- Spark推出Tungsten计划用于提升Spark的性能与资源使用,其中为了消除JVM对象模型和GC代价,提供了UnsafeRow对象类型。它由jvm提供的sun.misc.Unsafe实现,内部存储的是二进制,继承自InternalRow,是SparkSQL中的中间算子的处理和输出数据类型。正是由于UnsafeRow的特殊性,我们发现在某些情况下可能会无法正确序列/持久化该类型,产生数据... Spark推出Tungsten计划用于提升Spark的性能与资源使用,其中为了消除JVM对象模型和GC代价,提供了UnsafeRow对象类型。它由jvm提供的sun.misc.Unsafe实现,内部存储的是二进制,继承自InternalRow,是SparkSQL中的中间算子的处理和输出数据类型。正是由于UnsafeRow的特殊性,我们发现在某些情况下可能会无法正确序列/持久化该类型,产生数据...
- 相信很多研究大数据的都会接触到“数据倾斜”这个令人头疼的问题。那么数据倾斜到底是什么,redis如何避免这类问题,我们一起来揭开它的神秘面纱。 简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据不够分散,大量的数据集中到了一台或者几台机器节点上计算,从而导致这些节点负载多大,而其他节点处于空闲等待中,导致最终整体效率低下。 相信很多研究大数据的都会接触到“数据倾斜”这个令人头疼的问题。那么数据倾斜到底是什么,redis如何避免这类问题,我们一起来揭开它的神秘面纱。 简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据不够分散,大量的数据集中到了一台或者几台机器节点上计算,从而导致这些节点负载多大,而其他节点处于空闲等待中,导致最终整体效率低下。
- 在大数据时代,数据已经被公认为一项重要的资产,对于拥有大量数据的企业而言,如何整合数据,用好数据,让数据本身为我们产生更大的价值,形成数据资产,将是我们不得不面临的一个课题。而这些数据想要“变现”,就要快速的从数据中获取价值,在数据新时代中,在大量晦涩数据中查找数据所花费的时间多于分析数据的时间,为了使发现数据资产变的更加简单,就需要通过数据目录让各个组织内的晦涩数据变的更加明晰,随着企业体... 在大数据时代,数据已经被公认为一项重要的资产,对于拥有大量数据的企业而言,如何整合数据,用好数据,让数据本身为我们产生更大的价值,形成数据资产,将是我们不得不面临的一个课题。而这些数据想要“变现”,就要快速的从数据中获取价值,在数据新时代中,在大量晦涩数据中查找数据所花费的时间多于分析数据的时间,为了使发现数据资产变的更加简单,就需要通过数据目录让各个组织内的晦涩数据变的更加明晰,随着企业体...
- “这是最好的时代,也是最坏的时代。” 从提出概念,AI其实已经走过了30年的历程,如今AI已经成为了这个时代的主流。AI技术在突飞猛进地发展,“落地”也成为AI领域企业齐头涌进的目标。 总所周知,人工智能技术的应用落地是需要数据、平台、场景等支撑,这也成为近年来AI应用落地没有想象那么顺利的原因。越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来,而这些... “这是最好的时代,也是最坏的时代。” 从提出概念,AI其实已经走过了30年的历程,如今AI已经成为了这个时代的主流。AI技术在突飞猛进地发展,“落地”也成为AI领域企业齐头涌进的目标。 总所周知,人工智能技术的应用落地是需要数据、平台、场景等支撑,这也成为近年来AI应用落地没有想象那么顺利的原因。越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来,而这些...
- 在目标检测任务中,不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异,目标框清晰度敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍 在目标检测任务中,不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异,目标框清晰度敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍
- 我们在学习GaussDB(DWS)的基础知识时都学习了安全环的概念,即GaussDB在数据安全方面采用的是三副本(主,备,从)的安全环方式,那么,大家是否有思考过,一个多节点的集群中最多可以坏几个节点呢? 我们在学习GaussDB(DWS)的基础知识时都学习了安全环的概念,即GaussDB在数据安全方面采用的是三副本(主,备,从)的安全环方式,那么,大家是否有思考过,一个多节点的集群中最多可以坏几个节点呢?
- 1. 测试使用各软件版本说明1) MRS 2.1.0 安全集群(开启kerberos)2) ECS (Windows Server 2016标准版 64位) ,需和MRS集群网络互通3) DBeaver版本7.1.4 64bit下载地址:https://dbeaver.io/download/4) MIT版本4.1 64bit下载地址:https://web.mit.ed... 1. 测试使用各软件版本说明1) MRS 2.1.0 安全集群(开启kerberos)2) ECS (Windows Server 2016标准版 64位) ,需和MRS集群网络互通3) DBeaver版本7.1.4 64bit下载地址:https://dbeaver.io/download/4) MIT版本4.1 64bit下载地址:https://web.mit.ed...
- 本文主要介绍的这个组件是actuator。actuator主要是对springboot应用程序进行监控和管理,简单的说就是通过restful api接口请求来进行监管、审计、健康和数据采集你的应用程序运行的情况1. 开启Actuatorspring-boot-actuator模块提供Spring Boot所有的production-ready特性,启用该特性的最简单方式是添加spring-b... 本文主要介绍的这个组件是actuator。actuator主要是对springboot应用程序进行监控和管理,简单的说就是通过restful api接口请求来进行监管、审计、健康和数据采集你的应用程序运行的情况1. 开启Actuatorspring-boot-actuator模块提供Spring Boot所有的production-ready特性,启用该特性的最简单方式是添加spring-b...
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- 在目标检测任务中,一张图片的的不同目标框的大小是不一样的,有的数据集小物体比较多,有的数据集大物体比较多,那么如何来衡量数据集的这种特性呢,以及有什么方法辅助模型针对这种特征进行更好的训练,本博客将进行详细的介绍和分析。 在目标检测任务中,一张图片的的不同目标框的大小是不一样的,有的数据集小物体比较多,有的数据集大物体比较多,那么如何来衡量数据集的这种特性呢,以及有什么方法辅助模型针对这种特征进行更好的训练,本博客将进行详细的介绍和分析。
- 一、问题描述 在目标检测任务中,一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样,有的目标框可能分布在图片的中间,有的目标框可能分布在图片的边缘位置,边缘化程度,即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值,越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景,即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标,检测模型... 一、问题描述 在目标检测任务中,一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样,有的目标框可能分布在图片的中间,有的目标框可能分布在图片的边缘位置,边缘化程度,即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值,越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景,即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标,检测模型...
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