onnx range算子操作

2024-10-02

onnx算子大全

本文通过此脚本从def文件自动生成.不要直接修改,而是编辑算子定义. 对于算子输入/输出的可辩别的,它可以是可辩别的.不可辩别的或未定义的.如果未指定变量的可辩别的,则该变量具有未定义的可辩别的. ai.onnx (default) Operator Since version Abs 13, 6, 1 Acos 7 Acosh 9 Add 13, 7, 6, 1 And 7, 1 ArgMax 13, 12, 11, 1 ArgMin 13, 12, 11, 1 Asin 7 Asinh 9

input中range相关操作

利用mousover触发函数对range的操作练习 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>range测试</title> <script type="text/javascript"> function myfunction(){ var x=document.getElementById(&quo

sparkRDD：第3节 RDD常用的算子操作

4. RDD编程API 4.1 RDD的算子分类 Transformation(转换):根据数据集创建一个新的数据集,计算后返回一个新RDD:例如:一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd. Action(动作):对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序,或者把结果存储到外部存储系统(例如HDFS)中: 例如:collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序. 4.2 Transformation RDD中的所有转换都是延迟加载的,也就是说,它们并不会直接计算结

SparkStreaming算子操作，Output操作

SparkStreaming练习之StreamingTest,UpdateStateByKey,WindowOperator 一.SparkStreaming算子操作 1.1 foreachRDD 1.2 transform 1.3 updateStateByKey 1.4 操作窗口二.Driver HA(Standalone或者Mesos) 三.Output操作算子操作实例 1 pom.xml 2 StreamingTest 3 UpdateStateByKey 4 WindowOpera

【Spark篇】---SparkStreaming算子操作transform和updateStateByKey

一.前述今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节 1.tr

【SparkStreaming学习之二】 SparkStreaming算子操作

环境虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.output operation算子1.foreachRDD:必须对抽取出来的RDD执行action类算子,代码才能执行. (1.1)foreachRDD可以拿到DStream中的RDD (1.2)foreachRDD call方法内,拿到的RDD的算子外的代码在Driver端执行.可

Spark中的各种action算子操作（java版）

在我看来,Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器,用来触发之前的transformation算子.transformation操作具有懒加载的特性,你定义完操作之后并不会立即加载,只有当某个action的算子执行之后,前面所有的transformation算子才会全部执行.常用的action算子如下代码所列:(java版) package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import java.util.List; im

Flink中的算子操作

一.Connect DataStream,DataStream -> ConnectedStream,连接两个保持他们类型的数据流,两个数据流被Connect之后,只是被放在了同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化,两个流相互独立. import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Connect { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec

[大数据之Spark]——Actions算子操作入门实例

Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个

spark2.2 DataFrame的一些算子操作

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

Spark 2.2 DataFrame的一些算子操作

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现. 可以参考,Scala提供的DataFrame API.本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

9 Range 实用操作

9.1 剪切.复制和粘贴来移动数据 sourceRange.Cut [Destination] 如果指定Destination,相当于Ctrl^X(sourceRange) & Ctrl^V(Destination).如果没有指定就相当于Ctrl^X(sourceRange). sourceRange.Copy [Destination] 如果指定Destination,相当于Ctrl^C(sourceRange) & Ctrl^V(Destination).如果没有指定就相当于Ctrl^

Spark操作算子本质-RDD的容错

Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度,如果有两个资源调度的话,master和resourcemanager之间是不通信的,master分配某个资源,resourcemanager是不知道的一个application对应一个driver,driver是用来分配任务的流程示意分布式文件系统(File system)加

Spark编程模型及RDD操作

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

spark join操作解读

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders

python基础之列表以及切片等操作

列表定义: 能装对象的对象,列表能放大量的数据,各种类型,且列表内的数据是可以修改保存的,常用 [ ] 去表示,每一项数据之间用逗号隔开 1.列表的索引与切片 1.1 索引与字符串的索引几乎一致,并且也是索引位置从零开始 1.2 切片也与字符串的切片一致主要心事为 lst(star:end:step) 一样是包头不包尾 2.列表的增删改查 2.1 增 lst.append( ) 表示在列表的尾部增加内容 (常用) lst.insert (索引号,内容 ) 插入将内容插入对应

OpenCV-跟我一起学数字图像处理之拉普拉斯算子

https://www.cnblogs.com/german-iris/p/4840647.html Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作.起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明. 数学原理离散函数导数离散函数的导数退化成了差分,一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为, Laplace算子的差分形式分别对Laplace算子x,y两个方向的二阶

Laplace(拉普拉斯)算子

[摘要] Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作.拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f).拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子,称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子.(百度百科) [原理] 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因此在进行图像边缘处理时,直接采用二阶微分算子而不使用

Flink 操作链与任务槽

Operator Chains(操作链) Flink出于分布式执行的目的,将operator的subtask链接在一起形成task(类似spark中的管道). 每个task在一个线程中执行. 将operators链接成task是非常有效的优化:它可以减少线程与线程间的切换和数据缓冲的开销,并在降低延迟的同时提高整体吞吐量. 链接的行为可以在编程API中进行指定,详情请见代码OperatorChainTest. 开启操作链和禁用操作链的对比图(默认开启): Flink默认会将多个operato

C#中的9个“黑魔法”与“骚操作”

C#中的9个"黑魔法"与"骚操作" 我们知道C#是非常先进的语言,因为是它很有远见的"语法糖".这些"语法糖"有时过于好用,导致有人觉得它是C#编译器写死的东西,没有道理可讲的--有点像"黑魔法". 那么我们可以看看C#这些高级语言功能,是编译器写死的东西("黑魔法"),还是可以扩展(骚操作)的"鸭子类型". 我先列一个目录,大家可以对着这个目录试着下判断,说说是&q

Spark练习之Transformation操作开发

Spark练习之Transformation操作开发一.map:将集合中的每个元素乘以2 1.1 Java 1.2 Scala 二.filter:过滤出集合中的偶数 2.1 Java 2.2 Scala 三.flatMap:将行拆分为单词 3.1 Java 3.2 Scala 四.groupByKey:将每个班级的成绩进行分组 4.1 Java 2.2 Scala 五.reduceByKey:统计每个班级的总分 5.1 Java 5.2 Scala 六.sortByKey:将学生分数进行排序

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