04 2023 档案
摘要：为了在有限的资源上学习大数据处理与分析技术，借鉴Linux以及部分网上的教程，在Windows10平台搭建Spark环境。本文将简单记录搭建流程以及其中遇到的坑。 Spark的部署模式主要有四种： Local模式（单机模式） Standalone模式（使用Spark自带的简单集群管理器） YARN模
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摘要：一 数据源程序 数据源也就是数据来源,主要是通过视频流的拉取获取数据. 相关技术: 流媒体等 获取途径: 网络摄像头,视频 二 算法程序 1: 通过一个算法模板等形式可以上传不同的算法例如目标检测,图像分割,人脸识别,动作分析等 2: 根据不同的算法对对上传得数据(例如图片等)进行训练产出模型,例如
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摘要：编程环境jdk1.8 IDEA opencv4.1.0 问题描述打开视频失败 isOpen()返回false 问题原因opencv读取视频文件需要和ffmpeg关联，直接导入opencv不行 问题解决将opencv/build/bin目录中的所有文件拷贝到opencv/build/java/x64文
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摘要：查看安装报错的具体信息提示如下 最后两条： Error loading Python DLL 'C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\_MEI63682\python39.dll'. LoadLibrary: 找不到指定的模块。 【原因】python3.9开始就不
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摘要：1配置环境变量WORKON_HOME: 我是将以后虚拟环境都放在G:\pyEnvs方便管理 2.修改windows环境下mkvirtualenv.bat文件(我的是G:\Python3.7.4\Scripts\mkvirtualenv.bat,)，配置虚拟环境根目录地址 然后修改第24行 【set
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摘要：核心要点 为了可靠且高效地处理大规模的视频流数据，需要有一个可扩展、能容错、松耦合的分布式系统； 本文中的示例应用使用开源的技术来构建这样的系统，这些技术包括 OpenCV、Kafka 和 Spark。另外，还可以使用 Amazon S3 或 HDFS 进行存储； 该系统包含了三个主要的组件：视频流
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摘要：Key Takeaways For reliable handling and efficient processing of large scale video stream data, there is a need for a scalable, fault tolerant and loos
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摘要：找到opencv的安装目录 然后将这个 opencv_java320.dll文件复制到java安装目录的bin目录下就可以了 D:\opencv3.20\opencv\build\java\x64
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摘要：https://juejin.cn/post/6979381886774673416
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摘要：https://blog.csdn.net/wuhuayangs/article/details/122239940
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摘要：１： 执行 mvn dependency:tree -Dverbose > tree.txt ２： 打开ｔｒｅｅ．ｔｅｘｔ文件 例如这段 [INFO] +- org.apache.mina:mina-core:jar:2.0.7:compile[INFO] | \- org.slf4j:slf4j-
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