# Python 给图像切块
## 介绍
在图像处理领域，经常需要对图像进行分割或者切块的操作。Python提供了丰富的库和工具，可以帮助我们实现图像的切块功能。本文将介绍如何使用Python对图像进行切块操作，并给出详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现图像切块的整体流程，我们将使用PIL库来处理图像，NumPy库来进行数组操作。
```mermaid
pie
"读取
原创
2023-12-11 15:59:05
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引： 近期做CV方面算法，分享几个简单的视频、图片处理脚本 脚本中均有print调试代码，，方便更改 用Python切出目标检测图中的标注人脸并另存脸图， 用于训练模型# coding: utf-8
import os
import random
from PIL import Image
# data_path = '/home/ccpd/ccpd_dataset/cc
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2023-05-28 16:15:17
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# Python 图片切块技术解析与实践
在图像处理领域，图片切块是一种常见的技术，它涉及到将一张图片分割成多个小块，以便于进一步的处理和分析。Python，作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种库来实现图片切块功能。本文将介绍如何使用Python进行图片切块，并给出具体的代码示例。
## 图片切块的应用场景
图片切块技术在多个领域都有应用，包括但不限于：
1. **图像压缩**：通过切块
原创
2024-07-23 11:31:45
55阅读
# Python 提交到 Hadoop 切块的完整指南
在大数据时代，Hadoop 是一个强大的分布式存储和处理框架。使用 Python 提交作业并在 Hadoop 上切块处理数据是提升数据处理能力的一种有效手段。接下来，我将向您介绍整个流程，并逐步讲解所需的代码。
## 流程概述
下面是将 Python 代码提交到 Hadoop 并进行切块处理的总体流程：
| 步骤 | 操作描述
MapReduce框架原理1.切片与MapTask并行度决定机制MapTask并行度决定机制数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS储存数据单元。数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行切片，并不会在磁盘上将其切分成片进行储存。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应一个MapTask。一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片
java两台服务器之间，大文件上传(续传)，采用了Socket通信机制以及JavaIO流两个技术点，具体思路如下：实现思路：1、服：利用ServerSocket搭建服务器，开启相应端口，进行长连接操作2、服：使用ServerSocket.accept()方法进行阻塞，接收客户端请求3、服：每接收到一个Socket就建立一个新的线程来处理它4、客：利用Socket进行远程连接，询问已上传进度5、客：
## 如何在Hive中切块的大小
### 简介
在Hive中，切块大小指的是Hive表在HDFS上存储时的块大小。切块大小对于查询性能和数据加载速度都有影响，因此合理设置切块大小是很重要的。
本文将介绍Hive中切块大小的设置流程，并提供每一步需要执行的代码和相应的注释说明。
### 切块大小设置流程
下面是在Hive中设置切块大小的流程。可以使用以下表格来展示每个步骤。
| 步骤 |
原创
2023-09-28 05:00:29
145阅读
在Hadoop上运行NLTK在Hadoop上运行Python进程，有很多种方法。本节将会谈论一些在Hadoop运行Python的主流方式，如流MapReduce作业，在Hive中的Python UDF，以及Python Hadoop包装器。通常，以map函数和reduce函数的形式，编写Hadoop作业。对于给定的任务，用户必须写出map和reduce函数的实现。通常，这些mapper和reduc
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2023-10-26 15:55:30
45阅读
# 数据挖掘切片与切块的实现指南
数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息的过程，而切片（Slicing）和切块（Dicing）则是数据分析中的重要步骤。它们能够帮助我们从不同的维度和角度来分析数据，让数据呈现出不同的面貌。这篇文章将指导你如何实现数据挖掘中的切片和切块，涵盖整个流程、必要的代码以及相应的示例。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 |
原创
2024-10-19 08:27:08
182阅读
在本文中，我将详细讲解如何解决“android 屏幕切块计算坐标代码”这一实用问题。这个过程包括从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试到排错指南和扩展应用的完整流程。通过这些步骤，读者能够有效掌握计算屏幕切块坐标的关键技术，以及在实际开发中如何灵活运用这些知识。
## 环境准备
在开始之前，我们需要进行一些基础的环境准备。确保您已经安装了 Android SDK 和相关的开发工具，具体的前置
PIG介绍： Pig是MapReduce的一个抽象。是一个平台/工具，用于分析较大的数据集，并将它们表示为数据流。 Pig包括两部分内容： (1)用于描述数据流的语言，称为 Pig Latin (2)用于运行Pig Latin程序的执行坏境，当前有两个环境：单JVM的本地执行坏境 - Hadoop集群的分布式坏境 为什么需要Pig： 不太擅长Java的程序员通常不习惯使用Hadoop(MapRed
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2023-07-13 16:54:56
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HDFS基本概念 HDFS前言 ·设计思想:分而治之:将大文件，大批量文件，分布式存放在服务器上， 以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析 ·在大数据系统中的作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,hive,tez…)提供数据存储服务 ·重点概念：文件切块,副本存放，元数据HDFS的概念和特性 首先它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件
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2024-03-05 09:28:39
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# Hadoop中如何切块文件
## 1. 概述
在Hadoop中，文件切块（File Chunking）是将大文件分割成多个小块，以便更好地利用集群中的计算资源并提高数据处理的效率。每个块都可以在集群中的不同节点上并行处理，从而实现分布式数据处理。
本文将介绍Hadoop中文件切块的整个过程，并提供相应的代码示例和注释，帮助入门开发者理解和实现这一过程。
## 2. 文件切块流程
下表展示
原创
2023-10-17 11:57:59
38阅读
# Python：如何实现一组数据的连续性切块
在数据处理的过程中，常常需要将一组数据切分成多个小块以便于分析和操作。比如在机器学习中，我们需要将数据划分成训练集和测试集。在这篇文章中，我将教会你如何使用 Python 实现数据的连续性切块。
## 整体流程
首先，我们需要了解实现的基本流程。下面是一个简单的步骤表格，帮助你更好地理解整个过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-19 07:56:10
35阅读
前面已经做了很多像素级的分类了，这里继续深入，这里用的特征是LBP（局部阈值模式），思路就是先手动选点取样本点邻域并提取LBP特征进行训练得到模型，然后取每个像素的邻域提取LBP特征，然后用训练好的模型对每个像素对应邻域的LBP特征进行判断，最终确定像素的类型 这里放了一个初版和一个改进后的版本，初版里面有想记录的东西所以就也放这里了，大家可以直接往下翻看终版。# -*- coding: utf-
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2024-11-01 15:10:12
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1、准备大数据平台迁移工作由于公司项目业务需求，需要将两个项目的大数据平台进行迁移，业务数据进行跨平台平移。前提（大数据平台之间网络互通）第一种方案（Linux原生远程Shell命令拷贝）①将Hive数据通过MR写到其他Linux文件夹中：hive> insert overwrite local directory '/usr/test' select * from test;
上述是通过M
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2023-09-20 10:54:12
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文章目录一、切片二、遍历切片三、复制列表 一、切片处理列表的部分元素，python称之为切片。定义：要创建切片，可指定要使用的第一个元素和最后一个元素的索引。与函数range()一样，python要在到达第二个索引之前的元素后停止。要输出列表中的前三个元素，需要指定索引0和3，浙江返回索引为0、1和2的元素。例：处理一个运动队成员列表players=['charles','martina','m
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2023-09-04 14:09:47
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HDFS基本概念篇
1. HDFS 前言设计思想: 分而治之： 将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 重点概念： 文件切块，副本存放，元数据2. HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命
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2024-03-11 07:44:18
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一个磁盘有它的块大小，代表着它能够读写的最小数据量。文件系统通过处理大小为一个磁盘块大小的整数倍数的数据块来运作这个磁盘。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512个字节。这些信息，对于仅仅在一个文件上读或写任意长度的文件系统用户来说是透明的。但是，有些工具会维护文件系统，如df 和 fsck， 它们都在系统块级上操作。HDFS也有块的概念，不过是更大的单元，默认为64 MB。与单一磁盘上的文
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2023-12-07 11:49:23
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