分区裁剪模式_分区中的Bootstrap模式_linux 救援模式挂载分区 - 腾讯云开发者社区

GPDB-内核特性-动态分区裁剪上文我们介绍了，GP7中ORCA不再支持动态分区裁剪。那么他的动态分区裁剪效果又是怎么实现的呢？...GP7除ORCA优化器外还有PG优化器，他的动态分区裁剪执行计划由PG优化器生成。...其中Bitmapset part_prune_result为裁剪后分区表，也就是Append算子需要执行的子执行计划。...如此，Append节点就可以得到分区裁剪的结果part_prune_result,并据此来选择扫描对应分区。...这样就完成了分区裁剪，仅扫描满足条件的子分区。

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浪尖以案例聊聊spark 3.0 sql的动态分区裁剪

本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...这个就叫做动态分区裁剪。下面的例子会更详细点： ? 表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。...下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。假如没有动态分区裁剪，那么完成的执行过程就如图所示。

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浪尖以案例聊聊spark3的动态分区裁剪

动态分区裁剪，其实就牵涉到谓词下推，希望在读本文之前，你已经掌握了什么叫做谓词下推执行。...SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...这个就叫做动态分区裁剪。下面的例子会更详细点： ? 表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。...下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。假如没有动态分区裁剪，那么完成的执行过程就如图所示。

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举一反三-分区裁剪作用的“新”发现

分区裁剪的定义分区表的实质是采用化整为零的思想，将一个大对象划分为若干个小的对象。...其性能较未分区时，会得到极大的提升。当发生这种情况时，我们称之为分区裁剪（或分区消除）。...而对于分区表的全表扫描，只是对其中一个分区的1000行数据进行全表扫描。因此，发生了分区裁剪的分区表上的资源开销是更小的。...结论在分区表上，通过访问非分区索引回表时，分区键列条件依旧有分区裁剪的作用，可以明显减少数据访问的开销。...这对于发挥分区表上的分区裁剪作用，提升SQL性能是大有裨益的。

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GPDB-内核特性-GP7不再支持动态分区裁剪

GPDB-内核特性-GP7不再支持动态分区裁剪 GreenPlum支持分区表的功能，并通过分区裁剪来减少读取的数据量。分区裁剪分为静态分区裁剪和动态分区裁剪。...静态分区裁剪：执行计划在生成时，就通过条件值过滤出需要的子分区，执行时仅扫描裁剪后的分区即可；动态分区裁剪：发生在SQL执行阶段，需要根据维度表的数据动态分析出需要哪些分区。...) Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA) (6 rows) 引入Sequence、PartitionSelector和DynamicSeqScan等算子完成动态分区裁剪...我们正在积极做这个事，#11336重新引入支持静态分区裁剪功能： https://github.com/greenplum-db/gpdb/pull/11336 Does this mean there...那么，GP7中如何实现动态分区裁剪的效果呢？

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Spark 3.0 新特性之自适应查询与分区动态裁剪

本次主要整理了性能方面的优化，包括了自适应查询与动态分区裁剪。...，由于Spark是存储与计算分离的模式，因此这些统计信息有时候会缺失或者不准确，那么得到的查询代价自然也就不准确了）；在3.x时代，引入自适应查询，即在运行的过程中可以根据得到的缓存数据信息动态调整分区策略...分区数太小，可能导致单个分区内的数据太多，单个任务的执行效率低下；分区数太大，可能导致碎片太多，任务之间来回切换浪费性能。...2 动态分区裁剪这个比较好理解，正常Spark或Hive在查询时，会根据查询条件与分区字段自动过滤底层的数据文件。但是如果过滤条件没有及时的反映到查询上，就会导致数据被冗余加载。...比如左边的是没有动态分区裁剪的情况，两张表进行关联操作，左表包含一个过滤条件，右表需要全表读取。

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5.移植uboot-设置默认环境变量,裁剪,并分区

uboot支持网卡传输文件后,但是每次启机时,环境变量都要变为默认值,需要重新设置ip,MAC地址才行,由于没有配置mtdparts命令,启动内核也不成功所以本章主要学习: 1)修改环境变量默认值 2)裁剪...因为此时的内核位置还不确定放在哪(后面配置mtdparts命令后,会在4.6小节修改) 由于nand中要划分bootload空间、环境变量空间、内核空间、系统空间而uboot就有400多k,所以我们需要裁剪...uboot,裁剪后再来划分内存分区 3.裁剪uboot uboot很多文件都是基于Makefile,里面通过判断宏来加载文件.而宏大部分都定义在include/configs/smdk2440.h 3.1...接下来,便开始分区,使我们的环境变量能保存在uboot指定位置里 4.设置分区以前,我们每次启动内核时,都会打印以下分区信息: Creating 4 MTD partitions on "NAND 256MiB.... mtdparts命令就此设置好了接下来,便重新烧写uboot,来测试 5.测试mtdparts分区输入mtdparts,查看默认分区名称: ?

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全志Tina Linux 系统裁剪 boot0裁剪 uboot裁剪内核裁剪文件系统裁剪 C库裁剪文件系统压缩

文章目录 1 概述 2 Tina系统裁剪简介 2.1 boot0裁剪 2.2 uboot裁剪 2.3 内核裁剪 2.3.1 删除不使用的功能 2.3.2 删除不使用的驱动 2.3.3 修改内核源代码 2.3.3.1...size工具. 2.3.3.2 ksize.py脚本 2.3.3.3 nm命令 2.3.3.4 kernel压缩方式. 2.4 文件系统裁剪. 2.4.1 应用程序及冗余文件裁剪 2.4.2 库的裁剪...系统经过裁剪过后，通常也会提升启动速度以及减少内存占用。本文介绍TinaLinux中系统裁剪的方法，为有裁剪需求的使用者提供参考。...对于大尺寸的裁剪效果往往比小尺寸的裁剪效果明显，比如rootfs裁剪1M可能很容易，对于uboot来说，则非常困难。因此，后续主要介绍kernel以及rootfs的裁剪。...2.3 内核裁剪通常关于Linux内核裁剪主要有如下方法：删除不使用的功能。如符号表、打印、调试等功能。删除不使用的驱动。修改内核源代码。内核压缩。

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Android图片裁剪之自由裁剪

是这种，客户须要做一个图片上传的功能，这个图片须要裁剪。一般而言，这东西用系统自带的裁剪就搞定了。但是客户不，他要能够自由裁剪，就是长宽比不固定，想裁成什么比例就裁成什么比例，我一听，蛋都碎了。　　...图片裁剪的功能系统自带了，和我的需求仅仅有一点不一样，就是它是固定宽高比的，设定了宽高比就不能再改变，而我须要自由宽高比。好吧，既然仅仅有这一点不一样，那给他改改即可了。　　...但是找了一圈，仅仅有一个哥哥自己写了一个自己定义裁剪的功能。跑了一下，基本功能能够实现，但是太Ugly了，并且不太稳定，有一些适配没有做好。想想还是自己改源代码好了，嗯，就这样。　　...下载gallery的源代码，抽取裁剪功能的代码，如图这基本就好了，然后CropImage.java里面有叉叉，自己改下就好了。...然后怎么让他自由裁剪呢，看下mAspectX变量的使用，源代码里面用mAspectX和mAspectY来做宽高比计算的，我们就把他计算宽高比的地方凝视掉就好了。

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五分钟系列 | Spark3.0新特性之动态分区裁剪

其中有几个重要的特性：动态分区修剪自适应查询执行加速器感知调度 ... 今天讲的是这个动态分区修剪。...静态分区裁剪 select * from table_test where name='foo'; Spark会自动进行以下优化，先 filter再scan： ?...但是这一切都是在编译的时候进行的，所以叫做静态分区裁剪。这也是传统数据库中所说的谓词下推。...动态分区裁剪假如说我们有一个这样的SQL: select table1.c1 from table1 join table2 on table1.c1 = table2.c1 where table2...当然触发动态裁剪是需要一些条件的：待剪枝的表再join条件中存在分区字段，没有分区字段肯定是剪不了枝的如果是join左边表剪枝，那么join类型必须是inner join，left semi join

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Kafka分区、组消费模式源码解析

1 分区消费模式直接由客户端(任一语言编写)使用Kafka提供的协议向服务器发送RPC请求获取数据，服务器接受到客户端的RPC请求后，将数据构造成RPC响应，返回给客户端，客户端解析相应的RPC响应获取数据...OffsetCommitResponse 获取Metadata的Metadata Request 和 Metadata Response 生产消息的 ProducerRequest 和 ProducerResponse 1.1 分区消费模式服务器端源码过程...2 组消费者模式 2.1 流程 ? ?...3 总结 3.1 分区消费模式特点指定消费topic、partition和offset通过向服务器发送RPC请求进行消费需要自己提交offset 需要自己处理各种错误，如:leader切换错误需自行处理消费者负载均衡策略...3.2 组消费模式特点最终也是通过向服务器发送RPC请求完成的(和分区消费模式一样) 组消费模式由Kafka服务器端处理各种错误，然后将消息放入队列再封装为迭代器(队列为FetchedDataChunk

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小型电裁剪刀_手动裁剪

简书链接：https://www.jianshu.com/p/8c6508cab763 有时候想对摄像头采集的视频流进行区域裁剪，可以使用libyuv这个库，原理就是先把NV12转换为i420，对i420...做裁剪，然后再把i420转换为NV12，NV12再转换为CVPixelBufferRef，CVPixelBufferRef再转换为CMSampleBufferRef。...关于步长解释：https://www.jianshu.com/p/eace8c08b169 一：对NV12裁剪代码如下： + (CVPixelBufferRef)convertNV12ToI420Screenshots...buffer_height || screenshots_y + screenshots_hight > buffer_height) { return nil; } // 1.NV12数据进行相应的裁剪...2：其实这个方法更多的是介绍怎么把i420进行裁剪。

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图像裁剪

"C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png") print(im.format, im.size, im.mode) new_im=im.convert('P')#将当前图像转换为P模式...print(im.info) print(im.palette) box=(60,10,140,110) region=new_im.crop(box)#图像裁剪 im.paste(region,(20,20...im.show() region.show() PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None 算法：图像裁剪在通常情况下是指图像规则分幅裁剪...，裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，确定图像的裁剪位置。...在实际工作中，经常需要根据研究工作要求对图像进行裁剪，按照实际图像分幅裁剪的过程图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。

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【微信小程序】image组件的4种缩放模式与9种裁剪模式

今日学习目标：第九期——image组件的4种缩放模式与9种裁剪模式创作者：颜颜yan_ ✨个人主页：颜颜yan_的个人主页 ⏰预计时间：20分钟专栏系列：微信小程序开发 ---- 文章目录...在这种情况下，我们必须要有所舍弃，或放弃等比例，或裁剪掉图片的一部分。本期的主要内容是image组件的4种缩放模式与9种裁剪模式。...注意：每期内容是连载呢，建议大家可以看看往期内容，更好理解噢~ ---- 每种模式的字面意思都很好理解。要更改图片的裁剪或缩放模式，只需要给image组件加上一个mode属性值。...剪裁模式 top 不缩放图片，只显示图片的顶部区域。这个模式只保留了图片的上部，裁剪掉了剩余部分。...如下可以发现，图片不仅裁掉了下面的部分，水平方向上也有裁剪，是由于这个模式不会缩放图片，所有我们设置的容器不能够在水平方向上完全把图片放进去，进而水平方向上也发生了裁剪。

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【SeeMusic】视频编辑 ( 顶部裁剪 | 底部裁剪 | 左侧裁剪 | 右侧裁剪 | 明亮度 | 对比度 | 色调 | 饱和度 )

| 底部裁剪 | 左侧裁剪 | 右侧裁剪 | 明亮度 | 对比度 | 色调 | 饱和度 ) ---- 文章目录 SeeMusic 系列文章目录前言一、视频裁剪相关设置 1、裁剪视频顶部 ( Video...Crop Top ) 2、裁剪视频底部 ( Video Crop Bottom ) 3、裁剪视频左侧 ( Video Crop Left ) 4、裁剪视频右侧 ( Video Crop Right )...---- 1、裁剪视频顶部 ( Video Crop Top ) 裁剪视频顶部 ( Video Crop Top ) : 取值范围 0 ~ 100 , 裁剪效果如下 , 视觉上看是从顶部到底部裁剪 ,..., 从底部向顶部逐渐裁剪 ; 3、裁剪视频左侧 ( Video Crop Left ) 裁剪视频左侧 ( Video Crop Left ) : 取值范围 0 ~ 100 ; 裁剪效果如下 , 从左向右裁剪...; 4、裁剪视频右侧 ( Video Crop Right ) 裁剪视频右侧 ( Video Crop Right ) : 取值范围 0 ~ 100 ; 裁剪效果如下 , 从右向左裁剪 ; 二、视频色彩相关选项

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图像任意裁剪

from PIL import Image im=Image.open('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png ') #宽高各除3，获取裁剪后的单张图片大小 width=im.size...[0]//3 height=im.size[1]//3 #width=im.size[0]//4 #height=im.size[1]//4 #裁剪图片的左上角坐标 start_x=0 start_y=...0 #图像重命名 im_name = 1 #图像裁剪 for i in range(3): for j in range(3): #for i in range(4: #for j in...x继续从0开始裁剪 start_x=0 #裁剪第二行 start_y+=height 算法：图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。...基于投影法实现矩形窗口的任意曲线裁剪 random clipping of curves in rectangular windows based on the projection method.

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Android 图片裁剪

Android 图片裁剪前言正文一、创建并配置项目二、权限申请三、获取图片Uri 四、图片裁剪尾声运行效果图 ?...前言图片裁剪是对图片进行区域选定，然后裁剪选定的区域，形成一个图片，然后再对这个图片进行压缩，最终返回结果图片。...正文从上面的描述来看貌似是挺简单的是吧，不过实际操作起来就没有那么简单了，下面先来看看简单的实现方式，就是Android自带的裁剪。...四、图片裁剪既然是调用Android系统的图片裁剪，那么自然也和打开系统相册差不多，依然是先创建一个请求码： /** * 图片剪裁请求码 */ public static...final int PICTURE_CROPPING_CODE = 200; 然后写一个裁剪的方法。

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python 裁剪图片

最近笔者有个东西，需要上传的时候，让用户来裁剪图片，网上基本的做法，就是在本地的浏览器裁剪完毕，把裁剪后的坐标情况告诉服务器，让服务器来裁剪，因为笔者不是用PHP，无法享受GD模块的帮助了，所以利用python...来裁剪。...IMAGE_Y2 = sys.arg[5] im = Image.open(IMAGE_PATH) #打开图片句柄 box = (IMAGE_X1,IMAGE_Y1,IMAGE_X2,IMAGE_Y2) #设定裁剪区域...region = im.crop(box) #裁剪图片，并获取句柄region region.save(IMAGE_BAKUP + datetime.now()+random.randint

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图像随机裁剪

iou_y1 #IoU面积 area_iou=iou_w*iou_h iou=area_iou/(area_a+area_b-area_iou) return iou #图像裁剪...cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result3.png",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像随机裁剪是从...1张图像随机裁剪200张图像，裁剪出图像的大小为 60x60，IoU大于等于th=0.5的裁剪框用红色标出，其它裁剪框用蓝色标出，IoU比对原始区域用绿框标出。

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Redis哨兵模式与分区详细分析

1、什么是分区和集群分区分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程，因此每个实例只保存key的一个子集。...分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。...常见的分区规则有哈希分区和顺序分区。...本文研究哈希分区之虚拟槽分区，因此下面单独来聊一聊三、哈希分区之虚拟槽分区 1、介绍 Redis Cluster采用的就是虚拟槽分区虚拟槽分区巧妙地使用了哈希空间，使用分散度良好的哈希函数把所有的数据映射到一个固定范围内的整数集合...redis-cli -p 7000 cluster info 9.测试集群节点，看是否能正常写入数据 redis-cli -c -p 7000 -p 指定数据库端口 -c 指定开启集群模式

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