Apache光束- BigQueryIO read Projection - 腾讯云开发者社区

影响范围 Apache Solr < 8.8.2 漏洞类型 SSRF漏洞利用条件影响范围应用存在至少一个core 漏洞概述 2021年3月17日，有安全研究人员称在Apache Solr 8.8.2...目标检索 Fofa: app="APACHE-Solr" ?...安全建议 1、开启身份验证/授权，参考官方文档： https://lucene.apache.org/solr/guide/8_6/authentication-and-authorization-plugins.html...配置防火墙策略，确保Solr API(包括Admin UI)只有受信任的IP和用户才能访问参考链接 https://issues.apache.org/jira/projects/SOLR/issues

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一文详解bundle adjustment

‍ bundle adjustment 的历史发展 bundle adjustment,中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark,其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色...T projection[3]; ceres::UnitQuaternionRotatePoint(qvec, point3D, projection); projection[0] +...projection[0] /= projection[2]; projection[1] /= projection[2]; // Distort and transform to...projection[0] /= projection[2]; projection[1] /= projection[2]; // Distort and transform to...光束法平差简史与概要. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43(12): 1797-1810.

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一文详解bundle adjustment

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这不是全息投影！真正允许多角度围观的3D图像 | Nature子刊

而现在，杨百翰大学（Brigham Young University）的研究者们，则通过激光束捕捉物理粒子，创造出了真正的能够漂浮在空气中的，动态的立体图像： ?...他们先使用激光束捕捉空气中的微小物理粒子，然后快速移动。 ? 当粒子被拖曳穿过空间时，可见光会通过激光束将其照亮，形成一条运动路径。...除此之外，研究团队还利用透视投影（Perspective Projection）技术，随着观看者视角的移动来修改图像的边缘及视差，在背景生成模拟的非体积图像点，以增加对图像体积或深度的感知。 ?...因为这些自由浮动的全息图像，本身是在固定体积大小的空间中，由激光束捕捉粒子构建的，所以只能生成微小的3D全息图。

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双编码器的自然语言图像搜索

= layers.Dense(units=projection_dims)(embeddings) for _ in range(num_projection_layers):...def create_vision_encoder( num_projection_layers, projection_dims, dropout_rate, trainable=False...outputs = project_embeddings( embeddings, num_projection_layers, projection_dims, dropout_rate...在大规模系统中，这一步是使用并行数据处理框架来执行的，比如Apache Spark或Apache Beam。生成图像嵌入可能需要几分钟时间。...def read_image(image_path): image_array = tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file(image_path), channels

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Flink SQL代码生成与UDF重复调用的优化

$ (org.apache.flink.table.planner.codegen.calls) generateEquals:429, ScalarOperatorGens$ (org.apache.flink.table.planner.codegen.calls..., ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen) visitCall:56, ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen...) accept:174, RexCall (org.apache.calcite.rex) generateExpression:155, ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen...(org.apache.flink.table.planner.codegen) translateToPlanInternal:94, CommonExecCalc (org.apache.flink.table.planner.plan.nodes.exec.common...处理projection的流程类似，看官可套用上面的思路自行追踪，不再废话了。主处理逻辑生成之后，还需要将它用Function或者Operator承载才能生效。

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从UDF不应有状态切入来剖析Flink SQL代码生成

}.collect(${projection.resultTerm}); |""".stripMargin } else { // 生成过滤条件，就是 WHERE...把 filterCondition 和 projection 代码拼接起来。这下子就有了两个 UDF 的调用。...} | ${generator.collectorTerm}.collect(${projection.resultTerm}); |} |...""".stripMargin } } // body 是filterCondition 和 projection 代码的拼接，分别都有 UDF 的调用，现在就有了两个UDF...projection也包含了调用UDF的代码 projection = {GeneratedExpression@5738} "GeneratedExpression(out,false,\n

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大数据仓库－kudu

cloudera 的设计目标是：（http://blog.cloudera.com/blog/2015/09/kudu-new-apache-hadoop-storage-for-fast-analytics-on-fast-data...read操作，只支持scan原语。一致性模型，默认支持snapshot ，这个可以保证scan和单个客户端 read-you-writes一致性保证。...支持和MR/SPARK/IMPALA等集成，支持Locality ，Columnar Projection ，Predicate pushdown 等。

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Android Contacts（二）—— SMS 短信与 Contacts 联系人关联

null || address == ""){ return "( no address )\n"; } String strPerson = "null"; String[] projection...id", "address", "person", "body", "date", "type" }; Cursor cur = getContentResolver().query(uri, projection...; return strPerson; } } AndroidManifest.xml 权限记得在AndroidManifest.xml中加入android.permission.READ_SMS...和android.permission.READ_CONTACTS这两个permission READ_SMS..." /> READ_CONTACTS" /> 运行结果： ?

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一堆的遥感影像里求平均（逐个像元），求几个平均。。。

filedata = [[0.0]*cols]*rows filedata = np.array(filedata) filedata = Read...=ds.GetProjection() geotransform = ds.GetGeoTransform() return rows,cols,geotransform,projection...,noDataValue def Read(RasterFile):#读取每个图像的信息 ds = gdal.Open(RasterFile,GA_ReadOnly) if ds...def Read(RasterFile):#读取每个图像的信息 ds = gdal.Open(RasterFile,GA_ReadOnly) if ds is None: print ('Cannot...，比如201013.tif，purename为201013 filedata = [[0.0]*cols]*rows filedata = np.array(filedata) filedata = Read

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《Springboot极简教程》MappingMongoConverter:Failed to convert from type to type

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从UDF不应有状态切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版)

projection实际上已经生成包含了调用UDF的代码生成类的部分代码，这里对应的是UDF的业务内容，这里就是简单的把“投射内容”和“过滤条件”拼接在一起，并没有做优化，所以就形成了两个UDF调用。...把 filterCondition 和 projection 代码拼接起来。这下子就有了两个 UDF 的调用。...} | ${generator.collectorTerm}.collect(${projection.resultTerm}); |} |...""".stripMargin } } // body 是filterCondition 和 projection 代码的拼接，分别都有 UDF 的调用，现在就有了两个UDF...projection也包含了调用UDF的代码 projection = {GeneratedExpression@5738} "GeneratedExpression(out,false,\n

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脑电分析系列| 信号空间投影SSP 应用

在这里，我将加载示例数据并将其裁剪为60秒；可以在以下read_raw_fif（）的输出中看到投影： 1.导入工具库 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot...n_channels : 102>, Projection | PCA-v2, active : False, n_channels : 102>, Projection | PCA-v3,..., 'MEG', 'sample', 'sample_audvis_ecg-proj.fif') ecg_projs = mne.read_proj...(ecg_proj_file) print(ecg_projs) Read a total of 6 projection items: ECG-planar-999--0.200-0.400...Projection|ECG-eeg-999--0.200-0.400-PCA-01, active : False, n_channels : 59>,Projection|ECG-eeg-999

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C-Store：一个列存数据库

db.csail.mit.edu/projects/cstore/ 背景知识行式存储是当时数据库的主流，由于适用 OLTP 场景，于是叫做 write-optimized，而针对 OLAP 场景的系统叫做 read-optimized...于是作者提出了一个新的列存数据库 C-Store，这篇文章里包含很多内容，是个大杂烩，其中有几个新的特点：（1）write-optimized 和 read-optimized 混合架构（2）存储模型...（2）存储模型 projection：每一个表可以绑定多个 projection，这是什么概念呢？...每个 projection 是这张表的某些列的组合，是实际存储在磁盘上的，每个 projection 可以按不同顺序存储，一张表的每个列必须出现在至少一个 projection 中。...比如将 projection2 映射到 projection1 上，这是个一对一映射。

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聊聊storm WindowTridentProcessor的FreshCollector

/org/apache/storm/trident/windowing/WindowTridentProcessor.java public class WindowTridentProcessor implements...this.tridentContext = tridentContext; collector = new FreshCollector(tridentContext); projection.../org/apache/storm/trident/planner/processor/FreshCollector.java public class FreshCollector implements...=1) { throw new RuntimeException("Projection processor can only have one parent");.../org/apache/storm/trident/planner/processor/EachProcessor.java public class EachProcessor implements

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聊聊storm WindowTridentProcessor的FreshCollector

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thetrialthatrockedtheworld总结_the average hourly wage

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Flink TableSQL自定义Sources和Sinks全解析（附代码）

During the runtime, the source will only read data from the passed partition list for efficiency....SupportsProjectionPushDown Enables to push down a (possibly nested) projection into a DynamicTableSource...For efficiency, a source can push a projection further down in order to be close to the actual data generation...If the source also implements SupportsReadingMetadata, the source will also read the required metadata...SupportsReadingMetadata Enables to read metadata columns from a DynamicTableSource.

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GDAL计算平均值的图（tif）

ds.GetRasterBand(1).WriteArray(data) ds = None def File():#遍历文件，读取数据，算出均值 rows,cols,geotransform,projection...filedata = [[0.0]*cols]*rows filedata = np.array(filedata) filedata = Read...count #求平均 WriteGTiffFile("F:\\hourly_maps_raster\\2010.tif", rows, cols, average,geotransform,projection...=ds.GetProjection() geotransform = ds.GetGeoTransform() return rows,cols,geotransform,projection...,noDataValue def Read(RasterFile):#读取每个图像的信息 ds = gdal.Open(RasterFile,GA_ReadOnly) if ds

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Android SMS（一） —— 读取短信

Android SMS Read package com.homer.sms; import java.sql.Date; import java.text.SimpleDateFormat;...id", "address", "person", "body", "date", "type" }; Cursor cur = getContentResolver().query(uri, projection...这个permission READ_SMS" /> 运行结果： ?...如+8613800755500 String[] projection = new String[]{"address", "body"}; Cursor cursor = getContentResolver...().query(uri, projection, "where .." new String[]{"", ""}, "order by ..")

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CVE-2021-27905:Apache Solr SSRF And Arbitrary file read

一文详解bundle adjustment

一文详解bundle adjustment

这不是全息投影！真正允许多角度围观的3D图像 | Nature子刊

双编码器的自然语言图像搜索

Flink SQL代码生成与UDF重复调用的优化

从UDF不应有状态切入来剖析Flink SQL代码生成

大数据仓库－kudu

Android Contacts（二）—— SMS 短信与 Contacts 联系人关联

一堆的遥感影像里求平均（逐个像元），求几个平均。。。

《Springboot极简教程》MappingMongoConverter:Failed to convert from type to type

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GDAL计算平均值的图（tif）

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