2020-12-04

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java.io.IOException: Failed to delete: C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp\spark-c7e93bb8-2f5a-4265-a608-185624b0f906
    at org.apache.spark.util.Utils$.deleteRecursively(Utils.scala:1031)
    at org.apache.spark.util.ShutdownHookManager$$anonfun$1$$anonfun$apply$mcV$sp$3.apply(ShutdownHookManager.scala:65)
    at org.apache.spark.util.ShutdownHookManager$$anonfun$1$$anonfun$apply$mcV$sp$3.apply(ShutdownHookManager.scala:62)
    at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
    at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
    at org.apache.spark.util.ShutdownHookManager$$anonfun$1.apply$mcV$sp(ShutdownHookManager.scala:62)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHook.run(ShutdownHookManager.scala:216)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anonfun$runAll$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply$mcV$sp(ShutdownHookManager.scala:188)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anonfun$runAll$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply(ShutdownHookManager.scala:188)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anonfun$runAll$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply(ShutdownHookManager.scala:188)
    at org.apache.spark.util.Utils$.logUncaughtExceptions(Utils.scala:1954)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anonfun$runAll$1.apply$mcV$sp(ShutdownHookManager.scala:188)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anonfun$runAll$1.apply(ShutdownHookManager.scala:188)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anonfun$runAll$1.apply(ShutdownHookManager.scala:188)
    at scala.util.Try$.apply(Try.scala:192)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager.runAll(ShutdownHookManager.scala:188)
    at org.apache.spark.util.SparkShutdownHookManager$$anon$2.run(ShutdownHookManager.scala:178)
    at org.apache.hadoop.util.ShutdownHookManager$1.run(ShutdownHookManager.java:54)
 

 

解决办法:

去掉这个集群方式下的参数设置   .setJars(List("D:\\code\\Test\\TestSpark\\out\\artifacts\\TestSpark_jar\\TestSpark.jar"))
YOLOv11数据集增强 | 引入多种数据集增强方法,支持图像和标签同步扩充增强 本文介绍了YOLOv11目标检测中的数据集增强技术,重点解决图像与标注标签同步扩充的关键问题。文章系统分析了三类增强方法:几何变换(翻转、旋转、缩放)、颜色变换(亮度、对比度调整)和高级增强(Mosaic、MixUp),并探讨了其在小样本检测、复杂场景泛化和多方向目标识别等场景的应用价值。针对核心的标签同步问题,提供了基于Python和OpenCV的详细代码实现示例,展示如何对图像进行水平翻转和缩放操作时精确调整YOLO格式边界框坐标。该技术能有效解决训练数据不足和多样性匮乏问题,显著提升模型的泛化性能。 阅读详情

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