- 计算机设计大赛 深度学习OCR中文识别 - opencv python
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文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgr
- 深度学习-模型转换_所需算力相关
warren@伟_
深度学习人工智能服务器神经网络cnn
模型转换相关tensflow转onnxpython-mtf2onnx.convert\--graphdef/root/autodl-tmp/warren/text-detection-ctpn/data/ctpn.pb\--output./model.onnx--inputsPlaceholder:0--outputsReshape_2:0,rpn_bbox_pred/Reshape_1:0pyt
- 大创项目推荐 深度学习OCR中文识别 - opencv python
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- 深度学习OCR中文识别 - opencv python 计算机竞赛
Mr.D学长
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- 集装箱OCR:EAST和tesseract
GreatJu
1.问题的分析在解决问题前我们一般都会先看看获取的图像是什么样的,这样可以大概的评估出来我们应该使用什么样的算法。下图是监控摄像头拍摄到的画面,我们需要完成的就是把及上面的那些字母和数字识别出来。7.PNG从上图中看到,这显然是属于自然场景下的OCR问题,首先要做的就是文本的检测,文本检测目前效果不错的有EAST,CTPN等等。考虑到EAST有现成的模型和开源代码可以使用,首先就使用EAST来测试
- 2018-09-20搜狗面试
Jeo_zhao
整个面试只面试了两轮,一个是技术面试,一个hr面试。没感觉。笔试做得超级差,感觉没戏。面试官好像对LSTM比较有研究,很感兴趣,所以问的很多问题在LSTM这一块。问题如下:简单介绍一下你做得工作把CTPN算法的流程仔细介绍一下?CTPN中提取了卷积特征后,怎么使用的reshape然后送入BLSTM训练的,BLSTM训练完了之后,又是怎么送入后面的全连接层,以及最后的训练的?计算一下BLSTM,输入
- 竞赛 深度学习OCR中文识别 - opencv python
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- 竞赛选题 深度学习OCR中文识别 - opencv python
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- 计算机竞赛 深度学习OCR中文识别 - opencv python
Mr.D学长
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- [论文阅读] CTPN---Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network
UpCoderXH
深度学习论文阅读CTPNTextDetectionDeelLearningPaper
这篇论文思路和FasterRCNN是差不多的。总体来说,就是先通过RPN(RegionProposalNetwork)来提取proposal,然后再对提取得到的proposal进行classification。阅读实现代码:CTPN文章对FasterRCNN有以下几点修改:FasterRCNN中使用的3种size和3种长宽比组合的9种anchor,但是CTPN中,他固定了anchor为16px(v
- Pytorch(四)
几两春秋梦_
pytorchpytorch人工智能python
目录一、RNN(递归神经网络)二、GAN(对抗生成网络)三、OCR四、注意力机制一、RNN(递归神经网络)主要应用于NLP(自然语言处理)二、GAN(对抗生成网络)原理:存在一个生成器与判别器,随着双方矛盾升级,从而双方性能不断增强。GAN网络组成:生成网络、判别网络、损失函数三、OCR作用:提取图像中的文字,并转换为文本形式步骤:检测到文本所在的位置(CTPN)识别文本区域内容(CRNN)CTP
- 【毕业设计】深度学习OCR中文识别系统 - opencv python
caxiou
大数据毕业设计python深度学习opencvOCR中文识别
文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大…毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间,所以一旦发现问题,一定要提前准备,避免到后面措手不及,草草了事。为了大家能够顺利以及最
- Detecting Curve Text in the Wild: New Dataset and New Solution
AAAAAAIIIIII
本文提出了CTW-1500数据集,并提出了CTD+TLOC弯曲文字检测算法。方法是,在proposal基础上预测14个文字关键点。采用的方法基本就是fasterrcnn+ctpn。并加了一些后处理。
- 深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]:OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景
汀、人工智能
#深度学习应用项目实战篇深度学习计算机视觉ocr人工智能CRNN
【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家,让大家在项目实操的同时也能知识储备,知
- 深度学习应用篇-OCR光学字符识别[7]:常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]:OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景1.OCR综述OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b
- ValueError: cannot reshape array of size xx into shape (x,x,x)
白刃的阿白
bug记录计算机视觉python
ValueError:cannotreshapearrayofsize571428intoshape(3,351,407)在训练CTPN的时候,数据集处理的cv2.dnn.blobFromImage之后的reshape报的这个错。原因是有一张图像它的通道数乘以宽和高等于571428,不等于3*351*407,因此不能reshape到(3,351,407)。算了一下571428=4*351*407,
- 一次完整的OCR实践记录
|旧市拾荒|
【5】TensorFlow计算机视觉深度学习人工智能tensorflow目标检测
一、任务介绍这次的任务是对两百余张图片里面特定的编号进行识别,涉及保密的原因,这里就不能粘贴出具体的图片了,下面粘贴出一张类似需要识别的图片。假如说我的数据源如上图所示,那么我需要做的工作就是将上面图片里面标红的数字给识别出来。我采用的算法是GitHub-YCG09/chinese_ocr:CTPN+DenseNet+CTCbasedend-to-endChineseOCRimplementedu
- AI实战营第五章CRNN作业加载预训练模型遇到的报错及解决方法
小乐快乐
python算法
在做AI实战营实验的时候在完成CTPN的实验操作后直接去完成CRNN的实验操作时候遇到了以下报错解决方法:一开始以为是前一次CTPN的实验文件没有删除,于是到环境中把除了ipynb外的所有文件都删除后再去运行发现错误依旧。后来想了一下会不会是前一次安装的环境和这一次的环境有冲突,所以就把NOTEBOOK中除了源代码外的文件删除后再SHUTDOWN掉所有的ipynb文件,然后再去运行,程序能够正常运
- CTPN论文笔记
AI强仔
人工智能文本识别
ConnectionistTextProposalNetwork(CTPN)。本文我基本是参考原论文翻译总结的。原论文是《DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork》2.1.1.与RPN比较RPN在识别物体方面很好,但在文字方面不行,因为物体识别目前不需要太精确就能判断出物体类别,而文字识别需要非常的精确。2.1.
- 文本识别text-detection-ctpn环境搭建
Hpatron
深度学习机器学习深度学习CTPN文本识别
最近做文本识别需要用到CTPN,window下搭建环境花了不少功夫,做个笔记项目GitHub地址简介CTPN在文本识别上表现优异,因为把RNN引入目标检测问题,加入了LSTM层,使其对连续文本的序列特征具有敏感性,增加了文本检测的精确度。环境搭建源码下载,python包环境就不多说,看requirements.txt就行只提一下遇到的几个问题1.import问题报错Nomodulenamed'ut
- PSENet笔记(一)
落花逐流水
文本检测
之前关注过文本检测,只了解到CTPN,现在开始看PSENet(ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork)参考博客:https://mp.weixin.qq.com/s/-zMVO47AL1iKFmF16KsfOwPSENet文本检测算法来自论文《ShapeRobustTextDetectionwithProgressi
- CTPN的Python实现笔记一
WHS-_-2022
机器学习pythonopencv计算机视觉
文章目录一、疑难代码讲解1.文本框左上角标注置信度(1)`s=str(round(i[-1]*100,2))+'%'`(2)`cv2.putText()`函数(3)`cv2.line()`函数2.文本框进行扩展操作3.文本框进行NMS操作(1)非极大值抑制函数`defnms(dets,thresh):`a.`order=scores.argsort()[::-1]`b.`xx1=np.maximu
- 9月1日目标检测学习笔记——文本检测
Ashen_0nee
目标检测学习深度学习
文章目录前言一、类型1、Top-Down2、Bottom-up二、基于深度学习的文本检测模型1、CTPN2、RRPN3、FTSN4、DMPNet5、EAST6、SegLink7、PixelLink8、Textboxes9、Textboxes++三、常见数据集1、ICIAR2、ChineseTextintheWild(CTW)3、ReadingChineseTextintheWild(RCTW-17
- OCR系列:CRNN—基于图像序列识别的端到端可训练神经网络及其在场景文本识别中的应用...
肥猫64
AI论文中文翻译机器学习深度学习神经网络
译者按:作为OCR的经典模型之一,CRNN在自然场景的文本识别方面应用很广,各种变体层出不穷。CRNN主要应用在文字识别的本身,属于OCR后端任务(前段是CTPN文字区域识别)摘要基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。在本文中,我们研究了场景文本识别的问题,这是基于图像的序列识别中最重要和最具挑战性的任务之一。提出了一种将特征提取,序列建模和转录整合到统一框架中的新型神经网络架构
- Python基于RCNN&CTC的文本识别系统(源码&部署教程)
另外半只334
pytorch
1.项目展示2.CTPN+CRNN+CTC文字识别网络构建首先CNN提取图像卷积特征然后LSTM进一步提取图像卷积特征中的序列特征最后引入CTC解决训练时字符无法对齐的问题一般情况下对一张图像中的文字进行识别需要以下步骤:定位文稿中的图片,表格,文字区域,区分文字段落(版面分析)进行文本行识别(识别)使用NLP相关算法对文字识别结果进行矫正(后处理)整个CRNN网络可以分为三个部分:假设输入图像大
- 深度学习之OCR相关经验记录
一只帅气的小菜鸡
OCRocr
写在前面:最近实习阶段做了一些关于OCR相关的内容,在此记录一下Q1:基于深度学习的文字检测方法有哪几种?各有什么优缺点?A:常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类,当然还有一些将两者进行结合的方法。(1)基于回归的方法分为box回归和像素值回归。a.采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系列和EAST,这类算法对规则形状文本检测效果较好,但无法准确检
- 文本检测综述(2017 ~ 2021 持续更新)
等待破茧
文本检测
转载自https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/100133117文本检测文本检测综述文本检测传统方法文本检测深度方法目标检测文本检测1.CTPN(DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork)2.SegLink(DetectingOrientedTextin
- 【Keras计算机视觉OCR文字识别】文字检测算法中CTPN、CRAFT的讲解(图文解释 超详细)
showswoller
计算机视觉算法计算机视觉文字检测cnnkeras
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、OCR文字识别的概念OCR(OpticalCharacterRecognition)图像文字识别是人工智能的重要分支,赋予计算机人眼的功能,可以看图识字。如图6-1所示,图像文字识别系统流程一般分为图像采集、文字检测、文字识别及结果输出四个部分。识别流程图如下二、文字检测传统的问题检测算法输入一张文字图像,传统的文字检测算法将文字检测出来,要有图像预处理和文字行
- OCR-常见问题汇总
三叔家的猫
OCR计算机视觉人工智能
序言最近在从事OCR方面的工作,踩过很多坑也遇到了很多问题,针对这些之前困惑的问题,结合网上的答案,作为笔记特别记录一下,供学习和以后复习。1.基于深度学习的文字检测方法有哪几种?各有什么特点?常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类,当然还有一些将两种结合起来的方法。基于回归的方法分为box回归和像素值回归。a.采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系
- CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别的实战开发
华为云开发者联盟
技术交流算法深度学习人工智能
本文分享自华为云社区《CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别》,作者:HWCloudAI。OCR介绍光学字符识别(英语:OpticalCharacterRecognition,OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。发展时间较长,使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域,有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为:
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
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Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数