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最新推荐文章于 2021-12-23 23:28:38 发布
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本文探讨了深度学习在图像处理领域的应用，包括AR特效、图像处理、音视频直播等场景，详细介绍了如何利用深度学习算法实现图像的美颜、剪辑、特效制作以及音视频的编解码。
http://www.cnblogs.com/fxjwind/category/455987.html
storm源码分析
null_wry的博客
09-30 805
文章目录Storm源码分析 (一) 综述一、storm介绍二、storm组件ZookeeperSpoutBoltStream Groupings三、任务分配 2021SC@SDUSC Storm源码分析 (一) 综述 2021SC@SDUSC 一、storm介绍 Storm是一个开源的，分布的，可靠的，容错的数据流处理系统。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，
storm源码分析研究（二）
qq_45849855的博客
10-07 407
2021SC@SDUSC spout源码分析（一） 2021SC@SDUSC 文章目录spout源码分析（一）核心概念介绍ISpout.javaShellSpout.java 2021SC@SDUSC 核心概念介绍 1、结构： Spout是storm的核心组件之一，最源头的接口是IComponent。 2、发送： 当Spout从外部获取数据后，向Topology中发出的Tuple可以是可靠的，也可以是不可靠的。Spout可以发射多个流，可以定义多个流(即定义多个stream)，也可以使用方法来发射指定的流。
storm源码分析(三)
null_wry的博客
10-14 448
文章目录一、ACLs权限权限维度1.scheme2.id3.permission二、代码分析verifyAcls()方法getTopoAcl()方法 2021SC@SDUSC AclEnforcement类，这是用于执行ZK acl的类。 我们首先介绍一些关于ACLs权限的知识。 一、ACLs权限 权限 1） CREATE: 创建权限，可以在在当前node下创建child node 2） DELETE(d): 删除权限，可以删除当前的node 3） READ: 读权限，可以获取当前node的数据，可以lis
storm源码分析(十)
null_wry的博客
11-29 1070
文章目录NoneGroupingAllGroupingPartialKeyGrouping 2021SC@SDUSC NoneGrouping 不关注并行处理负载均衡策略时使用该方式，目前等同于Shuffle Grouping,另外Storm将会把bolt任务和他的上游提供数据的任务安排在同一个线程下。 public static class NoneGrouping implements CustomStreamGrouping { private final Random ran
Nimbus<三>Storm源码分析--Nimbus启动过程
weixin_30521161的博客
03-07 118
Nimbus server, 首先从启动命令开始, 同样是使用storm命令"storm nimbus”来启动看下源码, 此处和上面client不同, jvmtype="-server", 最终调用"backtype.storm.daemon.nimbus"的mainnimbus是用clojure实现的, 但是clojure是基于JVM的, 所以在最终发布的时候会产生nimbus.class,...
storm源码分析(十三)
null_wry的博客
12-23 288
文章目录TridentTopologygenBoltIdsaddSourceNode()addNode()TridentTopologyBuildersetSpout()setBolt()buildTopology() 2021SC@SDUSC TridentTopology genBoltIds 生成bolt的名称。 private static Map<Group, String> genBoltIds(Collection<Group> groups) { Map&lt
storm源码分析(七)
null_wry的博客
11-10 613
2021SC@SDUSC 获取属于Worker的Executor read-worker-executors函数用来计算分配到该Worker的Executor,它通过调用Storm-cluster-state的assignment-info函数获得所有Topology的分配信息，然后利用worker的assignemtn-id以及port进行过滤，得到某个worker所属的Executor,这里的assignment-id对应于node,Worker启动后，其执行的Executor集合将不再发生变化，但当任
storm源码分析研究（八）
qq_45849855的博客
11-18 306
2021SC@SDUSC bolt源码分析（三） 2021SC@SDUSC 本文主要介绍一下bolt接口方面 Storm中定义的Bolt接口主要有IBolt 、IRichBolt、IBasicBolt和IBatchBolt 几者关系如下： IBolt.java IBolt定义了Bolt的功能集合，其代码如下: public interface IBolt extends Serializable { void prepare(Map<String, Object> topoCon
storm源码分析研究（七）
qq_45849855的博客
11-15 1480
2021SC@SDUSC bolt源码分析（二） 2021SC@SDUSC JoinBolt源码总体介绍 JoinBolt继承了BaseWindowedBolt，定义了Selector selectorType、LinkedHashMap<String, JoinInfo> joinCriteria、FieldSelector[] outputFields等属性，用于记录关联类型及关联关系 join、leftJoin方法用于设置join关联关系，最后都是调用joinCommon方法，关联关系使用
Storm 源码分析
05-06
### Storm源码分析 #### 一、Storm简介与应用场景 Apache Storm是一款开源的分布式实时计算系统，它提供了简单而强大的API来定义数据流处理逻辑，同时保证了消息处理的容错性和高性能。Storm的设计目标是成为实时...
Storm源码走读笔记
07-14
本文档是关于Storm源码的详细走读笔记，主要分析了Storm的启动场景、Topology提交过程、worker进程中的线程使用情况、消息传递机制以及 TridentTopology的创建和ack机制等多个方面。 首先，文档提到了Storm集群中的...
Storm整合Druid进行实时分析源码
01-25
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以持续处理数据流，确保每个消息只被处理一次，适用于实时数据分析和事件驱动的应用。而Druid则是一个高性能、分布式的数据存储和查询引擎，特别适合实时分析和大数据聚合...
storm源码分析研究（十三）
qq_45849855的博客
12-23 1367
2021SC@SDUSC stream groupings介绍和WordCountTopology介绍 2021SC@SDUSC Stream groupings 流分组 在Storm中有8种流分组方式，通过实现CustomStreamGroupingj接口，可以实现一种风格流分组方式： Storm 定义了八种内置数据流分组的方式： 1、Shuffle grouping（随机分组）：这种方式会随机分发 tuple 给bolt 的各个 task，每个bolt 实例接收到的相同数量的 tuple 。 2、Fie
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
11-27
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
Storm入门实例教程及源码分析
根据描述“storm入门实例，包含源码和jar”，我们可以推断出该压缩包中应该包含了一个用于演示Storm入门的项目代码以及编译好的jar包。这样的项目往往包括一些Storm的基础概念，例如Spouts和Bolts。在Storm中，...
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