基于当前记录计算子表单的控制
I have the following: main form "customer" from a "customer" table. subform "invoices" with fields "invoice date", "invoice amount" "customer id" etc....
Sobel算子原理及OpenCv实现
索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值，用来运算图像亮度函数的灰度值近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。一、Sobel...
spark2.2 DataFrame的一些算子操作
本文持续更新中。。。Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrameAPI。本文将使用SparkSession进行操作。一、DataFr...
Spark之 Spark Streaming整合kafka（并演示reduceByKeyAndWindow、updateStateByKey算子使用）
Kafka0.8版本基于receiver接受器去接受kafkatopic中的数据（并演示reduceByKeyAndWindow的使用）依赖<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId&...
spark算子union使用
1.使用parallelize产生两个RDDvalrdd1=sc.parallelize(List(("a",1),("b",2)))valrdd2=sc.parallelize(List(("c",3),("d",4),("a",1)))2.Union使用（包括重复数据）rdd1.union(rd...
Spark算子使用示例
1.算子分类从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类Transformation：操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发运算。Action：会触发Spark提交作业（Job），并将数据输出Spark系统...
Spark Streaming的foreachRDD算子的正确使用
这一块是Spark闭包的问题，不懂自行看文档吧！重点：SparkStreaming的foreachRDD运行在Driver端，而foreach和foreachPartion运行在Worker节点。备注：对数据的向外输出，还是用foreach**算子好，不要用Map**算子，因为Map还要返回一个RD...
Spark Streaming的foreachRDD算子的正确使用
这一块是Spark闭包的问题，不懂自行看文档吧！重点：SparkStreaming的foreachRDD运行在Driver端，而foreach和foreachPartion运行在Worker节点。备注：对数据的向外输出，还是用foreach**算子好，不要用Map**算子，因为Map还要返回一个RD...
opencv调用摄像头+灰度图+高斯滤波+Canny算子
闲来无事（主要剃了个头）来把opencv经常要用的一些函数来梳理一下效果图震楼惯例opencv配置环境地址：http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52235056具体代码如下：#include<opencv2/highgui/highgui....
Ascend Pytorch算子功能验证
AscendPytorch算子功能验证编写测试用例以add算子为例，测试脚本文件命名为：add_testcase.py。以下示例仅为一个简单的用例实现，具体算子的实现，需要根据算子定义进行完整的覆盖才能保证功能的基本正确。引入依赖库。2. importtorch3. importnumpyasnp4...
算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量
默认情况下，经过了这种filter之后，RDD中的每个partition的数据量，可能都不太一样了。（原本每个partition的数据量可能是差不多的）问题：1、每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样数量的task，来进行处理；有点浪费tas...
【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子
边缘边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突...
Sift算子特征点提取、描述及匹配全流程解析
Sift之前的江湖在Sift横空出世之前，特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族。先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇。角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子，它是一种基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异...
opencv hog算子
梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的...
php和js实现根据子网掩码和ip计算子网功能示例
这篇文章主要介绍了php和js实现根据子网掩码和ip计算子网功能,结合实例形式分析了PHP与js针对IP地址子网掩码计算的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
Python实现的根据IP地址计算子网掩码位数功能示例
这篇文章主要介绍了Python实现的根据IP地址计算子网掩码位数功能,涉及Python数值运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
java-spark中各种常用算子的写法示例
这篇文章主要给大家介绍了关于java-spark中各种常用算子的写法的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧