络爬虫，那么HTTP代理IP适合于那些应用环境呢？...为了确保您能收集到适合您业务的数据，能解决这一系列的问题的就有使用HTTP代理IP，让爬虫能够搜集最准确的可用数据。...使用至流代理进行数据挖掘，采集客户信息、定价细节和竞争情报时，确保您不会被屏蔽或误导 SEO优化： 在互联网商店或者浏览器中，产品的排名是通过关键词搜索，然后点击相应的应用进行下载，从而 提升该关键词的产品排名...IP地址相当于一个真实的用户，多次点击下载并不能使应用或者产品的排名得到提升。...但通过切换IP地址进行下载后，每一次的IP下载就相当于一个真实用户的真实操作下载，能够对应用的关键词排名提高起到很好的帮助。
通俗的解释一下多线程先： 多线程用于堆积处理，就像一个大土堆，一个推土机很慢，那么10个推土机一起来处理，当然速度就快了，不过由于位置的限制，如果20个推土机，那么推土机之间会产生相互的避让，相互摩擦...，相互拥挤，反而不如10个处理的好，所以，多线程处理，线程数要开的恰当，就可以提高效率。...多线程的使用场景： 1、 常见的浏览器、Web服务(现在写的web是中间件帮你完成了线程的控制)，web处理请求，各种专用服务器(如游戏服务器) 2、 servlet多线程 3、 FTP下载，多线程操作文件...4、 数据库用到的多线程 5、 分布式计算 6、 tomcat，tomcat内部采用多线程，上百个客户端访问同一个WEB应用，tomcat接入后就是把后续的处理扔给一个新的线程来处理，这个新的线程最后调用我们的...)，数据迁移 12、多步骤的任务处理，可根据步骤特征选用不同个数和特征的线程来协作处理，多任务的分割，由一个主线程分割给多个线程完成 13、desktop应用开发，一个费时的计算开个线程，前台加个进度条显示
因为Rediszset底层的数据结构是skipList，最底层链表有序，所有可以有以下使用场景: 1....延时队列 score作为时间戳，自动按照时间最近的进行排序，启一个线程持续poll并设置park时间，完成延迟队列的设计，可参考Executors.newScheduledThreadPool中的DelayedWorkQueue...滑动窗口限流 score作为时间戳，可统计最近一段时间内内的成员数量，实现滑动窗口限流 参考 读懂才会用：Redis ZSet 的几种使用场景
在浏览网页、发送电子邮件或使用社交媒体等活动中，用户不必担心自己的IP地址被恶意跟踪或泄露。绕过地理限制：有些网站或服务在特定地区不可访问，但用户可以通过使用代理IP来绕过地理限制。...通过选择特定地区的代理服务器，用户可以获取与该地区相关的内容和服务，实现跨地域访问。提高网络速度：代理IP可以缓存经常访问的网页内容，并在下次访问时提供更快的响应速度。...此外，通过选择具有更好网络连接或较低延迟的代理服务器，用户可以改善网络连接质量，提升整体的网络体验。数据采集和竞争情报：在某些情况下，企业或研究人员需要从多个来源采集数据或获取竞争对手的信息。
array = {1, 2, 3}; for(int i = 0; i < array.length; ++i){ System.out.println(array[i] + " "); } } 2、函数的参数...void func(int x) { x = 10; System.out.println("x = " + x); } // 执行结果 x = 10 num = 0 在func方法中修改形参 x 的值..., 不影响实参的 num 值 （2）参数传数组（引用类型） public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 2, 3}; func(arr..., 方法外部的数组内容也发生改变....因为数组是引用类型，按照引用类型来进行传递，是可以修改其中存放的内容的 3、函数的返回值 public static int[] fib(int n){ if(n <= 0){ return null
ip代理在许多场景中都有其应用。以下是一些常见的应用场景：1.自动化程序：自动化程序是在网上自动浏览和获取信息的程序。...在这种情况下，代理IP可以用来隐藏网络的真实IP，使其能够继续访问网站。 2.访问地理限制的网站：有些网站只允许特定地区的用户访问，或者在特定地区提供不同的内容。...负载均衡：在有大量网络请求的场景下，代理IP可以帮助分散请求，防止单一的服务器过载。 5....网络测试：对于网络开发者来说，代理IP可以用来测试他们的应用程序在不同地区的表现，或者测试其对来自不同IP的请求的响应。 7. 在线购物：有些网站会根据用户的地理位置提供不同的价格。...通过使用代理IP，用户可以比较不同地区的价格，从而找到最好的交易。 以上就是代理IP的一些主要应用场景。总的来说，代理IP提供了一种方式，可以使用户在互联网上更自由、更安全地进行操作。
本文列举一些docker的实际应用场景，以期能够起到抛砖引玉的作用， 来帮助大家更加方便的使用docker....多版本混合部署 随着产品的不断更新换代，一台服务器上部署多个应用或者同一个应用的多个版本在企业内部非常常见。...但在这种应用场景下，由于容器中运行的程序对于hosting服务提供方来说是不可信的， 所以需要特殊的手段来保证用户无法从容器中操作到宿主机的资源（即：越狱，尽管这种问题发生的概率很小，但安全无小事，多一层防护肯定让人更加放心...这个应用场景下有很多工作是docker本身所不能提供的，并且实施起来需要关注的细节比较多。 为此我们提供了安全加强版docker管理平台，可完美解决以上问题。...后记 以上总结了我们在实际开发和生产环境中使用docker的一些场景， 以及在每种情况下遇到的问题和相应的解决方法，希望对有意使用docker的朋友有所启发。
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