1、图（GraphX）1.1、基本概念图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合（边edge）组成的一种数据结构。这里的图并非指代数中的图。图可以对事物以及事物之间的关系建模，图可以用来表示自然发生的连接数据，如：社交网络、互联网web页面常用的应用有：在地图应用中找到最短路径、基于与他人的相似度图，推荐产品、服务、人际关系或媒体。2、术语2.1、顶点和边一般关系图中，事物为顶点，关系为边2
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2023-12-07 14:46:09
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1. 简介Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。众所周知·，社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，这些都是大数据产生的地方都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，而并非单机处理。Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理
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2023-11-24 06:33:59
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1.1 GraphX应用背景Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。 众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，这些都是大数据产生的地方都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，而并非单机处理。Spark GraphX由于
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2023-12-19 21:18:29
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1. Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark 运行速度快易用性好通用性强随处运行1.1 Spark和MapReduce的比较Spark继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷，具体如下：Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapRed
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2023-09-27 22:23:05
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# 图形处理架构
在计算机科学中，图形处理架构主要指计算机如何高效地渲染和处理图形信息。无论是游戏、动画，还是图形界面（GUI），图形处理架构都扮演着至关重要的角色。近年来，随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等新兴技术的崛起，图形处理的需求也愈加增强。本文将探讨图形处理架构的基本概念，并通过示例代码提供深入理解。
## 一、图形处理架构的基本组成
图形处理架构通常由以下几个主要组件组成：
原创
2024-09-19 03:20:32
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PIL提供了操作图像的强大功能，可以通过简单的代码完成复杂的图像处理。
原创
2023-04-02 22:50:58
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Photoshop是什么？Adobe Photoshop，简称“PS”，是由AdobeSystems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。ps有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。Photoshop可以做什么呢？专业 Photoshop的专长在于图
这个事情很久前想做了，而且也做了一点，但是没有做成我想要的效果，后面一直只是想想，仅仅想想而已。有点可笑了！今天又来研究了，首先在博客园首页找找看中输入“百度地图”，结果出现了如下结果如图：然后点击其中那个说有源码的，然后认真看了一下，跟着它做，结果勉勉强强可以看到效果了，不过不是很理想，只是关键代码，对于一向不怎么喜欢想的人来说，是很难接受的。本也打算像下面评论的人一
苹果A8X GPU 真的是八核？ 苹果公司总能带给我们一个又一个的惊喜。在Apple A8X芯片问世以来，苹果并没有公布其GPU（图形处理器）的详细参数，这也许是其“刻意而为之”，但近期这一谜团终于被解开了：苹果A8X GPU采用了八核处理器，隶属PowerVR 6XT系列，被命名为GXA6850。那么移动端的八核图
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2023-10-30 21:45:47
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Python Tkinter Toplevel顶层窗口Toplevel小部件用于创建和显示由窗口管理器直接管理的顶层窗口。顶层窗口小部件可能有也可能没有父窗口当python应用程序需要在新窗口中表示一些额外信息，弹出窗口或小组件组时，将使用toplevel小部件顶层窗户有标题栏，边框和其他窗户装饰。语法toplevel = Toplevel(options)可能的选项列表选项列表bg它代表窗口的背
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2023-05-23 22:19:54
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定义图形定义图形类，圆形（用数字1表示）、矩形（用数字2表示)。从键盘输入图形类别(1代表圆，2代表矩形)和相应的参数，计算并输出相应图形的面积和周长，结果保留小数点后2位数据。输入格式: 输入数据包含多行，第一行一个整数n，表示接下来共有n个图形对象需要生成。 每个图形数据占2行，第一行为数字1或2,表示图形类别，第二行为生成图形的参数。输出格式: 每个图形对应的面
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2023-06-28 09:13:49
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# Android 图形处理教程
## 简介
在Android开发中，图形处理是一个非常重要的技能。它涉及到图像的加载、显示、编辑和保存等方面。本文将指导你如何实现Android图形处理。
## 步骤概览
下面是实现Android图形处理的步骤概览：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图片] --> B[显示图片]
B --> C[编辑图片]
C
原创
2023-12-25 03:18:36
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输入描述:
多组输入，一个整数（2~20），表示输出的行数，也表示组成“X”的反斜线和正斜线的长度。
输出描述:
针对每行输入，输出用“*”组成的X形图案。示例： 输入 5 输出 思路：相当一个二维数组如图： 当①正斜线 i==j 时打印**②反斜线 j=n-i-1时打印*，其余打印为“ ”。 代码：import java.util.Scanner;
public class TestDemo
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2023-06-03 12:25:34
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Spark Streaming入门概述应用场景集成Spark生态系统的使用Spark Streaming发展史 词频统计使用spark-submit执行使用spark-shell执行工作原理 概述Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。数据可以从像卡夫卡，室壁运动，或TCP套接字许多来源摄入，并且可以使用与像高级别功能表达复杂
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2023-08-08 12:24:44
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常规性能调优一、最优资源配置二、RDD 优化2.1 RDD 复用2.2 RDD 持久化2.3 RDD 尽可能早的 filter 操作三、广播大变量四、Kryo 序列化五、调节本地化等待时长 一、最优资源配置Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用
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2023-09-20 21:28:37
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spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。
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2023-05-30 12:20:39
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图形处理器（英语：graphics processing unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图
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2023-09-06 18:47:27
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对于从事图像设计的朋友来说，对电脑的要求与普通人就有些不一样了。如果是照片、3D动画、CAD设计、3DS渲染等工作，对内存、硬盘读写速度、CPU的处理速度会有所要求，但是压力并不大，主流电脑即可胜任，但是如果要使用电脑进行3D渲染就对配置要求比较高了，而3D建模更是需要专业显示卡的支持。专业显示卡是指应用于图形工作站上的显示卡，它是图形工作站的核心。从某种程度上来说，在图形工作站上它的重要性甚至超
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2023-07-13 14:33:38
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一、小文件管理 之指定分区数1、配置 spark.sql.shuffle.partitions，适用场景spark.sql()合并分区spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 5) #后面的数字是你希望的分区数这样配置后，通过spark.sql()执行后写出的数据分区数就是你要求的个数，如这里5。2、配置 coale
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2023-09-25 10:32:17
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Spark调用集群的计算/存储资源来处理数据，是大规模的数据处理/机器学习绕不开的一个话题。Spark提供获得数据（如RDD and DataFrame）以及数据分析（如MLLib）的工具。我个人主要是在公司里折腾深度学习模型，所以没有用不上MLLib中提供的工具。虽然说看databricks就知道这东西肯定很多人有用的。RDD和DataFrame恰好是历史上的先后，我们也就照历史线写一下：Spa
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2023-06-13 15:38:25
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