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Ring Co-XOR encryption based reversible data hiding for 3D mesh model

期刊:SignalProcessing作者:LingfengQuetal.--摘要:加密域可逆数据隐藏被广泛应用于云存储数字媒体的内容安全、隐私保护和便捷管理。然而,RDH-ED技术在三维网格模型载体中的应用研究仍处于起步阶段。为解决现有针对三维网格模型的RDH-ED算法需要像第三方传输辅助信息,嵌入容量不高等问题,本文提出一种基于环的协同异或加密(RCXOR)的可逆数据隐藏方案。首先,将原始3D网格模型划分为互不重叠的环,不同的环不存在共享顶点。接着,对同一个环中的顶点用相同的随机数按位异或加密,以保留加密后环中相邻顶点的冗余。最后,基于RCXOR加密提出一种基于环心顶点的多MSB预测方法,

hadoop - "LOAD DATA LOCAL INPATH"如何到远程hiveserver

我想使用“LOADDATALOCALINPATH..”在本地机器上导入文件但是,我不能导入$beeline-ujdbc:hive2://example:10000-e"LOADDATALOCALINPATH'tmp/file_20161024.dat'OVERWRITEINTOTABLEsome_tablePARTITION(dt=20161024);"Connectingtojdbc:hive2://example:10000Connectedto:ApacheHive(version2.1.0)Driver:HiveJDBC(version1.2.1)Transactionisol

DENSE: Data-Free One-Shot Federated Learning论文笔记

摘要DENSE的主要特点单轮通信学习:DENSE允许中央服务器在单次通信轮次中学习全局模型,有效降低了通信成本。现有单轮FL方法的局限性:大多数现有的单轮FL方法不切实际或存在固有限制,例如需要公共数据集,客户端模型同质化,以及需要上传额外的数据或模型信息。DENSE的创新解决方案:采用两阶段框架:数据生成阶段和模型蒸馏阶段。数据生成阶段:使用客户端上传的本地模型集合训练生成器(训练了一个同时考虑相似性、稳定性和可转移性的生成器),生成合成数据。模型蒸馏阶段:将集合模型的知识蒸馏到全局模型中。无需额外信息交换:只需在客户端和服务器之间传输模型参数。无需辅助数据集:不需要额外的训练数据。考虑模型

hadoop - 如何知道 Hadoop 节点上文件的确切 block 大小?

我有一个1GB文件,我已将其放在HDFS上。因此,它将被分解成block并发送到集群中的不同节点。是否有任何命令可以识别特定节点上文件block的确切大小?谢谢。 最佳答案 你应该使用hdfsfsck命令:hdfsfsck/tmp/test.txt-files-blocks此命令将打印有关文件包含的所有block的信息:/tmp/test.tar.gz151937000bytes,2block(s):OK0.BP-739546456-192.168.20.1-1455713910789:blk_1073742021_1197len=

performance - HBase:为什么在达到 BlockCache 的最大大小之前会有被逐出的 block ?

我目前使用的是ApacheHBase的库存配置,其中RegionServer堆为4G,BlockCache大小为40%,因此约为1.6G。未配置L2/BucketCache。这是向RegionServer发出约2K次请求后的BlockCache指标。如您所见,已经有block被逐出,可能导致了一些未命中。为什么他们在我们甚至没有接近限制时就被驱逐了?Size2.1M当前正在使用的block缓存大小(字节)Free1.5G当前可用于存储更多缓存条目的总空闲内存(字节)Count18block缓存中的block数Evicted14被驱逐的block总数驱逐1,645发生驱逐的总次数平均10

hadoop - 亚马逊电子病历 : Configuring storage on data nodes

我使用的是AmazonEMR,我能够很好地运行大多数作业。当我开始在EMR集群中加载和生成更多数据时,我遇到了问题。集群存储空间不足。每个数据节点都是一个c1.medium实例。根据链接here和here每个数据节点应配备350GB的实例存储。通过ElasticMapReduceSlave安全组,我已经能够在我的AWS控制台中验证c1.medium数据节点正在运行并且是实例存储。当我在名称节点上运行hadoopdfsadmin-report时,每个数据节点都有大约10GB的存储空间。这通过运行df-h进一步验证hadoop@domU-xx-xx-xx-xx-xx:~$df-hFiles

hadoop - HDFS如何计算可用 block ?

假设block大小为128MB,集群有10GB(所以大约80个可用block)。假设我创建了10个小文件,总共占用128MB的磁盘空间(block文件、校验和、复制...)和10个HDFSblock。如果我想再添加一个小文件到HDFS,那么HDFS是用什么来计算可用block的,是使用的block还是实际的磁盘使用量?80个block-10个block=70个可用block或(10GB-128MB)/128MB=79个可用block?谢谢。 最佳答案 block大小只是指示HDFS如何在集群中拆分和分发文件-HDFS中没有物理保留的

ChatGPT:理解HTTP请求数据格式:JSON、x-www-form-urlencoded和form-data

ChatGPT:理解HTTP请求数据格式:JSON、x-www-form-urlencoded和form-data使用postman发送一个post请求,在body里面加上了form-data数据,name=xxx,age=23,为什么输出request.body()得到的是这样的结果----------------------------817240066476907930266144Content-Disposition:form-data;name=“name”xxx----------------------------817240066476907930266144Content-D

java - Apache Spark : TaskResultLost (result lost from block manager) Error On cluster

我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上,它可以很好地处理我的小输入数据集,它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB,但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时,在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR

java - pig : Group by ranges/binning data

我有一组整数值,我想将它们分组到一堆容器中。示例:假设我有1到1000之间的一千个点,我想做20个bin。有没有办法将它们分组到一个bin/array中?此外,我不会提前知道范围有多宽,因此我无法硬编码任何特定值。 最佳答案 如果您有最小值和最大值,则可以将范围除以bin的数量。例如,--foo.pigids=load'$INPUT'as(id:int);ids_with_key=foreachidsgenerate(id-$MIN)*$BIN_COUNT/($MAX-$MIN+1)asbin_id,id;group_by_id=g