如果模型中有些算子不被ONNX算子库支持,我们就需要利用ONNXRuntime提供的API手动添加新算子.在官方文档中已经对如何添加定制算子进行了介绍(https://onnxruntime.ai/docs/reference/operators/add-custom-op.html ),这里我们主要把源码中对应的流程给捋清楚. 添加定制算子(Custom Operators)主要分为三步: 创建一个定制算子域(CusttomOpDomain): 创建一个定制算子(CustomOp),并将该算子

分别观察一下集合与算子的sortBy()的参数列表 普通集合的sortBy() RDD算子的sortBy() 结论:普通集合的sortBy就没有false参数,也就是说只能默认的升序排. 如果需要对普通集合中的元素需要升序排怎么办? 如图所示,我这调用的sortby()是List集合的方法了,不是算子,所以不能加false参数指定降序排,只能默认的升序排了,但是用reverse()反转就能达到一样的效果. 或者使用takeRight()方法取后十个也一样,注意的是后十个也是按升序排的

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

大数据技术是数据的集合以及对数据集合的操作技术的统称,具体来说: 1.数据集合:会涉及数据的搜集.存储等,搜集会有很多技术,存储技术现在比较经典方案是使用Hadoop,不过也很多方案采用Kafka.  2.对数据集合的操作技术,目前全球最火爆的是Spark.  Spark的框架实现是语言是Scala,首选应用程序开发语言也是Scala,所以Scala对集合以及集合操作的支持就非常重要且非常强大,因此Spark中对很多数据操作算子和Scala中对集合的操作是一样的.  Scala中数据的创建与操作

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey

图像的轮廓提取-Robert算子 图像的边缘:周围像素灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像素的集合,边缘广泛存在于物体与背景之间.物体与物体之间,基元与基元之间,是图像分割的重要依据. 物体的边缘是由灰度不连续性形成的,经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向倒数变化规律,用简单的方法检测边缘,这种方法称为边缘检测局部算子. public Bitmap Robert(Image image) { int width = image.Width; i

Spark学习笔记总结 01. Spark基础 1. 介绍 Spark可以用于批处理.交互式查询(Spark SQL).实时流处理(Spark Streaming).机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX). Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapReduce的不足. 2. Spark-Shell spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序,用户可以在该命令行下用scala编写spark

RDD算子 #常用Transformation(即转换,延迟加载) #通过并行化scala集合创建RDD val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) #查看该rdd的分区数量 rdd1.partitions.length val rdd1 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)) val rdd2 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map

一.前述 Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等.Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行.一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行. 二.具体  原始数据集:   1.count 返回数据集中的元素数.会在结果计算完成后回收到Driver端.返回行数 package com.spark.spark.actions; impor

一.前述 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform

RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.    A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable:可类比String,它也是不可变的,但是可有很多方法,如切分... 1. RDD的属性 每

一.RDD概述      1.什么是RDD           RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度.      2.RDD属性      (1). 一组分片(Partition),即数据集

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

package com.dingxin.datainit import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by zhen on 2018/12/18. */ object RDDTransform { def main(args: Array[String]) { Logger.getLogger("org.apache.spark").setL

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工

map map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func. 返回通过函数func传递源的每个元素形成的新的分布式数据集.通过函数得到一个新的分布式数据集. var rdd = session.sparkContext.parallelize(1 to 10) rdd.foreach(println) println("===