一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求

import numpy as nparr = [1,2,3,4,5,6]#求均值arr_mean = np.mean(arr)#求方差arr_var = np.var(arr)#求标准差arr_std = np.std(arr,ddof=1)print("平均值为:%f" % arr_mean)print("方差为:%f" % arr_var)print("标准差为:%f" % arr_std)

［抄题］: Given a non-empty binary tree, return the average value of the nodes on each level in the form of an array. Example 1: Input: 3 / \ 9 20 / \ 15 7 Output: [3, 14.5, 11] Explanation: The average value of nodes on level 0 is 3, on level 1 is 14.5,

这个要在图片已经转化成lmdb格式下才能求均值... 1.查看caffe根目录下的bin是否存在compute_image_mean.exe(用的happey大神的) 如果没有存在,你需要打开MainBuilder.sln,右键compute_image_mean-仅用于项目-仅生成compute_image_mean. 2.新建ComputeImageMean.bat文件 3.编辑ComputeImageMean.bat,用notepad打开添加 D:/deeptools/caffe-wind

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = np.std(a,ddof=1) print("平均值为:%f" % a_mean) print("方差为:%f" % a_var) print("标准差为:%f" % a_std) 其中,可以添加参数axis 如下: #参数0代表对每一列求值, #参

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵,然后求这个矩阵.在图像上对目标像素给

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

个人博客地址:滤波器--BoxBlur均值滤波及其快速实现 动机:卷积核.滤波器.卷积.相关 在数字图像处理的语境里,图像一般是二维或三维的矩阵,卷积核(kernel)和滤波器(filter)通常指代同一事物,即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵,尺寸通常较小,常见的有3*3.5*5.7*7等.卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作,如下图所示,但很多滤波器是中心对称的,而且两者运算上可以等价,所以很多时候不太区分. 设计不同的滤波器,可以达到去噪(denoising).平滑(smo

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

1.题目描述 Given a non-empty binary tree, return the average value of the nodes on each level in the form of an array. 计算二叉树每一层的节点的数据域的平均值. 2.题目分析 使用广度优先遍历方法,逐层对二叉树进行访问,求均值.使用一个队列数据结构完成对二叉树的访问,队列(queue)的特点是FIFO,即先进先出,queue的几种常用的方法是: queue::front()  :访问队首

>> import numpy as np >>> A1_mean = [1, 1] >>> A1_cov = [[2, .99], [1, 1]]>>> A1 = np.random.multivariate_normal(A1_mean, A1_cov, 10) #依据指定的均值和协方差生成数据 >>> A1array([[-1.72475813,     0.33681971],         [ 0.786437

安装:yum install -y dstat dstat命令是一个用来替换vmstat.iostat.netstat.nfsstat和ifstat这些命令的工具,是一个全能系统信息统计工具.与sysstat相比,dstat拥有一个彩色的界面,在手动观察性能状况时,数据比较显眼容易观察:而且dstat支持即时刷新,譬如输入dstat 3即每三秒收集一次,但最新的数据都会每秒刷新显示.和sysstat相同的是,dstat也可以收集指定的性能资源,譬如dstat -c即显示CPU的使用情况. dst

Dijkstra算法适合求不包含负权路的最短路径,通过点增广.在稠密图中使用优化过的版本速度非常可观.本篇不介绍算法原理.只给出模板,这里给出三种模板,其中最实用的是加上了堆优化的版本 算法原理 or 学习参考链接 : 点我 .不要点它点我!.为何不适用于带负权边图 ( Dijkstra 动态演示 ) 朴素版 ( 邻接矩阵存储.复杂度 O( n2 ) ) ///HDU 2544为例 #include<stdio.h> #include<string.h> const int INF

1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes 第二个参数labels:实际的标签,大小同上 具体的执行流程大概分为两步: 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中

前面的篇幅占了太多,再次新开一章,讲述BFS求最短路的问题 注意此时DFS就没有BFS好用了,因为DFS更适合求全部解,而BFS适合求最优解 这边再次提醒拓扑变换的思想在图形辨认中的重要作用,需要找寻不同图形在进行拓扑变换时候的不变性 假设有一个网格迷宫,由n行m列的单元格组成,每个单元格要么是空地,要么是障碍物,如何找到从起点到终点的最短路径? 回想二叉树的BFS,节点的访问顺序恰好是他们到根节点距离从小到大的顺序,类似的可以用BFS来按照到起点的距离顺序遍历迷宫图(因为BFS保证了后面遍历到

hadoop项目之求出每年二月的最高气温(Combiner优化) 一.项目结构 一.java实现随机生成日期和气温 package com.shujia.weather; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.text.DateFormat; import java.text.ParseException; import java.text