Sift算子

Flink 常用算子详解与最佳实践

Flink常用算子详解与最佳实践ApacheFlink作为新一代流式计算引擎，以其高吞吐、低延迟和强大的状态管理能力，成为大数据实时处理领域的首选。
北漂老男人·2025-05-26 09:22

MindSpore踩坑——昇腾上的Cosine误差

P.Cos()(Tensor(math.pi,mstype.float32))#result:-1.000004用于计算余弦函数的Cos算子，结果会有误差，正常情况下cos(pi)=-1.0，但是用MindSpore
昇思MindSpore·2025-05-25 16:25

【mindspore系列】- 算子源码分析

本文会介绍mindspore的算子源码结构、执行过程以及如何编写一个自定义的mindspore算子。
WinddyAkoky·2025-05-25 15:53

PINN高阶技术综合应用：复杂问题求解与神经算子进阶

此外，本文详细介绍了神经算子理论及其在学习解算子中的创新应用，为PINN技术的工程实践提供了系统性的高级解决方案。关键词：高阶PINN技术、反问题求解、网络架构优化、神经算子、复杂系统建模1.
LIUDAN'S WORLD·2025-05-25 09:16

C/C++的OpenCV 进行图像梯度提取

本文将介绍几种常用的梯度算子及其在C++/OpenCV中的实现。预备知识在开始之前，请确保您已经安装了OpenCV，并且您的C++开发环境已经配置好可以链接OpenCV库。通常，我们需要包含以下头文件
whoarethenext·2025-05-24 14:40

PyTorch性能调优实战：从算子优化到分布式训练全攻略

PyTorch性能调优实战：从算子优化到分布式训练全攻略引言在深度学习落地过程中，性能优化是决定模型能否在生产环境高效运行的关键环节。
灏瀚星空·2025-05-24 08:58

完整改进RIME算法，基于修正多项式微分学习算子Rime-ice增长优化器，完整MATLAB代码获取

在本研究中，引入了一种增强版本，称为修改的RIME（MRIME），集成了多项式微分学习算子（PDLO）。
算法小狂人·2025-05-24 00:31

基于JAX的自动微分系统优化：从XLA编译到GPU代码生成（对比JAX与PyTorch的算子融合策略差异）

点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。一、自动微分系统的核心挑战与优化方向在深度学习框架的设计中，自动微分（AutomaticDifferentiation,AD）与计算图优化是决定训练效率的核心环节。JAX与PyTorch作为当前两大主流框架，分别采用不同的技术路径实现AD系统优化。JAX基于XLA编译器与函数式编
九章云极AladdinEdu·2025-05-21 00:10

spark的处理过程-转换算子和行动算子

（一）RDD的处理过程【老师讲授，画图】Spark使用Scala语言实现了RDD的API,程序开发者可以通过调用API对RDD进行操作处理。RDD的处理过程如图所示；RDD经过一系列的“转换”操作，每一次转换都会产生不同的RDD，以供给下一次“转换”操作使用，直到最后一个RDD经过“行动”操作才会真正被计算处理。这里有两点注意：【强调】延迟。RDD中所有的转换都是延迟的，它们并不会直接计算结果。相
Eternity......·2025-05-21 00:37

Spark处理过程-转换算子和行动算子

计算时机转换算子转换算子是惰性执行的，这意味着在调用转换算子时，系统不会立即进行数据处理。这种惰性计算的方式可以让Spark对操作进行优化，例如合并多个转换操作，减少数据的传输和处理量。
zxfgdjfjfjflfllf·2025-05-20 10:40

Spark---＞转换算子

Spark--->转换算子flatMap：数据的拆分、转换（一对多）map：转换（一对一）filter：过滤算子sort：排序算子mapPartitionsmapPartitionsWithIndexsample
飝鱻.·2025-05-20 09:08

SparkSQL数据提取和保存

在前面我们学习了RDD的算子还有分区器，今天我们来一起完成一个大一点的案例，通过案例来巩固学习内容。下面来做一个综合案例：读入csv文件中的数据，并做简单的数据筛选，然后写入数据到数据库。
古拉拉明亮之神·2025-05-20 09:06

【图像处理基石】OpenCV中都有哪些图像增强的工具？

OpenCV提供了丰富的图像增强工具，主要分为以下几类：亮度与对比度调整线性变换（亮度/对比度调整）直方图均衡化自适应直方图均衡化（CLAHE）滤波与平滑高斯滤波中值滤波双边滤波锐化与边缘增强拉普拉斯算子高通滤波非锐化掩蔽
AndrewHZ·2025-05-20 07:54

42：HALCON常用绘图、访问像素算子

HALCON算子函数——Drawing1.drag_region1功能：一个区域的交互运动。2.drag_region2功能：一个带有定点规格区域的交互运动。
Echo``·2025-05-19 22:54

步入Halcon新手村--0、常见算子介绍--打野基础内容--持续更新

常用算子介绍1、简单常见算子1、read_image(:Image:FileName:)作用：读取一张不同格式的图片2、dev_clear_window(:::)作用：清除活动图形窗口的内容。
扫地政·2025-05-19 17:45

Spark处理过程----行动算子

行动算子行动算子（Action）是一种触发RDD计算的操作。与转换算子（Transformation）不同，行动算子会返回一个结果给驱动程序（DriverProgram），或者将结果写入外部存储系统。
小萌新~~~~·2025-05-19 15:33

MATLAB GUI SIFT与小波变换图像拼接融合系统

图像拼接和融合是计算机视觉中的重要任务，它能够将多幅图像以无缝的方式拼接在一起，形成更大视野的图像，本文将介绍一个基于MATLABGUI的图像拼接融合系统，该系统结合了尺度不变特征变换（SIFT）和小波变换的技术
程序员杨弋·2025-05-17 23:00

RK3588 MNN CPU/Vulkan/OpenCL ResNet50推理测试

1.3测试目标解析二、参考链接三、操作步骤3.1Vulkan环境搭建3.2安装OpenCL环境3.3Vulkan运行`relu`算子3.3.1安装`glslang-tools`3.3.2编写计算着色器（
Hi20240217·2025-05-17 18:26

Spark处理过程-转换算子和行动算子

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame的操作被分为**转换算子（Transformations）和行动算子（Actions）**两类，它们是构建Spark应用的核心概念。
依年南台·2025-05-17 18:55

Spark缓存

Spark的RDD操作是惰性的，每次触发行动算子（如collect()、count()）时都会重新计算整个DAG（有向无环图）。对于需要多次使用的RDD（如迭代算法或交互式查询），这种重复计算会造成
依年南台·2025-05-17 18:54

深入解析PyTorch中MultiheadAttention的隐藏参数add_bias_kv与add_zero_attn

关键背景最近在学习pytorch中的源码尤其是nn.modules下算子的实现，针对activation.py下MultiheadAttention下有两个不常见的参数的使用比较有趣，因为时序领域很少使用这两个参数
dunzane·2025-05-17 11:03

ORB特征点检测

特征描述子的一种结合与改进，这个算法是由EthanRublee,VincentRabaud,KurtKonolige以及GaryR.Bradski在2011年一篇名为“ORB：AnEfficientAlternativetoSIFTorSURF
小白的进阶·2025-05-17 03:38

ORB特征检测

计算速度比SIFT快百倍，比SUFT快10倍。从名称中可以看出，ORB本质是FAST角点检测算法和BRIEF特征描述符的集合。为什么要这样子呢？
东东咚咚东·2025-05-17 03:37

OpenCV中Canny、Sobel和Laplacian边界检测算法原理和使用示例

以下是OpenCV中几种常见的边缘检测算法及其原理、使用方法：一、Canny边缘检测（最常用）原理：Canny是一种多阶段边缘检测算法，步骤如下：高斯滤波（降噪）计算梯度（Sobel算子）非极大值抑制（
点云SLAM·2025-05-16 21:29

spark中的转换算子

{SparkConf,SparkContext}objectMain{defmain(args:Array[String]):Unit={//学习sparkRDD中的转换算子//1.map//2.filter
只因只因爆·2025-05-16 04:24

Spark笔记四之RDD处理过程

2DAGscheduler细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖，生成更详细的DAG图，将DAG图封装成TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群
臭小优·2025-05-16 01:01

Spark处理过程-转换算子

转换算子转换算子用于对RDD进行转换操作，生成一个新的RDD。转换操作是惰性的，即当调用转换算子时，Spark并不会立即执行计算，而是记录下操作步骤，直到遇到行动算子时才会触发实际的计算。
漂流瓶666666·2025-05-15 23:12

Spark RDD简介以及算子使用大全

目录一、sparkRDD（1）RDD简介（2）算子简介二、RDD的使用（基于Linux系统）（1）RDD创建①基于数据集合创建②基于外部数据源创建（2）transformation算子——map()（3
Sheenky·2025-05-15 22:37

模型部署 - onnx 的导出和分析 - PyTorch 导出 ONNX - 学习记录

一个简单的例子--将线性模型转成onnx1.2、导出多个输出头的模型1.3、导出含有动态维度的模型二、pytorch导出onnx不成功的时候如何解决2.1、修改opset的版本2.2、替换pytorch中的算子组合
Nice_cool.·2025-05-15 13:33

Spark的RDD转换算子-map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex

Spark的RDD转换算子-map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndexRDD算子包括RDD转换算子和RDD行动算子，其实算子就相当于一种方法，在方法中封装想要实现所需结果的逻辑
牧码文·2025-05-14 16:45

SparkSQL入门学习

同SparkRDD不同地方在于SparkSQL的API可以给Spark计算引擎提供更多的信息（计算数据结构、转换算子），Spark计算引擎可以根据SparkSQL提供的信息优化底层计算任务。
田晓彬·2025-05-14 16:12

尚硅谷大数据Spark之RDD转换算子学习笔记及面试题

1.Spark算子从功能上可以分为以下两类:1）Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
qq_25127933·2025-05-14 16:11

RDD转换算子sortByKey详解

sortByKey()格式:sortByKey(ascending=True|False默认为True)说明:根据key进行排序操作,默认按照key进行升序排序,如果需要倒序设置ascending为Falserdd=sc.parallelize([('c05','张三'),('c02','李四'),('c07','王五'),('c01','赵六'),('c03','田七'),('c08','周八'
留不住的人·2025-05-14 16:40

Spark(26)Spark处理过程-转换算子和行动算子

（一）RDD的处理过程【老师讲授，画图】Spark使用Scala语言实现了RDD的API,程序开发者可以通过调用API对RDD进行操作处理。RDD的处理过程如图所示；RDD经过一系列的“转换”操作，每一次转换都会产生不同的RDD，以供给下一次“转换”操作使用，直到最后一个RDD经过“行动”操作才会真正被计算处理。这里有两点注意：【强调】延迟。RDD中所有的转换都是延迟的，它们并不会直接计算结果。相
北随琛烬入·2025-05-13 18:51

RDD算子-行动算子

//学习sparkRDD中的行动算子//1.collect:把发布在集群中的各个节点上的RDD元素收集，以数组的形式返回//2.c
枕上书446·2025-05-13 10:27

Spark-Core（双Value类型）

一、RDD转换算子（双Value类型）1、intersection函数签名：defintersection(other:RDD[T]):RDD[T]函数说明：对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
бесплатно·2025-05-12 13:36

Spark处理过程-行动算子

行动算子（Action）是一种触发RDD计算的操作。与转换算子（Transformation）不同，行动算子会返回一个结果给驱动程序（DriverProgram），或者将结果写入外部存储系统。
睎zyl·2025-05-12 09:37

怎么理解RDD中的算子

在Spark的RDD（弹性分布式数据集）中，算子是对RDD进行操作的函数，可分为转化算子和行动算子，以下是对它们的理解：转化算子-特点：这类算子会返回一个新的RDD，并且是惰性求值的，即不会立即执行计算
晴空下小雨.·2025-05-12 01:46

RDD转换算子

除了前面提到的常见RDD转换算子，还有一些其他的转换算子，以下是部分算子的介绍：mapPartitions与map类似，但它是对RDD的每个分区进行操作，传入的函数接收一个分区的迭代器，返回一个新的迭代器
晴空下小雨.·2025-05-12 01:46

【C# + HALCON 机器视觉】HALCON经典算子：圆形膨胀（dilation_circle）与圆形腐蚀（erosion_circle）

摘要：本文聚焦C#与HALCON在机器视觉领域的应用，深入阐述圆形膨胀（dilation_circle）与圆形腐蚀（erosion_circle）算子原理，以PCB焊点缺陷检测为案例，展示对二值化图像进行膨胀填补断裂
AI_DL_CODE·2025-05-11 23:35

在 Flink + Kafka 实时数仓中，如何确保端到端的 Exactly-Once

以下是具体实现方法及示例配置：1.核心机制(1)FlinkCheckpoint作用：定期将算子的状态（State）和Kafka消费偏移量（Of
静听山水·2025-05-11 12:58

spark转换算子

在ApacheSpark中，转换算子（Transformation）是用于对RDD（弹性分布式数据集）进行转换操作的函数。
lqlj2233·2025-05-10 17:52

遗传算法GA

一般的遗传算法由四个部分组成：编码机制、控制参数、适应度函数、遗传算子。编码机制：GA的基础，GA不是对研究对象直接进行讨论，而是通过某种编码机制把对象统一赋于由特定符号（字母）按一定顺序拍成的串。
白炎灵·2025-05-10 12:21

Flink 系列之十三 - Data Stream API的输出算子底层原理

之前做过数据平台，对于实时数据采集，使用了Flink。现在想想，在数据开发平台中，Flink的身影几乎无处不在，由于之前是边用边学，总体有点混乱，借此空隙，整理一下Flink的内容，算是一个知识积累，同时也分享给大家。注意：由于框架不同版本改造会有些使用的不同，因此本次系列中使用基本框架是Flink-1.19.x，Flink支持多种语言，这里的所有代码都是使用java，JDK版本使用的是19。代码
linmoo1986·2025-05-10 10:06

SparkStreaming之persist缓存

DSstream中的数据缓存在内存中，这对需要多次计算的DStream数据是一个很好的优化，对于window操作「比如reduceByWindow，reduceByKeyAndWindow」和state操作算子如
稳哥的哥·2025-05-10 09:26

Spark Core -- CheckPoint && Cache && Lineage血统

1、Cache缓存：因为Spark中对每一个RDD执行的算子操作的时候，都需要从数据源头计算一遍，就会导致RDD被重复计算，浪费资源，消耗时间，影响整体的性能。
新手小农·2025-05-10 09:55

AI编译器对比：TVM vs MLIR vs Triton在大模型部署中的工程选择

本文基于NVIDIAA100与GoogleTPUv4平台，通过BERT-base（110M）和GPT-2（1.5B）的实测数据，对比TVM、MLIR、Triton三大编译框架在动态shape支持、算子融合效率
学术猿之吻·2025-05-09 04:14

flink常用算子整理

文章目录前言1.重新分配(即打散)2.合并流的算子3.算子链操作4.侧边输出(目前只有一种)5.键控进行分区6.输出算子7.其他基础操作算子8.其他常用的算子9.Flink窗口等情况10.窗口举例前言提示
工作中的程序员·2025-05-09 02:59

【C# + HALCON 机器视觉】HALCON经典算子：形状匹配（create_shape_model 与 find_shape_model）

详细阐述create_shape_model与find_shape_model算子原理，以汽车内饰板装配定位安装孔位为例，展示从图像读取、模板创建、实时匹配到控制机械臂抓取的完整流程，同时介绍WinForm
AI_DL_CODE·2025-05-08 11:55

深入探索 Spark RDD 行动算子：功能解析与实战应用

行动算子（Action）是触发RDD实际计算的关键，它将分布在集群中的数据经过一系列转换后，最终以具体的形式返回结果或保存数据。
麻芝汤圆·2025-05-07 23:16
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