实时视频处理
当前话题为您枚举了最新的 实时视频处理。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
基于Matlab的实时视频采集方法
介绍使用Matlab实现对摄像头实时视频流的捕捉方法，适用于已配置摄像头的计算机环境。
Matlab
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2024-05-31
基于Matlab的交通灯状态识别模型校准（视频实时处理）
解析基于Matlab的交通灯状态识别模型校准方法，详述了模型校准的关键步骤和实时处理技术，涵盖了SWAT2009官方校准说明及Swatcup的简单使用说明，以帮助新学习者理清思路。
Matlab
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2024-08-08
Storm实时流处理流程
Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤：
用户将Topology提交到Storm集群。
Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。
Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。
Worker进程负责执行具体的任务。
Storm
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2024-05-12
Storm组件-实时处理
Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。
Storm
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2024-07-12
Storm 实时消息处理开发
知识准备：
分布式系统概念
Storm 架构和组件
代码编写：
创建 Spout 和 Bolt
定义数据流拓扑
程序发布：
本地模式和集群模式
故障处理和监控
Storm
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2024-04-29
实时处理技术综述
将分析实时处理技术在不同章节中的应用，涵盖了课程介绍、实时流处理初步认识、Flume分布式日志收集框架、Kafka分布式发布订阅消息系统等内容，同时探讨了Spark Streaming的入门、核心概念与编程、进阶与案例实战，以及其与Flume和Kafka的整合。
spark
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2024-09-13
MATLAB视频流开发：目标与实时显示工具
本指南介绍了使用MATLAB生成视频并利用VLC在单独线程中进行实时播放的技术。该技术提供了有效的视频处理和显示解决方案，适用于各种视频流应用。
Matlab
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2024-06-01
实时数据处理工具——Storm高效处理实时数据流
Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。
Storm
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2024-08-21
Strom实时流处理框架应用
Strom 应用场景
电商领域* 实时推荐系统: 基于用户实时下单或加入购物车行为，推荐相关商品，提升用户体验和销售转化率。
网站分析* 流量统计: 实时监测网站流量变化，为运营决策提供数据支撑。
其他领域* 监控预警系统: 实时监控系统指标，及时发现异常并触发告警，保障系统稳定运行。* 金融系统: 实时处理交易数据，进行风险控制和欺诈检测。
Storm
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2024-05-12
实时音频处理的Matlab开发
这篇文章探讨了使用Matlab开发实时音频处理的方法。它涵盖了简化流媒体或生成音频的技术。
Matlab
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2024-09-22