Flink流式处理模式，运行Flink Streaming Job时一般输入的数据集为流数据集，也就是说输入数据元素会持续不断地进入到Streaming Job的处理过程中，但你仍然可以使用一个HDFS...其中，输入数据源是Kafka中的某个Topic；输出处理结果到lasticsearch中，我们使用使用Transport API的方式来连接Elasticsearch，需要指定Transport地址和端口...包里面存在，其中包括批量向Elasticsearch中索引数据（内部实现了使用BulkProcessor）。...如果需要在Batch处理模式下批量索引数据到Elasticsearch，可以直接使用ElasticsearchOutputFormat即可实现。...实现ElasticsearchSinkFunction 我们需要实现ElasticsearchSinkFunction接口，实现一个能够索引数据到Elasticsearch中的功能，代码如下所示： final
在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。...numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素使用范例：>>>import numpy as np>>> a = np.array([[np.nan...np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308], [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])和此类问题相关的还有一组判断用函数...，包括：isinfisneginfisposinfisnanisfinite使用方法也很简单，以isnan举例说明：>>> import numpy as np>>> np.isnan(np.array
[面试官：请使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。...针对他的这个疑惑，今天专门写文章介绍一下如何使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换，帮助读者大人化解此类问题。...好处 使用 shader 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换有什么使用场景呢？在生产环境中使用极为普遍。...glReadPixels 大家经常用来读取 RGBA 格式的图像，那么我用它来读取 YUV 格式的图像行不行呢？答案是肯定的，这就要用到 shader 来实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。...的转换，然后渲染到屏幕上。
做移动端开发的同学对分享功能应该很了解了，比如很多APP都有分享到微信、微博的功能，可以分享文本、图片、链接、音乐等。...本文将为大家讲解如何使用APICloud & MobTech SDK 快速实现分享到社交平台的功能。...准备工作 1、注册MobTech账号 开发者使用本模块之前需要先到Mob官网申请开发者账号，并在账号内填写相应信息创建自己的 APP，从而获取AppKey和AppSecret。...具体步骤可参见文档https://docs.apicloud.com/APICloud/creating-first-app 快速开始------第一阶段，添加模块 1、在 APICloud...4、Android 平台还需要添加各个对应平台的模块包，需要到 github 下载 。这样做的好处是可以根据所需加不同的模块，比如你只需分享到微信、微博平台，只需下载微信、微博对应的模块包即可。
张量类型转换 张量的类型转换也是经常使用的一种操作，是必须掌握的知识点。...在本小节，我们主要学习如何将 numpy 数组和 PyTorch Tensor 的转化方法. 1.1 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...将张量转换为 numpy 数组 def test01(): data_tensor = torch.tensor([2, 3, 4]) # 使用张量对象中的 numpy 函数进行转换...(data_tensor) print(data_numpy) 1.2 numpy 转换为张量 使用 from_numpy 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认共享内存，使用...张量拼接操作 张量的拼接操作在神经网络搭建过程中是非常常用的方法，例如: 在后面将要学习到的残差网络、注意力机制中都使用到了张量拼接。
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
定义：Sphinx是一个全文检索引擎。 Why/为什么使用Sphinx？...遇到一个类似这样的需求：用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文章的内容，而文章的标题和文章的内容分别保存在不同的库，而且是跨机房的这种类似的例子。...将上一步得到的sphinx文件夹剪切或复制到某个磁盘下，这里我放到E:\PRO\2\下 将E:\PRO\2\sphinx\etc\sphinx-min.conf.dist复制到E:\PRO\2\sphinx...id 插入到sph_counter表做标记 #使用多次查询，那么这个多次查询就需要有个范围和步长,sql_query_range和sql_range_step就是做这个使用的。...我们可以写一个sphinx.bat脚本，加入到windows 的计划任务中，这样就可以了。
有个需求，需要把Oracle业务系统数据实时同步到Green Plum数据库中，问题在于有七八个业务系统，加起来有几万张数据表，在做实时同步前，先要全量同步数据，全量同步前要先建数据表，手工处理太费时了...Oracle数据库导出 表信息：模式名、表名称、表数据量、表备注、EXIST_PK 字段信息：模式名、表名称、字段顺序、字段名称、数据类型、数据长度、是否主键、是否为空、字段说明 Oracle->GP的字段类型映射表...代码如下：备注上还是比较清晰的，不做太大讲解了 import csv from collections import defaultdict tablefilepath='C:\\Python\\...isnull = '' primarykey = '' tablecolumnnum = tablecolcountdict[tableschemaname] # 获取当前表的字段数量...comment on column hnzyxt.test1.t1.CORPID is '企业id'; # comment on column hnzyxt.test1.t1.CRNAME is '名称'; 转换后的文件内容如下
域名和IP地址之间的关系，对于很多对网络设计原理较为熟悉的用户来说并不难以理解，但对于一些小白用户而言，却永远也弄不清楚两者之间为什么会有如此复杂的关系。那么域名到IP地址的转换通过什么实现？...服务器以什么方式来进行转换呢？ 域名到IP地址的转换通过什么实现 域名和IP地址之间并不能完全划上等号，域名可以是英文数字甚至是中文，但IP地址是用于计算机识别的，只能够用四组数字来表示。...很多用户不太清楚域名和IP地址之间是如何在访问中被相互转换的，其实域名和IP的转换需要使用一种较多DNS的服务器，DNS服务器能够为用户提供域名解析的服务。...，然后用转换后的IP地址来访问目标服务器，很多用户关心域名到IP地址的转换通过什么实现怎么进行转换，这就是服务器解析域名和IP地址的主要方式。...域名到IP地址的转换通过什么实现?将域名转换为IP地址的服务器，一般被称为DNS服务器，这种服务器是每一个互联网用户访问网站时都需要使用到的，对于互联网而言这种服务器其实有着非常重要的作用。
此外，因为机器学习存在着大量的矩阵运算，所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。...'> 那么我们为什么要使用 NumPy 数组而不使用标准的 Python 数组呢？...原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密，在使用同样单精度变量下，NumPy 数组所需要的内存较小。此外，NumPy 数组是执行更快数值计算的优秀容器。...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的，从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。...所以将一个维度为 [3,2] 的矩阵与一个维度为 [3,1] 的矩阵相加是合法的，NumPy 会自动将第二个矩阵扩展到等同的维度。
V3版本：使用numpy和opencv来优化时间效率 ---- 说到优化执行速度，很自然的想法就是使用numpy和opencv的内置函数来替代循环，那自然效率就能起来。但是要怎么做呢？...np和opencv并没有单独这样的函数，我们该怎么实现呢？ 在神经网络里，卷积运算就能实现类似的功能，而且opencv也可以进行相应的卷积计算，这是大方向。...，实际运行比直接使用循环快1到2个数量级，一页图像在百毫秒的级别。...后续 ---- 后来发现其实这样百毫秒还是不够快，于是就想把这个算法直接移植到GPU上去运行，不过考虑到这个算法其实还是不够好的，后来还是直接使用深度学习训练模型来解决。有机会可以讲讲这个。 5....小结 ---- python中循环效率是比较低的，怎么将循环改变为不用循环的形式往往是性能提升的关键，可以充分利用numpy的内置函数，或者其他工具包的内置函数。
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。...InnoDB 使用 B+ 树索引结构来实现数据的索引，其主要特点包括： 1、B+ 树是一种平衡树结构，每个节点的左右子树深度相差不超过 1。...这种索引结构有很多优点，例如： 1、查询速度快：因为 B+ 树索引结构是平衡树，并且每个节点所代表的区间是连续的，所以可以使用二分查找来进行快速定位和检索需要的数据。...使用 B+ 树实现索引的原因 采用 B+ 树作为索引结构的原因主要有以下几点： 1、平衡性：B+ 树是一种平衡树，在进行查询操作时能够保证每个节点所代表的区间是连续的，而且平衡性还能使得整个索引树的高度尽量地小...总结 通过本篇文章，我们了解了 InnoDB 索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。作为数据库中一种常见的索引结构，B+ 树具有许多优点，包括平衡性、有序性、范围查找和支持高并发操作等。
大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好用啊...，以至于在EFCORE8里面又添加了回来，不过不知道性能怎么样，我遇到的场景是通过SqlQuery查询的时候，转换很慢，我估计那背后大概率是使用反射造成的， 因为我的查询可能有上十万，甚至更多，就导致了这个转换的过程及其耗时...，以至于刚开始我是想通过Emit等方式去实现一个高性能转换，可是到最后没有去弄，因为我用了DataCommand去查询，最后循环DataReader来实现硬赋值，这样性能是最好，一下减少了好多秒，提升了...80%，但也给了我一个灵感，一个实现简易的类型转换的灵感，所以在上周我就把代码写了出来，不过由于工作的忙碌，今天才开始写博客，接下来就呈上。 ...，直接调用break标签，也就是我们的break关键字，如果成立，拿出对应的item，然后调用了MemberInit方法，初始化了一个TR，然后调用Add方法添加到返回的结果集合中，这样就实现了一个一个的转换
基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。...由于NumPy的设计目的是处理大数据，所以你可以想象一下，假如NumPy坚持要将数据复制来复制去的话会产生何等的性能和内存问题。...在这里，我将使用numpy.random中的randn函数生成一些正态分布的随机数据： In [98]: names = np.array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', '..., 0. ]]) 后面会看到，这类二维数据的操作也可以用pandas方便的来做。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。
一、前言 前面dubbo整体架构分析里面我们讲解了服务提供者暴露一个服务的详细过程是，首先具体服务的实现类转换为了Invoker对象，然后Invoker在转换为Exporter,本文就来讲解第一步转换。...image.png 二、实现类到Invoker对象的转换 服务提供方式是通过下面方法实现服务提供的实现类到Invoker对象的转换 ?...image.png 其中proxyFactory是代理类的扩展接口，默认情况下这里调用getInvoker返回的spi扩展实现类是JavassistProxyFactory,也就是这里是调用了JavassistProxyFactory...image.png 代码里面首先创建了代理类的一个wrapper类，目的是消除反射调用，原理类似于cglib的索引方式去除反射调用，提高性能。...三、总结 服务提供方实现类到Invoker的转换,是通过 ProxyFactory 类的 getInvoker 方法使用 服务实现类 生成一个AbstractProxyInvoker 实例，其中使用wrapper
有时候，我们使用数据库的时候，如何快速的添加测试数据到数据库中，做测试呢，添加100W 数据，如果使用工具的话可能很慢，这里我推荐大家使用 PreparedStatement 预编译 去进行操作: 单线程操作...，测试 只需要 20秒 如果字段少的话，可以到几秒钟插入100w数据 public static void main(String[] args) { long start =...start)/1000 + "秒"); } public static void conn(){ //1.导入驱动jar包 //2.注册驱动(mysql5之后的驱动...jar包可以省略注册驱动的步骤) //Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); //3.获取数据库连接对象 Connection...; //5.获取执行sql的对象PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
文章目录 表空间 段（segment） 区（extent） 页（page） 行（row） 索引结构 聚簇索引 辅助索引 为什么使用 B+ 树实现索引？...在本文中，我们以 InnoDB 为例，介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。 表空间 首先，我们来了解一下 MySQL 的表空间。...为什么使用 B+ 树实现索引？ 要回答「为什么使用 B+ 树实现索引？」这个问题，我们不妨反过来看看使用其他树结构会产生什么样的问题。...如下是一棵二叉查找树： 当需要快速查找时，将数据存储在 BST 是一种常见的选择，因为此时查询时间取决于树高，平均时间复杂度是O(lgn)。...参考资料： MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB底层索引结构 MySQL InnoDB 索引原理 MySQL——索引实现原理 MySQL的索引结构为什么使用B+树？
背景：有这么个日常运维场景，客户因管理需求，不允许在服务器上部署任何自动化的脚本，需要人工登录到机器上查询ASM磁盘组的使用率情况，有上百套环境。...使用的工具是SecureCRT，如何提升一些效率呢？...其实很简单，可以在SecureCRT的工具上新建一个按钮，比如叫ASM-DISKGROUP-USAGE，内容如下： sqlplus / as sysasm <<EOF\n set lines 140\n...total_mb, free_mb, type, state from v\\$asm_diskgroup;\n EOF\n 这样只需人工登录到grid用户，就可以点击此按钮，会自动查询出ASM磁盘组的空间使用率情况
然而，它们在计算机视觉问题上的应用——其中许多问题主要由深度学习解决方案主导——由于缺乏事件的标记训练数据而受到限制。...在这项工作中，我们提出一种方法，使用卷积神经网络，利用现有的标记数据的图像-事件对，实现从图像到事件的生成。我们在图像和事件对上训练这个网络，使用一个对抗性鉴别器损失和循环一致性损失。...循环一致性损失利用一对预先训练的自监督网络，这些网络利用事件进行光流估计和图像重建，并约束我们的网络生成事件，从而使这两个网络都能得到准确的输出。...经过全面的端到端训练，我们的网络从图像中学习事件生成模型，而不需要对场景中的运动进行精确建模，通过基于建模的方法表现出来，同时也隐式建模事件噪声。...利用该模拟器，我们利用来自大规模图像数据集的模拟数据，训练了一对从事件中检测目标和2D人体姿态估计的下游网络，并展示了该网络泛化到真实事件数据集的能力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ?
本文来自MediaKind的网络研讨会，主题是“增加现有内容的价值：利用机器学习实现HD到UHD的转换”，由 MediaKind 首席技术专家 Tony Jones 主持。...目前，电视服务提供商的档案中有大量高价值内容，而超高清（UHD）现在已成为主流电视产品的一部分，高质量的UHD电视机在全球销售的所有新电视中占很大比例。...网络研讨会主要探讨了向上转换和利用生成对抗神经网络合成未转换图像中细节的不同方法。以获得一种更接近本地UHD 的体验，以及更吸引消费者、更高质量的产品。...然后介绍了利用机器学习来实现HD到UHD的转换，介绍了一般卷积神经网络结构和冗余神经网络结构，以及CNN如何训练HD到UHD的转换。然后又介绍了生成对抗神经网络（GAN）以及如何训练。...Tony随后又分析了3-field机器学习方法比传统的去隔行扫描能实现更好的输出。结果显示HD内容内容看起来比使用传统的up-conventional技术更好。 详细内容请观看下方视频：
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