我试图以最快的速度存储大的4096x3072 SKBitmap图像。我尝试过使用PNG将它们存储为SKImage.FromBitmap(bitmap).Encode(SKEncodedImageFormat.Png, 100),但这非常慢。然后,使用问题和示例代码中的信息,我创建了一种方法,将它们存储为Tiff映像,速度要快得多,但速度仍然不够快。代码也必须在Linux上工作。这是我目前的代码:
public static class SKBitmapExtensions
{
public static void SaveToPng(this SKBitmap bitmap, stri
在SparkMLlib中,我很难访问模型估计器的参数。更准确地说,我的问题是:我有一个logistic回归模型,我想找出最佳的正则化参数(regParam和elasticNetParam)。为了做到这一点,我使用了CrossValidator,它可以工作,并为我找到了一个比我尝试过的模型更好的模型。问题是,我不知道如何访问交叉验证器找到的参数的实际值。下面是用于安装交叉验证器的代码:
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.tuning import CrossValidat
我得到了一个42 MB的.bak文件,恢复后,数据库大小约为2048.00 MB。当我对这个DB进行备份时,.bak文件大小为277 MB。
为什么.bak文件大小增加?我会在恢复后立即进行测试。
请查找还原脚本:
IF OBJECT_ID(N'tempdb..#tmp') IS NOT NULL
BEGIN
DROP TABLE #tmp
END
go
declare @path varchar(50)
create table #tmp
(
LogicalName nvarchar(128)
,PhysicalName nvarchar(260)
,Type
我想知道如何证明Lempel ZIV 77压缩算法确实是最优压缩。
我发现了以下信息:
So how well does the Lempel-Ziv algorithm work? In these notes, we’ll
calculate two quantities. First, how well it works in the worst case, and
second, how well it works in the random case where each letter of the message
is chosen uniformly and independen
我已经在我的Linux计算机上下载了以下文件:
wget https://github.com/tomwhite/hadoop-book/blob/master/input/ncdc/all/1901.gz
我试图使用gunzip 1901.gz解压缩文件,但是它没有工作。我使用“file”命令检查文件格式,它说:
1901.gz: HTML document, UTF-8 Unicode text, with very long lines
我对Linux非常陌生。我可以知道如何成功地提取数据以供使用吗?