随着红外焦平面阵列技术的快速发展，红外成像系统实现了高帧频、高分辨率、高可靠性及微型化，在目标跟踪、智能交通监控中得到了越来越多的应用，并向更加广泛的军事及民用领域扩展。实时红外图像处理系统一般会包括非均匀校正、图像增强、图像分割、区域特征提取、目标检测及跟踪等不同层次的实时图像处理算法，由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，因此实时红外图像处理系统必须具有强大的运算能力。目前有些红外图像处理系统使用FPGA实现可重构计算系统[1]，运算速度快，但对于复杂算法的实现难度比较高，且灵活性差。大多数红外图像处理系统则采用DSP+FPGA的硬件架构[2]，其中DSP负责实现图像处理算法，FPGA

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该文档不仅是ABP的开发指南，也是.NET架构设计的一个优秀参考范本，指南中提及的各种封装和技术实现，也可以很方便的集成到自己的项目中去。因此，这里推荐大家在研究源码的时候，遇到问题可以首先参考一下这本指南。

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目前，京东到家库存系统经历两年多的线上考验与技术迭代，现服务着万级商家十万级店铺的规模，需求的变更与技术演进，我们是如何做到系统的稳定性与高可用呢，下图会给你揭晓答案(通过强大的基础服务平台让应用、JVM、Docker、物理机所有健康指标一目了然，7*24小时智能监控告警让开发无须一直盯着监控，另外数据与业务相辅相成，用数据验证业务需求，迭代业务需求，让业务需求都尽可能的收益最大化，库存系统的开发同学只需要关注业务需求，大版本上线前相应的测试同学会跟进帮你压测，防止上线后潜在的性能瓶颈)。附1：库存系统技术架构图附2：库存系统数据流转图库存系统的架构很有意思，从上图来看功能上其实并不复杂，但是

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