目录Dice理论代码MIou理论查准率precison查全率recallMIoU平均交并比代码高效的矩阵运算低效的好理解的计算混淆矩阵Dice和MIoU两者的关系参考链接Dice理论Dice用来衡量预测结果pred和标签label的相似度，公式如下图所示，即两个集合的交集/并集。注意：对于多分类的分割任务，网络的输出结果是多通道的，使用Dice计算准确度需要将标签转换为多通道的one_hot形式。代码defdice_acc(predict,label):"""计算多个batch的dicc@parampredict:模型预测值，Shape:[B,C,W,H]@paramlabel:one_hot
8第八章ApacheDoris生态扩展及优化8.1SparkDorisConnectorSparkDorisConnector可以支持通过Spark读取Doris中存储的数据，也支持通过Spark写入数据到Doris。支持从Doris中读取数据支持SparkDataFrame批量/流式写入Doris可以将Doris表映射为DataFrame或者RDD，推荐使用DataFrame。支持在Doris端完成数据过滤，减少数据传输量。特别注意：在测试过程中发现SparkStructuredStreaming实时写入Doris存在问题。要想在Spark编程中使用DorisConnector，我们需要根据
一、前言flink任务在执行过程中，一个流（stream）包含一个或多个分区（Streampartition）。TaskManager中的一个slot的subtask就是一个streampartition（流分区），一个Job的流（stream）分布在多个不同的Slot上执行。每一个算子可以包含一个或多个子任务（subtask），这些subtask执行在不同的分区中，本质是在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中彼此互不依赖地执行。1.1Flink数据传输组件之间的通信消息传输，即Client、JobManager、TaskManager之间的信息传递，采用Akka框架（主要用作组件间的协同，
涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一）1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品。离线计算任务节点叫做Odps节点，存储的离线表叫做Odps表；Flink:实时计算引擎，本文代码开发和测试均基于集团内部实时计算平台，代码细节可能会和Flink官方社区文档有些许不同，假如用于生产环境测试，参考ApacheFlink官方文档为准，但是技术方案是通用的哈；https://flink.apache.org/posts/2.项目背景现有业务需求是
我使用http://www.google.com/complete/search?output=toolbar&oe=utf8&hl=fr&q=test我想知道每个关键字的num_queries是每天、每月、每年对此的查询次数？你知道吗？ 最佳答案 我已验证这是为搜索返回的结果总数。您可以通过将自动建议的num_queries与您使用该词搜索google时列出的结果总数作图来亲眼看到。你会发现一种极其线性的关系。 关于php-Google建议的指标num_queries是什么，我们在St
由于自己跟导师的工程上需要用到这部分知识，都是自己从零记录，刚好分享给大家。评估车辆之间安全距离的指标包括： 源自相对速度的安全距离（Safedistancederivedfromrelativespeed）：车辆与前方车辆保持的安全距离，考虑相对速度。公式：d=(v1+v2)*t+k，其中d为安全距离，v1和v2为两辆车的速度，t为反应时间，k为安全系数。含义：源自相对速度的安全距离考虑了车辆之间的相对速度，以及反应时间和安全系数等因素，以确保车辆 Minimumsafefollowingdistance(MSFD)：最小安全跟随距离，用于评估车辆在不同速度下应保持的最小安全跟随距离。公式
本页介绍了Flink的数据源API及其背后的概念和架构。如果你对Flink中的数据源工作原理感兴趣，或者你想实现一个新的数据源，请阅读这篇文章。如果您正在寻找预定义的源连接器，请查看连接器文档。数据源概念#核心部件数据源有三个核心组件：Splits、SplitEnumerator 和 SourceReader。拆分是源使用的数据的一部分，如文件或日志分区。拆分是源分配工作并并行化数据读取的粒度。SourceReader 请求Split并对其进行处理，例如，通过读取 Split 表示的文件或日志分区。SourceReader 在任务管理器上并行运行，并生成事件/记录的并行流。SourceOper
1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。2系统架构我们整理架构图如下，1.首先我们从Mysql数据中使用Flink通过Binlog完成数据的实时采集2.然后再Flink中创建Iceberg表，Iceberg的元数据保存在hive里3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表4.在通过Doris统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表
一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写）什么是背压Backpressure在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。出现背压的原因上游数据突然增大比如数据源突然数据量增大多倍，下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松，突然到了过年人多了很多，就会需要客人排队。网络，机器异常等这个也好理解，如果team里突然有人生病了，会导致效率低下。下游复杂度，并行度与上游算子不同可能下游算子需要处理更久，或者并行度比上游小，处理的没有上游快，进而可能导致背压。数据倾斜数据倾斜会导致任务分配不均匀，
第一种、计算量大，CPU密集性，导致TM内线程一直在processElement，而没有时间做CP【过滤掉部分数据；增大并行度】代表性作业为算法指标-用户偏好的计算，需要对用户在商城的曝光、点击、订单、出价、上下滑等所有事件进行比例计算，并且对各个偏好值进行比例计算，事件时间范围为近24小时。等于说每来一条数据，都需要对用户近24小时内所有的行为事件进行分类汇总，求比例，再汇总，再求比例，而QPS是1500，24小时1.5亿的累积数据，逻辑处理的算子根本无法将接收到的数据在合适的时间内计算完毕，这里还有个有趣的现象，为了提高处理性能，我将并行度翻倍，结果checkpoint的时间反而更长了，原
