朋友不知道哪里弄来了一长串单词列表，一定要搞个单词不重复的组合。那么这个时候我们就可以想到读书时所学的排列组合知识了，而这个在Python中可以怎么实现呢？我记录如下：使用itertools模块实现排列组合在Python中，排列组合可以通过itertools模块来实现。以下是两个主要函

在上一篇文章里，我们讲解了图像的垂直翻转(FlipY)算法，于是本文来探讨水平翻转(FlipX)。先讲解比较容易的32位图像水平翻转算法，便于后续文章来探讨复杂的24位图像水平翻转算法。本文除了会给出标量算法外，还会给出向量算法。且这些算法是跨平台的，同一份源代码，能在X86（Sse、Avx等指令

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作为早期的AI框架，Caffe中卷积的实现采用的是基于Im2Col的方法，至今仍是卷积重要的优化方法之一。从上一篇文章的介绍中可以看到，在CNN中卷积直接计算的定义中，卷积核在输入图片上滑动，对应位置的元素相乘后相加求和，滑窗的大小由卷积核决定。由于滑动操作时的窗口的数据横向是

INFGate版权所有(c)MicrosoftCorporation。保留所有权利。版本：2.0用法: INFGate<文件列表>[/L<日志文件>][/B][/DC<选项>][/DO][/LogoLevel<Basic|Premium>]<文件列表> =文件名|通配符列表|目录名/L<日志文件> =写入名为 <日志文件> 的日志文件/O

给定n个闭区间，求一个集合使得每个区间都至少有两个整数在其中，问集合至少包含多少个元素？1<=n<=3000;0<=start[i]<end[i]<=1E8分析：将区间按end升序、start降序排序，维护集合的最大和次大值，分情况讨论，贪心选择靠右边的点。classSolution{public:intintersectionSizeTwo(v

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MapReduce的原理简单版本：AppMaster:整个Job任务的核心协调工具MapTask:主要用于Map任务的执行ReduceTask:主要用于Reduce任务的执行一个任务提交Job-->AppMaster(项目经理)-->根据切片的数量统计出需要多少个MapTask任务-->向ResourceManager(Yarn平台的老大)索要

MapReduce工作流程上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：MapTask收集map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shu

#include<intrin.h>//forsse#include<string.h>//formemcpyenumBayerFormat{bayerRG,bayerGR,bayerBG,bayerGB};enumMirror{mirrorNo,//不镜像mirrorTB,//上下镜像mirrorLR,//左右镜像

Toselectarandomitemfromthelistorshufflethelist,youcanusethechoiceandshufflefunctionsfromtherandommoduleofthestandardlibrary.Therandom.choice()functionreturnsarandomlyselectedelementfromthelist.>>>importran

1.应用程序（Application）通过下面的代码设置应用程序名称，设置后再UI中可以看到相应的名称。//1.设置Application的名称valconf=newSparkConf()conf.setAppName("WordCount")conf.setMaster("local")2.作业（Job）Job由scala的执行算子生成，每个执行的算子会调起runjob，从而

1. ShuffleAttention介绍1.1 摘要：注意力机制使神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已成为提高深度神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，其目的分别是捕获像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它

1、内容概述Spark内核调度的任务：如何构建DAG执行流程图如何划分Stage阶段Driver底层是如何运转确定需要构建多少分区（线程）Spark内核调度的目的：尽可能用最少的资源高效地完成任务计算2、RDD的依赖RDD依赖：一个RDD的形成可能是由一个或者多个RDD得到的，此时这个RDD和

需求1：在高帧率场景下，一般拿到的是bayer格式数据。图像处理时，一般会先插值成rgb，再拆分为单通道。如果可以直接bayer中抽出r、g、b，那效率将大大提升。需求2：抽取的单通道直接是镜像的注意：抽取后r、g、b尺寸是原来的一半，没有做插值（插值只会让数据量变大，并没有引入有效信息）效果：CPU指

SparkShuffle原理与代码实例讲解1.背景介绍在大数据处理领域,ApacheSpark作为一种快速、通用的大规模数据处理引擎,已经成为事实上的标准。Spark能够高效地运行在Hadoop集群或独立的集群环境中,支持多种编程语言,提供了丰富的高级API,涵盖了批处理、交互式查询、实时流

本文主要介绍spark的shuffle机制 shuffle的产生Spark作业被分解为多个Stage，每个Stage包含多个任务（Task）。在需要重新分区的数据操作时因为需要进行数据的交换因此会产生Shuffle边界，即两个Stage之间需要进行Shuffle操作。 shuffle的各个阶段1、shufflemap阶段

本质上是三个进程运行，一个maptask一个reducetask 一个MR程序写程序 添加依赖后，mapperreducer driveryarn集群的配置为了实现数据落盘和网络传输还要进行序列化和反序列化，本质就是将各个结构体里的基本数据类型一一传递 实现writable接口顺序要一致输入和输出基本

MapReduce思考问题（每一个都算面试题）Q1、map数量数越多越好吗？不是，因为产生map任务是需要资源和时间，map任务越多，占用的资源和时间越多Q2、hdfs是否适合存储小文件（MR角度出发）不适合，小文件一多，意味着block块就多了，切片split也就多了，这样产生的map数量也就多了起来Q3、split和map

    某次在线上排查问题时发现，代码中使用的一个使用str_shuffle随机打乱字符串函数生成的唯一字符出现了重复，导致插入数据库失败。觉得很奇怪，生成随机字符串的方法如下：functionmakeString($len){$char='0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRS