flume-conf.properties的配置 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 sink-hdfs a1.channels = c1 chn-hdfs a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -f /home/abc/robotResume/jupiter/jupiter_http_log/logback.log a1.sources.r1.inputCharset = UTF-8 a1.sources
flume入门 1.安装与配置2.基础架构3.事务4.agent的内部原理5.基础案例1.实时监控单个文件，并上传到HDFS中 hdfs2.使用Flume监听整个目录的文件，并上传至HDFS3.使用Flume监听整个目录的实时追加文件，并上传至HDFS4.复制 replicating5.负载均衡 load_balance7.故障转移 failover
一、配置安装Anaconda 1.到清华大学开源软件镜像站官网下载Anaconda https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 由于本人用的是windows11系统，所以windows系统按照这个最新版本安装 然后等待 2、下载完以管理员权限运行 选择All Users 3、安装在其它盘
Anaconda 学习笔记 目录 介绍 安装&运行 命令 全局相关 环境相关 包相关 PyCharm 中使用 Conda 环境 配置 修改源 配置文件详解 常见问题 介绍 Anaconda（官网 https://www.anaconda.com/ ）是软件包/环境管理工具 Conda 的数据科学版本，自带的 base 环境提供了大量数据科学
参数重组是一种最近比较火的设计网络的思想，即利用网络的重参数化，把多层合成一层，进行网络加速。 在我之前写的一些参数重组的博客中（链接），介绍了RepVGG、ACNet、DBB等设计于分类网络的替代卷积核。容易想到，如果使用类似的结构，将原本的普通卷积替换为空洞卷积，是否就能将参数重组
问题1：'Keyword argument not understood:', 'input 删去input=，output= 论文的几个创新点：数据增强， 论文用的一些方法：数据增强，数据的二值化 神经网络的训练： 遇到的一些问题：1、读取数据时一开始用libtiff读取tif格式图片一直导入不成功，后来更换成cv.imgread 2.tensorflow 调用adam
opencv Mat QImage if (imgParam.channels() == 3) { cv::cvtColor(imgParam, rgb, CV_BGR2RGB); img = QImage((const uchar*)(rgb.data), rgb.cols, rgb.rows, rgb.cols*rgb.channels(), QImage::Format_RGB888); } else {
flume4个学习案例 1.案例一监听端口到界面1.1监听端口配置信息1.2 执行1.3 监听端口测试 2监听文件并传到另外一台电脑上界面2.1配置信息(监听文件->avro->nodez001->logger)2.2 执行2.3 测试 3 监听文件夹到界面3.1 配置信息3.2 执行3.3 测试 4 监听文件到hdfs4.1 配置信
参考其它教程，main和free似乎是必须，其它的似乎是可选的。 conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/ana
1、sources选择exec，sinks选择hbase 都是一样，找文档查参数 2、监听telnet端口 配置文件：source选择netcat（端口,tcp协议），sink选择logger（直接打印） #定义一个agent名字为a1 #定义三个组件sources，channels，sinks a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 #配置sources a1
一，先配置java 环境变量 tar xvf /soft/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /soft vim /etc/profile #java export JAVA_HOME=/soft/jdk1.7.0_79/ export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$PATH:/$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin so
opencv histPrepareImages static void histPrepareImages( const Mat* images, int nimages, const int* channels, const Mat& mask, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool u
** C# OpenCvSharp与Opencv4.x(DLL)混合开发 ** ** 这里只能解决宽度为4的倍数图片,不是4的倍数会出现图片扭曲,网上找了很多都不能解决,一般工业相机都是4的倍数,不是也可以自定义调节 第一部分:开发环境 ** 1.Win10 X64 2.vs2019 3.Opencv4.5.2 4.OpenCvSharp4.0 ** 第二部
故障转移 使用agent1 监控一个端口，其 sink 组中的 sink 分别对接agent2和 agent3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。 配置三个agent文件 agent1.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinkgroups = g1 a1.sinks = k1
一.Selective Kernel Networks 1.介绍： SKNet是SENet的加强版，让每一个神经元能够动态的调整感受野的大小。 2.大体流程： 1.Split 首先对原本C*H*W的输入经过多个（自己定义，图中为3个）大小不同的卷积核得到U1，U2，U3三个特征图。 注意，这里涉及了空洞卷积的内容。
Face Recognition Papers Review Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine arxiv: https://arxiv.org/pdf/2010.05222v2.pdf 主要两个贡献，一是把fc的权重存到不同卡上去，称为model parallel， 二是随机选择negative pair来近似softmax的分母(很常规的做法)。
NiN使用窗口形状为 11×1111×11、5×55×5 和 3×33×3的卷积层，输出通道数量与 AlexNet 中的相同。 每个 NiN 块后有一个最大汇聚层，池化窗口形状为 3×33×3，步幅为 2 NiN 和 AlexNet 之间的一个显著区别是 NiN 完全取消了全连接层。 相
yolox head 目录yolox head概述主体结构初始化head，__init__head模型的forward结果输出解码yolo-backbone 和 yolo-head 结合 yolox head 网络 概述 yolox-head 包含了3个分支 三个大分支输入的是三种尺度特征图， 自下而上分别对应前面提到的backbone输出的dark3, dark4, dark5
Core moudle（基础模块） 1.How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV 1.1 测试用实例描述 OpenCV官方文档中此部分的应用背景：一种简答的色彩还原方法。 问题描述：由于元素在矩阵中的存储最少也是256个不同值，如果直接采用一对一的映射将十分的需要资源
flume配置简介 配置简介安装flume(这里使用的是1.9版本)各种配置文件1、提示：2、各种配置方法***1、非持久化保存数据：文件名 example.conf******2、持久化保存数据******3、单个日志监控******4、多个日志监控******5、多个agent监控******6、拦截器：******7、拦截器的使用：**
常用的Conda 命令 参看conda信息 conda info 查看已安装的环境 conda info --envs 设置清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 移除安装源 conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
1.Django实现WebSocket在线聊天室 1.1 安装channels pip install channels==2.3 (saas) F:\Desktop\Python_Study\CHS-Tracer\saas>pip install channels==2.3 Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ Collecting channels==2.3 Downloading ... Suc
订阅模式 Redis 提供两个订阅模式：频道（channel）订阅和 glob-style 模式（pattern）频道订阅。 频道订阅: CA（client A）向服务器订阅了频道 news，当 CB 向 news 发布消息的时候，CA 便能收到 glob-style频道订阅：举例，CA（client A）向服务器订阅了频道*.news：当 CB 向 cc.news、aa.news 发布消息的
出现下面错误时 PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - sklearn Current channels: - https://conda.anaconda.org/conda-forge/win-64 - https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch - To search for a
一、描述： To search for alternate channels that may provide the conda package you’re looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page. 二、解决方法： 在anaconda prompt(anaconda3)下输入以下命令： conda config --ad
