PgSQL内核机制 - 算子执行统计元组个数 我们在执行explain analyze观察执行计划执行情况时，时常通过每个算子实际执行结果来分析SQL的执行，其中有一项“rows = XXX”表示执行的行数...但有些场景下，比如MergeJoin，如下： 可以看到内表t1的SeqScan算子扫描出8行记录，而排序Sort算子仅4个，难道不是应该8个元组都进行排序吗？...2、rows统计 结构体Instrumentation中的tuplecount输出到explain analyze中进行展示：如下图所示 ExecMergeJoin每次从内表即Sort节点取一个数据，都会统计到...ExplainNode最终输出结果时，将Instr->tuplecount统计到instr->ntuples中。...最终的rows值为ntuples/nloops，从执行计划中可以看到该算子仅进行了一次循环执行，即nloops为1。所以，可以这么理解：从Sort节点取出多少值，就会统计到rows中进行展示。
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。然后，我们将给出如何采用tf.metrics快速实现同样的功能。但首先，我先讲述一下写下这篇博客的由来。...截至2017年9月11日，tensorflow文档并没有非常清楚地介绍如何正确使用Tensorflow的评估指标。...中的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。...5.1 计算整体accuracy 在TF中要计算整体accuracy，只需要如此： import tensorflow as tf graph = tf.Graph() with graph.as_default
目录 方法对比 公式对比 优点对比 缺点对比 常用场景对比 边缘检测结果对比 ---- 方法对比 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子...：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子 公式对比 算子： ， 算子： ， 算子： ， 算子： 领域： ； 邻域： 算子：实现步骤：1....对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均 算子： 算子要比 算子更能准确检测图像边缘 边缘定位较准确，常用于噪声较多，灰度渐变的图像...提取边缘的结果是边缘比较粗 边缘定位不是很准确 算子：像素平均相当于对图像的低通滤波，所以 算子对边缘的定位不如 算子 算子...算子：易使高频边缘被平滑掉，从而造成边缘丢失 常用场景对比 算子：常用于垂直边缘明显或具有陡峭的低噪声的图像的边缘检测任务 算子：常用于噪声较多、灰度渐变的图像的边缘检测任务
测试文件在本地D://tmp/spark.txt，Spark采用Local模式运行，Spark版本3.2.0，Scala版本2.12，集成idea开发环境。
Roberts算子 5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1....边缘检测的分类 （1）一阶导数的边缘算子 通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。常见的有Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子。...（2）二阶导数的边缘算子 依据于二阶导数过零点，常见的有Laplacian 算子，此类算子对噪声敏感。...（3）其他边缘算子 前面两类均是通过微分算子来检测图像边缘，还有一种就是Canny算子，其是在满足一定约束条件下推导出来的边缘检测最优化算子。 4....拉普拉斯算子 基本思想：拉普拉斯(Laplacian) 算子是 n 维欧几里德空间中的一个二阶微分算子。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别...本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。...文章目录 一.Roberts算子 二.Prewitt算子 三.Sobel算子 四.Laplacian算子 五.总结代码 该系列在github所有源代码： 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
imshow("xy",Sobelxy) cv2.imshow("xy11",Sobelxy11) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Sobel算子是离散的微分算子...Sobel核的大小 scale表示计算导数值所采用的缩放因子，默认值是1 delta表示加在输出图像的值，默认值是0 borderType表示边界样式 注意：ksize的值为-1时表示使用Scharr算子运算
o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 r=cv2.Canny(o,32,128)#Canny算子...cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Canny算子是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法...首先读取图像 进行高斯滤波去噪 计算梯度的幅度与方向 对梯度幅值进行非极大值抑制 确定检测边缘 Canny算子通过边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的...threshold2[, apertureSize[, L2gradient]]) image表示输入图像 threshold1表示第一个阈值 threshold2表示第二个阈值 apertureSize表示Sobel算子孔径的大小
cv2.imshow("x",Scharrx) cv2.imshow("y",Scharry) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Scharr算子和...Sobel算子具有同样速度且精度更高。...当Sobel核结构不大时，精度不高，而Scharr算子具有更高的精度，Scharr算子是Sobel算子的改进。...表示计算导数值所采用的缩放因子，默认值是1 delta表示加在输出图像的值，默认值是0 borderType表示边界样式 注意：在cv2.Sobel()中，ksize的值为-1时表示使用Scharr算子运算
Users/xpp/Desktop/Lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 Laplacian=cv2.Laplacian(o,cv2.CV_64F)#Laplacian算子...original",o) cv2.imshow("Laplacian",Laplacian) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Laplacian（拉普拉斯）算子是二阶导数算子...通常情况下，Laplacian算子的系数之和为零。...P5lap=(P2+P4+P6+P8)-4xP5 Sobel算子=|左-右|/|下-上| Scharr算子=|左-右|/|下-上| Laplacian算子=|左-右|+|左-右|+|下-上|+|下-...核的大小 scale表示计算Laplacian值所采用的缩放因子，默认值是1，可选参数 delta表示加到输出图像的值，默认值是0，可选参数 borderType表示边界样式 注意：Laplacian算子类似二阶
前文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验，本文将继续讲解Scharr算子、Canny算子和LOG算子。...- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.Scharr算子 由于Sobel算子在计算相对较小的核的时候，其近似计算导数的精度比较低，比如一个3x3的Sobel算子...Scharr算子同Sobel算子的速度一样快，但是准确率更高，尤其是计算较小核的情景，所以利用3x3滤波器实现图像边缘提取更推荐使用Scharr算子。...Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的，其滤波器的滤波系数如下： Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel...常见的LOG算子是5*5模板，如下所示： 由于LOG算子到中心的距离与位置加权系数的关系曲线像墨西哥草帽的剖面，所以LOG算子也叫墨西哥草帽滤波器，如图所示。
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...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
1）Value数据类型的Transformation算子 一、输入分区与输出分区一对一型 1、map算子 2、flatMap算子 3、mapPartitions算子 4、glom算子 二、输入分区与输出分区多对一型...5、union算子 6、cartesian算子 三、输入分区与输出分区多对多型 7、grouBy算子 四、输出分区为输入分区子集型 8、filter算子 9、distinct算子 10、subtract...算子 11、sample算子 12、takeSample算子 五、Cache型 13、cache算子 14、persist算子 2）Key-Value数据类型的Transfromation算子 一、输入分区与输出分区一对一...聚集 19、Cogroup算子 三、连接 20、join算子 21、leftOutJoin和 rightOutJoin算子 3）Action算子 一、无输出 22、foreach算子 二、HDFS 23...算子 28、lookup算子 29、count算子 30、top算子 31、reduce算子 32、fold算子 33、aggregate算子 1.
RDD算子分类，大致可以分为两类，即： Transformation：转换算子，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。...Action：行动算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。...一：Transformation：转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...二：Action：行动算子 1.foreach： foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回 RDD 和 Array， 而是返回Uint。
第二个函数：一开始a是初始值，b是分组内的元素值，比如A[1_],因为没有b值所以不能调用combine函数，第二组因为函数内元素值是[2_,3]调用combi...
def combFunc(a,b): print "combFunc:%s,%s" %(a ,b) return a + b #累加起来 ''' aggregateByKey这个算子内部肯定有分组
第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素 flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap...假设，我们再次改变 Word Count 的计算逻辑，由原来统计单词的计数，改为统计相邻单词共现的次数，如下图所示： 对于这样的计算逻辑，我们该如何使用 flatMap 进行实现呢？...回顾 map 与 mapPartitions 这两个算子，我们会发现，转换前后 RDD 的元素类型，与映射函数 f 的类型是一致的。...你不妨结合文稿中的代码与第一讲中 Word Count 的代码，去实现完整版的“相邻词汇计数统计”。
OpenCV 入门教程： Sobel 算子和 Scharr 算子 导语 在图像处理和计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的任务。...Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。...❤️ ❤️ ❤️ 一、Sobel 算子 Sobel 算子是一种经典的边缘检测算子，通过计算像素邻域内的梯度值来检测边缘。...二、Scharr 算子 Scharr 算子是 Sobel 算子的改进版，具有更好的边缘检测效果。...三、示例应用 现在，我们来看一些常见的示例应用，演示 Sobel 算子和 Scharr 算子的边缘检测操作： 3.1 图像边缘检测 使用 Sobel 算子或 Scharr 算子，可以检测图像中的边缘信息
Spark算子总结 spark 算子分为两类：transformation和Action 1.常用spark action val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5...collect 将rdd转化成数组（Array） rdd1.collect ---- reduce 按照一定的方法将元素进行合并 val rdd2 = rdd1.reduce(_+_) ---- count 统计元素数量...: List[String], y: String) => x :+ y, (m: List[String], n: List[String]) => m ++ n) ---- countByKey 统计数据集中每个
前言 在spark中，有两种算子，Transformation转换算子和 Action行动算子。...Transformation转换算子在整个job任务中，都是一个懒加载，只有真正执行了 Action行动算子的时候，整个job任务才会得到正在的运行。...可以把Transformation转换算子理解成工厂中的流水线， Action行动算子相当于总闸，只有拉下总闸，整条流水线便开始了运行。 行动算子有哪些？...中的第一个元素 take() 返回由RDD前n个元素组成的数组 takeOrdered() 返回该RDD排序后前n个元素组成的数组 aggregate() fold() countByKey() 统计每种.../ 创建一个集合 val list=List(1,2,3,4,5,6,7,8) val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(list, 4) // 统计集合中的总数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
