本文源码基于flink1.14 平台用户在使用我们的flinkSql时经常会开启minaBatch来优化状态读写 所以从源码的角度具体解读一下miniBatch的原理 先看一下flinksql是如何触发miniBatch的优化的 主要就是这个Calcite的rule了,来具体看一下 在对应的match方法中 会根据miniBatch的类型判断,是否需要添加一个Assigner的节点 这个assigner是干嘛的呢?这个Assinger是一个execNode和窗口的assigner是不一样的,这里

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论 详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

名称 assign-为控制变量分配一个新的值 用法 assign( : : Input : Result) 描述 为控制变量分配一个新的值. 在全文编辑器中,只需用:=就可以进行赋值,例如:  u := sin(x) + cos(y) 这相当于c语言的赋值语法 u = sin(x) + cos(y); 如果使用算子窗口来赋值,算子combobox中必须写assign把它作为一个算子,它会打开参数区域.参数Input代表了要输入的变量,即为等号的右侧的值.参数Result为等号左侧的变量. ass

一.RDD概述      1.什么是RDD           RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度.      2.RDD属性      (1). 一组分片(Partition),即数据集

聚合操作使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 参见我的这篇博客说明 [Spark调优]:如果实在要shuffle,使用map侧预聚合的算子 内存充足前提下使用mapPartitions替代普通map mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理一个partition所有的数据,而不是一次函数调用处理一条,性能相对来说会高一些.但是有的时候,使用mapPartitions会出现OOM(内存溢出)问题.因为单次函数调用就要处理掉一个partiti

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本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器.文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码.在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个.文章末尾提供配套源代码的下载. **** 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识.其实OpenCv中,不用nameWindow,直接imshow就可以显示出窗口.大家看下文的示例代码就可以发现,浅墨在写代码的时候并没有用na

HALCON中存在两类基本变量:图像变量(iconic data)和控制变量(control data),其中图像变量包括image, region和XLD contours,控制变量包括integers, strings, handles等. 详细内容可参照quick_guide文档2.1.2节 Parameters and Data Structures,该文档在安装目录下的doc\pdf文件夹中. HALCON算子中的四种参数被三个冒号依次隔开:图像输入参数,图像输出参数,控制输入参数,控

1.canny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.更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory ofedge detection),解释了这项技术是如何工作的.Canny边缘检测算法以Canny的名字命名,被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法. 其中,Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,让我们看一下最优边缘检测的三个主要评价标准: 1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘

显示带区域的图片除了可以用dev_display挨个显示外再截图,还可以通过一个算子来实现这一功能 这个算子是:dump_window_image.(其实就是截图) 这个算子的意思是把WindowHandle所代表的窗口内所有的像素保存成图像.因此只要把图片.region.字符提示都显示在图像窗口上,用了这个算子就会将整个窗口像截屏一样保存到Image内. dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)这一算子类似先ge

一.前言 回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法: 1)L0.L1.L2:在向前传播.反向传播后面加个小尾巴 2)dropout:训练时随机“删除”一部分神经元 本篇要介绍的优化方法叫mini-batch,它主要解决的问题是:实际应用时的训练数据往往都太大了,一次加载到电脑里可能内存不够,其次运行速度也很慢.那自然就想到说,不如把训练数据分割成好几份,一次学习一份不就行了吗?前辈们试了试发现不仅解决了内存不足的问题,而且网络“收敛”的速度更快了.由于mini-batch这么棒棒,自然是神经网络中

* 此例程来自halcon自带例程,请打开 halcon->ctrl+E 打开例程->搜索框中输入ball added by xiejl* ball.hdev: Inspection of Ball Bonding * dev_update_window ('off') dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 728, 512, 'black', WindowID) read_image (Bond, 'die/die_03') dev_displ

怎么确定一个Flink job的资源 Slots && parallelism 一个算子的parallelism 是5 ,那么这个算子就需要5个slot, 公式 :一个算子的parallelism 是n ,那么这个算子就需要5个n 通俗理解:几个并行度,就是有几个线程处理. 如何计算Slot 如果不设置SlotSharingGroup,那么需要的Slot数为应用的最大并行度数. 设置slot就是设置线程数. 设置parallelism 的依据是什么? 一个算子到底设置几个(parallel

一.spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子:在使用的时候,spark是不会真正执行,直到需要行动算子之后才会执行.在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD. 二.在编写spark程序的时候,会遇到可以通过spark算子完成的操作,同时,scala原生语法也可以完成的操作是,两者的区别是什么? scala在执行语句的时候是在JVM进程执行,所有的计算全是在JVM中通过相应的调度完成. 而spark的RDD执行时,是通过分布式计算的方式完成. 三.转换算子的使用 map算

向Relay添加算子 为了在Relay IR中使用TVM算子,需要在Relay中注册算子,以确保将其集成到Relay的类型系统中. 注册算子需要三个步骤: 使用RELAY_REGISTER_OPC ++中的宏注册算子的Arity和类型信息 定义一个C ++函数为算子生成一个调用节点,并为该函数注册一个Python API挂钩 将上述Python API挂钩包装在更整洁的界面中 该文件src/relay/op/tensor/binary.cc提供了前两个步骤的python/tvm/relay/op

一.Connect DataStream,DataStream ->  ConnectedStream,连接两个保持他们类型的数据流,两个数据流被Connect之后,只是被放在了同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式 不发生任何变化,两个流相互独立. import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Connect { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec

目录 SVD专题1 算子的奇异值分解--矩阵形式的推导 前言 Preface 几点说明 预备知识 Prerequisite 1.1 极分解 Polar Decomposition 1.2 等距同构 Unitary Operator 1.2.1 什么是等距同构 1.2.2 等距同构的刻画 重要补充:正规算子与复谱定理 1.2.3 等距同构的描述 1.3 正算子 Positive Operator 1.3.1 什么是正算子 1.3.2 正算子的刻画 补:算子的平方根 1.3.3 正算子的描述 奇异值

摘要:本文分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法. 本文分享自华为云社区<[MindSpore易点通]算子使用问题与解决方法>,作者:chengxiaoli. 简介 算子的调用是构建模型的基础,准确的找到能满足需求的算子并能正确的使用,可以有事半功倍的效果.本次就分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法给大家. 图中是简单的归纳了算子使用的这几个步骤,本文的内容主要是根据图中的步骤再进行解析说明. 分析使用需求 首先了解下什么是算子,通俗的说对一个函数进行

摘要:华为云数据库高级内核技术专家详解GaussDB(for MySQL)Partial Result Cache特性,如何通过缓存中间结果对算子进行加速? 本文分享自华为云社区<GaussDB创新特性解读:Partial Result Cache,通过缓存中间结果对算子进行加速>,作者:GaussDB 数据库 . 为了加速查询性能,传统的关系型数据库,比如Oracle.DB2,都有结果集缓存的特性,用来缓存一条查询语句的结果集.如果后续同样的语句被查询,数据库将直接从结果集缓存中获取结果,而