一、前述 SparkStreaming中的算子分为两类，一类是Transformation类算子，一类是OutPutOperator类算子。...Transformation类算子updateStateByKey，reduceByKeyAndWindow，transform OutPutOperator类算子print，foreachRDD，saveAsTextFile...a.mapnode:hover {text-decoration: none; color: black; background: #eeeee0; } --> 本文讲解OutPutOperator类算子...text-decoration: none; color: black; background: #eeeee0; } -- --> 二、具体 1、foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的...RDD，对拿到的RDD可以使用Transformation类算子对数据进行转换，foreachRDD方法内，拿到的RDD Transformation类算子外的代码是在Driver端执行
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。...控制算子有三种，cache,persist,checkpoint，以上算子都可以将RDD持久化，持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。...必须有一个action类算子触发执行。checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。 二、具体算子 1、 cache 默认将RDD的数据持久化到内存中。...2.3.回溯完成之后，Spark会重新计算标记RDD的结果，然后将结果保存到Checkpint目录中。 ...对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job（回溯完成之后重新开的job）只需要将内存中的数据（cache缓存好的checkpoint那个点的数据）拷贝到HDFS
A1 方法： 一种方法： 看参数是否可以改变分区数 可以看源码中参数是否有与分区相关的，比如numPartitions A2 例子： sortBy和map比较： sortBy最后有numPartitions...map后加上数字（表示分区数的）会报错 ? A3 解释 看sortBy和map源码： A4 问题 判断flatmap、reduceByKey、GroupByKey算子的宽窄。
一、前述 Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。...一个application应用程序（就是我们编写的一个应用程序）中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。 二、具体 原始数据集： ? 1、count 返回数据集中的元素数。...一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后，将结果回收到Driver端打印显示。...class Operator_collect { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置
本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...基于整帧图像的编码需要在接收到整帧图像后才开始编码，这样在编码阶段会引入至少一帧的延时，同样在解码阶段也会引入一帧的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始，它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧（通常是连续16行或者32行），也称为一个切片（slice），在接收完一个切片后就可以开始编码，这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。
coalesce coalesce常用来减少分区，第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。 true为产生shuffle，false不产生shuffle。默认是false。...groupByKey(是一个transformation算子注意和reducebykey区分) 作用在K，V格式的RDD上。根据Key进行分组。...zip 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式）变成一个KV格式的RDD,两个RDD的个数必须相同。...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...RDD中的索引号（从0开始） 组合成（K,V）对 * @author root * */ public class Operator_zipWithIndex { public static
属于Kotlin中的委托属性这一章中的标准委托 延迟属性Lazy lazy() 是接受一个lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托。...，将对代理实例的引用存储在类对象中，并为与委托实例一起使用的属性生成getter。...从一个框架代码的内部，多个初始化方案是可能的单一类的不同对象。 by lazy { ... }反过来又定义了属性的唯一初始化器，只能通过覆盖子类中的属性进行更改。...另外，还有一个方法没有提到Delegates.notNull()，它适用于non-null属性的延迟初始化，包括Java原始类型的属性。...延迟属性Lazy 与 lateinit 使用总结 lateinit用于外部初始化：当需要外部资料通过调用方法初始化您的值时。
算子 subtract算子 join算子 常见的行动算子汇总 reduce 算子 collcet算子 count算子 take算子 foreach算子 Spark中的算子概述 RDD 中的算子从功能上分为两大类...它与map算子的区别在于，map算子只是将一行数据拆分成一个元素，并将其放在新的集合中， 而flatMap算子可以将一行数据拆分成多个元素，并将所有元素放在一个新的集合中。...spark中的filter算子用于对RDD中的每个元素应用一个函数，根据函数的返回值是true还是false来决定是否将该元素放入新的RDD中。...也就是说，filter算子可以根据自定义函数中的逻辑，从源RDD中过滤出一个新的RDD。...union算子是spark中用于将多个RDD合并成一个RDD的算子，结果RDD中包含了所有输入RDD中的元素，且不去重。
技术背景 在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式...这里我们用一个二维的张量来做一个测试，CUDA代码保持不动，只修改Python代码中的输入： import os import numpy as np import mindspore as ms from...，我们在CUDA的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印4个数出来。...，如果指定了out_dtype和out_shape，那么算子会自动帮我们分配好相应的device memory空间。...也正是因为如此，在MindSpore框架中支持了对CUDA实现的算子的直接调用，只是在格式规范上有一定的要求。本文主要介绍MindSpore调用本地CUDA算子的一些规范化和技巧。
python中Sobel算子如何使用 说明 1、Sobel算子根据像素点的上下、左右相邻点的灰度加权差，在边缘达到极值的现象来检测边缘。 它具有平滑的噪声功能，并提供更准确的边缘方向信息。...由于Sobel算子结合了高斯平滑度和微分求导(分化)，因此结果会更具抗噪性，当对精度要求不高时，Sobel算子是一种常用的边缘检测方法。 2、Sobel算子仍然是过滤器，但它有方向。...因为OpenCV文档中对Sobel算子的介绍中有这么一句： “in the case of 8-bit input images it will result in truncated derivatives...结果返回uint8类型的图片。 由于Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted(...)函数将其组合起来。...算子的使用，希望对大家有所帮助。
python中Prewitt算子如何理解 说明 1、Prewitt算子是一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘达到极值检测边缘。 去除部分伪边缘，对噪声有平滑作用。...2、Prewitt算子使用33个模板来计算该区域的像素值。 而Robert算子的模板是22个，所以Prewitt算子的边缘检测结果在水平和垂直方向上比Robert算子更明显。...Prewitt算子适用于识别噪音大、灰度渐变的图像。...gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 以上就是python中Prewitt...算子的理解，希望对大家有所帮助。
python中Laplacian算子是什么 说明 1、Laplacian算子是n维欧几里德空间的二阶微分算子，常用于图像增强领域和边缘提取。...2、Laplacian算子的核心思想，判断图像中心像素的灰度值和周围其他像素的灰度值。 如果中心像素的灰度更高，就会提高中心像素的灰度；相反，降低中心像素的灰度，从而实现图像锐化操作。...用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示图形 titles = ['原始图像', 'Laplacian 算子...gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 以上就是python中Laplacian...算子的介绍，希望对大家有所帮助。
python中Laplacian算子如何使用 说明 1、Laplacian算子通过对邻域中心像素的四个方向或八个方向寻求梯度。...然后将梯度加起来判断中心像素灰度与邻域中其他像素灰度的关系，最后通过梯度运算的结果调整像素灰度。 2、分为四邻域和八邻域，四邻域是邻域中心像素的四个方向求梯度，八邻域是八个方向求梯度。...convertScaleAbs(gray_lap) cv2.imshow('laplacian', dst) cv2.waitkey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上就是python中Laplacian...算子的使用，希望对大家有所帮助。
python中Roberts算子是什么 说明 1、Roberts算子又称罗伯茨算子，是最简单的算子，是利用局部差分算子寻找边缘的算子。 用相邻两象素在对角线方向的差异来检测相似梯度幅值的边缘。...垂直边缘的检测效果优于斜边缘，定位精度高，噪音敏感。 2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。...该函数的主要功能是通过卷积核实图像的卷积运算： def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType...gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 以上就是python中Roberts...算子的介绍，希望对大家有所帮助。
今天来介绍一下关于canny算子做边缘检测的过程： Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。...好的定位- 标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。...1、首先打开MATLAB软件，在其主界面中写入下列代码： I=imread(‘G:\MATLAB\bm.bmp’); %读取当前路径下的图片 subplot(2,2,1); imshow...2,2,2); imshow(I1); title(‘灰度图像’); I2=edge(I1,’canny’); subplot(2,2,3); imshow(I2); title(‘canny算子分割结果...’); 2、命名保存好之后，直接点击绿色的三角运行按钮，显示结果如下： 至此，关于canny算子的介绍基本完毕，请大家继续关注！！
python中Sobel算子是什么 说明 1、Sobel算子的中文名称是索贝尔算子，是一种用于边缘检测的离散微分算子。 它结合了高斯平滑和微分求导。...2、Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离对当前像素点的影响是不同的。 距离越近的像素点对当前像素的影响越大，从而锐化图像，突出边缘轮廓。...cv.COLOR_BGR2RGB) # 灰度化处理图像 grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Sobel 算子...gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 以上就是python中Sobel...算子，希望对大家有所帮助。
一、前述 Spark中默认有两大类算子，Transformation（转换算子）,懒执行。action算子，立即执行，有一个action算子 ，就有一个job。...通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子，由RDD转换成其他的格式就是Action算子。 的保留，false的过滤掉。...2、map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。 特点：输入一条，输出一条数据。 /** * map * 通过传入的函数处理每个元素，返回新的数据集。...4、sample（随机抽样） 随机抽样算子，根据传进去的小数按比例进行又放回或者无放回的抽样。
01 概述 本文将深入介绍Tensorflow内置的评估指标算子，以避免出现令人头疼的问题。...这篇文章将通过一个非常简单的代码示例来理解tf.metrics 的原理，这里使用Numpy创建自己的评估指标。这将有助于对Tensorflow中的评估指标如何工作有一个很好的直觉认识。...metrics 在第4节中我们将计算评估指标的操作拆分为不同函数，这其实与Tensorflow中tf.metrics背后原理是一样的。...知道上面的东西，我们很容易计算整体accuracy和batch中的accuracy。...06 其它metrics tf.metrics中的其他评估指标将以相同的方式工作。它们之间的唯一区别可能是调用tf.metrics函数时需要额外参数。
从代码中可以看出，我们首先检查了当前缓冲区与最低安全缓冲区级别相比的情况。如果缓冲区非常低，我们不需要进一步检查，也不关心当前的延迟是多少，我们会立即放慢速度，因为存在迫在眉睫的停顿风险。...所以，我们在这段代码中有一些可配置的参数。本例中安全缓冲阈值为半秒，目标延迟为 1.5 秒，播放速度允许正负 30% 的变化，所以，我们可以减慢 30%，也可以加快 30%。...在场景二中，缓冲区处于最小安全缓冲区阈值，所以没关系，但是我们当前的延迟比目标值低一点，所以我们可以冒险播放，但也可以在这里放慢一点，建立一个更大的缓冲区，这将给我们更多的保护。...在第二种情况下，在中间的情节中，我们只关注当前的延迟，而这正是 DASH:GS 今天所做的。如果当前延迟增加，您将提高播放速度，并尝试赶上实时边缘。...显然，在这种情况下，我们会遇到更多的停顿，因为我们并没有真正检查缓冲区。但是我们确实可以很好地控制目标延迟。在最后一个示例中，在顶部，相同的算法，但现在我们只关注缓冲区条件。
延迟任务多种实现姿势--中 基于Redis实现的延迟任务 编码实现 优缺点 ---- 源码链接 ---- 基于Redis实现的延迟任务 如果要基于Redis来实现延迟任务,你会怎么做？...主要有以下几个问题: 选择什么数据结构来保存延迟任务信息 redis提供了String,List,set,hash,zset(sorted set)几种数据类型 这里我们选择采用zset数据结构来保存延迟任务的信息...,zset数据结构通过score来进行排序 这里我们先简单演示一下zset的基本用法: ---- zset该怎么存储订单延迟任务信息 所以我们可以利用zset score这个排序的这个特性，来实现延时任务...配置文件中，配置redis数据库的链接信息。...score long score = System.currentTimeMillis() + delayTime; //存入redis集合中 zSet.add
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