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Windows Developer Day - Adaptive Cards

早在 Microsoft Build 2017,Matt Hidinger 就对 Adaptive Cards 做了展示。? 而在 WDD 前夕,Adaptive Cards 1.0 版本正式 Release,开源在 GitHub Microsoft AdaptiveCards, 官网文档在 Microsoft Doc Adaptive Cards.基本原理 那么 Adaptive Cards 是怎么工作的呢? Cards 各平台 SDK,就可以使用一套 JSON 完成多平台的通用和统一;这种实现方式和 Adaptive Cards 要实现的目标也是一致的: The goals for adaptive cards 对 Adaptive Cards 的简单体验和示例就到这里,后面如果产品代码中实际用到,我会再结合实际场景来具体展开分析,谢谢大家!

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Spark Adaptive Execution调研

二、Spark Adaptive Execution提出的相关解决方案1、自动设置Shuffle Partition数量Shuffle的过程是先通过Shuffle Write将各个分区的数据写到磁盘,之后另外一个 spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize来设置合并的阀值,默认为64M只会合并小的分区,太大的分区并不会进行拆分开启方式:spark.sql.adaptive.enabled=true:启动Adaptive spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold 的同时大于各 Partition 行数中位数与该因子的乘积,则它会被视为倾斜的 Partition 三、总结Adaptive 目前代码在https:github.comIntel-bigdataspark-adaptive里,并没有全部merge到spark中。 参考资料http:www.jasongj.comsparkadaptive_executionhttps:github.comIntel-bigdataspark-adaptive Spark SQL在

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    Few-shot Adaptive Faster R-CNN

    为了减少由域转移引起的检测性能下降,我们致力于开发一种新的少镜头自适应方法,该方法只需要少量的目标域映射和有限的边界框注释。为此,我们首先观察几个重大挑战。首先...

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    DEEP DOMAIN ADAPTIVE OBJECT DETECTION: A SURVEY

    基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签,训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。深度域适配目...

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    SAP Spartacus的Responsive和adaptive特性

    Commerce后台支持多site实现,不同的site可以配置不同的content catalog.

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    Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy

    恶劣的天气条件,如雾霾和雨水,会破坏捕获图像的质量,导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题,我们提出了一种无监督的基于先验的领域对...

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    SparkSQL的自适应执行-Adaptive Execution

    Spark SQL 自适应执行优化引擎背景Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。 核心在于两点执行计划可动态调整调整的依据是中间结果的精确统计信息spark 2.3 开始试验功能spark 3.0 正式发布 自适应查询执行(Adaptive Query Execution)如何设置合适的

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    DA-DETR: Domain Adaptive Detection Transformer by Hybrid Attention

    领域自适应目标检测中流行的方法是采用两阶段架构(Faster R-CNN),其中涉及大量超参数和手工设计,如锚定、区域池化、非最大抑制等。这样的架构使得在采用现...

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    视频插帧--Video Frame Interpolation via Adaptive Convolution

    Video Frame Interpolation via Adaptive Convolution CVPR2017 http:web.cecs.pdx.edu~fliuprojectadaconv本文使用 CNN网络完成 frame interpolation,这里我们将像素插值问题看作对相邻两帧中相应图像块的卷积,通过一个全卷积CNN网络来估计 spatially-adaptive convolutional

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    譯文: Adaptive Layout Tutorial in iOS 11: Getting Started

    Adaptive Layout選擇image view,點擊layout 工具欄的Align按鈕。 還好Adaptive Layout有一些工具和技巧來解決這些問題。 這是因為adaptive layout的一個核心理念,就是將size class從特定的設備中抽象出來。 這就意味著,支持adaptive layout的的view,可以用在全屏的視圖控制器、容器視圖控制器都可以正常工作,儘管外觀不一樣。 如果你想學習更多關於Adaptive Layout的知識,可以查看我們的Adaptive Layout video tutorial series,可以讓你從一個Adaptive Layout的初學者成長為大師

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    自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)

    因此,优化器在11.1以后的版本上,为了解决绑定变量窥视(Bind Peeking)的问题,推出了自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing 以后简称ACS)功能,使包含绑定变量的同一条 本文是自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)的第一部分主要介绍当自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)无效时的状况:例子1(ACS无效)首先,我们看一下在绑定变量窥视 总结本文是自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)的第一部分,主要介绍ACS的概述和当ACS无效时会产生的问题例子。

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    Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive

    域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域,新的域可能会遇到各种各样的外观变化,包括外观,视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法...

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    Adaptive Execution 让 Spark SQL 更高效更智能

    其中 1MB 与 2MB 的 Partition 明显过小(实际场景中,部分小 Partition 只有几十 KB 及至几十字节)开启 Adaptive Execution 后Spark 在 Stage 由于 Adaptive Execution 的自动设置 Reducer 是由 ExchangeCoordinator 根据 Shuffle Write 统计信息决定的,因此即使在同一个 Job 中不同 上文 原有 Shuffle 的问题 一节中的例子,在启用 Adaptive Execution 后,三次 Shuffle 的 Reducer 个数从原来的全部为 3 变为 2、4、3。? 2.4 使用与优化方法可通过 spark.sql.adaptive.enabled=true 启用 Adaptive Execution 从而启用自动设置 Shuffle Reducer 这一特性通过 具体原因上文已说明3 动态调整执行计划3.1 固定执行计划的不足在不开启 Adaptive Execution 之前,执行计划一旦确定,即使发现后续执行计划可以优化,也不可更改。

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    视频插值--Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution

    Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution ICCV2017 https:github.comsniklauspytorch-sepconv 在CVPR2017那篇文章中 作者使用 一个CNN网络来估计2D 的卷积核, estimate spatially-adaptive convolution kernels for each output separable kernels that approximate 41 × 41 ones only requires 1.27 GB3 Video Frame Interpolation 对于视频插帧问题采用 adaptive

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    自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)(二)

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    Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild

    典型的目标检测假定训练和测试数据来自同一个理想分布,但是在实际中这通常是不满足的。这种分布的错误匹配将会导致一个明显的性能下降。这篇工作我们旨在提升目标检测的跨...

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    Adaptive CU Split Decision with Pooling-variable CNN for VVC Intra Encoding

    作者在这篇论文中引入了CNN来解决CU划分的问题。其创新点使用了一个自适应的策略来解决VVC中不同尺寸CU输入CNN的难题。该自适应的策略和以前直接下采样输入的...

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    图解MySQL | Adaptive Hash Index 是如何建立的

    Adaptive Hash Index(以下简称 AHI)估计是 MySQL 的各大特性中,大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。

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