1. 索贝尔(sobel)算子 前面的各种滤波，可以视为低通滤波，后面的各种算子可以视为高通滤波，区别：前面的滤波都是降噪的，算子都是来找图像边界、边缘的。索贝尔算子模拟一阶求导，倒数越大的地方说明变换越剧烈，越有可能是边缘。 Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[,
描述 算子smallest_rectangle2决定了一个区域的最小包围矩形，也即，所有包含这个区域的矩形中面积最小的那个。计算出了这个矩形的中心，倾斜度和两个半径。矩形的计算是基于区域中像素的中心坐标的。 在文档的这一章中（Region/Features)，你可以找到一个对于区域与他们最小包围矩形的长度
注解： 1.P5位置处的拉普拉斯算子的梯度相当于是： P2-P5+P8-P5+P4-P5+P6-P5 最近卡在离散拉普拉斯算子del2这个函数上了，在网上查了好久，关于del2函数边缘点的处理公式都不对（通过与del2函数结果验证的），因为自己要用硬件加速算法，碰巧有拉帕拉斯算子，所以必须要知道每个点的
说明： 1、以下方法全部来自这个RDD.scala，可以自己看源码 2、使用$SPARK_HOME/bin/spark-shell运行代码 3、注释部分是运行结果 //org.apache.spark.rdd//RDD.scala // Transformations (return a new RDD) 1.1 mapReturn a new RDD by applying a function to all elements of t
计算XLD轮廓中心有以下两个算子: area_center_xld(XLD : : : Area, Row, Column, PointOrder) area_center_points_xld(XLD : : : Area, Row, Column) 假若只想获取中心,建议使用第二个算子,因为对于某些垂直的XLD轮廓如下图,用第一个算子计算出来的中心是(0,0)
1.程序与数据流 （DataFlow） 所有的Flink程序都是由三部分组成: Source Transformation 和 Sink（输入、转换、输出） Source负责读取数据源，Transformation利用各种算子进行处理加工，Sink负责输出 在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（Dataflows），它包含了这三部分 每一个dat
去年看到了CANN的训练营，奈何当时事情比较多，再加上还没接触过深度学习的相关知识，没能跟上，最后课程和奖品都错过了。今年决定报一下名，希望这次可以跟上。（PS：要补的东西好多啊）。 开营打个卡 还是熟悉的大佬讲解，这次的课程分成三个班，从基础到进阶。看看自己能吸收多少吧。 华为云账号：s
*作者：倪泽，RocketMQ 资深贡献者， RocketMQ-Streams 维护者之一，阿里云技术专家。 * RocketMQ-Streams 是一款轻量级流处理引擎，应用以SDK 的形式嵌入并启动，即可进行流处理计算，不依赖于其他组件，最低1核1G可部署，在资源敏感场景具有很大优势。同时它支持 UTF/UTAF/UTDF 多种计算类型。目
1. 说明 /*闭包检查*/ /* * 1. Scala的闭包 * 如果一个函数,访问了它外部的(局部)变量的值,那么这个函数和所处的环境,称之为闭包 * 使用场景 : * 在嵌套函数中,内层函数可以 只用外层函数的任意变量 * * 2. Spark的闭包 * 1. 算子之外的
（1）γ校正：由于数字显示设备的非线性转换特征，使得图像的显示与原始场景相比较而言发生偏暗或偏亮的现象，这个时候就可以采用γ校正进行处理，使图像的显示等于或接近原始场景。消除图像噪声是图像增强、恢复的内容之一。 （2）图像平滑去噪：在常见的图像处理软件中，都提供了常用的除噪功能，
join类型算子，是依赖于K,V类型的算子，是俩个RDD的交集操作，底层是cogroup算子+flatmapvalues算子操作。 leftouterjoin类型算子，是依赖于K,V类型的算子，是俩个RDD的交集操作，底层是cogroup算子+flatmapvalues算子操作。类似于mysql的左外连接 rightouterjoin类型算子，是依赖于K,V类型
导读： 大家好我是胖子，我想我们大家都知道Flink是有状态的实时计算引擎，很多人不理解一个计算引擎应该怎么做呢，其实这就涉及到了Flink的核心，也就是它的应用程序抽象，我们都知道Flink会将我们编写的程序来进行转换成一个图，接着会进行优化，以及转换成一些可执行的图。可是你真的认真
SQL查询的执行过程，就像工厂的加工流水线，层层递进，最终得到想要的结果，而SQL算子就好比其中的一道道工序。本篇简要介绍一下SQL执行计划中，一些常见算子的含义和逻辑。 • indexscan 索引扫描当数据表中创建了索引，并使用索引字段进行查询时，会进行索引扫描。 • tablescan 顺序表扫描ta
1.概述 2.Laplacian算子 下面我们用最后得出梯度的幅值为\(G(x,y) = \sqrt{ \left(g_{x}^2 +g_{y}^2\right)}\)方向为: \(\theta = \arctan{\frac{g_{y}}{g_{x}}}\)现在我们用程序来实现这个过程。 拉普拉斯算子，在数学上的表达式为： \[L(x,y) = \frac{\partial f(x)}{\partial x^{
然后我们前面看了基本的转换算子,然后我们再来看 数据聚合相关的算子. 我们可以在DataStream中查一下,可以看到,这个里面 竟然没有reduce这样的方法对吧,那怎么办,数据怎么进行聚合啊 我们接着看 可以看到我们搜sum,也没有对吧没这样的方法吧
然后我们再来看上一步我们理解了数据流的执行,生成过程, 然后我们再来看数据流的传输以及任务链,因为如果需要知道 两个任务到底是如何合并的,这里就需要知道数据流传输和任务链才行. 首先我们要知道 1.一个程序中,不同的任务可能有不同的并行度 2.算子也就
算子输入 分割方式 区域/直方图 输出区域描述单一区域threshold单一整幅图像区域阈值单一绝对阈值分割fast_threshold单一整幅图像区域阈值单一绝对阈值分割bin_threshold单一整幅图像直方图单一下限值为0的阈值直方图分割auto_threshold单一整幅图像直方图多个直方图分割多
Operators map DataStream → DataStream flatMap DataStream → DataStream fliter DataStream → DataStream keyBy DataStream → KeyedStream 对数据进行分流 reduce KeyedStream/WindowedStream/AllWindowedStream → DataStream 用于keyBy或者window/windowAll之
深度学习计算框架中的自动化调优，尤其是高性能算子自动生成是这几年非常火的话题。这个系列的文章主要是对之前看到的零碎信息做个简单的总结。尽管，由于有些方向比较艰深，笔者懂得十分浅薄，文章在很多方面也只能蜻蜓点水。这是第一篇，权当是个引子。 问题与挑战 深度神经网络（DNN）
这边需要注意的是如果使用到setpercision，一定要引入iomanip头文件，否则编译会出错 注意以下的操作流算子都是在头文件iomanip中定义的，强烈建议使用的时候引入改头文件否则可能会出现错误 默认情况下使用的算子（也可以理解为没有使用任何算子的时候输出遵循的规则） dec：以十进制输出整
对于在DataFrame上的数据处理,SparkSql支持两种:一类是Sql;另一类是DataFrame开发算子 一、Sql语句 对于任意的DataFrame，都可以使用createTempView(生命周期仅限于SparkSession)或createGlobalTempView(可以跨SparkSession)创建临时表,之后在临时表上用sql语句进行灵活地增删
在说明非合同变换之前我们先来看一下合同变换的定义 在高等代数中合同变换的定义为：对于给定的N阶实对称矩阵A，B，存在着一个N阶可逆矩阵C，使得：C'AC = B。称A与B合同。在微分几何学的领域，合同变换大体指的是活动标架的平移、旋转和反射，所有的合同变换构成了一个合同变换群。不管是高等
使用“二次聚合”的思想 1.离线数据 Hive 、MR、 SPARK 1.1 场景描述 以MR为例，目前有p1 和 p2 两个分区， p1分区内有1亿条数据，key值为a ,p2分区内有一万条数据,key值为b 1.2 解决思路 以SQL为例 首先，为key加上随机数，进行一次分区， ( select 聚合函数,如count* from group b
1 简介 针对作业车间调度问题,提出改进的混合蛙跳算法.采用基于工件操作的蛙体结构,定义青蛙的相似性和距离,构造相应的青蛙移位策略,有效克服工件机器顺序的约束限制,保证青蛙新位置的可行性.通过经典算例仿真计算结果表明,该算法能有效求解较大规模的作业车间调度问题. 2
1 openLooKeng 算子接口 1.1 openLooKeng算子相关类 ▲ 图1-1 算子相关类 openLooKeng生成物理执行计划后，真正执行计划的是一个一个的算子（即Operator）。openLooKeng中将算子抽象为Operator接口，将算子工厂抽象为OperatorFactory接口，如图1-1所示。 而具体的算子则实现相应的Ope
