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借助 Redis ，让 Spark 提速 45 倍！

一些内存数据结构比其他数据结构来得更高效;如果充分利用Redis，Spark运行起来速度更快。 Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。...Redis团队的目标是提升Spark的分析功能，为此开发了Spark-Redis连接件。这个程序包让Spark得以使用Redis作为其数据源之一。...与Spark数据帧和数据源API整合起来，以便自动将Spark SQL查询转换成对Redis中的数据来说最高效的那种检索机制。...你在试用过Spark和Spark-Redis程序包后，可以进一步探究利用其他Redis数据结构的更多场景。...现在设想一下，内置分析自带的数据结构(比如地理空间索引和集合)可以大大加快这个进程。Spark-Redis这对组合拥有无限的应用前景。

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Uber是如何通过Mesos和Cassandra实现跨多个数据中心每秒100万的写入速度的？

性能十分优秀：读取延迟（13毫秒）和写入延迟（25毫秒）都很低。 在最大的集群上，系统能支持每秒超过100万的写入和约10万的读取吞吐量。 敏捷比性能更加重要。使用这类架构，Uber获得了敏捷性。...最大的两个集群拥有每秒过100万的写入&约10万读取能力。 这些集群中有一台存储着位置信息——每隔30秒由司机和乘客的客户端发出的位置信息。 读取延迟平均为13毫秒，写入延迟为25毫秒。...可水平扩展：添加新的节点，便可线性地扩展读取和写入吞吐量。 高可用性：针对可调整的一致性级别，系统具有容错性。 低延迟：在同一个数据中心中，延迟可达到毫秒级别。...集群的开启速度为每分钟一个新节点。 我们希望每个节点的启动时间达到30秒， 在Cassandra上不能并发启动多个节点。 通常，每个Mesos节点会分配2TB的磁盘空间与128GB的RAM。...写入延迟。 裸机平均值为0.43毫秒，而使用Mesos平均是0.48毫秒。 按第99百分位计算，裸机是1.05毫秒，使用Mesos则是1.26毫秒。 写入的吞吐量差别也很小。

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实战：使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统

二、Python与C++ 我知道你们中的一些人可能会想，为什么我们要使用Python，在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。...我们用来执行应用的设备对我们的应用速度产生了巨大的影响，现代深度学习模型在使用 GPU 时效果最好，因此如果你们有一个带有 CUDA 内核的 GPU，它将大大提高您的性能。...，在将帧写入输出流之前，我们需要在帧上绘制识别的对象及其框。...当输入可用时，阅读下一帧。 对框架进行评分以获取标签和坐标。 在检测到的对象上绘制框。 将处理后的帧写入输出视频流。...你们应该将所有这些组件打包到一个类中，该类可以与你们希望将输出流写入其中的 URL 和输出文件一起调用。最终效果如下： ?

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实战：使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统

二、Python与C++ 我知道你们中的一些人可能会想，为什么我们要使用Python，在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。...我们用来执行应用的设备对我们的应用速度产生了巨大的影响，现代深度学习模型在使用 GPU 时效果最好，因此如果你们有一个带有 CUDA 内核的 GPU，它将大大提高您的性能。...，在将帧写入输出流之前，我们需要在帧上绘制识别的对象及其框。...当输入可用时，阅读下一帧。 对框架进行评分以获取标签和坐标。 在检测到的对象上绘制框。 将处理后的帧写入输出视频流。...你们应该将所有这些组件打包到一个类中，该类可以与你们希望将输出流写入其中的 URL 和输出文件一起调用。最终效果如下： ?

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百万点赞怎么来？Python批量制作抖音的卡点视频原来这么简单！

实际上，利用很多手机 APP 或者 PR、FCPX 软件也可以制作卡点视频，但是剪辑效率都太慢。如果想实现一篮子剪辑素材，通过运行一段代码，得到一个卡点视频，这种感觉不要太爽。...'), fps, img_size) 最后，通过传入要开始剪辑的起始点和要剪的长度，然后循环读取视频帧，如果满足条件，就写入到目标视频文件中。...写入视频帧完成之后，需要手动释放对象资源。...# 开始帧和结束帧 start_frame = fps * start_time end_frame = start_frame + peroid * fps # 循环读取视频帧，只写入开始帧和结束帧之间的帧数据...ps：为了保证每一张****静态图片都显示 0.5s，并且静态图片生成的视频与第一段视频使用同一帧率，因此我们应该针对每一张图片写入多次，即多帧数据。

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音视频技术基础（一）--音视频技术概念基础

，多个图片组合以极快的速度切换，就可以形成一段视频。...在直播中，基本上不会出现B帧，因为B帧是需要解析了前后两个帧之后做对比产生的，在直播这种最求速度和画质的场景中，如果使用B帧，会因为大量解析的时间增加不少延迟，但是也不能全是I帧，I帧的数据量太大，全是...其实视频帧率就是显卡绘制图形速度控制的，假如说你的显卡绘制速度是30fps，而显示器的帧率是60fps，显示器刷新的速度比显卡绘制速度快，这个时候显示器就只是刷新最新的那些帧，在观看体验上并不会有什么差异...，但是如果显示器的帧率是30fps，而显卡是60fps，那就问题来了，因为显卡绘制图形速度过快，而显示器刷新速度太慢，就会导致有的帧被缓存下来，当缓存区别放慢了之后，后面继续进来的数据就会把之前的数据挤走...HLS：基于TCP，被HTML5写入标准支持，延时大，但是兼容H5； 4. RTP：基于UDP四层协议，定义简单且性能好，但是需要额外的信令协议。

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（译）SDL编程入门（14）动画精灵和VSync

大多数显示器以每秒60帧左右的速度运行，这是我们在这里做的假设。如果你有一个不同的显示器刷新率，这将解释为什么动画运行太快或太慢。...动画从第0帧到第3帧，由于动画只有4帧，所以我们要把动画的速度放慢一点。这就是为什么当我们得到当前裁剪精灵时，我们要将帧除以4。...这样实际的动画帧只每4帧更新一次，因为用int数据类型0/4=0，1/4=0，2/4=0，3/4=0，4/4=1，5/4=1，等等。...= 0; } } 现在为了让帧更新，我们需要每一帧递增帧值。...如果我们不这样做，那么动画将停留在第一帧。 我们还想让动画循环，所以当帧达到最终值（16 / 4 = 4）时，我们将帧重置为0，这样动画就会重新开始。

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【100个 Unity实用技能】| Unity中设置 允许的最大帧数，锁定游戏的最大帧率（游戏锁帧）

比如王者荣耀中就有一个玩家可定义帧率的选项，帧率 ：节能(30帧)、高(60帧)、超高(90帧) 玩家可以根据自己的设备性能情况开启不同的帧率，已达到自己满意的流畅度的同时，让手机不会那么卡顿。...//指示游戏以指定的帧速率渲染。...设置该值不能保证帧速率为目标值，可能由于平台的特殊性而出现波动，或者由于计算机速度太慢，游戏可能无法达到帧速率。...使游戏尽可能快地渲染 Application.targetFrameRate = 30：一般在手机游戏中，设置帧率为30 Application.targetFrameRate = 60：网页播放器游戏的渲染速度一般为...60帧率左右，不会突破这个限制，30帧同理。

3.9K40

Python | 运动目标检测

常用的运动目标检测方法——帧差法 帧差法将邻近帧图像相减滤除图像中的静止景物得到运动区域，其对环境的光线变化不敏感并可快速检测出运动目标，但对于运动物体速度太慢的情况则产生不完整的“空洞”现象，太快又易于生成...① 假定P(i, j)对应第n帧图像和第n-1帧的同一像素点，若第n帧P(i, j)的值用 fn-1(i, j)表示，第n-1帧P(i, j)的值用fn-1(i, j)表示，则： P(i, j)=|fn...2) 三帧差法 三帧差法是基于两帧差法的检测方法，其原理是将相邻的3帧图像前后作差，经过像两帧差法的处理后，再将得到的两个帧差图像作“与”运算，最后得到运动目标轮廓。...① 假定P(i, j)对应第n+1、第n帧图像和第n-1帧的同一像素点，若第n+1帧P(i, j)的值用表示，若第n帧P(i, j)的值用表示，第n-1帧P(i, j)的值用表示，则： P(i, j)=...三帧差法的阈值设定与上面两帧差相似。而帧差法的阈值设定时最难确定最佳阈值，这一步往往也是最容易影响结果的准确性。

1.4K30

自由视视频的主观和客观质量评价

本文基于这一目标，构建 FVV 数据集，并对其进行主观和客观的质量评价实验。 主观实验及其分析 在本节中，首先介绍数据集的构建，然后进行主观实验得到主观质量分数，最后，对主观数据进行分析。...考虑到影响 FVV 视频的质量因素包括内部因素——深度信息和物体的聚集程度，和外部因素——导航扫描路径方式和视角切换速度。...红点和蓝星分别表示导航扫描路径的起点和终点 最后，我们获得了包含1944个（18×12×3×3）视频的FVV QoE数据库。帧速率设置为25，FVV的最小帧数超过190。...接下来，对主观分数的分布进行可视化，如下图所示： FVV质量评价数据集分数分布和不同因素的关系，(a) 导航扫描方案(top) 和 视角切换速度 (bottom)....，要么从视频中截取部分帧，前者可能导致预测速度太慢，而后者则可能会出现long-term的特征表征不足。

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基于FPGA的DDR3多端口读写存储管理设计

为了提高并行处理的速度，减少数据读写冲突，将图形数据和视频数据分别存储在不同的DDR3中。 ? DDR3存储器控制模块设计 ?...图形数据写入DDR3时只写入有图形的位置，而不是全屏扫描，如果不进行清屏操作会导致下一帧图形画面上残留上一帧的图形数据。...当写入的帧存储空间已经写满，而读存储空间还没读完，将下一帧的图像数据写入当前空闲的帧存储空间。 图9为PAL输入帧和输出帧读写控制流程图。以A空间为输出帧，B空间为输入帧，C空间为空闲帧为例。...若A空间读完，B空间写满，则将B空间变成输出帧并输出，将C空间变成输入帧并继续输入；若A空间还没有读完，B空间已经写满，则将下一帧数据写入到C空间，并继续从A空间输出。 ? ? 验证结果与分析 ?...其中，图形生成中断直接结果写8.5us，插值结果写56.6us，图形输出读2.1us,视频中断处理器中，视频处理写中断将一行视频处理数据顺序写入到DDR3中耗时1.1us，则将一帧视频处理数据写入DDR3

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关于提升VideoEditor导出视频速度的一些建议

接上篇我们继续聊一下VideoEditor中视频导出，这次我们谈谈【如何优化视频导出的速度】，视频的导出速度算是VideoEditor的一个非常重要的衡量指标，如何导出速度太慢了，那么VideoEditor...本文关于视频导出速度的优化都是经过实践证明过的，非常具有参考意义。...要想提升导出速度，毫无疑问肯定要使用硬解码和硬编码，毕竟GPU处理的速度比CPU不是快一点点，但是软解码和软编码也是需要支持的，你需要考虑特殊的情况，Android平台上手机五花八门，你不得不兼容所有可能的情况...，完整的视频有若干帧，例如一个14s、25fps的视频，共有350帧，那就要经历350个上面的过程。...既然一帧视频的处理过程是比较独立的，那可不可以将350帧分为多段，例如分为两段，分别是175帧，导出两个7s的视频，然后将这两个视频合成一个新的视频。

54520

流媒体传输协议浅析（二）UDP媒体传输

UDP的实时性，低延迟，又支持组播，确实适合音视频场景，但由于UDP是不稳定不可靠传输技术，直接用它来传输音视频，在实际网络中拥塞，丢包等情况会导致大量的音视频丢包，甚至视频和音频关键帧丢失导致客户端无法解码...大量的丢包必然导致视频卡顿，甚至参考关键帧丢失而无法解码，故在应用层再次请求发送端重传。...重传技术中RTO（重传超时时间）非常关键，RTO太大，导致重传太慢，RTO太小，导致正常报还没有到，就触发无效重传，通常是根据RTT（一个连接的往返时间)探测，预估RTO的值，          3）前向纠错...tcp有拥塞窗口技术来实现拥塞控制，UDP媒体传输通常根据根据网络状态（基于丢包率，或延时），或者接收buffer，进行降帧率，降低码率，甚至自动降低分辨率，减少数据传输，进而减少网络拥塞。      ...常见做法根据音视频时间戳控发送速度，根据流媒体的码率控制发送速度等。 以上开发工作根据业务场景实现，乱序重排和丢包重传是常规做法的。

1.7K30

用Python玩GTA 5—使用OpenCV读取游戏面面

在游戏中，我们可以用MOD控制时间、天气、交通、速度、遇到的紧急状况等等等等。这是个完全的、可以量身订制（有时需要MOD）的世界。 我的教程有时候经过充足的计划、有些计划过一点、有的完全没有计划过。...我的担忧主要集中在项目推进的速度上。我们可以做，最少是值得做。 总而言之，这是一个大项目，如果我们不拆分来做，显然就超纲了。...不过这段代码太长，而且太慢。改一下吧。 这个看着还不错，就是太慢了，每秒大概只能有个2-3帧的样子。再改一下试试。 还是2-3帧。所以问题不是出在imshow函数上。...做了这么多事，现在大概有个每秒12-13帧的样子。这个成绩不算好，但是够用了。

2.5K80

网络数据传输

帧头和数据重合 帧头、长度、帧尾重合 接受缓冲区越大，重合概率越小，可以不考虑 发送和发送数据转义（转义和帧头相同的数据），避免帧头和数据重合 参考：https://www.amobbs.com/thread..._dsign=4ffd7c5a 误码率 crc等校验，避免传输过程中信号衰减导致的，传输码错误 拆包组包 tcp协议，由于window协议栈，收取数据后数据缓存在一个缓冲区中，发送太快，接收太慢，数据在缓冲区中累积就会产生粘包问题...，需要解析协议头，通过协议头或者帧尾拆分完整的包数据。...拆包，拆分帧头和帧尾 组包，组装帧头和帧尾数据，组成一个完成的包（多次接收才能凑成一个完整的包） 如果通信的协议的数据长度固定，可以不拆包，也不组包，直接每次接收固定长度的数据 udp协议，每次接收的数据都是存在不同的缓冲区中...，后发数据可能先到，不同的缓冲区，导致数据包序号错误，需要建立包排序机制

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汇编语言入门教程

CPU 本身只负责运算，不负责储存数据。数据一般都储存在内存之中，CPU 要用的时候就去内存读写数据。但是，CPU 的运算速度远高于内存的读写速度，为了避免被拖慢，CPU 都自带一级缓存和二级缓存。...基本上，CPU 缓存可以看作是读写速度较快的内存。 但是，CPU 缓存还是不够快，另外数据在缓存里面的地址是不固定的，CPU 每次读写都要寻址也会拖慢速度。...每一个寄存器都有自己的名称，我们告诉 CPU 去具体的哪一个寄存器拿数据，这样的速度是最快的。有人比喻寄存器是 CPU 的零级缓存。...后面如果有数据要写入main这个帧，就会写在 ESP 寄存器所保存的地址。 然后，开始执行第一行代码。 push 3 push指令用于将运算子放入 Stack，这里就是将3写入main这个帧。...得到新地址以后， 3 就会写入这个地址开始的四个字节。 push 2 第二行也是一样，push指令将2写入main这个帧，位置紧贴着前面写入的3。

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冯诺依曼体系结构「建议收藏」

数据流向 冯诺依曼体系结构最典型的特征是所有的外设(输入单元和输出单元)产生的数据，必须将数据写入存储器。...离cpu更近的存储的容量更小，速度更快但是成本更高。 离cpu越远的，容量更大，速度更慢，成本更低。 内存离cpu还是相对比较近的，磁盘离cpu相对较远。...根本原因是因为，离cpu太远的外设往往访问的时候速度太慢，速度太慢会拖累cpu的效率。 在数据层面，cpu不和外设打交道，外设只和内存打交道。...通过键盘输入在吗，其中输入设备叫做键盘，键盘输入的数据放到内存里，处理好数据把数据放到cpu里，cpu经过计算写回存储器，存储器将数据定期刷新出去，此时的输出设备叫做网卡。...朋友家的电脑接受数据，此时的输入设备是网卡，网卡收到的数据放到内存里，然后经过cpu运算，把处理完的结果再写回存储器里，存储器定期将数据刷新到输出设备，此时的输出设备是显示器。

79920

汇编语言入门教程

CPU 本身只负责运算，不负责储存数据。数据一般都储存在内存之中，CPU 要用的时候就去内存读写数据。但是，CPU 的运算速度远高于内存的读写速度，为了避免被拖慢，CPU 都自带一级缓存和二级缓存。...基本上，CPU 缓存可以看作是读写速度较快的内存。 但是，CPU 缓存还是不够快，另外数据在缓存里面的地址是不固定的，CPU 每次读写都要寻址也会拖慢速度。...每一个寄存器都有自己的名称，我们告诉 CPU 去具体的哪一个寄存器拿数据，这样的速度是最快的。有人比喻寄存器是 CPU 的零级缓存。...后面如果有数据要写入main这个帧，就会写在 ESP 寄存器所保存的地址。 然后，开始执行第一行代码。 push 3 push指令用于将运算子放入 Stack，这里就是将3写入main这个帧。...得到新地址以后， 3 就会写入这个地址开始的四个字节。 push 2 第二行也是一样，push指令将2写入main这个帧，位置紧贴着前面写入的3。

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大数据分析中Redis怎么做到220万ops

业务多变，决定了必须每天修改系统，重新跑数据，这就要求极高的海量数据读取和存储速度！ 公司每天增加几亿行的业务日志数据，我们需要从中分析出各种维度的业务画像。...经过很长时间的摸索，选择了Redis作为读写数据的缓存。 1，开发平台，C#Net，写Windows服务抓取原始日志数据，合并精简压缩后，写入Redis集群。...2，各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存数据，逐行分析处理，中间结果和最终结果写入Redis。 3，另一套Windows服务抓取Redis里的结果数据，保存回数据库。这里有点像MQ的工作方式。...业务规则一旦改变，修改程序后，往往需要重新跑最近一周什么一个月的历史数据。如果每天改几次呢？如果赶上双十一旺季，太慢的速度恐怕连实时数据都赶不上。...经过大量验证，同样32核心服务器，数据库3巨头一般得到20000qps的查询速度和接近10000tps的写入速度。这是按照单表几百万数据有两个索引的情况测试。

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