第二讲_图像数据处理Image Data Processing 深度模型出现后被弱化,但是思想的影子在深度模型中可以看到的 图片存储原理 RGB颜色空间:三通道(b,g,r),加法混色 CMY(K):减法混色,用到印刷中:四个通道(c,m,y,k) HSI/HSV颜色空间:基于人类视觉: CIE-XYZ颜色空间:国际照明协会,人类视觉系统-视锥细胞:主要有短,中,长波段 CIE-Lab对色空间 单通道灰度图:Gray=R0.3+G0.59+B*0.11,转换公式灰度化 空域分析和变换 滤波和卷积…

我是在差分隐私下看到的,新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性,也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量. 那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢,这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大,比如很多的样本要分类,我们做特征提取后,SVM效果很好 ,但是如果用DNN之类的CNN.AuToEncoder,那么效果反而不如原来特征.这样就能理解了,DNN提取能力更强,那么原始就要有更多的信息,在新特征下无论怎么提取,信息就那么多. 信息量越多越好么?肯定不是,否则为什么…

最近在做SSRS项目时,遇到这么一个情形:该项目有多个数据库,每个数据库都在不同的服务器,但每个数据库所拥有的数据库对象(table/view/SPs/functions)都是一模一样的,后来结合网络上众多的资源找到了解决方案,即Data Processing Extensio(DPE).所谓DPE,直白地说就是开发自己的DLL去扩展SSRS的数据源,具体的操作如下所示: 1. 新建类库项目,并引入以下两个DLL: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MS…

最近在做SSRS项目时,遇到这么一个情形:该项目有多个数据库,每个数据库都在不同的服务器,但每个数据库所拥有的数据库对象(table/view/SPs/functions)都是一模一样的,后来结合网络上众多的资源找到了解决方案,即Data Processing Extensio(DPE).所谓DPE,直白地说就是开发自己的DLL去扩展SSRS的数据源,具体的操作如下所示: 1. 新建类库项目,并引入以下两个DLL: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MS…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就…

Lifetime-Based Memory Management for Distributed Data Processing Systems (Deca:Decompose and Analyze)   一.分布式数据处理系统像Spark.FLink中的优缺点: 1.优点: in-memory中可以通过缓存中间数据以及在shuffle buffer中组合和聚合数据最小化重复 计算和I/O花销来提升多阶段和迭代计算性能. 2.缺点: (1)会在堆中产生大量的长期生存的对象,因而产生很多GC,尤…

http://highlyscalable.wordpress.com/2013/08/20/in-stream-big-data-processing/   Overview In recent years, this idea got a lot of traction and a whole bunch of solutions like Twitter's Storm, Yahoo's S4, Cloudera's Impala, Apache Spark, and Apache Tez…

目录 Chapter 4. Introducing streams Chapter 5. Working with streams Chapter 6. Collecting data with streams Chapter 7. Parallel data processing and performance Chapter 4. Introducing streams 4.1 流是什么 1.声明性,可复合,可并行 List<String> lowCaloricDishesName = m…

本文是阅读 LinkedIn 公司2020年发表的论文 Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing 一点笔记. 什么是Shuffle 以上图为例,在一个DAG的执行图中,节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程.虽然Shuffle的过程很简单,但是不同的引擎有不同的实现. 以shuffle数据传输的介质来看 有基于磁盘的shuffle,例如Map/Reduce ,Spark,Flink Batch中…

微软开源了一个原为内部使用的大规模数据处理项目 Data Accelerator.自 2017 年开发以来,该项目已经大规模应用在各种微软产品工作管道上. 据微软官方开源博客介绍,Data Accelerator 的一些方法可以更容易地在 Apache Spark 上构建流式传输管道: 即插即用:轻松设置输入源和输出接收器,以便在几分钟内建立管道.Data Accelerator 支持从 Eventhub 和 IoThub 取数据,并支持将数据下载到 Azure blob.CosmosDB.Ev…