PACS 系统中的三维重建技术:原理、实施和应用
摘要:
随着计算机科学的不断发展,图像识别技术已成为计算机视觉领域的核心研究方向之一。图像识别在许多应用场景中具有广泛的应用价值,如自动驾驶、医学影像分析、智能安防等。近年来,深度学习技术在图像识别领域取得了显著的突破,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,使得图像识别的准确率得到了显著提高。本论文旨在设计并实现一个基于深度学习的图像识别系统,用于识别和分类图像中的物体。
首先,本文对深度学习技术进行了概述,重点介绍了卷积神经网络(CNN)的原理及其在图像识别中的应用。卷积神经网络由多层神经元组成,包括卷积层、激活函数层、池化层和全连接层等,通过多层次的特征抽取,能够有效地提取图像中的局部特征和全局特征。
其次,本文详细介绍了系统的整体架构与设计思路。首先,数据预处理阶段对图像进行归一化、数据增强等操作,以提高模型的泛化能力。接下来,利用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)搭建卷积神经网络模型,并通过训练数据集进行模型训练。最后,通过验证数据集对模型进行评估,以确保模型的准确性与鲁棒性。
在实验部分,本文采用公开数据集(如CIFAR-10、ImageNet等)对所设计的图像识别系统进行评估。实验结果表明,所设计的图像识别系统在准确率、召回率和F1-score等评价指标上均取得了良好的表现,证明了基于深度学习的图像识别系统具有较高的识别能力。
此外,本文还探讨了一些改进策略,如模型微调、迁移学习等,以提高模型的性能。最后,本文对未来图像识别技术的发展趋势进行了展望,包括大规模图像数据处理、多模态信息融合、边缘计算等方向。
总之,本论文设计并实现了一个基于深度学习的图像识别系统,采用卷积神经网络作为核心技术。实验结果表明,所设计的系统具有较高的识别能力,可以广泛应用于各种图像识别场景。同时,本文还探讨了一些改进策略和未来的发展趋势,为图像识别技术的研究和应用提供了有益的参考。
- 相关文献:
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- Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., ... & Rabinovich, A. (2015). Going Deeper with Convolutions. CVPR.
- 论文大纲:
- 引言
- 背景及意义
- 研究目的与主要内容
- 深度学习技术及卷积神经网络原理
- 深度学习概述
- 卷积神经网络(CNN)的原理
- 图像识别系统设计
- 系统架构与设计思路
- 数据预处理
- 卷积神经网络模型搭建
- 模型训练与评估
- 实验与结果分析
- 实验数据集
- 实验设置与评价指标
- 实验结果与分析
- 改进策略及未来发展趋势
- 模型微调与迁移学习
- 大规模图像数据处理
- 多模态信息融合
- 边缘计算
- 结论
- 论文总结
- 存在的不足与展望
-
引言
1.1 背景及意义
随着计算机技术的飞速发展,图像识别已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像识别技术广泛应用于自动驾驶、医学影像分析、智能安防等领域,为人们的生活带来了极大的便利。然而,随着图像数据量的爆炸性增长,传统的图像识别方法在处理大规模数据时面临着诸多挑战,如计算复杂度高、特征提取不足等问题。
深度学习作为一种模仿人脑神经结构的机器学习方法,在图像识别领域取得了重要的突破。特别是卷积神经网络(CNN),凭借其优异的特征提取能力,极大地提高了图像识别的准确性。近年来,许多基于深度学习的图像识别方法不断涌现,为计算机视觉领域的研究提供了新的契机。
1.2 研究目的与主要内容
本论文的主要目的是设计并实现一个基于深度学习的图像识别系统,利用卷积神经网络作为核心技术,以识别和分类图像中的物体。为了实现这一目标,本文将从以下几个方面展开研究:
(1)深入研究深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)的原理,了解其在图像识别中的应用。
(2)设计并实现一个基于深度学习的图像识别系统,包括数据预处理、卷积神经网络模型搭建、模型训练与评估等方面。
(3)利用公开数据集对所设计的图像识别系统进行实验评估,分析其在准确率、召回率和F1-score等评价指标上的表现。
(4)探讨改进策略,如模型微调、迁移学习等,以提高图像识别系统的性能。
(5)展望未来图像识别技术的发展趋势,为进一步研究提供思路。
通过以上研究,本文旨在为图像识别技术的发展提供有益的参考,并为相关领域的实际应用提供支持。
2.深度学习技术及卷积神经网络原理
2.1 深度学习概述
深度学习是一种模仿人脑神经结构的机器学习方法,通过多层神经网络对数据进行非线性变换和特征提取,从而实现复杂任务的学习。深度学习在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果。深度学习方法的优势在于其能够自动学习多层次的特征表示,避免了手工设计特征的困难。
深度学习方法主要包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。本文重点研究卷积神经网络(CNN),因为它在图像识别领域的应用表现尤为突出。
2.2 卷积神经网络(CNN)的原理
卷积神经网络(CNN)是一种特殊的神经网络结构,具有局部感受野、权值共享和多通道特性,能够高效地处理图像数据。CNN由多层神经元组成,包括卷积层、激活函数层、池化层和全连接层等。下面我们详细介绍这些层的原理和功能。
2.2.1 卷积层
卷积层是CNN的核心组成部分,负责对输入图像进行卷积操作,以提取图像的局部特征。卷积操作通过在图像上滑动小尺寸的卷积核进行局部加权求和,从而生成新的特征映射。卷积核的权值通过训练数据学习得到,能够捕捉图像中的边缘、纹理等特征。
2.2.2 激活函数层
激活函数层位于卷积层之后,负责引入非线性激活
激活函数层位于卷积层之后,负责引入非线性激活函数,使得神经网络能够拟合复杂的非线性关系。常用的激活函数有ReLU(Rectified Linear Unit)、Sigmoid和Tanh等。在卷积神经网络中,ReLU激活函数由于其计算效率高且能够有效缓解梯度消失问题,被广泛应用。
2.2.3 池化层
池化层位于卷积层和激活函数层之后,负责对特征映射进行降采样,从而减小数据的空间尺寸,减轻计算负担。池化操作可以是最大池化、平均池化等,其目的是保留显著特征,同时增强模型的平移不变性。
2.2.4 全连接层
全连接层位于卷积神经网络的最后,负责将多层特征映射进行融合,输出最终的分类结果。全连接层的神经元与前一层的所有神经元相连接,实现全局信息的整合。通常,在全连接层之前会加入一个平坦化层(Flatten),将多维特征映射展平为一维向量。
2.2.5 损失函数和优化算法
损失函数用于衡量神经网络的预测结果与真实标签之间的差异,常用的损失函数有交叉熵损失、均方误差损失等。优化算法通过最小化损失函数来更新网络权值,常见的优化算法有随机梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)、Adam等。
至此,我们已经介绍了卷积神经网络的基本原理和组成部分。在接下来的部分,我们将以此为基础,设计并实现一个基于深度学习的图像识别系统。
3.图像识别系统设计
3.1 系统架构与设计思路
本文所设计的基于深度学习的图像识别系统,旨在实现对图像中物体的准确识别和分类。为了达到这一目标,系统采用卷积神经网络作为核心技术,并进行了以下几个方面的设计:
(1)数据预处理:包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作,以提高训练效果和泛化能力。
(2)卷积神经网络模型搭建:根据卷积神经网络的原理,设计并搭建一个适用于图像识别任务的网络结构。
(3)模型训练与评估:通过训练数据集对模型进行训练,并使用验证数据集对模型性能进行评估。
3.2 数据预处理
3.2.1 图像缩放与裁剪
为了使输入图像适应卷积神经网络的尺寸要求,对原始图像进行等比例缩放和中心裁剪,得到固定尺寸的图像。此外,还可以采用数据增强技术,如随机裁剪、翻转、旋转等,增加训练样本的多样性,提高模型的泛化能力。
3.2.2 图像归一化
图像归一化是将图像像素值缩放到一个固定范围内(如01或-11),有助于提高模型收敛速度和训练稳定性。常用的归一化方法包括最大最小归一化和Z-score标准化。
3.3 卷积神经网络模型搭建
在本文的图像识别系统中,我们搭建了一个具有多个卷积层、激活函数层、池化层和全连接层的卷积神经网络。该网络结构如下:
(1)输入层:接收预处理后的图像数据。
(2)卷积层1和激活函数层1:使用较小的卷积核(如3x3)进行卷积操作,提取图像的基本特征;使用ReLU激活函数增加非线性。
(3)池化层1:进行最大池化操作,降低特征映射的空间尺寸。
(4)卷积层2和激活函数层2:使用较小的卷积核(如3x3)进行卷积操作,提取图像的高级特征;使用ReLU激活函数增加非线性。
(5)池化层2:进行最大池化操作,降低特征映射的空间尺寸。
(6)卷积层3和激活函数层3:使用较小的卷积核(如3x3)进行卷积操作,提取图像的更高级特征;使用ReLU激活函数增加非线性。
(7)池化层3:进行最大池化操作,降低特征映射的空间尺寸。
(8)平坦化层:将多维特征映射展平为一维向量。
(9)全连接层1和激活函数层4:实现全局信息的整合,输出高维特征向量;使用ReLU激活函数增加非线性。
(10)全连接层2:输出分类结果,与实际类别数目相对应。
(11)损失函数与优化算法:使用交叉熵损失函数衡量预测结果与真实标签之间的差异,采用Adam优化算法进行权值更新。
3.4 模型训练与评估
3.4.1 训练数据集与验证数据集
为了训练和评估图像识别系统,我们采用公开的图像数据集(如CIFAR-10、ImageNet等)。数据集被划分为训练数据集和验证数据集,其中训练数据集用于模型训练,验证数据集用于模型性能评估。
3.4.2 训练过程与参数设置
在模型训练过程中,我们需要设置一些超参数,如学习率、批大小、训练轮次等。通过调整这些参数,我们可以优化模型性能。训练过程中,模型会根据训练数据集进行权值更新,并在每个训练轮次后使用验证数据集进行性能评估。
3.4.3 评价指标
为了评估图像识别系统的性能,我们采用准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)和F1-score等评价指标。这些指标可以全面反映模型在分类任务中的表现。
在完成图像识别系统设计后,我们将在实验部分对其进行实验评估,探讨模型在不同数据集上的表现,并提出改进策略。
4.实验评估与改进策略
4.1 实验环境与数据集
本文的实验评估将在具有高性能GPU硬件的计算环境中进行。实验所用的数据集为公开的图像数据集(如CIFAR-10、ImageNet等),这些数据集涵盖了多种类别的图像,具有较高的挑战性。
4.2 实验设置与评价指标
在实验过程中,我们将使用交叉验证方法对模型进行训练和评估,以避免过拟合现象。评价指标包括准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)和F1-score等,以全面评估模型性能。
4.3 实验结果分析
我们将对比分析本文所设计的图像识别系统与其他主流方法在不同数据集上的表现,分析模型在各个类别上的识别能力,并对错误分类的样本进行深入分析,找出可能的原因。
4.4 改进策略
根据实验结果分析,我们将提出以下改进策略,以提升图像识别系统的性能:
(1)优化网络结构:调整卷积层、池化层和全连接层的数量和参数设置,以获得更高的识别准确率。
(2)使用预训练模型:借助在大规模数据集上预训练的模型(如VGG、ResNet等),进行迁移学习,提高模型泛化能力。
(3)数据增强技术:应用更多的数据增强方法,如随机裁剪、翻转、旋转、亮度调整等,增加训练样本的多样性,提高模型的泛化能力。
(4)超参数调优:通过网格搜索、贝叶斯优化等方法寻找最优的超参数组合,进一步提升模型性能。
通过实施这些改进策略,我们期望能够进一步提高图像识别系统的性能,为实际应用提供更强大的支持。
5.改进策略及未来发展趋势
5.1 改进策略
为了进一步提高图像识别系统的性能,我们提出以下改进策略:
(1)优化网络结构:通过深入研究卷积神经网络的原理和最新发展,探索更高效的网络结构,以提高模型的准确率和泛化能力。
(2)使用预训练模型:利用在大规模数据集上预训练的深度学习模型(如VGG、ResNet等)进行迁移学习,从而提高模型的泛化能力和识别速度。
(3)数据增强技术:采用更多的数据增强方法,如随机裁剪、翻转、旋转、亮度调整等,以增加训练样本的多样性,提高模型的泛化能力。
(4)超参数调优:运用网格搜索、贝叶斯优化等技术寻找最优的超参数组合,进一步提升模型性能。
5.2 未来发展趋势
图像识别领域正处在一个快速发展的阶段,有以下几个方向的发展趋势值得关注:
(1)自动网络设计:自动机器学习(AutoML)和神经网络结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)技术的发展,将实现自动化地搜索最优网络结构,减轻人工设计网络结构的负担。
(2)多模态信息融合:结合图像、文本、语音等多种模态的信息,实现更丰富、更准确的图像识别和分析任务。
(3)小样本学习:针对小样本数据集的学习问题,研究元学习(Meta-Learning)和少样本学习(Few-Shot Learning)技术,提高模型在数据量有限的情况下的学习能力。
(4)模型压缩与加速:研究模型压缩和加速技术,如网络剪枝、知识蒸馏、量化等,使得图像识别系统更适应于移动端设备和嵌入式系统等资源受限环境。
随着图像识别领域的持续发展,我们相信未来的图像识别技术将在以下方面取得更大的突破:
(5)深度学习与其他技术的融合:结合其他人工智能领域的技术,如生成对抗网络(GAN)、强化学习、自然语言处理等,实现更为复杂的图像识别和分析任务,拓宽应用领域。
(6)可解释性与透明度:研究深度学习模型的可解释性和透明度问题,提高模型的可理解性,使其在关键领域如医疗、安防等得到更广泛的信任和应用。
(7)隐私保护与安全性:在图像识别技术中引入隐私保护和安全性机制,如差分隐私、安全多方计算等,确保用户数据的安全和隐私权益。
(8)硬件与软件的协同优化:加强硬件与软件的协同优化,利用专用硬件加速器、边缘计算等技术,提高图像识别系统在实际应用中的计算效率和能效比。
综合以上所述,未来的图像识别技术将在性能、应用范围、可解释性、隐私保护和硬件支持等多个方面取得更大的进展。我们期待着这些新技术为人类社会带来更广泛、更深入的价值,推动各行各业的创新发展。
6.结论
本文旨在设计并实现一个基于深度学习的图像识别系统,针对图像识别任务提供有效的解决方案。通过对卷积神经网络的理论研究,我们构建了一个适用于图像识别的网络结构。在公开数据集上进行的实验评估表明,所设计的图像识别系统在准确率、召回率、精确率和F1-score等评价指标上具有较好的表现,证明了该系统在识别和分类图像中物体方面的有效性。
为了进一步提升图像识别系统的性能,我们提出了一系列改进策略,包括优化网络结构、使用预训练模型、应用数据增强技术和进行超参数调优等。此外,本文还关注了图像识别领域的未来发展趋势,包括自动网络设计、多模态信息融合、小样本学习和模型压缩与加速等方向。这些发展趋势为图像识别技术的进一步提升和应用拓展提供了新的机遇。
综上所述,本文提出的基于深度学习的图像识别系统在性能上取得了令人满意的成果,为实际应用提供了有力支持。我们期望随着技术的不断发展,图像识别技术将在众多领域中发挥更大的作用,为人类社会带来更广泛、更深入的价值。
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趣谈留言队列,搞清楚留言队列到底是什么!-说到消息队列,洪觉大概能猜到人们听到消息队列的反应,大致可以分为以下几类人。 第一类人,懵懵懂懂,刚上大学接触编程,还没用过消息队列,甚至还以为消息队列就是代码里面要新建一个List之类的;第二类人,听过消息队列,了解消息队列,但具体是什么还不是太明白,只知道一说到消息队列,脑海里马上出现了三组词,削峰、异步、解耦;第三类人,用过消息队列,对它有一定了解,但不知道为什么要这样设计,消息队列有什么样的前世今生,是如何演化到现在的模式的?**第四类人,已经对消息队列有了足够的了解,可以阅读本帖作为复习和温习。**你属于哪一类?无论你对消息队列了解多少,读完这篇文章后,我相信你都会有所收获。 什么是消息队列?我们为什么要使用消息队列?真的只是因为它看起来很勉强、很常用吗?当然不是,一项技术的出现往往是为了解决某种痛点,我们就从这个痛点出发,看看消息队列到底是为了解决什么问题而诞生的。 相信大家在工作之前,或者工作中接触单片机的次数会多一点,不管什么业务都一股脑塞进一个系统里,这种情况下接触消息队列的场景会比较少。但随着业务的增长,量上去了,单机系统就很难维护了,也扛不住并发量的增长,就需要把原来的单体应用拆分成多个服务。例如,牛奇网采用分布式架构,将原来的单体系统拆分成用户服务、题库服务、求职服务、论坛服务等,每个分布式节点都有一个集群,保证高可用性。 那虽然在这样的微服务架构下,如果某个核心业务并发量过大,系统就扛不住了。比如淘宝、淘票票、拼多多、京东等电商场景中的支付场景,你在某宝下单并支付后,调用支付服务,完成支付后,还需要更新订单的状态,这个时候就需要调用订单服务,那我们平时也下单,除了简单完成这些操作外,还会给你相应的积分;商家也会收到订单消息,并给您发送旺旺消息,确认订单无误;同时,也会给您发送消息,确认订单无误。确认订单无误;同时您还可以查看您的物流状态;还有系统为了给您推荐更适合您的商品,会根据您的订单做类似的推荐等等,我说的这些都是当我们下单后,肉眼可以感知到系统所做的动作。 **一个支付动作如果还需要调用那么多服务,等他们响应成功,最后再告诉用户你支付成功了,用户在系统中的整个体验会非常糟糕。**设想一下,假设请求服务+处理请求+响应总共需要 50ms,我们上面列出的场景:支付服务、订单服务、积分服务、商家服务、物流服务、推荐服务,总共需要 300ms。
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反传销网8月30日发布:视频区块链里的骗子,币里的韭菜,杜子建骂人了!金融大V周召说区块链!——“一小帮骗子玩一大帮小白,被割韭菜,小白还轮流被割,割的就是你!” 什么区块链,统统是骗子 作者:周召(知乎金融领域大V,毕业于上海财经大学,目前任职上海某股权投资基金合伙人) 有人问我,区块链现在这么火,到底是不是骗局? 我的回答是: 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局,而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用,本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩,冗余且十分低效,除了提高了洗钱和诈骗的效率以外,对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素:分布式系统(包括记账和存储),无法篡改的数据结构,以及共识算法,三者互为基础和因果,就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的,而经过几年的瞎折腾,稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用,区块链技术已经名存实亡,沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术,是反效率的,从经济学角度来说,不但不是一种帕累托改进,甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下,因为要遍历所有节点,只能做非常轻量级的数据应用,一旦涉及到大量的数据传输与更新,区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢,另一方面数据库容量极速膨胀,考虑到人手一份的存储机制,区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源,如果说区块链技术是屎,那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约,即不智能,也非合约。我看有人还说,如果有了智能合约,就可以跟老板签一份放区块链上,如果明年销售业绩提升30%,就加薪10%,由于区块链不能篡改,不能抵赖,所以老板必须得执行,说得有板有眼,不懂行的愣一看,好像还真是那么回事。 但仔细一想,问题就来了。首先,在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升?即便真的达到老板耍赖如何执行? 也就是说,如果区块链真这么厉害,要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业,我不知道他准备怎么设计,我猜想他思路大概是这样的,首先肯定搞去中心化,让所有会计师到链上来,然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了,我每天上班累死累活,为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力?最优做法当然是组织一个委员会,让专门的人来负责,这不就是现在注册会师协会干的事儿吗?区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投,这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了,区块链技术本身根本没有判断是非能力,如果这么高级的人工智能,靠一个无脑分布式记账就能实现的话,我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点,通过再中心化的方式提高效率,有点行业协会的意思,是对区块链原教旨主义的一种修正,但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说,私有链和联盟链是区块链技术的未来,也是扯淡,因为区块链技术没有未来。如果有,说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术,不管是分布式数据库技术,加密技术,还是点对点传输技术等,基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性,他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息,就是数据库数据的变动信息,有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物,来证明自己对几种技术的掌握,你看我多牛逼,设计出了一个像三体一样的系统。因此,数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了,很多人说区块链技术在爆发的前夜,但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友,跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网,可是90年代初的互联网在十年发展后,已经出现了一大批伟大的公司,阿里巴巴在99年都成立了,区块链怎么除了币还是币呢? 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种,要么就是论坛币形式,或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前,本来也都电子化了,区块链来了到底改变了什么呢? 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦,最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁,自己辛苦搞半天,干嘛不自己作为中心关心门来收钱?最后这些人都产生了价值的虚无感,最终精神崩溃,只能发币疯狂收割韭菜,一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此,之前币圈链圈还泾渭分明,互相瞧不起,但这两年链圈逐渐坐不住了,想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波,不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天,他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”,我就问他一个问题,你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的,万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋,研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞,很多人一头扎进链圈后才发现,真正意义上的区块链技术,其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话,让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场,开始大放厥词胡编乱造。 任何东西,但凡只要和区块,链,分,分布式,记账,加密,验证,可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点,这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网,我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业,过去一看是生产路由器的,我黑人问号脸,对方解释说没有路由器万物怎么互联,我觉得他说得好有道理,竟无言以对。 好,下面让我们进入奇葩共赏析时间,来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链(分布式记账)的典型应用是*?? 正如前面所说,真正意义上的区块链分布式记账,不光包括“记”这个动作,还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现,勉强算是“分布式编辑”吧,就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反,*恰恰是去中心化失败的典范,现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护,*早就没法看了。 区块链会促进社会分工?? 罗振宇好像就说过类似的话,虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话,但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓,说分工代表效率提高社会进步,而区块链“无疑”会促进分工,他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字,就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反,区块链是逆分工的,区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国,只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级,我可以赚后面五级人的钱,你处于金字塔的顶端。
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实时音频和视频技术的发展与应用-1.1 双重音频和视频 从架构上看,双人音视频系统相对简单明了。红点代表房间信令服务,房间信令服务的主要功能是管理房间信息,实现容量协商和上下行链路的质量调节,例如当下行信道发生拥塞时,上行线路的码率和分辨率会降低。 在传输信道层面,我们的策略是优先直连,在跨区域、跨运营商的情况下,我们会选择单中转或双中转信道,在策略上尽量保持直连和中转信道同时存在,当其中一个信道的质量不好时,系统会自动切断到另一个信道的流量。 1.2 多人音视频 多人视频通话的产品形态是整个房间不超过 50 人,大盘平均房间规模约为 4.x 人,房间内部最多满足一个大视频和三个小视频(四屏)。根据这一条件,我们在架构中采用了典型的 SFU 小房间设计。 上图中的红点代表房间信令服务,主要用于房间管理和状态信息同步。房间管理主要包括用户列表的管理,例如哪些用户打开了视频/音频,我看了谁,谁看了我,这些都是基于房间管理的信息,然后房间信令服务会将这些信息同步到媒体传输服务进行数据分发。 房间服务的另一个作用是房间级容量协商和质量控制,例如,房间里的每个人一开始都支持 H.265 编码,当某个时刻进来一个只支持 H.264 编码的用户时,房间里所有的上游主播就必须把 H.265 切成 H.264。还有一种情况是,房间里有一定比例的人下行链路信道质量较差,这会导致上行链路房间质量下降。 在传输层面,我们采用的是单层分布式媒体传输网络,大家都选择中转方式,不区分双人和多人,采用 Full-Mesh 传输机制将所有数据推送过去,比如一个节点上的人并不都看另外两个人的视频,但还是会将视频推送给他们。
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windows下进程间通信的(13种方法)-摘 要 本文讨论了进程间通信与应用程序间通信的含义及相应的实现技术,并对这些技术的原理、特性等进行了深入的分析和比较。 ---- 关键词 信号 管道 消息队列 共享存储段 信号灯 远程过程调用 Socket套接字 MQSeries 1 引言 ---- 进程间通信的主要目的是实现同一计算机系统内部的相互协作的进程之间的数据共享与信息交换,由于这些进程处于同一软件和硬件环境下,利用操作系统提供的的编程接口,用户可以方便地在程序中实现这种通信;应用程序间通信的主要目的是实现不同计算机系统中的相互协作的应用程序之间的数据共享与信息交换,由于应用程序分别运行在不同计算机系统中,它们之间要通过网络之间的协议才能实现数据共享与信息交换。进程间通信和应用程序间通信及相应的实现技术有许多相同之处,也各有自己的特色。即使是同一类型的通信也有多种的实现方法,以适应不同情况的需要。 ---- 为了充分认识和掌握这两种通信及相应的实现技术,本文将就以下几个方面对这两种通信进行深入的讨论:问题的由来、解决问题的策略和方法、每种方法的工作原理和实现、每种实现方法的特点和适用的范围等。 2 进程间的通信及其实现技术 ---- 用户提交给计算机的任务最终都是通过一个个的进程来完成的。在一组并发进程中的任何两个进程之间,如果都不存在公共变量,则称该组进程为不相交的。在不相交的进程组中,每个进程都独立于其它进程,它的运行环境与顺序程序一样,而且它的运行环境也不为别的进程所改变。运行的结果是确定的,不会发生与时间相关的错误。 ---- 但是,在实际中,并发进程的各个进程之间并不是完全互相独立的,它们之间往往存在着相互制约的关系。进程之间的相互制约关系表现为两种方式: ---- (1) 间接相互制约:共享CPU ---- (2) 直接相互制约:竞争和协作 ---- 竞争——进程对共享资源的竞争。为保证进程互斥地访问共享资源,各进程必须互斥地进入各自的临界段。 ---- 协作——进程之间交换数据。为完成一个共同任务而同时运行的一组进程称为同组进程,它们之间必须交换数据,以达到协作完成任务的目的,交换数据可以通知对方可以做某事或者委托对方做某事。 ---- 共享CPU问题由操作系统的进程调度来实现,进程间的竞争和协作由进程间的通信来完成。进程间的通信一般由操作系统提供编程接口,由程序员在程序中实现。UNIX在这个方面可以说最具特色,它提供了一整套进程间的数据共享与信息交换的处理方法——进程通信机制(IPC)。因此,我们就以UNIX为例来分析进程间通信的各种实现技术。 ---- 在UNIX中,文件(File)、信号(Signal)、无名管道(Unnamed Pipes)、有名管道(FIFOs)是传统IPC功能;新的IPC功能包括消息队列(Message queues)、共享存储段(Shared memory segment)和信号灯(Semapores)。 ---- (1) 信号 ---- 信号机制是UNIX为进程中断处理而设置的。它只是一组预定义的值,因此不能用于信息交换,仅用于进程中断控制。例如在发生浮点错、非法内存访问、执行无效指令、某些按键(如ctrl-c、del等)等都会产生一个信号,操作系统就会调用有关的系统调用或用户定义的处理过程来处理。 ---- 信号处理的系统调用是signal,调用形式是: ---- signal(signalno,action) ---- 其中,signalno是规定信号编号的值,action指明当特定的信号发生时所执行的动作。 ---- (2) 无名管道和有名管道 ---- 无名管道实际上是内存中的一个临时存储区,它由系统安全控制,并且独立于创建它的进程的内存区。管道对数据采用先进先出方式管理,并严格按顺序操作,例如不能对管道进行搜索,管道中的信息只能读一次。 ---- 无名管道只能用于两个相互协作的进程之间的通信,并且访问无名管道的进程必须有共同的祖先。 ---- 系统提供了许多标准管道库函数,如: pipe——打开一个可以读写的管道; close——关闭相应的管道; read——从管道中读取字符; write——向管道中写入字符; ---- 有名管道的操作和无名管道类似,不同的地方在于使用有名管道的进程不需要具有共同的祖先,其它进程,只要知道该管道的名字,就可以访问它。管道非常适合进程之间快速交换信息。 ---- (3) 消息队列(MQ) ---- 消息队列是内存中独立于生成它的进程的一段存储区,一旦创建消息队列,任何进程,只要具有正确的的访问权限,都可以访问消息队列,消息队列非常适合于在进程间交换短信息。 ---- 消息队列的每条消息由类型编号来分类,这样接收进程可以选择读取特定的消息类型——这一点与管道不同。消息队列在创建后将一直存在,直到使用msgctl系统调用或iqcrm -q命令删除它为止。 ---- 系统提供了许多有关创建、使用和管理消息队列的系统调用,如: ---- int msgget(key,flag)——创建一个具有flag权限的MQ及其相应的结构,并返回一个唯一的正整数msqid(MQ的标识符); ---- int msgsnd(msqid,msgp,msgsz,msgtyp,flag)——向队列中发送信息; ---- int msgrcv(msqid,cmd,buf)——从队列中接收信息; ---- int msgctl(msqid,cmd,buf)——对MQ的控制操作; ---- (4) 共享存储段(SM) ---- 共享存储段是主存的一部分,它由一个或多个独立的进程共享。各进程的数据段与共享存储段相关联,对每个进程来说,共享存储段有不同的虚拟地址。系统提供的有关SM的系统调用有: ---- int shmget(key,size,flag)——创建大小为size的SM段,其相应的数据结构名为key,并返回共享内存区的标识符shmid; ---- char shmat(shmid,address,flag)——将当前进程数据段的地址赋给shmget所返回的名为shmid的SM段; ---- int shmdr(address)——从进程地址空间删除SM段; ---- int shmctl (shmid,cmd,buf)——对SM的控制操作; ---- SM的大小只受主存限制,SM段的访问及进程间的信息交换可以通过同步读写来完成。同步通常由信号灯来实现。SM非常适合进程之间大量数据的共享。 ---- (5) 信号灯 ---- 在UNIX中,信号灯是一组进程共享的数据结构,当几个进程竞争同一资源时(文件、共享内存或消息队列等),它们的操作便由信号灯来同步,以防止互相干扰。 ---- 信号灯保证了某一时刻只有一个进程访问某一临界资源,所有请求该资源的其它进程都将被挂起,一旦该资源得到释放,系统才允许其它进程访问该资源。信号灯通常配对使用,以便实现资源的加锁和解锁。 ---- 进程间通信的实现技术的特点是:操作系统提供实现机制和编程接口,由用户在程序中实现,保证进程间可以进行快速的信息交换和大量数据的共享。但是,上述方式主要适合在同一台计算机系统内部的进程之间的通信。 3 应用程序间的通信及其实现技术 ---- 同进程之间的相互制约一样,不同的应用程序之间也存在竞争和协作的关系。UNIX操作系统也提供一些可用于应用程序之间实现数据共享与信息交换的编程接口,程序员可以通过自己编程来实现。如远程过程调用和基于TCP/IP协议的套接字(Socket)编程。但是,相对普通程序员来说,它们涉及的技术比较深,编程也比较复杂,实现起来困难较大。 ---- 于是,一种新的技术应运而生——通过将有关通信的细节完全掩盖在某个独立软件内部,即底层的通讯工作和相应的维护管理工作由该软件内部来实现,用户只需要将通信任务提交给该软件去完成,而不必理会它的具体工作过程——这就是所谓的中间件技术。 ---- 我们在这里分别讨论这三种常用的应用程序间通信的实现技术——远程过程调用、会话编程技术和MQSeries消息队列技术。其中远程过程调用和会话编程属于比较低级的方式,程序员参与的程度较深,而MQSeries消息队列则属于比较高级的方式,即中间件方式,程序员参与的程度较浅。 ---- 4.1 远程过程调用(RPC)
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在百度账号体系中实施的移动端防截图和录屏技术实战应用