- 10个基于Python的计算机视觉实战项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉python计算机视觉机器视觉人工智能
10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- GIF&DDE
qq_39573780
红外图像处理计算机视觉算法
红外图像动态范围压缩GIF&DDE本文主要介绍了一种高动态范围图像转化为8位可视图像的方法,根据论文[[1]][id]总结实现算法流程图1:算法流程图步骤:使用导向滤波将图像分为基础层和细节层,基础层表示图像的整体结构信息,细节层表示图像的细节纹理信息。对基础层使用直方图投影操作,将图像的动态范围从[0,65535]映射到[0,255]对细节层使用增益掩膜进行增强对基础层和细节层加权求和得到输出图
- python实战项目77:足球运动员数据分析
wp_tao
Python副业接单实战项目python数据分析开发语言
python实战项目77:足球运动员数据分析一、数据集介绍二、加载数据集三、查看数据3.1查看数据大小3.2查看数据前几行3.3查看数据基本信息四、数据预处理4.1查看并处理缺失值4.2查看并处理重复值五、运动员身高和体重分布5.1查看身高和体重列数据情况5.2数据类型转换5.3绘制身高分布直方图5.3绘制体重分布直方图5.4统计运动员左右脚比例六、俱乐部球员评分分析6.1俱乐部球员平均分top1
- 图片批量去重---(均值哈希、插值哈希、感知哈希、三/单通道直方图)
ghx3110
数据/脚本处理均值算法哈希算法直方图图片去重
一、整体步骤本脚本中,关键步骤包括以下步骤:1、图片加载:脚本会遍历指定的图片目录,将所有图片加载到内存中。2、图像预处理:比较之前,通常需要对图片进行预处理,如调整大小、灰度化或直方图均衡化,以消除颜色、尺寸等因素的影响。3、相似度计算:图像相似度的衡量有很多种方法,如像素级别的差异(均方误差)、结构相似度指数(SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法(如PCA-SIFT、BRIEF等)。
- 数据处理与统计分析——11-Pandas-Seaborn可视化
零光速
数据分析pandaspython开发语言数据分析
Seaborn简介Seaborn是一个基于Matplotlib的图形可视化Python库,提供了高度交互式的接口,使用户能够轻松绘制各种吸引人的统计图表。Seaborn可以直接使用Pandas的DataFrame和Series数据进行绘图。1.Seaborn绘制单变量图(1)直方图histplothue:根据另一个分类变量对数据进行分组并显示不同颜色的直方图。kde:是否绘制核密度估计曲线。其他常
- day35
m0_62568655
python训练营人工智能
一、模型可视化用torchinfo看模型结构能快速打印模型各层的输入输出形状、参数数量,还会统计总参数量、计算量等信息,像给模型做“结构清单”,方便确认架构是否正确。就像查户口本,能直接列出模型每一层的“家庭成员”(输入输出尺寸、参数数量),还能算全家总参数、占多大内存,一看就知道模型搭得对不对。看权重分布将模型参数(权重)的数值分布绘制成直方图或热力图,通过观察参数是否集中、有无异常值,判断训练
- Docker 快速搭建一个基于 GPT-Vis 组件的统计图表生成服务
计算机小手
经验分享docker开源软件
以下是对工具简单介绍:可以在服务端使用GPT-Vis统计图表组件直接渲染成图片支持Docker一键部署,提供统计图表渲染生成API接口支持多种GPT-Vis支持的组件,包括折线图、柱形图、饼图、面积图、条形图、直方图、散点图、词云图、雷达图、思维导图、流程图等等可以作为MCP工具MCPServerChart的私有后端服务,参考:https://github.com/antvis/mcp-serve
- OpenCV —— 直方图与匹配
直方图就是对数据进行统计,将统计值组织到一系列事先定义好的bin中。bin中的数值是从数据中计算出来的特征的统计量,这些数据可以是诸如梯度,方向,色彩或任何其他特征。直方图获得是是数据分布的统计图直方图的基本数据结构CvHistogram创建一个新的直方图cvCreateHistdims直方图维数的数目sizes直方图维数尺寸的数组type直方图的表示格式:CV_HIST_ARRAY意味着直方图数
- OpenCV C++ 图像处理教程:灰度变换与直方图分析
achene_ql
opencvc++图像处理计算机视觉人工智能
在数字图像处理领域,灰度变换与直方图分析是最基础且核心的技术,它们如同“图像的化妆师”,能够通过调整像素灰度分布显著改善图像视觉效果,为后续的目标检测、图像分割等高级任务奠定基础。无论是校正图像的亮度与对比度,还是从低质量图像中提取有效信息,掌握这些技术都是图像处理从业者的必备技能。一、点运算(PointOperation)1.概念点运算是图像处理中最基础的操作之一,指对图像中每个像素点的灰度值进
- 使用Halcon进行图像预处理的策略
AI_Guru人工智能
计算机视觉图像处理人工智能
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤,它有助于提高图像质量,从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中,图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略,以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波:去除图像噪声,如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强:提高图像的对比度,如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)。
- HALCON学习笔记(四)——图像增强
weixin_45482443
HALCON学习笔记计算机视觉
图像增强:有目的的强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同特征之间的差别,抑制不感兴趣特征,改善图像质量,丰富信息量,满足分析需要。1.图像增强的概念和分类图像增强技术基本分为两类:空间域法:包含图像像素的空间,在空间域中,直接对图像进行各种线性或非线性运算,对图像的像素灰度做增强处。分为点运算(作用于像素领域的处理方法,包括灰度变换,直方图修正,
- erdas图像增强步骤_基于erdas的图像增强处理
weixin_39953618
erdas图像增强步骤
《基于erdas的图像增强处理》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于erdas的图像增强处理(9页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、图像增强处理l实习目的:掌握常用的图像增强处理的方法l内容:空间、辐射、光谱增强处理的主要方法空间增强:包括卷积增强处理、纹理分析辐射增强:LUT拉伸处理、直方图均衡化处理光谱增强:主成份变换、缨穗变换、色彩变换图像增强处理包括空间、辐射、光谱增强处理,本练习做几
- python openpyxl.chart库绘制excel图表的使用
向飞飞(码龄1年)
开发语言python
写在前面:目前项目需要用python调excel在excel里画直方图,需要画图、设置数据标签之类的,很多参数打开csdn和百度搜索都说的不清不楚,直接放一大堆代码没有任何解释,官方文档全英文没解释,摸清每个参数用法后在此记录,望给下个需要的人提供方便,感谢阅览。简介:openpyxl是一个python库,用于读写Excel文件。openpyxl.chart是openpyxl中的一个模块,用于在E
- 图像处理 | 基于matla的多尺度Retinex(MSR)和自适应直方图均衡化(CLAHE)算法联合的低照度图像增强(附代码)
单北斗SLAMer
图像处理算法人工智能低照度图像增强
低照度图像增强1、算法原理2、代码实现3、关键步骤说明4、效果5、扩展建议6、原图7、结果1、算法原理2、代码实现functionenhanced_img=MSR_CLAHE_Enhancement(img_path)%读取图像img=imread(img_path
- 使用OpenCV和Python进行图像掩膜与直方图分析
知舟不叙
opencvpython人工智能图像掩膜
文章目录引言1.准备工作2.加载并显示原始图像3.创建掩膜3.应用掩膜5.计算并显示直方图6.结果分析7.总结引言在图像处理中,掩膜(Mask)是一个非常重要的概念,它允许我们选择性地处理图像的特定区域。今天,我将通过一个实际的例子来展示如何使用OpenCV和Python对手机图像进行掩膜处理并分析其直方图。1.准备工作首先,我们需要导入必要的库:importcv2importnumpyasnpf
- 图像处理精粹:直方图均衡化与平滑滤波解析
背景简介图像处理技术是计算机视觉和机器学习领域的基石之一。在处理数字图像时,我们常常需要对图像的某些属性进行调整,以达到预期的效果。本章节聚焦于图像的直方图均衡化和平滑滤波处理,这两种技术是提升图像质量和改善视觉体验的关键步骤。直方图均衡化直方图均衡化是一种提高图像全局对比度的方法,特别是在图像的背景和前景对比度较低的情况下。通过重新分布图像的灰度级,使得图像的灰度级均匀分布,从而增强图像的整体对
- Seaborn入门到上头:让数据可视化变成享受的艺术(附防秃指南)
kernelcraft
信息可视化其他
文章目录一、可视化届的"美图秀秀"来了!1.1为什么你该马上切换Seaborn?二、安装姿势要帅气三、5分钟极速上手3.1热身运动:散点图3.2直方图还能这么玩四、进阶技巧(装逼必备)4.1调色板的黑魔法4.2主题设置三连击4.3多图布局的骚操作五、避坑指南(血泪经验)5.1中文显示异常?5.2图片模糊?5.3颜色不统一?六、灵魂拷问环节七、真香警告一、可视化届的"美图秀秀"来了!各位数据民工注意
- 将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
黄卷青灯77
计算机视觉opencv人工智能自动化阈值OTSU
Otsu是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。Otsu方法的原理Otsu方法的核心思想是将图像的像素分为两类(前景和背景),并通过统计分析找到一个阈值,使得这两类之间的差异最大化。具体步骤如下:计算图像的直方图:统计每个灰度值的像素
- python数据分析期末_Python数据分析期末作业
xander Sun
python数据分析期末
Python数据分析期末作业(50分)一、名称:国民经济核算季度数据分析可视化处理;二、需求:根据文件《国民经济核算季度数据.npz》提供的各年中每个季度的数据,完成如下操作处理:1、绘制直方图:(1)在一个画板中绘制2000年、2017年第一季度国民生产总值产业构成分布、行业构成分布直方图,其效果形式如下;(2)要求:?每个图形的标题、轴标签、刻度、图形颜色、柱形宽度与效果图中的完全一致;?在每
- 夜拍提升清晰度
不知几秋
opencv计算机视觉python
importcv2importmatplotlib.pyplotasplt#图像路径image_path='images/img01.jpg'#读取图像img=cv2.imread(image_path)#将图像转换为灰度图像gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#对灰度图像进行直方图均衡化equ_img=cv2.equalizeHist(gra
- 使用 Plotly.js 在 Vue 中创建交互式散点图
ScriptEcho
javascriptplotlyvue.js前端
本文由ScriptEcho平台提供技术支持项目地址:传送门使用Plotly.js在Vue中创建交互式散点图应用场景介绍Plotly.js是一个功能强大的JavaScript库,用于创建交互式数据可视化。它支持各种图表类型,包括散点图、折线图和直方图。在Vue.js应用程序中,Plotly.js可用于创建动态且引人入胜的数据可视化。代码基本功能介绍本代码示例展示了如何使用Plotly.js在Vue.
- python数字图像处理基础(六)——模板匹配、直方图
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)(通过.sha
- 【图像处理入门】4. 图像增强技术——对比度与亮度的魔法调节
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理算法计算机视觉模式识别几何变换图像增强
摘要图像增强是改善图像视觉效果的核心技术。本文将详解两种基础增强方法:通过直方图均衡化拉伸对比度,以及利用伽马校正调整非线性亮度。结合OpenCV代码实战,学会处理灰度图与彩色图的不同增强策略,理解为何彩色图像需在YUV空间操作亮度通道,为后续滤波与边缘检测奠定预处理基础。一、图像增强:让模糊图像「重获新生」为什么需要图像增强?改善视觉效果:让低对比度图像更清晰(如老照片修复)提升后续处理效果:增
- Day 6
LiuSu789k
每日打卡机器学习
数据初步可视化内容回顾:单特征可视化:连续变量箱线图(还说了核密度直方图)、离散特征直方图特征和标签关系可视化箱线图美化--->直方图importpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')data.head()continuous_features=[]foriindata.columns:ifdata[i].dtype!='object':continuous_
- 高效多线程图像处理实战
我喜欢就喜欢
技术文档QTC++图像处理人工智能
引言在现代计算机视觉和图像处理应用中,处理大量图像数据是常见需求。传统的单线程处理方式在面对成千上万的图像时,往往显得力不从心,导致处理时间过长。本文将介绍如何将一个典型的单线程图像处理任务转换为高效的多线程实现,并讨论其中的关键技术点、线程安全考量以及性能优化策略。1.单线程版本的问题假设我们有以下单线程代码,用于对一批图像进行两种不同的增强处理(直方图匹配和颜色迁移)并保存结果:voidpro
- OpenCV---Canny边缘检测
MzKyle
计算机视觉计算机视觉人工智能
一、基本概念与核心作用Canny边缘检测是计算机视觉中最经典的边缘检测算法之一,由JohnCanny于1986年提出。其核心目标是在噪声图像中提取精确、单像素宽、连续的边缘,广泛应用于:目标检测预处理(如Robomaster中灯条、装甲板的边缘提取)。轮廓分析(轮廓检测的前置步骤)。图像分割(通过边缘定位目标边界)。特征提取(如边缘方向直方图HOG)。与其他边缘检测算法的对比:算法优势劣势Cann
- OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图(histogram)函数histEven()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于在GPU上计算输入图像的直方图(histogram)。它将像素值区间均匀划分为若干个bin(桶),并统计每个bin中像素的数量。适用于单通道图像(如灰度图或某个颜色通道)。使用等间距的分箱方式(即“均匀直方图”)。支持8U和32S类型的图像。函数原型vo
- OpenCV CUDA模块直方图计算------生成一组均匀分布的灰度级函数evenLevels()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数主要用于为直方图均衡化、CLAHE等图像处理算法生成一组等间距的灰度区间边界值(bins或levels),这些边界值可用于后续将图像划分为多个区域进行处理。函数原型voidcv::cuda::evenLevels(OutputArraylevels,intn
- 工业级应用:Halcon灰度直方图核心技术全解
Ro小陌
视觉Halcon计算机视觉视觉检测信息与通信
Halcon灰度直方图详解一、灰度直方图基础概念定义与功能灰度直方图是统计图像中每个灰度级(0-255)像素出现频率的图形化表示横坐标:灰度级(0为纯黑,255为纯白)纵坐标:对应灰度级的像素数量或频率作用:直观显示图像对比度、亮度分布,辅助阈值分割和图像增强与图像属性的关联图像类型直方图特征示例场景暗图像峰值集中在左侧(低灰度区)夜间监控画面亮图像峰值集中在右侧(高灰度区)强光环境下的工业零件低
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo