上一篇,我们讲解了GM中导入模型的方法,这节我们来讲地形. 源文件地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=685772423&uk=2466343590 使用等高图创建地形,对于GM来说,相比其他方法比较便宜. 1.地形数据存储在图片中,一张黑白表示等高图,生成高度值:另一张则为贴图,生成模型顶点的色彩,都被存储在数组中. 2.Z值的获取得以简化,通过检索数组快速获取. 3.自由设定大小,高度比例,而且占用系统资源少.   在这源程序中,使用YOYO

Spark中的任务管理是很重要的内容,可以说想要理解Spark的计算流程,就必须对它的任务的切分有一定的了解.不然你就看不懂Spark UI,看不懂Spark UI就无法去做优化...因此本篇就从源码的角度说说其中的一部分,Stage的切分--DAG图的创建 先说说概念 在Spark中有几个维度的概念: 应用Application,你的代码就是一个应用 Job,Job是以action为边界的. Stage,是按照宽窄依赖来界定的 Task,最终落实到各个工作节点上的任务,是真正意义上的任务 光说

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结十大基础排序算法.java版源码实现,强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( log2n)<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^

前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要: 1.作业调度核心--DAGScheduler 2.DAGScheduler类说明 2.1DAGScheduler 2.2ActiveJob 2.3Stage 2.4Task 3.工作流程 3.1划分Stage 3.2生成Job,提交Stage 3.3任务集的提交 3.4任务作业完成状态的监

方法1:本来WEB-INF中的jsp就是无法通过地址栏访问的.所以安全.如果说你要访问这个文件夹中的jsp文件需要在项目的web.xml文件中去配置servlet格式差不多的配置就ok了.如下: 访问地址:http://localhost:8080/runtain/xxx,就可以看见内容了! 方法2:<jsp:forward page ="/WEB-INF/jsp/test/test.jsp" /> 方法3:request.getRequestDispatcher(&quo

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结6大基础算法.java版强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( )<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^n) 1.2 空间复杂度

本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink. What Is Flink 一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理.这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模拟批处理, spark streaming也可以进行微批处理, 虽说在性能延迟上处于亚秒级别, 但

摘要:针对企业AI开发应用中面临的痛点和难点,为大家带来从实践出发帮助企业构建成熟高效的AI开发流程解决方案. 在数字化转型浪潮席卷全球的今天,AI技术已经成为行业公认的升级重点,正在越来越多的领域为业务带来创新价值.随着行业AI落地逐步加速,企业在开发AI应用的过程中,经常会遇到准备不足.人才紧缺.开发成本高昂等问题,阻碍着AI的落地实践. 在2020年12月20日QCon全球软件开发大会 2020上海站上,华为云AI首席技术布道师陈亮携手四位华为AI领域博士,带来题为"全栈全场景AI应用开发

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

题面 100 有一个显然的做法是\(O(n^2)\): 想办法优化这个做法: 我们给一个64位整数,切分成四个16位整数. 那么如果两个64位整数符合汉明距离为3的话,那么两者切分的四个16位整数中: 至少存在一个16位整数相等. 那么我们用这个16位整数为引索,遍历所有可能的,就能优化遍历次数了. 由于数据近似随机,所以这个方法是可以过的. Code #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define ull unsigned long

一.引言 如何实现图片分割?若有园友用到这个模块,使用Java的BufferedImage类来实现,图片切分也可以作为一个小工具积累起来,以备不时之需. 二.代码清单 package com.leesf.util; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import javax.imageio.ImageIO

李翔,怀进鹏,曾晋,高鹏. 一种Java遗留系统服务化切分和封装方法. 计算机学报, 32(9), 2009, p1084-1815 (gs:5) 1. 本文研究从Java遗留系统中切分并封装出Web服务的(半)自动化方法. 主要涉及到的模型和技术如下. 静态类结构模型,类关系图(CRG):有向图,定义类之间的关系和结构.类级别的切分过于粗糙,难以应用于大多数遗留系统. 动态对象调用模型,对象调用图(Object Invocation Graph, OIG):有向有权图,表示对象之间调用关系和频

最近在做文本处理知识的梳理,关注了CMU提出的GraphLab开源分布式计算系统 这是关于GraphLab的PPT:Distributed GraphLab『 http://cheng-qihang-shenzhen.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/thesis%2ftest_processing%2fdistributed%20graphlab.pdf 』 这是CMU的Select实验室发布的一片相关论文:GraphLab A Distributed Framewor

http://www.cnblogs.com/xrq730/p/4948707.html   MemCache是什么 MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemC

mysql数据库切分 前言 通 过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时 候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 何谓数据切分 可 能很多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,只不过在有些文章中称之为数据的Sharding.其实不管是称之为数据的 Sharding还是数据的切分,其概念

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Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg

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