一.版本 win10 VS2019 VTK8.2.0 其实vtk的安装过程和itk的安装过程很是类似,如果你对itk的安装很是熟悉(也就是我的博客一里面的内容,那么自己就可以安装.) 如果不放心,可以接着往下看 二.过程 1-下载 访问 https://vtk.org/ ,下载vtk8.2.0.zip 2.解压到一个文件夹 然后新建两个文件夹,分别是VTK-install 和 VTKprefix 3-打开cmake,编译 <1>设置文件夹路径如图,第一个是原文件,第二个是编译之后的二进制文件存

启动eclipse:打开windows->open perspective->other->map/reduce 可以看到map/reduce开发视图.设置Hadoop location. 打开windows->show view->other-> map/reduce Locations视图,在点击大象后[new Hadoop location]弹出的对话框(General tab)进行参数的添加: Location name: 任意 map/reduce maste

1.在hadoop所在目录“usr/local”下创建一个文件夹input root@ubuntu:/usr/local# mkdir input 2.在文件夹input中创建两个文本文件file1.txt和file2.txt,file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”.“hello mapreduce”(分两行). root@ubuntu:/usr/local# cd inputroot@ubuntu:/usr/local/inp

运行caffe自带的mnist实例教程 本文结合几篇博文总结下来的,附上其中一篇原博文链接以供参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1.先进入caffe文件目录,(指令:cd ./caffe),再用data/mnist下的get_mnist.sh下載MNIST数据集,代码如下: sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh 打开下载目录caffe/data/mnist查看如下图: 2.转换格式,代码

如何通过源码编译方式安装PCL 对于很多想学习PCL的同学而言,往往会被如何安装困扰很长时间.我就是这其中的一员,为了不让大家在安装问题上浪费太多时间,我决心写下这篇小小的随笔,希望对大家有所帮助. 下载需要的软件包 Visual Studio [我用的是VS2012,所以这里以这个版本作为基础进行介绍] cmake-3.1.0(二进制安装包) PCL-1.8.0(源码) vtk-6.2.0(源码) boost-1.58.0(源码) eigen-3.2.5(源码) flann-1.8.4(源码)

非交互式运行Spark Application 的例子 $ cat Count.py import sys from pyspark import SparkContext if __name__ == "__main__": sc = SparkContext() logfile = sys.argv[1] count = sc.textFile(logfile).filter(lambda line: '.jpg' in line).count() print "JPG

运行hadoop2 自带的圆周率计算方法时,报错,找了半天,原来是在配置hadoop临时目录时,没有给权限,找到配置的hadoop临时目录文件夹,修改权限即可 Application application_1548242073562_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1548242073562_0005_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagno

1. MapReduce使用 MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架,只要按照其编程规范,只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现 一个强大的海量数据并发处理程序 2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序(word count单词统计功能) 1.在HDFS中创建层级目录,并且上传文件到指定目录:hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input 2.上传文件到HDFS指定目录:hadoop fs -put a.txt  b.txt  /wordcoun

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

原文:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html 为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了D

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行. 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训练样本为60000张,测试样本为10000张,每

这样学还不用动脑子,而且熟悉控件也需要时间,而且慢慢就找到感觉了,就可以精神抖擞的恢复斗志干活了.或者Cantu书带的源码. 并且可以使用Mac SSD运行Qt的Demo,这样运行速度快一点. 此外,我收集了一大堆Qt开源项目,至少可以运行一遍看看. -------------------------------------------------------------------------------------- 整理一下耗时操作:1. 学习博客2. 收集github3. 收集竞品4.

1.准备文件 [root@master ~]# cat input.txt hello java hello python hello c hello java hello js hello html hello java [root@master ~]# hadoop fs -mkdir /input [root@master ~]# hadoop fs -put input.txt /input [root@master ~]# hadoop fs -ls /input Found 1 it

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /WordCount/WordCount /WCOutput 输出文件不能实现存在,比如说/WordCount这样是不行的 虽然他是第一级文件夹 但是已存在了,不可用 原来提示我,日志冲突,我美观,我以为是不是hadoop native造成的,后来吧多余的mahout的jar删了,里面也有slf4j,然后竟然运行成功了额,虽然也不

以往都是用java运行spark的没问题,今天用scala在eclipse上运行spark的代码倒是出现了错误 ,记录 首先是当我把相关的包导入好后,Run,报错: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkCont

2014.10.15日以来的一个月,挤破了头.跑断了腿.伤透了心.吃够了全国最大餐饮连锁店——沙县小吃.其中酸甜苦辣,绝不是三言两语能够说得清道的明的.校招的兄弟姐妹们,你们懂得…… 体会最深的一句话还是:出来混,迟早要还的. 一个月过去了,迷茫之际有太多无奈,无奈中又夹杂些许庆幸,岁月匆匆,人生不息,奋斗不止. 遵守最初的诺言,继续走我可视化的道路: 上集摘要:一个月博文中大概介绍了可视化的一些常用工具,从可操作性.实用性.交互性等各方面进行了简单的对比和总结,具体参见http://www.c

python的进程和线程经常用到,之前一直不明白threading的join和setDaemon的区别和用法,今天特地研究了一下.multiprocessing中也有这两个方法,同样适用,这里以threading的join和setDaemon举例. 1.join ()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.join(),那么,主线程A会在调用的地方等待,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行,那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法. 原型:join([tim

在hadoop2.9.0版本中,对namenode.yarn做了ha,随后在某一台namenode节点上运行自带的wordcount程序出现偶发性的错误(有时成功,有时失败),错误信息如下: // :: INFO client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider: Failing over to rm2 // :: INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : // :: INFO mapre

mysql锁能在并发情况下的mysql进行更好的优化 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级,这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低.行级锁:开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高.页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间:会出现死锁:锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般. 由于InnoDB预设是Row-Level Lock,所以只有「明确」的指定主键,MySQL才会执行Row

一.在Eclipse中建立storm项目: 具体步骤如下: 1.在Eclipse中新建java project项目并导入jar包: File-> New -> Java Project ->随便取个名字-> Next -> Libraries -> add External JARs...-> 追加twitter4j和storm的jar文件(/path/to/twitter4j/lib/*.jar和/path/to/storm/lib/*.jar和/path/to