文章目录（123）压缩概述在Map阶段启用在Reduce阶段启用（124）压缩案例实操如何在Map输出端启用压缩如何在Reduce端启用压缩参考文献（123）压缩概述压缩也是MR中比较重要的一环，其可以应用于Map阶段，比如说Map端输出的文件，也可以应用于Reduce阶段，如最终落地的文件。压缩的好处，是减少磁盘的IO以及存储空间。缺点也很明显，就是极大增加了CPU的开销（频繁计算带来的频繁压缩与解压缩）。压缩的基本原则：对运算密集型job，少用压缩；（计算时需要解压缩，计算完需要压缩，受不了）对IO密集型Job，多用压缩。MR支持很多种压缩算法，常用的有以下几个：压缩格式Hadoop自带？
现在常用的前台UI分别是以下几种，我们将从中间选择介绍几个主流的UI的用于后台的系统搭建与开发。AntDesignVueelement-plusnaiveuiArcoDesignBootstrapVueBuefyChakraUIFramevuerkOrugaTachyonsTailwindCSSNutUIVantVuetify.js第一章Vue3项目创建1VueCLI创建vue项目第一章Vue3项目创建2使用Webpack5搭建vue项目第一章Vue3项目创建3Vite创建vue项目第二章Vue3基础语法指令第三章VueRouter路由器的使用第四章VUE常用UI库1(element-pl
第十一章:图像金字塔一、什么是图像金字塔¶同一张图片不同分辨率的子图的集合。图像金字塔底部是待处理的高分辨率图像，也就是原始图像，顶部是低分辨率的近似图像。一般情况下，都是每向上移动一级，图像的宽和高都降低为原来的1/2。二、为什么要生成图像金字塔，图像金字塔能干啥？1、我们可以提取更'有用'的特征。如果一张图片是1024x1024大小的，那么它就有100万多个像素点，如果我们把图片的原始数据喂入神经网络模型，光输入的神经元数量都要100多万个，计算资源会迅速崩掉。图像金字塔是对图像尺寸进行的处理，这样有利于我们提取最'有用'的特征，或者说进行降维操作。2、可以避免模型过拟合。在某些图像处理的
本专栏将从基础开始，循序渐进的讲解数据库的基本概念以及使用，希望大家都能够从中有所收获，也请大家多多支持。专栏地址:数据库必知必会如果文章知识点有错误的地方，请指正！大家一起学习，一起进步。如果感觉博主的文章还不错的话，还请关注、点赞、收藏三连支持一下博主哦文章目录1NF关系数据库设计中易犯的错误Armstrong公理正则覆盖2NFBCNF3NF(常用)多值依赖4NF(不常用)1NF如果某个域中元素被认为是不可分的，则这个域称为是原子的。非原子域的例子如下：―复合属性：名字(first-namesecond-name)―多值属性：电话号码―复杂数据类型：面向对象的如果关系模式R的所有属性
15杜牧【晚唐】15.1概述其七言近体诗，精炼含蓄、明丽俊爽、委婉曲折，自成一家。与李商隐齐名，世称小“李杜”。某苦心为诗，未求高绝，不务奇丽，不涉习俗，不今不古，处于中间。---唐.杜牧《献诗启》杜牧诗主才，气俊思活。---明.胡震亨杜紫薇才高，俊迈不羁，其诗有气概，非晚唐人所能及。---明.胡震亨晚唐诗多柔靡，牧之以拗峭矫之。人谓之小杜，以别于少陵。配以义山，时亦称李杜。---清.沈德潜杜牧之诗轻倩秀艳，在唐贤中另是一种笔意。故学诗者不读小杜，诗必不韵。---清.李调元15.2《题宣州开元寺水阁，阁下宛溪，夹溪居人》题宣州开元寺水阁，阁下宛溪，夹溪居人
北邮22信通一枚~跟随课程进度更新北邮信通院数字系统设计的笔记、代码和文章持续关注作者迎接数电实验学习~获取更多文章，请访问专栏：北邮22级信通院数电实验_青山如墨雨如画的博客-CSDN博客目录一.代码部分1.1 counter_24.v1.2 divide.v1.3 debounce.v二.管脚分配三.实验效果一.代码部分1.1 counter_24.vmodulecounter_24( inputclk,rst,hold, output[8:0]seg_led_1, output[8:0]seg_led_2, outputreg[7:0]led); wireclk_lh; wirehold
愿景SAP产品之间实现无缝集成还需要一些时间，目前可能还存在一些技术挑战或者需要进一步的开发工作，以便在未来能够轻松地把所有SAP产品整合在一起。让SAP产品能够顺利地与非SAP的解决方案连接也是目前尚未完全解决的问题。实现产品和服务之间的协调一致（即“harmonization”）需要承担高昂的成本，并且是一个长期的过程。尽管如此，如果成功地实现了产品的协调一致，那么将带来无与伦比的竞争优势。这是因为可以选择一个运行顺畅的整体解决方案包，而不是选择那些只能通过巨大努力才能连接在一起的单独应用程序。内容摘录自《SAPInterfaceManagementGuide》。本文链接：https://
Elasticsearch8.x分布式搜索引擎-数据聚合一、聚合简介二、`聚合种类`1、`桶（Bucket）`聚合：1）**TermAggregation：**2）**DateHistogram：**2、`度量（Metric）`聚合：1）**Avg**：求平均值2）**Max**：求最大值3）**Min**：求最小值3）**Stats**：同时求max、min、avg、sum等3、`管道（pipeline）`聚合：三、DSL实现聚合1、Bucket聚合语法2、聚合结果排序3、限定聚合范围4、Metric聚合语法5、Metric聚合语法,嵌套聚合排序6、小结四、`ElasticsearchCli
作者前言🎂✨✨✨✨✨✨🍧🍧🍧🍧🍧🍧🍧🎂🎂作者介绍：🎂🎂🎂🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎂🎂作者id：老秦包你会，🎂简单介绍：🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂喜欢学习C语言和python等编程语言，是一位爱分享的博主，有兴趣的小可爱可以来互讨🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂个人主页::小小页面🎂🎂gitee页面:秦大大🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂一个爱分享的小博主欢迎小可爱们前来借鉴🎂队列**作者前言**队列的定义队列的设计队列的结构初始化插入（入队）删除（出队）队头队尾判断队列是否为空队列的长度释放总结队列的定义队列：只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出FIFO(FirstInFir
文章目录复数矩阵附录极大线性无关组向量叉积复数矩阵矩阵AAA的元素aij∈Ca_{ij}\in\Complexaij∈C，称为复矩阵。现将实数矩阵的一些概念推广到复数矩阵，相应的一些性质在复数矩阵同样适用。定义：设复矩阵A=(aij)m×nA=(a_{ij})_{m\timesn}A=(aij)m×n矩阵Aˉ=(aij‾)\barA=(\overline{a_{ij}})Aˉ=(aij)称为矩阵AAA的共轭矩阵.矩阵AH=AˉTA^H=\barA^TAH=AˉT称为矩阵AAA的共轭转置，又叫Hermite转置。若AH=AA^H=AAH=A，则称AAA为Hermitian矩阵，是实数域
