本章内容：1、功能描述本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情，用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，足以说明SparkContext的重要性；这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext，注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点，简明扼要，如把Spark集群当作
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2024-01-05 22:04:15
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# Spark加载ONNX文件
## 什么是ONNX文件？
Open Neural Network Exchange (ONNX) 是一种开放的、跨平台的深度学习模型格式。它允许用户在不同的深度学习框架之间轻松地转换和部署模型。
ONNX 文件包含了深度学习模型的结构和参数。它可以在不同的机器学习库中加载和执行模型，如TensorFlow、PyTorch和CNTK等。
在本文中，我们将介绍
原创
2023-07-18 11:26:14
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spark.read.textFile和sc.textFile的区别val rdd1 = spark.read.textFile("hdfs://han02:9000/words.txt") //读取到的是一个RDD对象val rdd2 = sc.textFile("hdfs://han02:9000/words.txt") //读取到的是一个Dataset的数据集分别进行单词统计的方法:r
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2023-06-14 20:43:32
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# 使用Spark加载ONNX模型的完整指导
## 文章概述
在本篇文章中，我们将一起探讨如何使用Apache Spark加载ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放格式，使得不同的深度学习框架之间可以轻松交换模型。Spark则是一种强大的分布式计算框架。将二者结合，可以为大规模数据处理和机器学习任务带来新的可能性。
我们将通过一个简明的流
spark的集群环境安装搭建 1、spark local模式运行环境搭建常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，直接运行在本地，便于调试，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。 其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N
1.重点归纳1）FM和FFM模型凭借在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。2）FM旨在解决稀疏数据下的特征组合问题，使用矩阵分解的方法来求解参数，从而降低计算复杂度为线性。（1）模型：（2）损失函数回归问题：最小平方误差（least square error）二分类问题：hinge loss函数/ logit loss函
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2024-01-28 01:17:59
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# Spark ONNX: 将深度学习模型与Spark相结合
:
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def sit(self):
print(self.name.title() + "is no
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2024-05-29 09:16:40
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# PyTorch 加载 ONNX：从模型导出到导入
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个用于跨平台深度学习模型交换的开放标准。本文将介绍如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型到PyTorch中进行推理。
## 导出模型为ONNX
首先，让我们看一下如何将一个PyTo
原创
2024-07-06 04:27:51
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# Spark 调用 ONNX 模型：高效的机器学习推理
## 引言
随着深度学习和机器学习的广泛应用，模型的训练与部署变得愈加重要。在这个过程中，ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开源格式，提供了一种标准化的方式来表示深度学习模型，使其能够在不同框架之间进行转换和共享。本文将详细介绍如何在 Apache Spark 中使用 ONNX 模型进行推理，带
1.问题:预置三方应用到system/app目录，且保持应用的签名即LOCAL_CERTIFICATE := PRESIGNED；预置成功后，使用应用过程中，应用闪退。但是直接安装（adb install或是把apk放在文件管理器中然后进行安装）不存在此问题。2.关键Log:12-22 19:33:30.664 10290 10290 W System.err: java.lang.Unsatis
原创
2021-09-07 11:46:33
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在这篇博文中，我将分享关于“python ONNX加载模型”的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及安全加固等方面。我们将重点解决如何顺利加载ONNX模型，并确保配置和编译过程中没有遇到常见的障碍。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的环境已经配置好。以下是配置环境所需的步骤流程图和Shell命令。
```mermaid
flowchart TD
A[开
一：获取图像的信息什么是图像： 结构化存储的数据信息
图像属性：
-通道数目
-高与宽
-像素数据
-位图深度 import cv2 as cv
def get_image_info(image):
print(type(image)) #<class 'numpy.ndarray'> numpy类型数组
print(image.shape) #打印图像的高
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2024-09-03 12:56:52
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Linux版本：ubuntu12.04Arm平台：Tiny4412交叉编译工具：arm-none-linux-gnueabi-gcc-4.5.1、arm-none-linux-gnueabi-g++交叉编译opencv：1、准备opencv依赖库以及opencv源码包：zlib-1.2.7、jpegsrc.v7、libpng-1.5.8、yasm-1.3.0、x264-snapshot-20120
1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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前言这里yolov5的onnx模型的推理，分别在 x64上 和 移动端上运行，前者在自己本地Ubuntu系统上运行，后者在瑞芯微的rk3566上运行。 要完成如上工作我们需要一下步骤：1 下载onnxruntime编译好的库2 下载opencv库并安装3 下载交叉编译器4 下载yolov5-onnxruntime的工程并运行1 下载onnxruntime库github上搜索 onnxruntime
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2024-05-04 17:30:50
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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用
# 使用 Java Spark 读取 ONNX 模型的指南
## 整体流程概述
在使用 Java Spark 读取 ONNX 模型之前，需要了解整个流程。以下是主要的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----------------------------------------
原创
2024-10-26 05:12:43
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# 使用 Spark 和 Java 集成 ONNX 的介绍
在近年来，深度学习模型的快速发展使得 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式得到了广泛应用。ONNX 使得我们可以在不同的深度学习框架之间共享模型，这样就可以利用最适合特定任务的工具来进行推理。Spark 是一个流行的大数据处理框架，结合 Java 和 ONNX 的力量，我们可以实现大规模的模型推理。
