超越halcon速度的二值图像的腐蚀和膨胀,实现目前最快的半径相关类算法(附核心源码)。发布时间:2019-03-20 12:32,浏览次数:1259, 标签:halcon我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法一文,通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关,而且速度也相当的快,当时在被博文的评论            
                
         
            
            
            
            “A被B膨胀是所有结构元素原点位置组成的集合,其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠”[Conzalez](1)、设图像数据为a:a为一幅二值图像,1对应图像中心的亮区域。结构元素为b:执行膨胀:imdilate(a,b),结果为:(方框区域对应原图像数据)(2)、过程分解:先用结构元素b扫过a的第一行(方框为图像数据第一行)再第二行:再是第三行:将结构元素对三行的平移结果重叠在一起,得:此即            
                
         
            
            
            
            # Hive数据膨胀的探讨与应对方法
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,可以用于数据的存储、处理和分析。然而,很多用户在长时间使用Hive的过程中,发现数据会出现“膨胀”现象。所谓数据膨胀,是指数据存储的体积远超过实际需要,这不仅浪费存储资源,也可能影响查询性能。本文将探讨Hive数据膨胀的原因,并提供相应的解决方案。
## 一、数据膨胀的原因
1. **重复数据**:由于多次数据导            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-14 08:27:06
                            
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            Hive 膨胀率是指在使用 Hive 数据仓库的过程中,数据的体积突然增加的现象。这种情况如果不加以控制,可能会导致查询性能下降、存储成本上升,甚至系统的稳定性受到影响。因此,妥善解决 Hive 膨胀率问题对业务的持续运转至关重要。
### 问题背景
在一个大型的金融数据处理系统中,我们使用 Hive 作为数据仓库,管理着数 TB 的历史交易数据。随着数据量的不断增加,原本每月新增的数据量仅为            
                
         
            
            
            
            热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhang CONTENT热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhangChapter 11.三个物理量2.范式方程3.功4.热力学第一定律5.热容6.理想气体的内能7.理想气体的绝热过程8.卡诺热机9.熵10.热力学第二定律11.自由能和吉布斯函数Chapter 21.麦氏关系2.热容3.可逆的等焓过程4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-15 06:35:18
                            
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            膨胀系数学习笔记膨胀系数(inflation factor)是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一,可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数?膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下,我们用方差膨胀因子(VIF)来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子,表示一个自变量的方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-07 04:11:53
                            
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             形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入,一个是我们的原始图像,第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后,它的变体形式(如“打开”,“关闭”,“渐变”等)也开始起作用
   二值形态学 
  一、腐蚀   对图像的边缘进行侵蚀,原始图像中的一个像素(无论是1还是0)只有当内核下的所有像素都是1时才被认为是1,否则它就会被侵蚀            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            ## Hive中间数据膨胀及解决方法
在使用Hive进行数据处理时,经常会遇到中间数据膨胀的问题。中间数据膨胀是指在Hive作业执行过程中生成的中间数据量迅速增长,导致性能下降,甚至造成作业失败的情况。这种情况通常发生在数据倾斜或者join操作时,会导致某些task处理的数据远多于其他task,从而造成中间数据膨胀的问题。
### 中间数据膨胀的原因
1. **数据倾斜**:在进行数据处理时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-26 03:34:27
                            
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                   表格中数据求和,可以算得上最基本的数据处理方法之一,针对单条件的求和,SUMIF函数是一个经典,今天小编分享10个SUMIF函数的经典用法,工作中常用的全了,收藏吧!先学习SUMIF函数的语法SUMIF函数【用途】对指定范围内符合指定条件的值求和【语法】SUMIF(条件区域,指定的条件,需要求和的区域)用法一:按名称计算销量合计计算F2单元格中指定名称的销售合计;公式:=SUMIF(            
                
         
            
            
            
            spark08   这就是广播变量,每个executor中复用一份数据,在driver端将数据广播出去,在executor端使用val bd = sc.broadcast(iparr)
val proRDD = accRDD.map(t=>{
  val province = binarySeach(t,bd.value)
  (province,1)
})&n            
                
         
            
            
            
            Operator接口https://insight.io/github.com/apache/hive/blob/master/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/Operator.java?line=66 这个接口最重要的一个方法:/**
   * Process the row.
   * @param row The object repre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-10 13:41:44
                            
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             山大软工实践hive(12)-逻辑优化过程中的六种基础接口的作用与关系的梳理 文章目录山大软工实践hive(12)-逻辑优化过程中的六种基础接口的作用与关系的梳理目的NodeRuleGraphWalkerDispatcherNodeProcessorNodeProcessorCtx总结 目的这一次梳理一下各大接口之间的关系,正好它们都在 package org.apache.hadoo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-30 14:49:24
                            
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            数据倾斜的外在表现是执行时间超长。一般发生在group by 或者join操作上,表现为一个或几个reduce一直没办法做完,原因是key分布不均,某个或某几个key的数据特别大。这种情况下,另外有一个解释:数据倾斜。Group by : 
    若group by聚合时,有count(distinct)或sum(distinct),有时会出现数据倾斜的现象。处理办法有两种:a.检查数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-12 18:44:53
                            
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            1.Hive表关联查询,如何解决数据倾斜的问题 1)倾斜原因:map输出数据按key Hash的分配到reduce中,由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。(1)key分布不均匀;(2)业务数据本身的特性;(3)建表时考虑不周;(4)某些SQL语句本身就有数据倾斜;如何避免:对于key为空产生的数据倾斜,可以对其赋予一个随机值。2)解            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-02 13:41:09
                            
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               info基本信息表 
 user_idnameagegender1henry16男2jack17男3anny18女4candy19女5kate20女 burke21  frank22  ellen23  ken24  mili25 ............   score成绩表 
 user_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程,与图像腐蚀相似,图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点,并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后,将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处,如果原图像中某个元素被结构元素覆盖,但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同,那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Hive数据膨胀的原因和处理办法
### 1. 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于存储和分析大规模数据集。然而,随着数据量的增加,Hive表中的数据可能会膨胀,导致性能下降和资源浪费。本文将介绍Hive数据膨胀的原因以及相应的处理办法,以帮助开发者解决这个问题。
### 2. 数据膨胀的原因
Hive数据膨胀的主要原因是由于数据的冗余存储和过多的分区导致的。下面是H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            膨胀Dilation原理:为了通过该结构元素计算二进制输入图像的膨胀,我们依次考虑且只考虑输入图像中的每个背景像素(黑色像素)。对于每个背景像素(我们将其称为 输入像素),我们将结构元素叠加在输入图像的顶部,以使结构元素的原点与输入像素位置重合。如果结构元素中的至少一个像素与下面图像中的前景像素重合,则将输入像素设置为前景值。但是,如果图像中所有对应的像素均为背景,则输入像素保留为背景值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原标题:Java架构之路(多线程)synchronized详解以及锁的膨胀升级过程synchronized是jvm内部的一把隐式锁,一切的加锁和解锁过程是由jvm虚拟机来控制的,不需要我们认为的干预,我们大致从了解锁,到synchronized的使用,到锁的膨胀升级过程三个角度来说一下synchronized。锁的分类java中我们听到很多的锁,什么显示锁,隐式锁,公平锁,重入锁等等,下面我来总结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            有一家公司淘汰了一批落后的设备。  董事长说:“这些设备不能扔,找个地方放起来。”于是专门为这批设备修建了一间仓库。  董事长说:“防火防盗不是小事,找个看门人。”于是找了个看门人看管仓库。  董事长说:“看门人没有约束,玩忽职守怎么办?”于是又派了两个人过去,成立了计划部,一个负责下达任务,一个负责制订计划。  董事长说:“我们必须随时了解工作的绩效。”于是又派了两个人过去,成立            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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