#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...receiver 是如何接收数据的，当然每个重载了 ReceiverInputDStream 的类的 receiver 接收数据方式都不相同。...如上图所示，该函数主要做了以下三个事情： 确定要接收的 partitions 的 offsetRange，以作为第2步创建的 RDD 的数据来源 创建 RDD 并执行 count 操作，使 RDD 真实具有数据...以 streamId、数据条数，offsetRanges 信息初始化 inputInfo 并添加到 JobScheduler 中 进一步看 KafkaRDD 的 getPartitions 实现：...与 Kafka partition 是一一对应的 ---- 通过以上分析，我们可以对这两种方式的区别做一个总结： createStream会使用 Receiver；而createDirectStream
108 109 * 从in中批量读取字节，放入到buf这个字节数组中，从0开始放， 110 111 * 最多放buf.length个，返回的是读取到的字节的个数...for(int i=0;i的时候只能到实际读取的位置处，而不是数组的长度 124 125 if(buf[...因为最终读取的时候 212 213 * buf总会出现一次未被写满的情况出现，这样copy的文件明显 214 215...220 221 * 数组读满read方法返回的仍是读取到的长度（也就是b）的值 222 223 * 在下次循环的时候会返回...flush 的常规协定是： 256 257 * 如果此输出流的实现已经缓冲了以前写入的任何字节，则调用此方法指 258 259
对于数码图像而言，也就不会使图像细节有任何损失。 原理： 无损压缩的基本原理是相同的颜色信息只需保存一次。压缩图像的软件首先会确定图像中哪些区域是相同的，哪些是不同的。...合并的比例不同，压缩的比例也不同，由于信息量减少了，所以压缩比可以很高，图像质量也会相应下降。...它采用联合编码方式，以去除冗余的图像和彩色数据，属于有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，但一定程度上会造成图像数据的损伤。...WEBP WEBP 是 Google 开发以更高的压缩比替代 JPEG。它用 VP8 视频帧内编码作为其算法基础，拥有很不错的压缩效果，同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的方式。...这里使用 PSNR（峰值信噪比）和 SSIM（结构相似性）来衡量 AVIF 压缩之后的图片质量：其中 PSNR 越高，压缩后失真越小，SSIM 值越大，图像质量越高。
； 在相同的带宽压缩下，与商业 H.264 和 H.265 标准进行比较，由于过度拟合的特性，该方法展示了更有潜力的结果。...但是，该过程需要为每个视频段传输一个模型，从而导致额外的带宽成本。所以该研究提出了一种压缩方法，利用 CaFM 模块结合联合训练的方式，将模型参数压缩为原本的 1%。...对于随机选择的图像，可以计算 和 之间的余弦距离，来衡量这两组特征图之间的相似度。对于图 2 中的特征图，该研究计算了 ， 和 之间的余弦距离矩阵。...VS codec 该部分实验对本文提出的方法和传统 codec 方法 (调低码率做压缩) 进行了定量比较。...利用内容感知特征调制 (CaFM) 模块结合联合训练的方式，对每个视频段对应的模型参数量进行压缩(1%)。为后续的研究者，提供了新的研究方向。
概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy的配置 总结 概述 对于Spring来讲，为实现Bean的信息定义，提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean，如： 在Bean实现类处通过标注@Component...true) 通过在Bean方法定义处标注@Lazy指定 通过bean->bean.lazyInit-true指定 ---- Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 1）Bean实现类来源于第三方类库...所以如果实例化Bean的逻辑比较复杂，则比较适合用基于Java类配置的方式 ---- 基于Groovy的配置 基于Groovy DSL配置优势在于可以通过Groovy脚本灵活控制Bean初始化的过程，...如果bean的逻辑较为复杂，则比较适合使用Groovy DSL配置的方式。
前言 本文主要介绍的是三种不同的 md5 计算方式，其实区别是读文件的不同，也就是磁盘 I/O, 所以也可以举一反三用在网络 I/O 上。下面来一起看看吧。...那为什么 io.Copy + bufio.Reader 的方式所用内存会比单纯的 io.Copy 占用内存要少一些呢？...8 allocs/op BenchmarkMd5Sum3-4 500 38809429 ns/op 4505 B/op 9 allocs/op PASS ok tmp 63.821s 小结 这三种不同的...md5 计算方式在执行时间上都差不多，区别最大的是内存的分配上； bufio 在处理 I/O 还是很有优势的，优先选择； 尽量避免 ReadAll 这种用法。...总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。
mklink 的选项有很多种，但你可能在其他文章中难以找到对这些不同选项的不同效果和使用限制的准确和统一描述。本文将介绍 Windows 系统中所有的链接方式，它们的优缺点、使用条件和坑。...Please select yours: 中文 English 不同的链接方式 Windows Vista 开始带来了 NTFS 符号链接（Symbolic Link），Windows 2000...开始就有了 NTFS 重解析点（Reparse Point），更早的 Windows 95 就有了快捷方式（Shortcut），再往前到 Windows 3.5 还有硬链接（Hard Link），他们都能实现给你不同的路径访问同一个文件或文件夹的功能...于是我将这些链接的不同整理了出来贴在下面。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
它通过创新的方式简化研发协同工作，使敏捷开发更易于实施。...有没有超爽的实现方式呢？如上所述，缺陷管理确实需要工作流，但是采用通常的工作流的实现方式，不但工作流的配置有门槛，且缺陷流转过程中的交互可能也会变得复杂。...工作流是刚需，那如何在不增加使用者负担的基础上，让流程驱动的缺陷管理简单易用呢？Codes 产品团队始终以用户为中心，采用化繁为简的方式解决用户痛点。...我们借用模板的思路来解决配置问题：系统完全可以定义一个最全的流程，然后用户在模板流程上进行裁剪，裁剪时只要勾选不同的流程节点，然后在不同节点上再分配不同的参与人员即可；缺陷的状态转化大致的实现思路：不同的流节点对应不同的状态...最后打个流程驱动的缺陷管理的总结：流程驱动的缺陷管理就是：”因地制宜”， 告别一刀切，可按需实时调整测试流程，以反映不同管控目的；不同流程节点对应不同的缺陷状态，更能反映项目实况，并根据流程推动缺陷状态的演化
相机的运动方式与成像结果之间的关系见下图。 图1：相机的运动方式与成像结果之间的关系 图像坐标变换 在实际应用中，全景图像的获得往往需要摄像机以不同的位置排列和不同的倾角拍摄。...，它适合于计算机生成图像，但对实景拍摄的图像则比较困难。...Harris等提出了一种角点检测算法，该算法是公认的比较好的角点检测算法，具有刚性变换不变性，并在一定程度上具有仿射变换不变性，但该算法不具有缩放变换不变性。...图像的相似性模型是指摄像机本身除了平移运动外还可能发生旋转运动，同时，在存在场景的缩放时，还可以利用缩放因子 多缩放运动进行描述，因此，当图像可能发生平移、旋转、缩放运动时，可以采用相似性模型。...在这一层，实现对不同路数、不同接口形式的摄像机的支持。并作必要的预处理功能，如图像的缩放平移投影变换、数据压缩等，为后续处理器准备好数据。
因此，作者希望以可扩展的方式组合任务所需的信息，其中基本表示在多个任务之间共享，并且更具体的任务只需要增量信息。...作者提出了用于可扩展可学习压缩的条件和残差方法，其中转换表示以共享公共特征空间。作者得出这些方法的基线并根据经验对它们进行比较，实验使用语义图像分割和对象检测的表示来重建不同的数据集。...对于输入图像 ，学习有损压缩的基本表示 以最小化相对于给定的计算机视觉目标 的失真 , T )] ，使用任务失真函数 和可学习的解码函数 。...在条件设置中，学习有损压缩的增强表示 以最小化失真 ，使用图像重建失真函数 和可学习解码器 。用于重建任务的所有信息都包含在 中，并且 中包含的信息被用来有效地编码 。...在这些块之间引入残差连接，以便可以在通道维度上以不同的方式重新缩放输入。为了在通道数量变化时保持马尔可夫特性，组大小会相应地重新缩放，并且通道只能以 M 的倍数变化。
数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。...功能介绍 该工具基于Qt开发的GUI用户界面，可以帮助研究人员完成对目标图像的平移、缩放和检查，并且还提供了高度响应的小工具部件，而所有的图像处理程序都由OpenCV驱动以获得最佳的效率体验。...常用 原始图像：显示未更改的参考图像以进行可视化检查（***） 图像摘要：计算字节和感知哈希以及扩展方式（**） 相似性搜索：使用反向搜索服务在Web上查找相似图像（*） 自动标记：利用深度学习算法进行自动图片标记...：交互式色调范围压缩，更容易检测伪影（***） 引用比较：同步的双视图，用于比较引用和证据图像（***） JPEG格式 质量估计：提取量化表并估计上次保存的JPEG质量（***） 压缩重影：使用误差残差检测不同级别的多个压缩...（**） 双重压缩：利用第一位数字统计信息发现潜在的双重压缩（**） 错误级别分析：根据固定质量标识具有不同压缩级别的区域（***） 颜色 RGB/HSV 3D绘图：显示RGB和HSV像素数据的交互式二维和三维绘图
数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。...功能介绍 该工具基于Qt开发的GUI用户界面，可以帮助研究人员完成对目标图像的平移、缩放和检查，并且还提供了高度响应的小工具部件，而所有的图像处理程序都由OpenCV驱动以获得最佳的效率体验。...常用 原始图像：显示未更改的参考图像以进行可视化检查（*） 图像摘要：计算字节和感知哈希以及扩展方式（**） 相似性搜索：使用反向搜索服务在Web上查找相似图像（*） 自动标记：利用深度学习算法进行自动图片标记...，更容易检测伪影（*） 引用比较：同步的双视图，用于比较引用和证据图像（*） JPEG格式 质量估计：提取量化表并估计上次保存的JPEG质量（*） 压缩重影：使用误差残差检测不同级别的多个压缩（**）...双重压缩：利用第一位数字统计信息发现潜在的双重压缩（**） 错误级别分析：根据固定质量标识具有不同压缩级别的区域（*） 颜色 RGB/HSV 3D绘图：显示RGB和HSV像素数据的交互式二维和三维绘图（
如何判断图像的相似性？ 直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。...下面以 Average Hash 算法为例描述这一基本过程： ? 1、Reduce size : 将原图压缩到 8 x 8 即 64 像素大小，忽略细节。...如上图所示，左下角标明了如水印、椒盐噪声、旋转、缩放、jpeg压缩、高斯噪声、高斯模糊、对比度等对抗影响，右下角则是各种哈希算法，圆锥体的高度则代表哈希算法对各种影响的抗性，高度越高说明抗性越高、越能成功匹配...图像哈希的方式其实可以理解为图像整体上的相似性。既然有整体，那么就有局部。 03 — 图像特征 「一双丹凤双角眼，两弯柳叶吊梢眉」，人脸可以有特征，那么图像呢？...特征点提取出来了，怎么通过特征点去比较图像的相似性？
为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。...可缩放编码方法分为两类：用于不同质量级别图像的质量可缩放编解码和用于不同分辨率大小图像的空间可缩放编解码。本文关注的是与质量可伸缩编码相比尚未被积极研究的空间可伸缩编码。...对于以任意比例因子逐渐增加大小的 K+1 个缩放图像 \left \{ I^0,......在BL中，最小尺寸的输入图像 I^0 被馈送到基于CNN的图像压缩模块中，以重构 \hat{I}^0 。...对比的对象有SHVC，之前SOTA的基于神经网络的空间可缩放编解码方法，此外还比较的COMPASS中使用的图像压缩模型。
通常为了提高查询性能显示效率，会在查询列表中显示原有图片的缩略图，因为为了达到显示效果，详情信息里的图片毕竟质量比较高、尺寸比较大。...int 指定输出缩略图的高height，默认为0，表示为原图的高 6 mode string mode为压缩方法："HW":指定高宽缩放（可能变形）,"W":指定宽，高按比例 ,"H":指定高，宽按比例...//指定输出缩略图的宽width和高height，如果为0，则默认为原图的宽或高 //mode为压缩方法："HW":指定高宽缩放（可能变形）,"W":指定宽，高按比例 ,"H":指定高，宽按比例 , "...，如果图像大于2Mb则自动进行压缩处理。...我们需要根据项目的实际情况来决定采用哪种方式比较平衡。 感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
之后，每当您引用@drawable/xxx时，系统都会根据屏幕的 dpi 选择适当的位图。如果您没有为某个密度提供特定于密度的资源，那么系统会选取下一个最佳匹配项并对其进行缩放以适合屏幕。...public boolean compress( Bitmap.CompressFormat format, //图像的压缩格式； int quality,//图像压缩率，0-100。...邻近采样的方式比较粗暴，直接选择其中的一个像素作为生成像素，另一个像素直接抛弃。.../2，这种方式采用双线性采样（Bilinear Resampling），这个算法不像邻近采样算法直接粗暴的选择一个像素，而是参考了源像素相应位置周围 2x2 个点的值，根据相对位置取对应的权重，经过计算之后得到目标图像...不同的采样算法会产生不同效果，除了 Android 中这两种常用的采样算法之外，还有比较常见如：双立方／双三次采样（Bicubic Resampling） 和 Lanczos Resampling 等。
对于文本，这意味着用户可以查询自然语言问题——查询将转换为向量，该向量使用将所有搜索项转换为向量的相同嵌入模型。然后查询向量将与所有对象向量进行比较，以找到最接近的匹配项。...向量数据库可以定义为一种工具，它用于索引和存储向量嵌入，以实现快速检索和相似性搜索，并具有元数据过滤和水平缩放等功能。向量嵌入或者前面提到的向量是指数据对象的数字表示。...为了找到相似的匹配项，可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型，将主题项或查询转换为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到最接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。...向量数据库可以找到与所有其他对象非常不同的异常值。一个人可能有一百万种不同但预期的模式，而异常可能与这百万种预期模式中的任何一种都不同。此类异常对于IT运营、安全威胁评估和欺诈检测非常有价值。...使用混合存储，压缩的向量索引存储在内存中，完整的向量索引存储在磁盘上。内存索引可以将搜索空间缩小到磁盘上全分辨率索引内的一小组候选项。
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