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如何在Kerberos环境的CDH集群外跨OS版本中在指定目录配置HDFS的Gateway节点

温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。...集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》和《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的Gateway节点》,本文档在这两篇文档本篇文章基础介绍如何在Kerberos环境的CDH集群外跨OS...版本中在指定目录配置HDFS的Gateway节点。...5 问题描述与解决 1.core-site.xml 文件找不到的异常 ? 该问题是由于在CDH中hadoop的客户端配置默认是在/etc/hadoop目录下,确认软链无误，并且配置正确 ?...温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。

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知识图谱项目前端可视化图论库——Cytoscape.js简介

D3.js也是比较强大的图库，但是它提供的API都是偏底层的，文档也不友好，比较难上手，实现一个简单的功能也需要大量的代码，编码效率并不是很高，各个版本之间兼容性也很差，并且使用SVG渲染画布在大量节点显示的时候有性能瓶颈...我们要用的是后者。 官方介绍 Cytoscape.js是一个用原生JS编写的开源图论（又名网络）库。你可以使用Cytoscape.js进行图形分析和可视化。...由于Cytoscape.js允许用户与图形进行交互，并且库允许客户端挂接到用户事件，因此Cytoscape.js可以轻松集成到你的应用程序中，尤其是因为Cytoscape.js支持桌面浏览器（例如Chrome...Cytoscape.js包含了开箱即用的所有手势，包括捏缩放，框选择，平移等。 Cytoscape.js还考虑了图分析：该库包含图论中的许多有用功能。...你可以在Node.js上无头使用Cytoscape.js在终端或Web服务器上进行图形分析。 Cytoscape.js支持许多不同的图论用例。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    前端数据可视化之 --- （一）亿级关系图

    有些不足，而且做大数据分析的企业全都依靠使用echarts的话，那么你们的系统在表现上就已经输了。...(D3是肯定可以的了)，与其用D3从零开始为什么不找到现有的开源的专门做关系图的库，来实现它，百度了半天也没搜出个一支半截，最终还是看了某查网，发现它们引入了一个叫cytoscape.js的文件，百度了一下...ok你的关系图做的很牛逼就够了，这正是我们想要的。使用方法很简单，一个div用于盛装画好的图，先引jquery，再引Cytoscape.js，然后就可以开始写你的代码了，还支持使用npm安装。...，与此节点有关的变高亮显示 //c.neighborhood("edge")表示：跟当前节点有关系的边 }) cy.on("mouseout", "node", function (a) {})...因为目前国内使用cytoscape的很少，论坛上也没有多少资源，期待大家在使用之后能回到此处在做交流，我遇到的这些问题你是否也遇到了，如何解决的我们可以做一些探讨。

    4K21

    不一样的软件们——GitHub 热点速览 v.21.10

    最后，上周的 GitHub 热榜的图像处理集大成者 PaddleGAN 让你变脸、图片修复、漫画头像…只要是和图像相关的功能，你都可以用 PaddleGAN 玩个遍。...和 cytoscape.js 编写的画流程图工具，你可以使用文本来绘制流程图：缩进即为下子节点，关联关系通过 「 : 」来表示，也可以通过对应的节点 ID 号进行节点间的关联。...它能帮你： 找出代码中的性能问题 解决过度占用 CPU 问题 理解应用程序的回调树 追踪变更 GitHub 地址→https://github.com/pyroscope-io/pyroscope ?...2.3 图像处理集成：PaddleGAN 本周 star 增长数：1,450+ PaddleGAN 是百度飞桨的对抗网络开发套件，PaddleGAN 图像生成模型库覆盖当前主流的 GAN 算法，可简单上手各类...当前 CPU 在空闲时保持 0%，Hello World 程序的内存使用量低于 20 MB。 ?使用 CSS 样式 (包括实际的级联)。也完全支持 flex 布局。

    1.3K30

    【Java AWT 图形界面编程】使用鼠标滚轮缩放 Canvas 画布中绘制的背景图像 ( 绘制超大图像 + 鼠标拖动 + 鼠标滚轮缩放 + 以当前鼠标指针位置为缩放中心 示例 )

    一、鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 - 要点分析 ---- 鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放...; 使用鼠标滚轮缩放后 , 在 Canvas 中绘制的图片的尺寸肯定是放大或者缩小了 , 尺寸发生了改变 ; 图片缩放时 , 鼠标指针指向一个位置 , 该位置对应着一个当前 Canvas 画布中的 x...记录的是鼠标指针指向的界面中 Camvas 画布中的坐标位置 ; pointer_ratio_x 和 pointer_ratio_y 记录的是 鼠标指针指向位置对应图片中坐标位置的比例 ; public...; 在鼠标滚轮事件 MouseWheelEvent 中 , 可以直接通过调用 e.getX(), e.getY() 获取到当前 鼠标指针 在 Canvas 画布的坐标 ; 根据该 Canvas 中的坐标...窗口自适应 frame.pack(); // 窗口设置可见 frame.setVisible(true); } } 2、执行效果 执行后 , 将图像中船头的

    2.8K10

    62个有用的图形可视化库

    它与D3.js，svg.js和Cytoscape.js之类的库配合使用良好。核心布局基于对C ++ LibCola库的JavaScript的完全重写。...10 Dash Cytoscape Dash的组件库，旨在利用Python进行网络可视化，并包装在Cytoscape.js中。...16 GGraph 图形可视化库，用于根据Apache 2.0许可发布的大数据。它建立在顶级D3之上，扩展了节点的概念以及与节点组的链接。...Graphviz布局程序以简单的文本语言描述图形，并以图像和Web页面的SVG等格式制作图形;PDF或Postscript包含在其他文档中;或在交互式图形浏览器中显示。...24 Graphvy 使用Kivy进行的基本图形(数据)浏览和可视化，并根据MIT许可发布。 25 H3Viewer 一个JavaScript库，提供3D双曲空间中节点链接图的布局和导航。

    5.2K20

    【Java AWT 图形界面编程】使用小键盘按键缩放 Canvas 画布中绘制的背景图像 ( 键盘按键监听 + 绘制超大图像 + 鼠标拖动 + 鼠标滚轮缩放 + 以当前鼠标指针位置为缩放中心 示例 )

    窗口自动关闭 | 获取并绘制图片 | 鼠标拖动计算位移 | 画布偏移 ) 博客中 , 绘制了超大图像 , 可以使用鼠标拖动 ; 在 【Java AWT 图形界面编程】使用鼠标滚轮放大缩小 Canvas...画布 ( 鼠标滚轮事件监听器 MouseWheelListener ) 博客中 , 新增鼠标滚轮缩放画布示例 , 但是使用鼠标拖动时 , 拖动的效果也随之缩放, 如 缩小画布后 , 移动鼠标 , 移动距离对应的缩放效果也随之缩小...; 在 【Java AWT 图形界面编程】使用鼠标滚轮放大缩小 Canvas 画布中绘制的背景图像 ( 鼠标滚轮事件监听器 MouseWheelListener | Canvas 中绘制图像并设置图像大小...) 博客中 , 使用缩放背景图像的方式 , 实现缩放效果 ， 并同时福袋鼠标指针拖拽效果 ; 本博客中实现的案例 , 在上面的基础上 , 添加了鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 ; 1、代码示例...frame.setVisible(true); // 设置键盘监听时间 canvas.initKeyListener(frame); } } 2、执行效果 执行后 , 将图像中船头的

    1.8K20

    图片中的人物和背景分离

    模块化设计：OpenCV采用模块化设计，用户可以根据需要选择安装和使用特定的模块。易于扩展：OpenCV提供了C++接口，允许用户编写自己的算法并将其集成到库中。...对于复杂的背景，可能需要更高级的方法，如基于深度学习的方法，这通常需要使用如TensorFlow等更复杂的框架来实现。 另外，如果人物和背景的颜色差异较大，可以使用阈值分割或者基于颜色的分割方法。...如果人物和背景都有较大的纹理或者细节，可能需要使用更复杂的图像分割算法，如深度学习方法。...矩形框内的像素被初始化为前景，框外的像素被初始化为背景。构建图： 构建一个图，节点代表图像中的像素和两个虚拟节点（分别代表前景和背景）。...GrabCut算法由于其简单易用且效果相对较好，在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛应用，尤其是在图像编辑软件中，用于快速实现前景和背景的分离。

    11610

    如何在神经网络中表示部分-整体的层次结构

    对于每个固定点，我们重复使用相同的神经网络，以产生该固定点所产生的视网膜图像的多层次表示。本讲座只讨论第一次定影时发生的情况。...表示部分-整体层次结构的方法有以下三种： 符号化的Al，通过为每个节点分配一个内存地址，并使用指针连接节点来创建一个动态的解析树。...Capsules，为每个可能的节点永久性地分配一块神经硬件，对于每个图像激活一小部分可能的节点并使用动态路由来激活整个节点和部分节点之间的连接。...GLOM回答了这个问题：一个具有固定架构的神经网络如何能将一幅图像解析成一个部分-整体的层次结构，而这个层次结构对每一幅图像都是不同的？这个想法很简单，就是用相同矢量岛代表解析树中的节点。...总之，Hinton简要地解释了神经网络中的三个重要进展：transformers，SimclR，neural fields以及如何在GLOM中结合这三项进展，它解决了如何在神经网络中表示解析树的问题，而不需要对神经网络中的节点进行动态分配

    80210

    浅谈标注平台架构

    一、背景目前有很多开源的标注工具，但只解决了数据标注链路中的部分环节。对于可流程化的标注作业来说，除了支撑图像、文本和音视频的标注外，还需考虑数据的存取、人员的分配、标注进度管理和标注看板等内容。...二、核心功能1、图像图像的标注真可谓是费时费力。根据计算机视觉的细分领域，标注任务也可分为2D姿态标注、分割标注、分类标注和物体标注等。...三、平台功能1、数据集管理数据集管理基础是要实现数据的增删改查，此外要考虑数据的录入方式，如本地上传和数据库读取。...标签一般是由需求方确定并维护的，除了增删改查外，标签如何在标注页面交互、是否支持快捷键等，将影响标注效率3、人员管理对于平台来说，人员管理也是基础的增删改查，但需要考虑人员与数据的关系、人员与任务的关系...例如图像标注，需要有图像的缩放功能；文本标注，需要对文本的展示进行优化；6、看板看板可细分为数据看板、任务看板和人员看板。

    1.5K20

    如何在 Flutter 中设置背景图像【Flutter专题16】

    本教程将向您展示如何在 Flutter 中设置背景图像。 在 Flutter 应用程序中设置背景图像的常用方法是使用DecorationImage....以下示例包括如何设置Fit 模式、透明度以及在显示键盘时防止图像变化。 设置背景图像使用 DecorationImage 您可能已经熟悉Container小部件。...在下面的示例中，我们创建了ColorFilter不透明度为 0.2 的 。混合模式设置为dstATop，将目标图像（透明滤镜）合成到源图像（背景图像）重叠的位置。...正如您在下面的输出中看到的，背景图像受到影响。在这种情况下，由于fit模式为fitWidth，图像被向上推以使用较小的可用高度空间进行调整。...正如您在上面的输出中看到的那样，当显示键盘时，部分内容是不可见的。一种可能的解决方法是将 Scaffold 包裹在带有背景图像的 Container 中。

    12.1K21

    Python OpenCV 3.x 示例：6~11

    在本章结束时，您将了解： 什么是内容感知 如何量化和识别图像中有趣的部分 如何使用动态规划进行图像内容分析 如何在保持高度不变的情况下增加和减小图像的宽度而又不使兴趣区域恶化 如何使对象从图像中消失 我们为什么要关心接缝雕刻...我们讨论了图像分割以及如何使用基于图的方法对图像中的区域进行分割。 我们还简要讨论了分水岭的改造。 在下一章中，我们将讨论如何在实时视频中跟踪对象。...这与帧差异不同，因为我们实际上是在对背景建模并使用此模型来检测运动对象。 因此，这比简单的帧差分技术要好得多。 该技术尝试检测场景中的静态部分，然后将其包括在背景模型中。...在每个子文件夹中，添加与该项目相对应的 20 张图像。 您可以只从互联网下载这些图像，但要确保这些图像的背景干净。...该层中节点（神经元）的数量将取决于我们要从图像中提取的特征或描述性信息的数量。 例如，在使用特征向量的情况下，向量中的每一列将有一个节点。 隐藏层：所有基础工作都在此层进行。

    93820

    AIGC时代，仅用合成数据训练模型到底行不行？来一探究竟 | CVPR 2024

    有研究仅使用来自Stable Diffusion生成的图像对下游分类器进行监督训练，还有的研究仅使用合成图像和提示训练自监督模型（如SimCLR）和多模态模型（如CLIP）。...这些模型在下游任务（如分类和分割）中能够与基于真实数据训练的模型相媲美或超越，作者将只使用生成数据进行训练的这类模型称为合成克隆（synthetic clones）。 ...Background: Synthetic Clones  在下面分析各种合成克隆模型之前，简要回顾一下如何使用Diffusion模型生成合成图像，以及各种类别的模型是如何在这些合成图像上进行训练的。...在WordNet层次结构中，c 的上义词是 c 在层次结构中的父节点。...Mixed-Rand数据集将图像中的前景对象进行分割，并将原始背景与不同类别标签的随机背景进行替换，而Mixed-Same分区则将分割的前景对象放置在相同类别标签的随机背景上。

    15410

    基于2.53D的自主主体室内场景理解研究

    本文为本课题的研究提供了一个全面的背景，从历史的角度开始，接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前，简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术。...图形结构由一组相互连接的节点（例如，图像中的单个像素或超级像素）组成边缘（图像中像素之间的连接）。每个节点代表一个满足马尔可夫性质的随机变量，即，如果相邻变量已知，则条件独立于所有变量。...决策树中的每个内部节点表示一个测试或属性（真或假问题），而每个叶节点表示类标签上的决策。为了建立一个决策树，从一个接收所有训练数据的根节点开始，并根据测试问题将数据分割成子集。...这些算法的应用包括机器人的任务和运动规划、监视和监视。 基于物理的推理的主要挑战包括： 1. 这项任务要求从非常有限的信息（如静止图像）开始，并进行外推，以预测有关场景动态的丰富信息 2....由于对象间交互的复杂性，在现实环境中准确地建模对象与背景之间的关系是一项艰巨的任务。 2. 由于需要在场景分解的多个层次进行推理，因此很难进行有效的训练和推理。 3.

    91210

    PS给照片换背景的小技巧

    使用方法： 1．点击“魔术棒”工具； 2．在“魔术棒”工具条中，在“连续”项前打勾； 3．...二．色彩范围法——快速适用范围：图像和背景色色差明显，背景色单一，图像中无背景色。方法意图：通过背景色来抠图。方法缺陷：对图像中带有背景色的不适用。...使用方法： 1．颜色吸管拾取背景色； 2．点击菜单中“选择”功能里的“色彩范围”功能； 3．在“反相”项前打勾，确定后就选中图像了。...使用方法： 1．点击“索套”工具； 2．用索套粗略地围住图像，边框各处要与图像边界有差不多的距离，这点能保证之后羽化范围的一致性，提高抠图的精确性； 3．右击鼠标，选择“羽化”功能； 4．调节羽化值...使用方法：　钢笔工具法步骤如下： 1．索套建立粗略路径 （1）用“索套”工具粗略圈出图形的外框； （2）右键选择“建立工作路径”，容差一般填入“2”。

    3.3K170

    AI驱动的未来：探索人工智能的无限潜力 | 开源专题 No.39

    d2l-ai/d2l-zh[1] Stars: 46.5k License: Apache-2.0 本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念、背景知识和代码；我们将在同一个地方阐述剖析问题所需的批判性思维...我们的目标是创建一个为实现以下目标的统一资源： 所有人均可在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题...可用性： 提供五种不同大小版本的预训练模型及其对应内存需求。 支持Python 3.8以上版本，并依赖于部分第三方库（如tokenizers）。...支持 2x21 个手部关节点估计，运行时间取决于被检测到的人数。 支持 70 个面部特征点估计，运行时间取决于被检测到的人数。...它的设计目标是简单易用，并且容易添加新的加速器支持。虽然功能较少，但支持基本操作和一些SOTA模型（如efficientnet.py和transformer.py）。

    18520

    从底层技术到直播美颜SDK插件的全流程开发指南

    等）在美颜操作中，首要任务是检测人脸位置和识别五官关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴和面部轮廓）。...l SIMD指令：在CPU上使用SIMD指令集（如AVX、NEON）对图像数据进行批量操作，以提升性能。...使用GPU加速（OpenGL、Vulkan）来加速美颜效果的渲染，避免使用CPU处理大规模图像运算。ii. 确保在主线程外的子线程中进行图像处理，减少UI主线程的阻塞。b....多场景测试：在不同的光线、肤色和背景环境中测试美颜效果，确保美颜参数的自适应性。b. 用户自定义调节：提供用户自定义调节的选项，允许用户自行调整磨皮强度、亮眼效果、滤镜等美颜参数。...在弱网环境下的流畅度和美颜效果。2. 性能测试a. 使用性能监测工具（如Android Profiler和Xcode Instruments）检测内存使用率和帧率稳定性。

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    OpenCV 图像分割之grabCut算法

    矩形外的区域被自动认为是背景。 对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。 用高斯混合模型(GMM)来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或者背景。...图像中的每一个像素都被看做通过虚拟边与周围像素相连接，而每条边都有一个属于前景或者背景的概率，这是基于它与周边像素颜色上的相似性。 每一个像素(即算法中的节点)会与一个前景或背景节点连接。...在节点完成连接后(可能与背景或前景连接)，若节点之间的边属于不同终端(即一个节点属于前景，另一个节点属于背景)，则会切断他们之间的边，这就能将图像各部分分割出来。下图能很好的说明该算法： ?...imread("2.jpg") mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) bgdModel = np.zeros((1,65), np.float64) #以0填充的背景...0~3的值 #将掩码中0或2 转为0（背景）， 其它（1或3）转为1（前景） mask2 = np.where((mask==2)|(mask ==0), 0, 1).astype(np.uint8)

    3.4K30

    OpenCV 深度估计与分割

    使用深度摄像头的数据来识别前景区域和背景区域，首先要有一个深度摄像头，比如微软的Kinect，英特尔的realsense。...视差图：它是灰度图像，该图像的每个像素值代表物体表面的立体视差，立体视差是指：假如将从不同视角观察同一场景得到的两张图像叠放在一起，这很可能让人感觉是两张不同的图像，在这个场景中，针对两张图像中两个孪生的物体之间任意一对相互对应的两个像素点...GrabCut算法的实现步骤为： 1.在图片中定义含有（一个或者多个）物体的矩形 2.矩形外的区域被自动认为是背景 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域 4.用高斯混合模型来对背景和前景建模...，并将未定义的像素标记为可能的前景或背景 5.图像中欧冠的每一个像素都被看作通过虚拟边与周围像素相连接，而每条边都有一个属于前景或背景的概率，这基于它与周围颜色上的相似性 6.每一个像素（即算法中的节点...）会与一个前景或背景节点链接 7.在节点完成链接后，若节点之间的边属于不同终端，则会切断它们之间的边，这就能将图像各部分分割出来 import numpy as np import cv2 from

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