stage

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/80039079 Introduction Detection主要分为以下三个支系： - one-stage系 two-stage系 multi-stage系 主要算法 YOLOv1、SSD、YOLOv2、RetinaNet、YOLOv3 Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNN、SPPNet 检测精度 较低 较高 极低 检测速度 较快 较慢 极慢 鼻祖 YOLOv1 Fast R-CNN R-CNN 状态 已淘汰 Detection算法的几个task 对于不需要预生成RP的Detection算法而言，算法只需要完成三个任务： 特征抽取 分类 定位回归 对于有预生成RP的Detection算法而言，算法要完成的主要有四个任务： 特征抽取 生成RP 分类 定位回归 Detection算法的框架套路 multi-stage 算法 最早期的检测算法 (主要为R-CNN、SPPNet) 都属于multi-stage系。这个时候的Selective Serach、Feature extraction、location regressor、cls

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势： 1.运行速度快,Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。 2.适用场景广泛,大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习 3.易用性,编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多种语言，数据源丰富，可部署在多种集群中 4.容错性高。Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即充许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错，而CheckPoint有两种方式：CheckPoint Data，和Logging The Updates，用户可以控制采用哪种方式来实现容错。 Spark的适用场景 目前大数据处理场景有以下几个类型： 1.复杂的批量处理

git push 时，报错如下 To https://g*********.git ! [rejected] stage -> stage (fetch first) error: failed to push some refs to 'https:/**.git' hint: Updates were rejected because the remote contains work that you do hint: not have locally. This is usually caused by another repository pushing hint: to the same ref. You may want to first integrate the remote changes hint: (e.g., 'git pull ...') before pushing again. hint: See the 'Note about fast-forwards' in 'git push --help' for details. 可以输入这个指令 git reset --hard origin/stage 然后在执行 git pull 就可成功 来源： https://blog.csdn.net/hw120219/article/details

Java8中提供了Stream对集合操作作出了极大的简化，学习了Stream之后，我们以后不用使用for循环就能对集合作出很好的操作。 一、流的初始化与转换： Java中的Stream的所有操作都是针对流的，所以，使用Stream必须要得到Stream对象： 1、初始化一个流： Stream stream = Stream.of("a", "b", "c"); 2、数组转换为一个流： String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"}; stream = Stream.of(strArray); 或者 stream = Arrays.stream(strArray); 3、集合对象转换为一个流（Collections）： List<String> list = Arrays.asList(strArray); stream = list.stream(); 二、流的操作： 流的操作可以归结为几种： 1、遍历操作(map)： 使用map操作可以遍历集合中的每个对象，并对其进行操作，map之后，用.collect(Collectors.toList())会得到操作后的集合。 1.1、遍历转换为大写： List<String> output = wordList.stream(). map(String::toUpperCase).

pipeline { agent any tools { maven 'maventool' } stages { stage ('初始化') { steps { sh ''' echo "PATH = ${PATH}" echo "M2_HOME = ${M2_HOME}" ''' } } stage('拉取代码') { // for display purposes steps { git branch: 'release-2.0', credentialsId: '7cb3c8ca-b916-49eb-95fc-be3b243c3a93', url: 'http://url:9080/Shtel-PaaS/Shtel-PaaS-DevOps/paas-devops-pipeline.git' sh 'git checkout v2.0.1' } } stage('maven构建') { steps { // Run the maven build sh "mvn clean -U package -Dmaven.test.skip=true" } } stage('拉取部署剧本') { // for display purposes steps { sh "rm -rf paas-svc-k8s-deploy-playbook" dir("paas-svc-k8s

spark06 总共提交的任务分为四个阶段，提交 + 执行 解析代码生成 DAG 有向无环图，在分配完毕 executor 以后 将生成的 DAG 图提交给 DAGScheduler 这个组件在哪里（ driver ）， driver 中的 DAGScheduler 负责切分阶段，按照 DAG 图中的 shuffle 算子进行阶段的切分，切分完毕阶段以后，按照每个阶段分别生成 task 任务的集合，将所有的 task 任务放入到 set 集合中，一次性提交每个解阶段的所有任务（每个阶段准备 好就提交哪个阶段） 将任务的集合提交给 taskScheduler(Driver), 这个组件会将数据通过集群管理器提交给集群（ executor ），对任务进行监控，分配资源，负责提交，负责执行，负责故障重试，负责落后任务的重启 真正提交到 executor 端，在 executor 中进行执行，保存执行过后的数据，或者存储数据 从 spark-submit 开始，剖析所有的运行流行（重点，重点，重点） spark-submit 方法的时候， SparkSubmit 类 spark-submit --master xxx --class xxx --name xxx xxx.jar input output 运行 sparksubmit 中的 main 方法 所以 --master xxx -

spark05 def main(args: Array[String]): Unit = { //每个用户最喜欢得电影类型 //观看量 评分得平均值 val conf = new SparkConf() conf.setMaster( "local[*]" ) conf.setAppName( "movie" ) val sc = new SparkContext(conf) val ratRDD:RDD[String] = sc.textFile( "ratings.txt" ) val mRDD:RDD[String] = sc.textFile( "movies.txt" ) val ratRDD1:RDD[(String,String)] = ratRDD.map(t=>{ var strs = t.split( "," ) (strs(1),strs(0)) //mId userId }) val mRDD1:RDD[(String,String)] = mRDD.flatMap(t=>{ val strs = t.split( "," ) val mid = strs(0) val types = strs(strs.length-1).split( " \\ |" ) val mtype = types.map(tp=>{ (mid,tp) }) mtype })

i was searching in google for hours and i still cant find the right answer, so i have a last chance to come here and ask. i'm making school year JAVA FX project. I'm using NetBeans. I have a point that i can see on the application i have. The problem is: I would like to have a big map (background) and I need to be able to move with my view. For example move by 50 to the right (x). I have Application where I use Stage, Scene, StackPane. I heard something about Dimensions in Java, but i can't use it in javafx application. Is there something similar, what can I use in my Application? Thank you

背景 中午12点半，接到了线上MongoDB 数据库异常的告警通报： “CPU不间断飙升到百分百，业务也相应出现了抖动现象。” 通过排查数据库主节点的日志，发现了这样的一个慢语句： 2019-03-07T10:56:43.470+0000 I COMMAND [conn2544772] command nlp.ApplicationDevice appName: "nlp" command: find { find: "ApplicationDevice", filter: { appId: "Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff", tags.tagName: "pipeline", tags.tagValue: "multi", _id: { $gt: ObjectId('000000000000000000000000') } }, projection: { $sortKey: { $meta: "sortKey" } }, sort: { _id: 1 }, limit: 10, shardVersion: [ Timestamp 1000|1000, ObjectId('5c64f941c81e2b922e48e347') ] } planSummary: IXSCAN { appId: 1, tags.tagName: 1, tags.tagValue: