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Java Web(九)会话跟踪技术

会话跟踪技术 会话:用户打开浏览器,访问 wb 服务器的资源,会话建立,直到有一方断开连接,会话结束。...在一次会话中可以包含多次请求和响应 会话跟踪:一种维护浏览器状态的方法,服务器需要识别多次请求是否来自于同一浏览器,以便在同一次会话的多次请求间共享数据 HTTP 协议是无状态的,每次浏览器向服务器请求时...,服务器都会将该请求视为新的请求,因此我们需要会话跟踪技术来实现会话内数据共享 实现方式:1.客户端会话跟踪技术:Cookie2.服务端会话跟踪技术:Session 一.Cookie 1.Cookie...被销毁 3.零:删除对应 Cookie Cookie 存储中文 Cookie 不能直接存储中文 如需要存储,则需要进行转码:URL 编码 二.Session 1.Session 基本使用 服务端会话跟踪技术...将数据存储在服务端 安全性:Cookie 不安全,Session 安全 数据大小:Cookie 最大 3KB,Session 无大小限制 存储时间:Cookie 可以长期存储,Session 默认 30 分钟 服务器性能

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【ICCV 目标跟踪性能最优】首个应用残差学习的深度目标跟踪算法

在此基础上,研究人员还引入残差学习来有效维持模型在目标运动中的预测性能,这也是残差学习的概念首次被用于目标跟踪领域。实验表明,新方法在标准的数据库中取得了state-of-the-art的精度效果。...虽然在性能上得到了提升,但是深度学习的架构优势并未得到充分的利用(比如HCFT[1],DeepSRDCF[2],C-COT[3])。...下面要介绍的这项工作,从深度学习的角度出发,提出了一种端到端的跟踪模型,并用残差式学习来有效维持模型在目标运动中的预测性能,在标准的数据库中取得了state-of-the-art的精度效果。...有鉴于其性能优异,方法创新——首次将残差学习应用于目标追踪,该工作已被ICCV 2017接收。...☟ 当跟踪目标与背景相似时,CREST(红框)和MDNet(蓝框)可以进行有效地区分。 可以看到,本文提出的CREST算法在挑战性的场景中,性能优于目前主流的跟踪算法。

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【目标跟踪】开源 | 改进SuperDiMP,提出了长期跟踪器RLT-DiMP,性能SOTA!

Long-Term Object Tracking via Improved Discriminative Model Prediction 原文作者:Seokeon Choi 内容提要 本文基于短期的预训练跟踪器...,提出了一种的鲁棒的长期的跟踪改进判别模型预测方法。...基线预训练短期跟踪器为SuperDiMP,它结合了PrDiMP的界盒回归因子和标准DiMP分类器。...我们的跟踪器RLT-DiMP在以下三个方面对SuperDiMP进行了改进:(1)使用随机擦除消除不确定性:为了使我们的模型具有鲁棒性,我们在擦除随机小矩形区域后,利用多幅图像中的一致性作为确定性,然后,...在VOT-LT2020基准数据集上的实验中,该方法取得了与最先进的长期跟踪器相当的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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跟踪算法性能测试_VOT数据集为例

快要开始写毕业论文了,算法性能测试不可避免,今天要写的这些东西大部分是在年前弄完的,趁热记录一下。...网上是有各种测试VOT的代码的,我找到的大部分是matlab的,比如这个:VOC_TOOL_KIT,不过我一直在做的这个算法是用CPP写的,所以还是想写一个CPP的性能测试框架,结合cpp11的一些调试器...<<endl; cout<<"and this is "<<list[i]<<endl; //保存跟踪结果,我这里用了两个跟踪器 ofstream res_ground...(0, 255, 0)); imshow("test",frame); waitKey(10); } } } 我会把跟踪器的跟踪结果...我主要画两个图,第一个是CLE(center location erroe),就是中心位置误差,就是跟踪框的中心和标注的跟踪框的位置之间的欧氏距离,横轴用帧数,纵轴用CLE。

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跟踪算法性能测试之二:常用评价标准实现

这一篇均是在上一篇的基础上实现的,在上一篇写了如何批量测试VOT数据集及保存跟踪结果。并进行了简单的CLE绘制,这一篇总结一下常用的跟踪评价标准及其实现。...在此之前,已经得到了每一个视频序列的groundtruth和跟踪的结果,保存的格式如下:(groundtruth和跟踪结果都是以这个格式保存在txt之中的) ? 1....CLE计算的是跟踪框中心位置的欧式距离,假设某一帧,groundtruth标注的中心位置为 ? ,跟踪结果的中心位置为 ? ,这个位置需要通过简单的转换得来: ?...在真正的跟踪过程中,因为有尺度变化存在,单纯的CLE并不能全面衡量跟踪算法的性能,所以区域重叠度可以作为一个重要的辅助标准。...所谓区域重叠度就是标注的跟踪框和跟踪跟踪框之间的重叠程度,显而易见需要寻找一种相对的衡量标准,如果用重叠面积这种绝对的衡量标准是不合适的。

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Go 高性能系列教程之四:执行跟踪

不同于pprof的采样分析检测,执行跟踪器是基于运行时环境,且能够知道 Go 程序在特定的时刻正在做什么。但是原理是什么呢? 01 — 什么是执行跟踪器,我们为什么需要它?...要解释什么是执行跟踪器,它又为什么如此重要。最简单的方式就是通过使用 pprof 的代码片段,用 go tool pprof 执行一段性能表现不佳的代码,看看有哪些方面是该工具覆盖不到的。...现在,我们来介绍执行跟踪器:它从另一个不同的角度来分析该程序。...执行跟踪器复用了很多 chrome 浏览器内置的可视化基础组件,所以 go tool trace 扮演了一个服务器,将原始的跟踪信息转换成了 chrome 浏览器可以渲染的数据。...一旦图片被渲染,执行跟踪器将切换到写入.png 文件。这会在堆内存上产生碎片垃圾,所以在这一点上跟踪信息发生了变化,我们看到了经典的垃圾回收模式。 trace 分析提供了微秒级别的时序图。

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提升Java性能

Java核心API中,有许多应用final的例子,例如java.lang.String,整个类都是final的。...Java编译器会寻找机会内联所有的final方法,内联对于提升Java运行效率作用重大,具体参见Java运行期优化。 此举能够使性能平均提高50% 。...由于Java虚拟机不仅要花时间生成对象,以后可能还需要花时间对这些对象进行垃圾回收和处理,因此,生成过多的对象将会给程序的性能带来很大的影响。...抛出异常首先要创建一个新的对象,Throwable接口的构造函数调用名为fillInStackTrace()的本地同步方法,fillInStackTrace()方法检查堆栈,收集调用跟踪信息。...反射是Java提供给用户一个很强大的功能,功能强大往往意味着效率不高。

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Java性能概述

内存 Java 程序一般通过 JVM 对内存进行分配管理,主要是用 JVM 中的堆内存来存储 Java 创建的对象。系统堆内存的读写速度非常快,所以基本不存在读写性能瓶颈。...带宽过低的话,对于传输数据比较大,或者是并发量比较大的系统,网络就很容易成为性能瓶颈。 异常 Java 应用中,抛出异常需要构建异常栈,对异常进行捕获和处理,这个过程非常消耗系统性能。...而如何合理地使用锁资源,优化锁资源,就需要你了解更多的操作系统知识、Java 多线程编程基础,积累项目经验,并结合实际场景去处理相关问题。...在 Java 编程语言和环境中,.java 文件编译成为 .class 文件后,机器还是无法直接运行 .class 文件中的字节码,需要通过解释器将字节码转换成本地机器码才能运行。...如果系统和 JVM 层面都没有出现异常情况,我们可以查看应用服务业务层是否存在性能瓶颈,例如 Java 编程的问题、读写数据瓶颈等等。

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【目标跟踪】红绿灯跟踪

本篇会初略分享红绿灯感知包括但不限于检测+跟踪+分类。重点讲解如何稳定跟踪。...跟踪结合了 byteSort 与 BotSort,效果可以说相当稳定。抛开其他的不谈,对于我们重点观察的红绿灯(正前方红绿灯)可以说是稳稳的跟踪,也算遥遥领先。...放一张通宵比赛测试的图:(右一是博主) # 三、跟踪 因为是基于 ros 做的开发,同时红绿灯这个节点又包含了三个部分(检测+跟踪+分类)。 为了使代码美观、思路清晰,所以对三个部分封装。...所以跟踪代码只开放一个接口,这里就写做 update 吧。输入是检测的结果与图片,输出是跟踪后的框与id等,这里输出是用的引用的方式。...且低置信度目标可能包含了目标的运动趋势,利用这些消息可以提升我们跟踪的准确性与鲁棒性。

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【目标跟踪】多相机环视跟踪

一、前言 多相机目标跟踪主要是为了实现 360 度跟踪。单相机检测存在左右后的盲区视野。 在智能驾驶领域,要想靠相机实现无人驾驶,相机必须 360 度无死角全覆盖。...博主提供一种非深度学习方法,采用kalman滤波+匈牙利匹配方式实现环视跟踪。有兴趣可以参考往期【目标跟踪】系列博客。 本文干货满满,可以先点赞关注收藏,以免下次找不到。欢迎各位吴彦祖私信交流学习。...这里面不仅要对单相机目标进行跟踪,且对跨相机的目标也需要进行跟踪,还有各种匹配,初始化,开始消亡等到。想想都头皮发麻,那到底怎么做?别慌,让我娓娓道来。...这个是与单相机跟踪类似。 (3) 匹配修正 匹配上的目标,修正预测的状态与box。此时idCount 不变。 (4) 未匹配的检测框 对于未匹配的检测框,寻找航迹中在其他相机的目标,进行再次匹配。

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基于OpenTelemetry实现Java微服务调用链跟踪

背景 随着业务的发展,所有的系统都会走向微服务化体系,微服务进行拆分后,服务的依赖关系变得复杂,如果出现了错误和异常,定位的过程将会变得复杂,一个请求可能需要调用很多个服务,所以微服务架构中,分布式链路跟踪的实现至关重要...本篇博客将以springboot微服务为例,通过使用opentelemetry-java SDK 进行自动埋点以代码无侵入的方式实现微服务的分布式跟踪能力。...k8s 集群中已安装opentelemetry-collector组件 k8s 集群中已安装jaeger作为分布式跟踪数据展示的平台 集成opentelemetry-java-instrumentation...导出后端可以是jaeger,通过jaeger进行分布式跟踪数据的展示,需要需要在opentelemery-collector中配置exporter导出器 exporters: debug: {}...image Jaeger查看调用链跟踪数据 访问jaeger UI,UI端口为16686。可以看到jaeger已经接收到trace信息,目前已有4条trace,每条trace均有8个span信息。

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