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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NMS算法的理解NonMaximumSuppression 非极大值抑制当预测网络预测出bbox的位置之后，一定会产生很多种可能。每一个bbox包括位置信息和置信度（概率），这个时候就需要根据nms的来排除掉一些冗余的bbox。例如，人脸检测算法得到了8个人脸检测框，这8个检测框中明显是由两个人同时有两个框的，这样就产生了冗余，需要利用nms将这些多余的框去掉。 代码：//人脸检测结果数据结构bb
一、ONNX的结构 ONNX作为一种文件存储格式，使用的是Protobuf这个序列化数据结构去存储神经网络的权重信息。Protobuf是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序
本文简要分析并实现了字符串匹配的RK算法。
这一节介绍一下由Rabin和Karp提出的RK算法。1，RK算法的基本思想 HASH！ 如果两个字符串hash后的值不相同，则它们肯定不相同；如果它们hash后的值相同，它们不一定相同。将模式串P的hash值跟主串S
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2024-10-15 13:47:37
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RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供一些可扩展的数据分析挖掘算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。RapidMiner有一些很有用的扩展包，可以用来搭建推荐系统和评论挖掘系统，一个扩展包是推荐系统扩展包rmx_irbrecommender-ANY-5.0.4.jar，可以直接实现基于内容的和基于协同过滤的推荐系统。另一个扩展包是信息抽取扩展包rapidmi
前言Hello ,everyone. 我是小花。大四毕业，留在学校有点事情，就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法，为什么叫狐朋狗友算法呢，在这里我先卖个关子，且听我慢慢道来。一 KNN算法简介KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法。是1968年由Cover和Hart提出的一种用于分类和回归的无母数统计方法。什么叫无母统计方法呢，这里作个补充：无母统计方法
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf开源代码：https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling（即将开源） 研究背景不知道同学们平日里上网有没有遇到过这种情况：自己精心拍摄的高清照片/视频，想发给朋友or分享到朋友圈/微博/抖音/知乎，结果上传文件之后，直接被无良服务器压成超低分辨率渣画
KNN算法（K Nearest Neighbors）及代码实现KNN算法是有监督学习（Supervised Learning）算法中的一种。KNN算法的原理简单来说就是当预测一个新的值x的时候，根据距离它最近的K个点的类别来判断x属于哪个类别。KNN算法的一般流程包含以下几个步骤： （1）收集数据：可以使用任何方法。 （2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据计算格式。 （3）分析数
写个导语： 学校课设安排进行机器学习的学习，这节课学了KNN算法有个电影预测的小案例问题是这样的，给你几个电影里面拥抱、打斗镜头的数量和他的类型，给了这些数据让你来预测一个只有镜头数量的电影来预测他的类型数据类型是这样的下面看傻瓜级代码，不再做文字分析了使用python编写，数据集文件为csv文件如图所示 代码from sklearn
论文:《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》Git code：https://github.com/bgshih/crnn 官方lua实现https://github.com/me
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2024-08-07 11:14:16
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文章目录RK1808 计算棒使用（被动模式）一、硬件平台1.1 RK1808S0 计算棒外观：1.2 产品技术规格1.3 被动模式二、环境安装2.1 下载 rknn-tool-kit2.2 创建 python 环境2.3 安装 rknn_toolkit 1.71 版本工具三、Demo 运行3.1 更新 rk1808 规则3.2 获取设备号及测试模型3.3 添加设备号测试模型 RK1808 计算棒
本文主要聊一下 caffe 框架中的 conv 算子。
原创
2022-04-19 17:04:45
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转换算子数据源读入数据之后，就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，如上所示。一个 Flink 程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。可以针对一条流进行转换处理，也可以进行分流、合流等多流转换操作，从而组合成复杂的数据流拓扑。下面将重点介绍基本的单数据流的转换，多流转换的内容将在后续展开。一、基本转换算子1、映射（map）介绍
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2024-04-26 09:37:13
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入SE通道注意力机制，可以让
pytorch—onnx—tensorflow踩坑笔记首先我转的模型是centertrack这个模型，其实总的来说这个模型还是比较简单的，但是由于其中有一个DCN卷积在onnx和tensorflow中不支持的自定义算子，所以有很多坑都是围绕他进行的。首先就是对这个DCN卷积部分的处理，我使用了一个插件的形式来方便插入到onnx中，这是由于onnx支持自定义算子的实现。插件部分：（类似于这样的插件定
本文将详细介绍Conv+BN合并的原理、数学推导以及实现方法，并通过测试用例验证其正确性。通过将卷积层和批量归一化层合并为一个等效的卷
文章目录1 问题：TensorRT暂时未实现einsum算子2 使用普通算子替代einsum操作的示例2.1 替换原理2.2 转换示例2.2.1 对torch.einsum("nctw,cd->ndtw",(a,b))的替代2.2.2 对torch.einsum('nkctv,kvw->nctw',(a,b))的替代2.2.3 对torch.einsum("bhnm,bdhm->
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2024-07-28 09:02:05
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前言这篇文章主要讲的字符串的匹配算法,在本文中我将向大家介绍RK算法。我想在此之前很多的人应该都有了解BF算法吧，BF全称Brute Force,翻译过来就是暴力算法，相关案例在我之前写的文章力扣——统计只差一个字符的子串数目可以体现出来。由于这种方法消耗时间复杂度比较大，所以经常在实际开发中不太实用。1.RK算法BF算法与RK算法的区别：BF算法只是简单粗暴地对两个字符串的所以字符依次作比较，而
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2024-06-09 08:18:44
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KNN算法KNN算法是一个用于对数据样本进行分类预测的算法KNN算法就是根据样本之间的距离，来对新的样本来进行分类计算过程：将新的样本点，与历史样本点中的每一个样本点进行距离的计算 取前k个距离最近的样本点的分类结果 取分类结果频次最好的二分类项作为新样本的分类。网络搜索：手动指定不同参数的检索范围，通过网络搜索来寻找最优的超参数或者模型参数K就表示要取离新样本最近的K个样本进行分类决策通常我们只
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2024-03-29 14:30:52
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folly/Conv.h folly/Conv.h is a one-stop-shop for converting values across types. Its main features are simplicity of the API (only the names to and to
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2018-07-24 13:49:00
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