主要参考了： Harris角点检测算子本文将该文拷贝了过来，并做了一些数学方面的补充，以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解。由于补充的内容还挺多，所以还是将本文标注为了原创。我增加的部分在文中用 {{ }} 圈了起来并用红色字体标注。正文开始。 Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出
只有是Action时，才会执行立即操作。 Transformation是 lazy的操作，不会立即执行，执行Transformation的算子时，会返回一个新的RDD,依赖上一个RDDtransformation：
1、sortBy ： 对于RDD的是非元组型，rdd1.soreBy(x=>x),元组型按value排序
rdd.soreBy(_._2)（进行shuffle）
2、sort
Spark RDD算子一、Spark算子概述二、Transformation算子下面来具体说明：三、Actions算子下面来具体说明：四、宽依赖和窄依赖 一、Spark算子概述RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合、支持多种来源、有容错机制、可以被缓存、支持并行操作，一个RDD代表多个分区里的数据集。RDD有两种操作算子：Transformation（转换）：Transformation属于延
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2023-08-11 09:16:06
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Spark day01
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1.什么是Spark？与MR的区别？
Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。
区别？
1).MR是基于磁盘迭代，Spark是基于内存迭代。
2).Spark中有DAG有向无环图。
3).MR中只有map,r
Visual TransformerAuthor：louwillMachine Learning Lab 在深度学习医学图像分割领域，UNet结构一直以来都牢牢占据着主导地位。自从2015年提出U形结构以来，后续在UNet基础上做出的魔改网络不可计数。Tranformer结构逐渐开始用于视觉领域之后，基于UNet和Tranformer结合的相关结构和研
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2024-04-26 14:17:02
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spark-RDD缓存,checkpoint机制,有向无环图,stage1.RDD依赖关系RDD依赖关系有2种不同类型，窄依赖和宽依赖。窄依赖(narrow dependency)：是指每个父RDD的Partition最多被子RDD一个Partition使用。就好像独生子女一样。窄依赖的算子包括：map,filter,flatMap等。如下图 :1对1 ， 多对1宽依赖(wide depende
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2023-12-06 18:58:49
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一、reduceByKey和groupByKey的区别1、reduceByKey：按照 key进行聚合，在 shuffle 之前有 combine(预聚合)操作，返回结果是 RDD[k,v]。2、groupByKey：按照 key进行分组，直接进行 shuffle。开发指导：reduceByKey比 groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。1、reduceByKey(fun
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2023-12-07 06:53:27
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可微定义设函数y= f(x)，若自变量在点x的改变量Δx与函数相应的改变量Δy有关系Δy=A×Δx+ο(Δx)，其中A与Δx无关，则称函数f(x)在点x可微，并称AΔx为函数f(x)在点x的微分，记作dy，即dy=A×Δx，当x= x0时，则记作dy∣x=x0。函数f是连续可微（continuously differentiable），如果导数f'(x)存在且是连续函数。Refer 1连续可微函数
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2024-07-22 16:07:36
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Contents0 摘要1 Intorduction2 基于空间金字塔池化的深度网络2.1 卷积层和特征图2.2 空间金字塔池化层2.3 训练网络3 用于图像分类的SPP-NET3.1 ImageNet 2012分类实验3.2 Experiments on VOC 2007 Classification3.3 Experiments on Caltech1014 用于目标检测的SPP-NET5
# MySQL查询子区域：深入理解与实践
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，其强大的查询功能使得数据检索变得简单而高效。在处理地理数据时，我们经常需要查询某个特定区域的子区域。本文将探讨如何使用MySQL进行子区域查询，并提供代码示例和序列图、旅行图来帮助理解。
## 子区域查询的基本概念
子区域查询是指在一个给定的区域（如国家、省份）中，找出所有包含的子区域（如城市、县）
原创
2024-07-29 04:07:57
85阅读
import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg', 0)sobelx0 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
原创
2022-09-23 10:58:50
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Spark算子分为两种：lazy与non-lazy两种。 Transformation(lazy)：称为转换操作、转换算子； Action(non-lazy)：立即执行，也称动作操作、动作算子。RDD转换算子对于转换操作，RDD的所有转换都不会直接计算结果。仅记录作用于RDD上的操作，当遇到动作算子(Action)时才会进行真正计算。map算子 对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新
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2024-10-05 11:48:08
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# 算子化架构与微服务架构的区别
## 整体流程
下面是实现“算子化架构与微服务架构有何区别”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定基本概念 |
| 2 | 分析架构设计原则 |
| 3 | 比较算子化架构和微服务架构的特点 |
| 4 | 总结区别和应用场景 |
## 具体步骤
### 步骤1：确定基本概念
在这一步，我们需要先了解算子化架
原创
2024-06-12 05:38:21
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# -*- coding: utf-8 -*-# # mergeSubRegionData.py# Created on: 2016-07-27 09:10:17.00000# (generated by ArcGIS/ModelBuilder)# Description: # # Set the
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2016-07-27 16:54:00
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Google 在产品设计上已经越来成熟了，一方面，它的产品开始获得统一的风格，这体现在其不同的网络服务和 Android 平台规范上，另一方面，它也学会了做减法，Chromecast 就以其单一功能获得了意外成功。这使得我们对于即将到来的 Android TV 增加了期待。从目前透露的信息来看，Android TV 将是 Google 进军客厅的新起步。相比以前的 Google TV，Androi
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2023-12-25 22:02:08
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1、canny算子Canny边缘检测算子是John F.Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory ofedge detection），解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测算法以Canny的名字命名，被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。其中，Canny 的目标是找到一个最优的边缘
名称dev_get_exception_data - 访问exception元组的元素。用法dev_get_exception_data( : : Exception, Name : Value)描述 算子dev_get_exception_data允许访问由算子catch捕获的exception元组的特定项目。 除了从来都是作为exception元组的第一个元素传递的错误代码外，excepti
Pymoo：遗传算法原理简介及Pymoo中遗传算子的实现示例一、遗传算法原理简介二、Pymoo中的遗传算子(Genetic Operators)及其实现2.1 抽样算子(Sampling Operator)2.2 选择算子(Selection Operator)2.3 交叉算子(Crossover Operator)2.4 突变算子(Mutation Operator) ? Github
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2024-06-18 05:03:47
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链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/1068/F来源：牛客网时间限制：C/C++ 2秒，其他语言4秒空间限制：C/C++ 262144K，其他语言524288K64bit IO Format: %lld题目描述给一个长度为n的数组a，给定一个d，q，接下来有q次询问，每次询问区间 [l, r]内有多少子区间，其区间和大于等于d输入...
原创
2022-03-13 13:58:01
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