(1)、构建Hessian矩阵Hessian矩阵是Surf算法的核心，为了方便运算，假设函数f(z，y)，Hessian矩阵H是由函数，偏导数组成：H矩阵判别式为：判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判别式取值正负，来判别该点是或不是极值点。在SURF算法中，用图像像素l(x，y)代替函数值f(x，y)，选用二阶标准高斯函数作为滤波器，通过特定核间的卷积
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2024-05-27 15:47:10
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Input阶段作用有两个，一是读取数据，二是对数据进行切片划分。一、读取数据：Input是读取数据的总接口,默认使用FileInputFomart类。 二、（1）切片划分：将要处理的数据进行逻辑上的切片划分，每一个切片都对应一个mapTast任务。也就是说，将数据切成几片，就有几个mapTast任务。 默认的切片大小默认是block块的大小，它切分时是按照每一个文件来切的，而不是整个数
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2024-07-15 06:52:58
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begin
doc = Nokogiri::HTML(open(curl))
rescue OpenURI::HTTPError
logger.error("not found while validating the claimed file")
false
rescue Errno::ETIMEDOUT
logger.error("timed out while validat
# 使用Flink MapFunction 操作Redis的完整指南
在这个指南中，我将引导你完成如何在Apache Flink中使用MapFunction操作Redis的过程。这是一个从数据流到存储的常见场景，尤其适合于需要实现实时数据处理和存储的应用。
## 整体流程
在我们开始之前，首先让我们了解实现这一操作的整体步骤。以下是我们需要的步骤表格：
| 步骤 | 描
# 使用Spark的MapFunction生成新列
在大数据处理的世界里，Apache Spark是一个强有力的工具。它提供了许多功能，包括数据的转换、过滤和聚合。本文将介绍如何使用Spark中的`MapFunction`生成新列，通过实例代码来加深理解，同时揭示其背后的神理。
## Spark与数据框（DataFrame）
在Spark中，数据框（DataFrame）是最常用的数据结构之一
Flink暴露了所有udf函数的接口，实现方式为接口或者抽象类。实现MapFunction接口示例：实现温度传感器实例转换成（传感器Id-温度）字符串描述。自定义MapFunction类public class CustomMapFunction implements MapFunction<SensorReading,String> { @Override p
原创
2022-01-21 13:59:03
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文章目录Flink API - 富函数Flink API - Source从集合读取数据从文件读取从 socket 读取从 kafka 读取consumer source Flink API - 富函数我们经常会有这样的需求：在函数处理数据之前，需要做一些初始化的工作；或者需要在处理数据时可以获得函数执行上下文的一些信息；以及在处理完数据时做一些清理工作。而 DataStream API 就提供
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2024-04-03 13:39:22
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sobel算子参数ksize:sobel核的大小，为-1时会使用scharr算子运算直接将参数ddepth的值设置为-1，在计算时得到的结果可能是错误的。 在实际操作中，计算梯度值可能会出现负数。如果处理的图像是8位图类型，则在ddepth的参数值为-1时，意味着指定运算结果也是8位图类型，那么所有负数会自动截断为0，发生信息丢失。为了避免信息丢失，在计算时要先使用更高的数据类型 cv2.CV_64F，再通过取绝对值将其映射为cv2.CV_8U（8位图）类型。所以，通常要将函数cv2.Sobel（）内参
原创
2023-02-24 17:17:33
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本文为Pyspark代码Spark版本：Spark-3.2.11. RDD的定义Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合(一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分)。RDD的主要特征
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2023-08-11 18:02:10
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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
原创
2021-12-28 15:36:01
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一、算子概述什么是算子 从狭义上来说是指一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射，广义上来说是指一个空间到另一个空间的映射。通俗点来说就是指事物（数据或函数）从一个状态到另一个状态过程的抽象 实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用 1、算子越少灵活性就越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多反之 2、算子越少，表现力越差，面对复杂场景则易用性较差，算子越多的则反之MapRre
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2023-08-21 11:02:00
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一. SURF基本原理SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。二.
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2024-05-10 17:30:29
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1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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Spark常用算子分析与应用1、算子概述什么是算子
英文翻译为：Operator（简称op）狭义：指从一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射。广义：指从一个空间到另一个空间的映射通俗理解：指事物(数据或函数)从一个状态到另外一个状态的过程抽象。实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用
算子越少，灵活性越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多则反之。
老手
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2023-12-25 13:01:08
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1、combineByKey 。作为spark 的核心算子之一，有必要详细了解。reduceByKey 和groupByKey 等健值对算子底层都实现该算子。(1.6.0版更新为combineByKeyWithClassTag)combineByKey 源码定义：def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V)
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2024-06-29 21:51:50
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action算子简介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。1.reduce通过函数func聚集数据集中的所有元素，这个函数必须是关联性的，确保可
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2023-08-17 10:58:27
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RDD算子的分类RDD算子从对数据操作上讲,大致分为两类: 转换(transformations)和行动(action)转换算子: 将一个RDD转换为另一个RDD,这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理行动算子:将一个RDD进行求值或者输出,这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业一行wordcount: sc.textFile("hdfs://master01:900
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2024-06-13 19:55:47
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摘要：本文介绍什么是算子，算子有哪些基本特征。作者： 昇腾CANN 。什么是算子深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称OP）。在网络模型中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（Convolution Layer）是一个算子；全连接层（Fully-connected Layer， FC layer）中的权值求和过程，是一个算子。再例如：tanh、ReLU
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2024-08-10 19:02:41
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本文共计902字，预计阅读时长六分钟 Spark-Streaming总结 一、本质Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理 二、Spark Streaming和Spark Core2.1 逻辑关系：2.2 物理关系： 1) DStream：Spark Streaming提供了
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2023-12-02 12:54:18
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【OpenCV系列之Canny边缘检测算子】 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。其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。具有以下的优势：
1.好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；2.高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；3.对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多
