在图中，少量的物体倾斜在水平方向上引入了连续变化的表面高度h，其显示为亮带和暗带的干涉条纹。 上图的干涉条纹图像可以直接解释，假设条纹映射出相同表面高度的区域。相邻条纹之间的表面高度变化为λ/2。...三 相移法 一般，连接在计算机上的CCD 相机捕获的条纹明暗强度轮廓根本不是正弦分布，但在许多情况下，数学处理过程中经常用正弦表示。...下图是3步移相法，分析过程：（a）每个相位偏移π/2 rad的输入条纹图案，（b）获得的相位图及其展开结果（详细描述如下），以及（c）最终获得的高度（光程差）图。...移相法有很多，有兴趣可以找相关资料深入学习。 四 相位解包裹 在常用的条纹分析中因为条纹的阶次经常不能预先确定,仅仅除以2π后的分数相位被包裹在-π~π之间,这将会产生不连续的相位跃变。...因此,，解决连接不连续的相位跃变，就成为获得最终物理分布的必要过程。此过程被称为“相位解包裹”。 相位解包裹的算法虽然有很多，但都不是完美的，应该根据实际需要进行选用。有兴趣可以找相关资料深入学习。
只要有一段时间内的过渡效果，就形成了动画。 主要功能有：拉伸变形、倾斜、位移、缩放、旋转。...原理是：改变元素的尺寸、形状、角度、位置等 js写法： object.style.transform="rotate(7deg)"; transform-origin 设置元素的基点位置 该元素允许改变被转换元素的位置...默认不设置的情况下，x轴坐标是(border-width + padding + width) / 2 + 'px'，第二个坐标是(border-width + padding +height) /...scaleX(x) 3D scale3d(x,y,z) 缩放 同上 我设置三个点和设置正常的两个点没什么区别 2 scaleX(x) 横向缩放 同上 正值时横向拉伸，同skew的区别是：水平拉伸不带斜线角度...3D translate3d(x,y,z) 3d三点位移 同上 2 translateX(x) 只是用 X 轴的值位移 同上 2 translateY(y) 只是用 Y 轴的值位移 同上 3D
在默认情况下，skew()函数都是以元素的原中心点对元素进行倾斜变形，但是同样可以根据 transform- origin 属性， 重新设置元素基点对元素进行倾斜变形。...另外，skew()函数和制图软件中的变形 工具所起作用类似， 2D矩阵 CSS3中Transform让操作变形变得很简单，如位移函数translate() 缩放函数scale()、旋转函数rotate(...使用translateZ()函数可以让元素在Z轴进行位移，当其值为负值时，元素在Z轴越移越远，导致元素变得较小。反之，当其值为正值时，元素在Z轴越移越近， 导致元素变得较大。...在3D空间，旋转有三个 角度来描述一个转动轴。 轴的旋转是由一个[ x, y, z] 向量并经过元素原点。...当 x、y、z 三个值同时为0时， 元素在3D空间 不做任何旋转。当x、y、z 取不同值时， 和前面介绍的三个旋转函数功能等同。
，并将相关信息反馈至WMS，此时收货作业启动； 3、WMS根据一定的业务规则将“入库作业任务单”分解为多组上架指令，并按货位的分类（首层、非首层）分别发送至相应的电动托盘车司机的手持RFID读写终端或高位叉车的车载...、WMS自动核对托盘与货位关联的正确性，如相符则反馈回WMS，视作完成上架作业，如不相符，则发出声音警示和错误状态提示，以便作业人员核对后重新正确上架。...，确认无误后取下托盘，完成托盘下架动作，并将相关信息反馈予WMS后台。...实盘时，盘点人员用手持式RFID读写终端读取货位电子标签的信息（ID号），回传至WMS，从WMS中获取该货位上的货物信息，在手持式RFID读写终端上显示，盘点人员与现场实物进行核对，并将核对结果在手持机上记录...（六）将普通的叉车变成智能叉车 在叉车上安装专用RFID读写器和显示器，通过系统向司机发送指令，叉车司机只需要按照系统提供的命令进行作业，如：系统收到指令取XX型号电缆一卷，这时系统会自动分析该型号的电缆存放位置
自古以来，像python,js,php这类动态脚本语言系统都严重依赖于后端虚拟机实现，毕竟，可移殖性是soft vm的重大作用之一，这使得基于其上的开发和发布可以做到伪“跨平台”（实际上是各大虚拟机在其上都实现了一遍...而另一种OS不直接附在硬件上而是作为一个vm存在，专门用来负责除硬件虚拟化之外的其它任何应用兼容和开发层任务，就像jvm,clr，安卓内部的java虚拟机一样。...这样的二套OS可以装在实机上，当用在实机上，用户可以在任意架构的机器上同时（注意这个同时）安装运行多种操作系统并不需要安装额外的驱动，性能并不会有太大的损耗，在装机上可彻底去除UEFI这样的东西，机器出厂商仅需要集成第一层...比如，一台手机的实机OS集成了三个第二层OS虚拟机，那么它就可以同时运行winphone app,ios app,andriod app，还可以适用于云主机虚拟机，还可以用于任何CUI层的vagrant...----- (此处不设回复，扫码到微信参与留言，或直接点击到原文) [qrcode.png]
由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。...用户可以在开始时设置相对较多的shuffle分区数，AQE会在运行时将相邻的小分区合并为较大的分区。...大量的task也会给Spark任务调度程序带来更多的负担 为了解决这个问题，我们可以在开始时设置相对较多的shuffle分区数，然后在运行时通过查看shuffle文件统计信息将相邻的小分区合并为较大的分区...然而，这里有三个非常小的分区，为每个分区启动一个单独的task将是一种浪费。 ?...使用AQE之后，Spark将这三个小分区合并为一个，因此，最终的聚合只需要执行3个task，而不是5个task。 ?
检查数据分布倾斜 （1）查看表的分布键 \d+ table_name （2）查看数据分布 -- 用count(*)方式计算每个segment上的记录数，慢，不建议 select gp_segment_id..., pg_relation_size('table_name') from gp_dist_random('gp_id') order by 2 desc; （3）检查计算倾斜 -- 不推荐...检查相应segment的pg_log文件寻找下线原因。 . 如果没有发现意外错误信息，执行gprecoverseg将相应segment重新上线。...检查相应segment的pg_log文件寻找mirror宕机原因。 . 如果没有发现意外错误信息，执行gprecoverseg将相应segment重新上线。...系统目录（元数据表）监控 （1）检查集群中所有主机上的目录一致性，每星期对每个库执行一次，对识别出来的问题执行修复脚本（gpcheckcat -g生成）。
image.png 在上面的架构图中，集群由于三个节点组成，每个节点上又与两个分片，想要读写文档就必须知道文档被分配在哪个分片上，这也正是本文要讲的routing功能的作用。...如前面所述，用户使用自定义routing可以控制文档的分配位置，从而达到将相似文档放在同一个或同一批分片的目的，减少查询时的分片个数，提高查询速度。...routing前使用自定义hash函数 很多情况下，用户并不能提前确定数据的分类值，为此可以在分类值和routing值之间设置一个hash函数，保证分类值散列后的值更均匀，使用该值作为routing，从而防止数据倾斜...因此首先要先明确哪些文档应该被分配在一起，对于这些文档使用相同的routing值，常规的一些自带分类信息的文档，如学生的班级属性，产品的分类等都可以作为文档划分的依据。...，在进行GET，UPDATE或DELETE操作时如果不指定routing参数会出现异常。
使用分区后，查询条件命中分区的情况下，将很快的返回查询结果。 Hive 分区分为静态分区和动态分区，默认为静态分区。...使用分桶 分桶是将数据划分为若干个存储文件，并规定存储文件的数量。 Hive分桶的实现原理是将数据按照某个字段值分成若干桶，并将相同字段值的数据放到同一个桶中。...启用 hive.optimize.skewjoin 参数后，Hive 会自动监测连接操作中的倾斜情况，并尝试采用优化策略，如动态重分区、动态调整任务大小等来解决倾斜连接问题，使查询任务可以更均匀地分布在集群上...根据经验，建议根据作业业务优先级将作业任务分为高、中、低三类，并对应设置 YARN 中的三个队列。...这样的设置可以使高优先级任务获得更多的资源，保证其快速执行，而低优先级任务可以使用较少的资源，以便在资源紧张的情况下仍有机会运行。
而 红黑树 是 2-3 树比较简单的一种实现形式： 红黑树将用二叉树表示 2-3 树， 实现起来相对容易； 内部使用向左倾斜的链接表示第三个节点； ?...红黑树定义如下： 没有任意节点拥有两个红色链接； 从跟节点到末节点的黑色链接数目相等； 红色节点向左倾斜； 用红黑树来表示 2-3 树例子： ?...红黑树的创建和二叉查找树类似， 为了在添加节点时维持节点的顺序和树的平衡性， 增加了如下一些操作： 左旋 将一个临时向右倾斜的红色链接向左旋转， 如下图所示： image.png 对应的 c# 实现代码如下...这种情况下比较容易处理， 需要的步骤如下： 按照二叉查找树的方式添加节点， 将新节点标记为红色； 如果新节点是其父节点的右链接， 则进行左旋操作； 向双节点添加新节点， 在底部形成三节点， 如下图所示...这种情况稍微麻烦一些， 需要的步骤如下： 按照二叉查找树的方式添加节点， 将新节点标记为红色； 如果需要， 通过旋转形成临时的四节点； 翻转颜色， 将红色链接上移一层； 如果需要， 通过旋转形成左倾的红色节点
具体来说： hive.map.aggr=true：默认情况下，Hive在执行聚合操作时（如GROUP BY、SUM、AVG等），会在Map端进行部分聚合（Partial Aggregation），以减少数据的传输量...开启此配置项会在数据倾斜的情况下，将数据倾斜的Key单独划分到一个Reducer，以实现负载均衡，减少单个Reducer的负载。...这在数据倾斜的情况下可能会有一定的帮助，因为数据倾斜往往会导致部分Reducer需要处理较多的数据，通过减小传输数据量，可以加快数据的传输速度，从而在一定程度上减轻了数据倾斜带来的影响。...在Join时，Hive会根据分桶列的哈希值将相同哈希值的数据分配到同一个节点上，从而减少数据的传输和倾斜的问题。...但需要注意的是，分桶表并不能完全消除数据倾斜，特别是在数据分布不均匀的情况下，仍然可能会出现倾斜的问题。
[elas_0401.png] 在上面的架构图中，集群由于三个节点组成，每个节点上又与两个分片，想要读写文档就必须知道文档被分配在哪个分片上，这也正是本文要讲的routing功能的作用。 1....shard上，当然在默认情况下使用_id作为routing起到将文档均匀分布到多个分片上防止数据倾斜的作用。...存在的问题及解决方案 2.1 数据倾斜 如前面所述，用户使用自定义routing可以控制文档的分配位置，从而达到将相似文档放在同一个或同一批分片的目的，减少查询时的分片个数，提高查询速度。...因此首先要先明确哪些文档应该被分配在一起，对于这些文档使用相同的routing值，常规的一些自带分类信息的文档，如学生的班级属性，产品的分类等都可以作为文档划分的依据。...3.3 设置routing为必选参数 从3.2的分析可以看出对于使用routing写入的文档，在进行GET，UPDATE或DELETE操作时如果不指定routing参数会出现异常。
通常情况下，您可以通过浏览器访问地址（如 http://192.168.0.1/ 或 http://192.168.1.1 ）。打开后您可能需要输入密码以进入配置界面。...如果您不记得密码，通常可以通过路由器上的重置按钮来重设密码。但是，请注意，如您进行此操作，您最可能会失去所有路由器的配置。...如果您的路由器需要通过特定的应用进行这一操作，请将相关应用程序安装到您的手机或计算机上并使用它设置您的路由器。 找到路由器的 DHCP/DNS 设置页面。...您会在 DNS 这一单词旁边找到两到三行允许输入的输入框，每一行输入框分为四组，每组允许输入一到三个数字。 请在此处输入您的 AdGuard Home 服务器地址。...在某些类型的路由器上无法设置自定义 DNS 服务器。在此情况下将 AdGuard Home 设置为 DHCP 服务器，可能会有所帮助。
第三个job执行剩下的2次迭代计算，由于前3次迭代的结果已经做过checkpoint，所以这里的依赖链中不包含前3次迭代计算的依赖链，也就是说checkpoint起到了断链作用，这样driver维护的依赖链就不会越变越长了...拆分发生倾斜的key 有了前面的分析基础，我们知道对key分桶的方法，是不加区分地对所有key都一股脑地处理了，把不倾斜的key也当做倾斜来处理了，其实大部分实际情况下，只有少数key有倾斜，如果大部分...所以我们可以考虑对倾斜的key和不倾斜的key分别用不同的处理逻辑，对不倾斜的key，还是用原来groupByKey和join方式来处理，对倾斜的key可以考虑使用broadcast来实现map join...分别测试runV3和runV5版本，迭代3次，在没有数据倾斜的情况下，相同数据、资源和参数下runV3运行时间306s，runV5运行时间311s，但是在有数据倾斜的情况下，相同数据、资源和参数下runV3...可以发现runV5版本在不牺牲性能的情况可以解决数据倾斜问题，同时还能以runV3相同的性能处理不倾斜的数据集，所以说runV5版本鲁棒性和可用性更强。
，正常情况下是4g足够，但有时处理大批量数据时容易内存不足，再多申请一点，如6G --num-executors 15 : 总共申请的executor数目，普通任务十几个或者几十个足够了，若是处理海量数据如百...Spark1.5以后，该参数有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。...read task 数量特别多的情况下，可以极大地减少磁盘IO开销，提升shuffle性能。...的值； 分析数据验证是否存在数据倾斜的问题：如空值如何处理，异常数据（某个key对应的数据量特别大）时是否可以单独处理，可以考虑自定义数据分区规则，如何自定义可以参考下面的join优化环节。...3、数据倾斜优化 均匀数据分布的情况下，前面所说的优化建议就足够了。但存在数据倾斜时，仍然会有性能问题。
，正常情况下是4g足够，但有时 处理大批量数据时容易内存不足，再多申请一点，如6G --num-executors 15 : 总共申请的executor数目，普通任务十几个或者几十个 足够了，若是处理海量数据如百...Spark1.5以后，该参数有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。...read task 数量特别多的情况下，可以极大地减少磁盘IO开销，提升shuffle性能。...的值 分析数据验证是否存在数据倾斜的问题：如空值如何处理，异常数据（某个key对应的数据量特别大）时是否可以单独处理，可以考虑自定义数据分区规则，如何自定义可以参考下面的join优化环节 四、join...partitioners，避免join操作的shuffle过程 如果两个RDD其一存在重复的key也会导致join操作性能变低，因此最好先进行key值的去重处理 4.3 数据倾斜优化 均匀数据分布的情况下
例如，reduced端一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark...避免shuffle过程 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。...在理想情况下，reduce端并行度提升后，会在一定程度上减轻数据倾斜的问题，甚至基本消除数据倾斜；但是，在一些情况下，只会让原来由于数据倾斜而运行缓慢的task运行速度稍有提升，或者避免了某些task的...使用map join 正常情况下，join操作都会执行shuffle过程，并且执行的是reduce join，也就是先将所有相同的key和对应的value汇聚到一个reduce task中，然后再进行join...普通join的过程如下图所示： 普通join过程 普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。...● 在输入图像上应用文本倾斜矫正技术来保证文本是正确的对齐的。...现在让我们试试除了字母Tesseract能否识别数字 这个例子中使用命令行将数字仅仅转换成了数字 Tesseract再一次的成功识别出了图像中的字符在这个例子中是数字 在上述的三个例子中Tesseract...小结 今天在上部中我们学习了如何在我们的计算机上安装和设置Tesseract来实现图像的字符识别然后我们使用Tesseract进行了输入图像的字符识别。...但是我们发现除非输入图像已经被干净的分割否则Tesseract就会得到错误的结果。在输入图片比较棘手的特殊情况下我们可以通过训练一个自定义的机器学习模型来提高字符识别的正确性。
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