利用 SARScape 中的哨兵-1 数据完成 SBAS-InSAR 程序 (2/2)
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SARScape中用sentinel-1数据做SBAS-InSAR完整流程(2/2)
- 7 反演第一步Inversion:First Step
- 7.1 导入设置
- 7.2 optional file
- 7.3 parameters参数设置
- 7.4 查看输出结果
- 8 反演第二步Inversion:Second Step
- 8.1 输入auxiliary.sml文件
- 8.2 Parameters 参数设置
- 8.4 查看输出结果
- 9 地理编码Geocoding
- 9.1 输入auxiliary.sml数据
- 9.2 在 DEM/Cartographic System 面板中,选择 DEM 文件。
- 9.3 Parameters参数设置
- 9.5 输出文件
- 10 形变结果时序分析
7 反演第一步Inversion:First Step
工具路径:/SARscape/Interferometric Stacking/SBAS/3 - Inversion: First Step
- 这一步是 SBAS 反演的核心,第一次估算形变速率和残余地形。这一步也会做二次解缠,用来对输入的干涉图进行优化,以便进行下一步处理,程序可以在二次解缠之前停止一下,让用户能分析第一次的结果,在 inversion 文件夹中。
7.1 导入设置
- 在连接图中输出的auxiliary.sml文件,这个文件在后续的处理中会被更新
7.2 optional file
- 如果是SARScape560及以前版本,无此操作;如果有GCP,可以在SARScape562中输入GCP。
7.3 parameters参数设置
选择 Principal Parameters 选项,设置以下参数:
Rebuild All:是否全部重建,如果选择true,那么中断计算后再点击exec就会重新计算这一步,如果点击false,中断计算后如果再次点击exec则会继承之前计算的结果继续计算。默认false。
Product Coherence Threshold:相关系数阈值,当低于这个阈值的像素将以 NaN 输出。这里设置0.3。
Displacement Model Type:Linear。提示:基于模型计算出所有像对的形变(日期、速度、加速度和加速度变化)和高程(校正值和新的 DEM),提供无位移模型、线性模型、二次方模型、三次方模型四个模型,其中,线性模型最稳定,其他模型需要密集的连接图和高相干性才能得到可靠的结果。
-
Estimate Residual Height:估算残余高度,
- 在高质量的高参考分辨率 DEM 的情况下,不需要对地形分量进行估算。
- 在少于20张图像的情况下,这可能导致倾倒残余高度估计,从而导致错误的速度估算。
如果选择了此参数,并且选择的“位移模型类型”为“无位移”,则 SBAS 将用于生成精确的 DEM。
Spatial Wavelet Size(m):空间小波尺寸,它将估算的残差地形数据分辨率保留到指定值。可以消除此分辨率值下的低通失真,并使用小波分解保留了空间细节。 如果此值较小或等于 0,则不考虑此值。
Allow Disconnected Blocks:是否丢弃孤立成像数据,默认为 False。
Min Valid Interferograms %:最小有效干涉图,每个输出网格点获得可接受结果的可接受 SBAS 反演方程(超过相干阈值的干涉图)的最小数量的百分比。 如果此参数等于或大于零有效干涉图,则考虑此参数,并且应在标记“是否丢弃孤立成像数据”(或之前已在连接图生成步骤中标记“是否丢弃孤立成像数据”)时使用。
Stop Before Unwrapping:可以在二次解缠前停止,好让用户检查第一次的结果,结果在输出路径下的 “inversion folder” 文件夹下,默认为 False。
Number of Parallel Unwrapping:同时解缠数量,定义将并行执行的解缠数量数(每个线程一个干涉图)。此参数不得超过 CPU 线程的总数。
Unwrapping Method Type:Delaunay MCF,解缠方法。
Unwrapping Decomposition Level:解缠分解等级,默认 1。
Unwrapping Coherence Threshold:解缠相干系数阈值,设置为 0.3。
Refinement Radius:轨道精炼半径,最大缓冲半径为地面控制点相对于斜距解缠相位更近的有效像素
- Redinement Res Phase Poly Degree:轨道精炼的多项式次数,在重去平的过程中用到的估算相位斜坡的多项式次数,若输入的控制点个数较少,次数会自动降低。默认的 3 表示在距离向和方位向加上一个恒定的相位偏移的相位斜坡会被修正,如果仅需要相位偏移校正,这个次数可以设置为 1。
点击exec开始计算
7.4 查看输出结果
- 输出结果均保存在
first_inversion
文件夹下
工具路径:/SARscape/Interferometric Stacking/SBAS/4 - Inversion: Second Step
- 这一步的核心是计算时间序列上的位移,在第一步得到的形变速率(_disp_first)基础上,进行定制的大气滤波,从而估算和去除大气相位,得到更加纯净的时间序列上的最终位移结果。
- 大气高通、大气低通两个选项,对大气影响进行估计,最后每个时间都从测量的位移中减去这些大气部分。在这里“Displacement GCP file”是用来去除还有残余的相位或相位斜坡,在这里,使用轨道精炼的时候所用的轨道控制点。
8.1 输入auxiliary.sml文件
2. 在 Refinement GCP file 选项中选择前面轨道精炼的时候使用的控制点文件。可选,这里我没输入。
提示:这里的 GCP 只是用来移除恒定相位或者斜坡相位。
8.2 Parameters 参数设置
单击 Parameters 面板,选择 Principal Parameters 选项,设置以下参数:
- Rebuild All:- Rebuild All:是否全部重建,如果选择true,那么中断计算后再点击exec就会重新计算这一步,如果点击false,中断计算后如果再次点击exec则会继承之前计算的结果继续计算。默认false。
- Product Coherence Threshold:相关系数阈值,当低于这个阈值的像素将以 NaN 输出。这里设置 0.3。
- Interpol Disconnected Blocks:当时间序列数据不存在的部分,可以通过插值方法估算形变。如果前面处理中设置了 Allow Disconnected Blocks=True 时,这里可以设置为 True。
- Min Valid Interferograms %: 最小有效购置量(%),在每个输出网格点获得可接受结果的最小有效采集次数百分比(至少由超过相干阈值的一定数量的有效干涉图覆盖)。如果该参数等于或大于零,则应考虑该参数,并且应在标记“Interpol Disconnected Blocks”(或之前在连接图生成步骤中标记了“Allow Disconnect Blocks(允许断开连接块)”)时使用该参数。如果该参数等于或大于零,则应考虑该参数,并且应在标记“Interpol Disconnected Blocks”(或之前在连接图生成步骤中标记了“Allow Disconnect Blocks(允许断开连接块)”)时使用该参数。
- Min Valid Acquisitions:最小有效购置量,在每个输出网格点获得可接受结果的最小有效采集次数(由至少一定量的有效干涉图覆盖超过相干阈值)的百分比。如果等于或大于零,则考虑此参数,并且应在标记国际刑警组织断开连接块时使用(或者之前已在连接图生成步骤中标记了“允许断开连接的块”)
- Atmosphere Low Pass Size:大气低通尺寸,输入以米为单位的窗口大小。应用于空间分布相关滤波。默认 1200。
- Atmosphere High Pass Size:大气高通尺寸,输入以天为单位的窗口大小。应用于时间分布相关滤
波。默认 365。 - Refinement Radius:轨道精炼半径,最大缓冲半径为地面控制点相对于斜距解缠相位更近的有效像素
- Redinement Res Phase Poly Degree:轨道精炼的多项式次数,在重去平的过程中用到的估算相位斜坡的多项式次数,若输入的控制点个数较少,次数会自动降低。默认的 3 表示在距离向和方位向加上一个恒定的相位偏移的相位斜坡会被修正,如果仅需要相位偏移校正,这个次数可以设置为 1。
8.4 查看输出结果
- 输出成果均保存在
second_inversion
文件夹下
包含以下产品的目录:
由于输出产品大量元数据(_meta),并生成时间序列 (.series).文件。它们能够同时加载所有相关的输出产品:
反演inversion
子文件夹,其中包含 SBAS 反转中的产品(第二个模型)在斜距几何图中。轨道精炼和重去平 GCP 的内部副本 (.xml)。
转化为shp格式的斜距轨道精炼和重去平 GCP几何文件。
转换为shp和kml格式的地距轨道精炼和重去平 GCP 几何文件。
生成的元数据和时间序列数据:
SI_model_meta,SI_model.series,指的是从时间序列多项式回归中获得的残余高度和位移速度(加上辅助层),在倾斜范围几何中。
SI_disp_first_meta,SI_disp_first.series,指的是按日期排列的日期位移,以斜距几何形状测量,无需大气校正。
SI_disp_meta,SI_disp.series,指的是在大气校正后以斜距几何形状测量的日期位移。
SI_interf_counter_meta,SI_interf_counter.series,指每次采集的有效测量(相干性高于产品相干阈值的干涉图)数量。
SI_only_disp_upha_meta,SI_only_disp_upha系列,指由残余高度估算分量的所有去平相位解缠数据。
SI_second_reflat_upha_meta,SI_second_reflat_upha.series,指为第二次SVD反演的重去平解缠相位数据。
反演的输出结果:
位移相关产品有:
SI_term_0,对应于反演多项式 [mm] 的零次项。
SI_term_1,对应于反演多项式的一阶项 [mm/年]。 SI_term_2,对应于反演多项式的二阶项[mm/year2]。
SI_term_3,对应于反演多项式的三阶项 [mm/year3]。
SI_velocity,对应于平均位移速度 [mm/年]。
SI_acceleration,对应于平均位移加速度 [mm/year2]。
SI_delta_acceleration,对应于平均位移加速度变化[mm/year3]。
SI_periodical_modulation,对应于周期性模型调制[mm]。
SI_periodical_delay,对应于周期性模型延迟[天]。
SI_disp_first_est,对应于相对于第一个采集日期测量的特定位移(以毫米为单位),该日期分配了零位移,没有大气校正
SI_disp,对应于在大气校正后相对于第一个采集日期测量的特定位移(以毫米为单位),该日期分配了零位移
一般产品:
SI_coherence,对应于多时序相干性。它显示位移趋势与所选模型的拟合程度。
SI_RMSE_rad,这是反演质量的衡量标准。它是以弧度表示的RMSE。此值越高,拟合和反转质量越差。
SI_RMSE_mm,这是衡量配件质量的指标。它是以毫米表示的RMSE。此值越高,拟合和反转质量越差。
SI_norm_L1,对应于按日期计算的日期绝对值位移的累积总和(以毫米为单位)。
SI_interf_counter,使用每个获取的有效度量值编号进行计数。
SI_image_perc有效的购置百分比(至少由一个有效度量值涵盖)。
SI_interf_perc,有效的干涉图百分比。
位移值报告如下:
如果位移对应于传感器到目标的斜距减小,则为正号。
如果位移对应于传感器到目标的斜距增加,则为负号。
work_second_inversion文件夹
- 用于存储中间处理结果的目录。
工具路径:/SARscape/Interferometric Stacking/SBAS/5 - Geocoding
9.1 输入auxiliary.sml数据
9.2 在 DEM/Cartographic System 面板中,选择 DEM 文件。
9.3 Parameters参数设置
单击 Parameters 面板,选择 Principal Parameters 选项,设置以下参数:
Rebuild All:- Rebuild All:是否全部重建,如果选择true,那么中断计算后再点击exec就会重新计算这一步,如果点击false,中断计算后如果再次点击exec则会继承之前计算的结果继续计算。默认false。
Height Precision Threshold:10。高度精度阈值。
Velocity Precision Threshold:8。速率精度阈值。
Product Temporal Coherence Threshold:产品时间一致性阈值,时间一致性测量值的下限。该阈值与“高度精度阈值”和“速度精度阈值”一起用于掩膜过程。
Water Mask (dB):水域掩膜,Vale(单位:dB)用作从平均强度图像中检索水体掩模的阈值。低于此阈值的所有点将从输出层中删除。如果小于0,则激活。
Make Geocoded Raster:是否创建地理编码栅格,选True,将生成输出栅格文件。
Make Geocoded Shape:是否创建地理编码矢量,选True,将生成输出矢量文件。
Shape Max Number of Points:最大点数,如果输入了-1以外的值,则输出形状文件将拆分为多个部分(每个部分都用渐进编号标记 - _1; _2;形状的每个部分都包含总点数的一部分,该部分对应于输入的值。建议不要超过200000点,以避免可视化问题。
Generate Shape Time Series:生成时间序列,选True,将生成输出矢量文件,其中包含位移时间演变。
Generate Shape Counter Series:生成矢量计数器序列,通过设置此标志,将生成输出矢量文件,其中包含每个采集日期的有效干涉图计数器。当计数器为零时,对应的采集日期已被时间插值。计数器越高,相应的估计位移测量的可靠性越高。
Vertical Displacement:垂直形变,形变和速率将投影到垂直方向,如果实际位移方向未知,则不要使用重新投影。
Slope Displacement:斜面形变,形变和速率将投影到斜距方向,如果实际位移方向未知,则不要使用重新投影。
Displacement Custom Direction:自定义形变方向,设置为 True 时,形变和速率将投影到自定方向上,需要设置方位角(Azimuth Angle:以度为单位,从北顺时针方向)和倾斜角(Inclination Angle:以度为单位,从水平面开始计算)。
Azimuth Angle:方位角,自定义方向 方位角 从北向以度为单位测量 - 顺时针方向。
Inclination Angle:入射角,自定义方向倾角,以与水平平面的度数为单位进行测量。
X Dimension (m):输出像元 X 方向大小,以米为单位。对于地理投影,如果输入的值大于0.2,它们将被视为公制单位,然后自动(粗略地)从米转换为度;如果输入的值小于0.2,它们将被视为度数,并且无需任何转换即可使用。
Y Dimension (m):输出像元 Y 方向大小,以米为单位。对于地理投影,如果输入的值大于0.2,它们将被视为公制单位,然后自动(粗略地)从米转换为度;如果输入的值小于0.2,它们将被视为度数,并且无需任何转换即可使用。
Mean Window Size:对高度图像结果做均值滤波处理。如果果输入0,则不应用均值滤波。 此筛选器在执行插值步骤后应用
Interpolation Window Size:对结果图像中的无效值用窗口大小内的像素平均值差值,设置 0 表示不进行插值。
Refinement Radius:轨道精炼半径,最大缓冲半径为地面控制点相对于斜距解缠相位更近的有效像素
- Redinement Res Phase Poly Degree:轨道精炼的多项式次数,在重去平的过程中用到的估算相位斜坡的多项式次数,若输入的控制点个数较少,次数会自动降低。默认的 3 表示在距离向和方位向加上一个恒定的相位偏移的相位斜坡会被修正,如果仅需要相位偏移校正,这个次数可以设置为 1。
9.5 输出文件
- 对 SBAS 的结果进行地理编码,同时可以将地表形变结果投影到用户自定义方向上。主要的产品结果包括:
geocoding地理编码文件夹:
-
包含以下产品的目录:
由于输出产品元数据(_meta),并生成时间序列(.series)文件。它们能够同时加载所有相关的输出产品:
包含栅格版本中产品的栅格raster子文件夹。
矢量ector子文件夹,其中包含形状版本的产品。
-
生成的元数据(_meta),并生成时间序列(.series)文件。
G_model_geo_meta,它是指输出投影坐标中的高度和位移速度测量值(以及辅助图层)。
G_disp_first_geo_meta,指在输出投影坐标中测量的按日期排列的位移,无需大气校正。
G_disp_geo_meta,指输出投影坐标中大气校正后按日期排列的形变。
G_interf_counter_geo_meta,它指的是每次获取的有效度量值计数器。
“栅格raster”文件夹中的输出结果包括:
-
位移相关产品有:
G_FI_velocity_geo,对应于第一反演平均位移速度 [mm/年]。此栅格是不存在G_SI_velocity_geo时的结果。
G_FI_acceleration_geo,对应于第一个反演平均位移加速度 [mm/年2]。此栅格是不存G_SI_acceleration_geo时的结果
G_FI_delta_acceleration_geo,对应于第一反演平均位移加速度变化[mm/年3]。此栅格是不存在G_SI_delta_acceleration_geo时的结果
G_SI_velocity_geo,对应于第二反演平均位移速度 [mm/年]。
G_SI_acceleration_geo,对应于第二反演平均位移加速度[mm/年第2年]。
G_SI_delta_acceleration_geo,对应于第二反演平均位移加速度变化[mm/年3]。
G_SI_term_0_geo,对应于第二反演多项式 [mm] 的零次项。
G_SI_term_1_geo,对应于第二反演多项式 [mm/year] 的一阶项。
G_SI_term_2_geo,对应于第二反演多项式的二阶项 [mm/year2]。
G_SI_term_3_geo,对应于第二反演多项式的三阶项 [mm/year3]。
G_FI_V_precision_geo,对应于速度测量平均精度 [mm/年]。
G_SI_DDDDDDD_X_disp_geo,对应于相对于第一个采集日期测量的特定位移 [mm],其中分配了零位移。其中,“DDDDDDD”为获取日期,X 为增量日期 ID。
G_SI_DDDDDDD_X_disp_first_geo,对应于相对于第一个采集日期测量的特定位移[mm],该日期被分配为零位移,而不进行大气去除。其中,“DDDDDDD”为获取日期,X 为增量日期 ID。
-
一般产品包括:
G_FI_H_correction_geo,对应于相对于输入数字高程模型的第一反转校正 [m]。此栅格是不存在G_SI_H_corretion_geo时的结果。
G_SI_H_correction_geo,对应于相对于输入数字高程模型的第二次反演校正 [m]。
G_FI_H_precision_geo,对应于高度测量平均精度 [m](有关详细信息,请参阅相位到位移的转换)。
G_FI_DEM,对应于第一个反演校正数字高程模型[m]。此栅格是不存在G_SI_DEM时的结果。
G_SI_DEM,对应于第二个反演校正数字高程模型[m]。
G_SI_RMSE_mm_geo,这是对地理编码的拟合质量的度量。它是 “嗯”号。此值越高,拟合和反转质量越差。
G_SI_ DDDDDDD_X_interf_counter_geo,对应于每个日期的有效度量值计数器。
G_SI_interf_perc_geo,有效的干涉图百分比。
G_SI_image_perc_geo有效的购置百分比(至少由一个有效度量值涵盖)。
G_SI_disc_counter_geo,断开连接计数器(SBAS 断开连接块断开连接计数器)。
G_ALOS_geo,方位角视线。正角是从北面顺时针方向测量的;负角是从北面逆时针方向测量的。
G_ILOS_geo,视线的入射角。角度是在视线和椭球体上的垂直线(平坦的地球)之间测量的。
“矢量vector”文件夹中的输出结果包括:
- G_vVdV_hHdH_cCdC_X.shp,其中 VdV 是精度速度阈值,HdH 是高度精度阈值,CdC 是时间相干阈值,X .kml .dbf 是形状部件 ID。如果点数大于“持久散射器参数”中定义的“形状最大点数”,则会创建多个矢量文件。
工具路径:
/SARscape/General Tools/Time Series Analyzer/Raster
- 打开G_disp_geo_meta文件
打开工具后,在图上点击需要分析的地点,再点击Plot画图即可,点可以多选
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正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束(柔性目标约束有偏差) 在多目标规划中,>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时,需要将 >=/<= 更改为 =(因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差),并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+!之所以是 +di,-di+,是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是,这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子: 题目中说设备 B 既要求充分利用,又要求尽可能不加班,那么列出的时间计量表达式即为:min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是:正负偏差不可能同时存在,必须有 di+di=0 (因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值),而前面是 min,所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此,得出以下规则: 最后,给出示例和相应的解法: 问题:某企业生产 A 和 B 两种产品,需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标? (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元; (2) 考虑到市场需求,A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1:2; (3)设备 A 是贵重设备,严禁超时使用; (4)设备 C 可以适当加班,但要控制;设备 B 要求充分利用,但尽量不加班。 从重要性来看,设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解:设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2,并建立相应的目标计划模型: 以下为顺序求解法,利用 LINGO 求解: 1 级目标: 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!所需软约束数量(g=dplus=dminus 数量)及相关参数; s_con(s_con_num);! s_con(s_con_num,variable):c;!软约束系数; 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);!第一个目标函数;!对应于 min=z 的第一小部分;! 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); !使用设置完成的数据构建软约束表达式; ! !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); !将变量约束为整数; ! 结束 此时,第一级目标的最优值为 0,第一级偏差为 0: 第二级目标: !求 dminus(1)=0,然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);!第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ! 结束 此时,第二个目标的最优值为 0,偏差为 0: 第三目标 !求 dminus(2)=0,然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);!第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标约束条件; ! dminus(2)+dplus(2)=0; !第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));! 结束 最终结果为 x1=2,x2=4,dplus(1)=100,最优利润为
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什么是数据库事物?为什么需要数据库事物,事物有哪些特征?事物的隔离级别是什么?-1.什么是数据库事务? 1.事务是作为一个逻辑单元执行的一系列操作。一个逻辑工作单元必须具备四个属性,即ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性,只有这样才能成为事务: 原子性 2.事务必须是一个原子工作单元;它的数据修改要么全部执行,要么全部不执行。 一致性 3.事务完成时,所有数据必须保持一致。在相关数据库中,所有规则都必须适用于事务的修改,以保持所有数据的完整性。事务结束时,所有内部数据结构(如 B 树索引或双向链接表)必须正确无误。 隔离 4.并发事务的修改必须与其他并发事务的修改隔离。一个事务会在另一个并发事务修改之前或之后查看某一状态下的数据,而不会查看中间状态下的数据。这就是所谓的可序列化,因为它允许重新加载起始数据和重放一系列事务,从而使数据最终处于与原始事务执行时相同的状态。 持久性 5.事务完成后,它对系统的影响是永久性的。即使在系统发生故障的情况下,修改也会保留。 2. 为什么需要数据库事物,事物有哪些特征? 事物对数据库的作用是对数据进行一系列操作,要么全部成功,要么全部失败,防止出现中间状态,确保数据库中的数据始终处于正确、和谐的状态。 特征:原子性、一致性、隔离性、持久性,以及其他特征 原子性(Atomicity):所有操作在事务开始后,要么全部做完,要么全部不做,不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出现错误时,会回滚到事务开始前的状态,所有操作就像没有发生一样。也就是说,事务是一个不可分割的整体,就像化学中的原子一样,是物质的基本单位。 一致性(Consistency):在事务开始之前和结束之后,数据库的完整性约束都没有被破坏。例如,如果 A 转钱给 B,A 不可能扣除这笔钱,但 B 却没有收到这笔钱。 隔离:在同一时间内,只允许一个事务请求相同的数据,不同事务之间没有干扰。例如,甲正在从一张银行卡上取款,在甲取款过程结束之前,乙不能向这张卡转账。 持久性(耐用性):事务完成后,事务对数据库的所有更新都将保存到数据库中,无法回滚 3.事务的隔离级别有哪些? 数据库事务有四种隔离级别,从低到高分别是未提交读取(Read uncommitted)、已提交读取(Read committed)、可重复读取(Repeatable read)、可序列化(Serializable)。此外,事务的并发操作中可能会出现脏读、不可重复读、幽灵读等情况。事务并发问题 脏读:事务 A 读取事务 B 更新的数据,然后事务 B 回滚操作,那么事务 A 读取的数据就是脏数据。 不可重复读取:事务 A 多次读取同一数据,事务 B 在事务 A 多次读取期间更新并提交数据,导致事务 A 多次读取同一数据时结果不一致。 幻影读取:系统管理员 A 将数据库中所有学生的具体分数改为 ABCDE 等级,但系统管理员 B 在此时插入了具体分数的记录,当系统管理员 A 更改结束后发现仍有一条记录未被更改,仿佛发生了幻觉,这称为幻影读取。 小结:不可重复读和幻读容易混淆,不可重复读侧重于修改,幻读侧重于增删。解决不可重复读问题只需锁定满足条件的行,解决幻读问题则需要锁定表 MySQL 事务隔离级别
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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利用 SARScape 中的哨兵-1 数据完成 SBAS-InSAR 程序 (2/2)
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紧急模式问题处理 - 图 1 紧急模式 根本原因分析 应急模式提供了尽可能小的环境,即使无法进入应急模式,也可以在其中修复系统。在应急模式下,系统只安装根文件系统供读取,不尝试安装任何其他本地文件系统,不激活网络接口,只启动一些基本服务。 进入应急模式的原因通常是 /etc/fstab 文件中存在错误,导致文件系统挂载失败。 文件系统中存在错误,导致。 约束和限制 本节适用于 Linux 操作系统紧急模式。程序涉及修复文件系统。修复文件系统有丢失数据的风险,因此请先备份数据,然后再执行修复操作。 处理方法 输入根密码,然后进入修复模式。 在应急模式下,根分区以只读模式挂载。要修改根目录中的文件,需要执行以下命令以读写模式重新挂载根分区。# mount -o rw,remount / 请执行以下命令首先检查 fstab 文件是否有误,然后尝试挂载所有未挂载的文件系统。# mount -a 如果挂载点不存在,请创建一个挂载点。 如果不存在此类设备,请注释或删除挂载行。 如果指定了不正确的挂载选项,请将挂载参数更改为正确的参数。 如果没有发生错误,但出现 UNEXPECTED INCONSISTENCY;RUN fsck MANUALLY 消息(通常是由文件系统错误引起的),请跳至第 7 步。 执行以下命令打开 /etc/fstab 以修改相应的错误。# vi /etc/fstab /etc/fstab 文件包含以下字段,以空格分隔:[文件系统] [dir] [type] [options] [dump] [fsck] 表 1 /etc/fstab 参数 说明 参数 说明 [文件系统] 要挂载的分区或存储设备。 文件系统]列建议以 UUID 的形式写入。执行 blkid 命令可查询设备文件系统 UUID。 参考格式如下: # <device> <dir> <type> <options> <dump> <fsck>; UUID=b411dc99-f0a0-4c87-9e05-184977be8539 /home ext4 defaults 0 2 使用 UUID 的好处是,它们与磁盘顺序无关。如果你在 BIOS 中更改了存储设备的顺序,或重新插入了存储设备,或者因为某些 BIOS 可能会随机更改存储设备的顺序,那么使用 UUID 会更有效率。 [文件系统] 文件系统]的挂载位置。 类型 挂载设备或分区的文件系统类型,支持多种不同的文件系统:ext2、ext3、ext4、reiserfs、xfs、jfs、smbfs、iso9660、vfat、ntfs、swap 和 auto。 设置为自动类型后,挂载命令会猜测所使用的文件系统类型,这对 CDROM 和 DVD 等移动设备非常有用。 选项 挂载时要使用的参数,有些参数是特定文件系统特有的。例如,默认值参数使用文件系统的默认挂载参数,ext4 的默认参数为:rw、suid、dev、exec、auto、nouser、async。 有关更多参数,请执行以下命令查看 man 手册:# man mount
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利用 SARScape 中的哨兵-1 数据完成 SBAS-InSAR 流程 (1/2)
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旷视天元开源图像比对工具 MegSpot,助力图像算法研发 - 1.多样化图像比对:可提供叠加比对、拖拽比对等多种比对方式,支持缩放、移动等同步操作,并可生成 GIF 保存比对结果。2. 2.专业呈现:支持像素级图像查看、图像直方图、RGB 查看;支持预览亮度、对比度、饱和度、灰度等指标。3. 视频对比:Cognizant Megapixel 可提供多种图像对比方法,如拖放对比等。 3.视频对比:除了支持视屏的所有图像对比功能外,CCTV MegSpot 还支持同步回放、回放暂停和快进、回放速度设置等功能。 4.跨平台支持:CCTV MegSpot 提供对 Mac、Linux 和 Windows 系统的跨平台支持,借助 Electron 框架,可以低成本完成跨平台应用的开发,并保证各平台体验的一致性。 此外,央视网MegSpot支持跨平台自动更新和数据持久化,确保用户体验的连续性,并支持中、英、日三种语言:MegSpot为大尺寸图像文件的对比提供了本地解决方案。 MegSpot 是一种用于比较大型图像文件的本地解决方案。
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腾讯视频直播 02-推流-美颜滤镜 同样,腾讯云提供了 setBeautyFilter 方法来设置美颜风格、磨皮程度、美白程度和泛红程度 //style 磨皮风格:0:平滑 1:自然 2:朦胧 //美容级别:0-9。值为 0 时关闭美颜效果。默认值:0,关闭美颜效果。 //美白级别:取值 0-9。值为 0 时,将关闭美白效果。默认值:0,关闭美白效果。 //ruddyLevel:取值范围为 0-9。值为 0 时关闭美白效果。默认值:0,关闭美白效果。 public boolean setBeautyFilter(int style, int beautyLevel, int whiteningLevel, int ruddyLevel);; public boolean setBeautyFilter(int style, int beautyLevel, int whiteningLevel, int ruddyLevel) 滤镜 setFilter 方法可以设置滤镜效果,滤镜本身是一个直方图文件。setSpecialRatio 方法可以设置滤镜的程度,从 0 到 1,越大滤镜效果越明显,默认值为 0.5。 Bitmap bitmap = BitmapUtils.decodeResource(getResources, R.drawable.langman); if (mLivePusher) if (mLivePusher ! = null) { mLivePusher.setFilter(bmp); } 控制摄像头 腾讯云 sdk 默认为前置摄像头(可以通过修改 TXLivePushConfig 的配置函数 setFrontCamera 来修改默认值),调用一次 switchCamera 就切换一次,注意切换摄像头前要确保 TXLivePushConfig 和 TXLivePusher 对象已经初始化。 mLivePushConfig.setFrontCamera(true); // 默认前置摄像头。 mLivePusher.switchCamera; //切换摄像头。 ⑦ 设置徽标水印 腾讯视频云目前支持两种设置水印的方式:一种是在流媒体 SDK 中设置水印,原理是在 SDK 中对视频进行编码前在画面中设置水印。另一种方式是在云端设置水印,即由云端解析视频并添加水印标识。 建议使用 SDK 添加水印,因为在云端添加水印会有问题。下面是添加水印的 SDK 介绍: //设置视频水印 mLivePushConfig.setWatermark(BitmapFactory.decodeResource(getResources,R.drawable.watermark), 10, 10); // 最后两个参数是视频的水印。 //最后两个参数是水印位置的 X 轴和 Y 轴坐标。 mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig); 如果需要对水印图像的位置进行模型适配,则需要调用水印规范化接口。 /设置视频水印 mLivePushConfig.setWatermark(mBitmap, 0.02f, 0.05f, 0.2f); //参数为水印图像。 //参数包括水印图像的位图、水印位置的 X 轴坐标、水印位置的 Y 轴坐标和水印宽度。后三个参数的范围是 [0,1]。 // 最后两个参数是水印位置的 X 轴坐标和 Y 轴坐标。 mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig); TXLivePushConfig 中的 setHardwareAcceleration 方法可以启用或禁用硬件编码。 if (mHWVideoEncode){ if (mLivePushConfig ! = null) { if (Build.VERSION.SDK_INT < 18){ Toast.makeText(getApplicationContext, "Hardware acceleration failed, current phone API level is too low (min 18)"、 Toast.LENGTH_SHORT).show; mHWVideoEncode = false; } } } } mLivePushConfig.setHardwareAcceleration(mHWVideoEncode ? TXLiveConstants.ENCODE_VIDEO_HARDWARE : TXLiveConstants.ENCODE_VIDEO_SOFTWARE); mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig); // 如果您不确定何时启用硬件加速,建议将其设置为 ENCODE_VIDEO_AUTO。 // 默认情况下启用软件编码,但如果手机的 CPU 使用率超过 80% 或帧速率为 10,SDK 将自动切换到硬件编码。 ⑨ 后台推流 在常规模式下,一旦应用程序进入后台,摄像头捕捉数据的能力就会被 Android 禁用,这意味着 SDK 无法继续捕捉和编码音频和视频数据。如果我们什么都不做,故事就会按照下面的脚本发展: 阶段 1(背景剪切后 10 秒 ->)- CDN 无法将视频流传输给观众,因为没有数据,观众看到的是主帧。 阶段 2(10 秒-> 70 秒)--观众一方的播放器因无法接收到直播流而退出,房间里空无一人。 第 3 阶段(70 秒后)--服务器直接断开了推送流媒体的 RTMP 链接,主播需要重新打开直播才能继续。 主播可能只是短暂地接了一个紧急电话,但各云提供商的安全措施会迫使主播的直播提前结束。 1) 设置 setPauseFlag 在开始推流之前,使用 TXLivePushConfig 的 setPauseImg 接口设置一个等待图像,其含义建议为 "主播将暂时离开,稍后再回来"。
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统计学习 04:假设检验(以 t 检验为例)和 P 值 - 要点 I. 假设检验的一般思路 假设检验 清楚你的问题是什么?期望得出什么结论? 例如,两种药物的疗效是否存在差异,自变量与因变量之间是否存在回归关系 .... 请始终牢记,假设检验回答的是是否存在某种关系的问题:它并不衡量这种关系有多大。 提出两种假设:零假设 (H0) 和备择假设 (H1) 零假设与备择假设相反,一般来说,研究的目的是证明原假设是错误的,即得出备择假设的结论。 例如,如果实验预期希望两种药物的疗效存在差异,那么 H0:μ1 - μ2 = 0;H1:μ1 - μ2 ≠ 0 H0:μ1-μ2 = 0 的一般形式称为双侧检验,而 >、<等零假设称为单侧检验。一般来说双侧检验更为常见,下面也主要介绍这种方法。 单尾或双尾测试 根据原始数据计算零假设概率分布的统计量(t 值、Z 值、F 值等)。 根据问题的性质选择合适的概率检验方法,从而计算出相应的统计量值;因此,不同情况的统计量值有不同的计算方法。 根据计算出的统计量值,利用统计软件,可以知道相应的 p 值是多少 也可以先确定一个合适的显著性水平(0.0.001....),并计算其临界值,再与我们计算出的统计量值进行比较,从而做出判断。 根据第四步的比较结果,如果 p 值小于预期的显著性水平(α,通常设定为 0.05),则认为该统计量远离原假设分布,属于小概率事件,则拒绝原假设,从而接受备择假设。 决定 要点 2:以 t 检验为例,演示上述假设检验思路。 t 检验基于 t 分布,常见的 t 检验有三种,如下图所示,但我认为第三种配对设计可能更常用(零假设:差异是否为零),下面介绍的例子就是一种配对设计 三次 t 检验 举例测量两组大鼠肝脏中维生素 A 的含量,比较两组大鼠维生素 A 含量是否有差异。数据如下 数据 (1) 预计两组大鼠的维生素 A 水平存在差异 (2) H0:μd=0,H1:μd≠0,α=0.05,双侧检验 (3) t 统计量的计算 配方 计算 上述程序计算的是*度为 7 的 t 分布情况下的 t 值。只需理解公式即可,不同的方法有不同的公式,这些交给统计软件即可。