大数据之Spark（二）

news2024/12/23 14:37:26
9.4.3、RDD持久化

RDD之间进行相互迭代计算（Transformation的转换），当执行开启，新RDD的生成代表旧RDD消失。如果有的rdd需要重复使用就需要将rdd缓存，rdd.cache()或rdd.persist()。清理缓存rdd.unpersist()

在这里插入图片描述

缓存特点（分散存储）：保留rdd之间的血缘关系

from pyspark import  SparkConf,SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    #单机对象转分布式对象
    rdd1 = sc.textFile("../../data/input/words.txt")
    rdd2 = rdd1.flatMap(lambda x: x.split(" "))
    rdd3 = rdd2.map(lambda x: (x, 1))
    rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    print(rdd4.collect())

    rdd3.cache()
    #或者使用
    rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
    rdd5 = rdd3.groupByKey()
    rdd6 = rdd5.mapValues(lambda x: sum(x))
    print(rdd6.collect())
    rdd3.unpersist()

checkpoint仅支持硬盘存储，设计认为安全不保留血缘关系

在这里插入图片描述

checkpoint存储rdd数据是收集各个分区数据在HDFS上进行集中存储，而缓存是分散存储

from pyspark import  SparkConf,SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    #单机对象转分布式对象
    sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop100:8020/output/ckp")
    rdd1 = sc.textFile("../../data/input/words.txt")
    rdd2 = rdd1.flatMap(lambda x: x.split(" "))
    rdd3 = rdd2.map(lambda x: (x, 1))
    rdd3.checkpoint()
    rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    print(rdd4.collect())


    
    rdd5 = rdd3.groupByKey()
    rdd6 = rdd5.mapValues(lambda x: sum(x))
    print(rdd6.collect())
、共享变量
9.4.4.1、广播变量

将Driver上的本地变量广播到Excutor分区进行重复使用，广播变量会避免内存浪费和网络IO

from pyspark import  SparkConf,SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    stu_info_list=[
        (1,'zhangsan',11),
        (2,'lisi',13),
        (3,'wangwu',12),
        (4,'zhaoliu',11)
    ]
    broadcast = sc.broadcast(stu_info_list)
    rdd = sc.parallelize(
        [(1, "yuwen", 99), (2, 'shuxue', 99), (3, 'yingyu', 99), (4, 'baincheng', 99), (1, "yuwen", 99),
         (2, 'shuxue', 99), (3, 'yingyu', 99), (4, 'baincheng', 99), (1, "yuwen", 99), (2, 'shuxue', 99),
         (3, 'yingyu', 99), (4, 'baincheng', 99), (1, "yuwen", 99), (2, 'shuxue', 99), (3, 'yingyu', 99),
         (4, 'baincheng', 99), ])
    def map_func(data):
        id=data[0]
        for stu_info in broadcast.value:
            stu_id=stu_info[0]
            if id==stu_id:
                name=stu_info[1]
        return (name ,data[1],data[2])
    print(rdd.map(map_func).collect())
9.4.4.2、累加器

普通变量无法实现在分布式下累加，通过 sc.accumulator()创建累加器

from pyspark import  SparkConf,SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd = sc.parallelize([1, 4, 8, 2, 7, 8, 2, 5], 2)
    sc_accumulator = sc.accumulator(0)
    def map_func(data):
        global sc_accumulator
        sc_accumulator+=1
        print(sc_accumulator)

    rdd.map(map_func).collect()
    print(sc_accumulator)
9.4.5、Spark内核调度
9.4.5.1、DAG

DAG——有向无环图。

Job与Action：

  • Action返回值不是RDD算子，其作用是一个触发开关将rdd链条执行起来
  • 一个应用程序会产生多个Job，每个Job对应一个Action（如：collect （））
    在这里插入图片描述
    每个rdd链条对应一个Job，每个rdd链条（job）可以看做一个DAG，多个job合并为一个应用，每个job又分成多个stage。
    在这里插入图片描述
    结论：1个Action=1个DAG=1个JOB
9.4.5.2、DAG的宽窄依赖和阶段划分

在RDD前后之前的关系分为：窄依赖和宽依赖

窄依赖：父rdd的一个分区将全部数据发给子rdd的一个分区（一对一）
在这里插入图片描述
宽依赖（shuffle）：父rdd的一个分区将数据发给子rdd的多个分区（一对多）
在这里插入图片描述
宽窄依赖用来划分阶段

划分依据：从后向前，遇到宽依赖就划分出一个阶段，称为stage。所以在stage内部一定是窄依赖。
在这里插入图片描述

9.4.5.3、内存迭代计算

Spark默认受到全局并行度的限制，不推荐在算子上设置并行度，否则会导致shuffle（产生网络IO），影响性能。

9.4.5.4、Spark并行度

同一时间内task同时运行的数量为并行度。在有了6个task并行的前提下，rdd分区就被规划成6个分区。并行度会影响分区。先有并行度后有分区。

并行度设置

  • 设置全局并行度（推荐）

    修改配置文件：

    conf/spark-defaults.conf中设置
spark.defaults.parallelism 100

    在客户端提交参数

    bin/spark-submit --conf "spark.defaults.parallelism=100"

    在代码中设置

    conf=SparkConf()
conf.set("spark.defaults.parallelism","100")

  • 针对rdd单独设置并行度（不推荐）

并行度规划

并行度设置为核心数的2-10倍。防止task压力不均衡会导致CPU空闲。将并行度提高，就提高了分区数，将大的任务分解成小任务，最大化利用资源。

9.4.5.4、Spark任务调度

Spark的任务由Driver进行调度，包含：

  1. 逻辑DAG产生
  2. 分区DAG产生
  3. Task划分
  4. 将Task分配给Executor并监控其工作

调度流程如图：
在这里插入图片描述
具体流程：

  1. 构建Driver
  2. 构建SparkContext
  3. 基于DAG Scheduler（DAG调度器）构建逻辑Task分配
  4. 基于TaskScheduler（Task调度器）将逻辑Task分配到各个Executor上干活并监控
  5. Worker（Executor）被TaskScheduler管理监控，听从其指令干活并定期汇报进度

其中，1,2,3,4都是的Driver的工作，5是Worker的工作

Driver内两个组件：

  • DAG调度器：将逻辑DAG图进行处理得到逻辑上的Task划分
  • Task调度器：基于DAG Scheduler的产出来规划这些逻辑Task应该在哪些物理的Executor上运行，并监控管理它们

总结：
在这里插入图片描述

9.5、Spark SQL

特点：

  1. 无缝集成SQL
  2. 可读写不同数据源
  3. Hive兼容
  4. 标准化连接
9.5.1、概述

Spark与Hive对比
在这里插入图片描述
数据抽象：RDD、DataFrame（二维表数据结构）

SparkSession：在rdd中，程序执行入口对象是SparkContext。SparkSession可用于SparkSQL入口对象，也可用于SparkCore中获取SparkContext

helloworld测试

txt文件

1,shuxue,99
2,shuxue,99
3,shuxue,9
4,shuxue,99
5,shuxue,88
6,shuxue,77
1,yuwen,5
2,yuwen,44
3,yuwen,6
4,yuwen,3
5,yuwen,6
6,yuwen,3

代码

from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == '__main__':
    spark_session = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark_session.sparkContext
    df = spark_session.read.csv("../../data/input/stu_score.txt", sep=",", header=False)
    df2 = df.toDF("id", "name", "score")
    df.printSchema()
    df2.show()
    view = df2.createTempView("score")
    spark_session.sql("select * from score where  id=1").show()
9.5.2、DataFrame
9.5.2.1、组成

二维表结构，row行，column列

结构层面：StructType描述表结构，StructField描述列信息
在这里插入图片描述

9.5.2.2、创建

  1. rdd转DataFrame

    txt

    lilei,29
zhaosi,22
wangwu,11

    方法1：代码

    from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    rdd = sc.textFile("../../data/input/people.txt").\
        map(lambda  x:x.split(",")).\
        map(lambda x:(x[0],int(x[1])))
    df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['name', 'age'])
    df.printSchema()
    df.show()

    方法2：代码

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    rdd = sc.textFile("../../data/input/people.txt").\
        map(lambda  x:x.split(",")).\
        map(lambda x:(x[0],int(x[1])))
    schema = StructType().add("name", StringType(), nullable=True).add("age", IntegerType(), nullable=False)
    df = spark.createDataFrame(rdd, schema=schema)
    df.printSchema()
    df.show()

    方法3：代码

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    rdd = sc.textFile("../../data/input/people.txt").\
        map(lambda  x:x.split(",")).\
        map(lambda x:(x[0],int(x[1])))
    #方式1：
    df = rdd.toDF(["name", "age"])
    df.printSchema()
    df.show()
    #方式2
    schema = StructType().add("name", StringType(), nullable=True).add("age", IntegerType(), nullable=False)
    df1 = rdd.toDF(schema=schema)
    df1.printSchema()
    df1.show()

    方法4：代码

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    pdf = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "name": ["zhangsan", "lisi", "wangwu"], "age": [11, 33, 44]})
    schema = StructType().add("id",IntegerType(), nullable=False).add("name", StringType(), nullable=True).add("age", IntegerType(), nullable=False)
    df = spark.createDataFrame(pdf, schema)
    df.printSchema()
    df.show()

  2. 读取外部数据

    通过SparkSQL的统一API进行数据读取构建DataFrame，text数据源文件读取数据将一整行只作为一个列读取，默认列名是value，类型是String

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    schema = StructType().add("data",StringType(), nullable=False)
    df = spark.read.format("text").schema(schema=schema).load("../../data/input/people.txt")
    df.printSchema()
    df.show()

    结果：
    在这里插入图片描述

  3. 读取json数据源，json自带schema信息

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("json").load("../../data/input/people.json")
    df.printSchema()
    df.show()

    读取csv数据源

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("csv").option("seq",",").option("header",True).option("encoding","UTF-8").schema("name STRING,age INT,job STRING").load("../../data/input/people.csv")
    df.printSchema()
    df.show()

    读取parquet数据源，parquet是Spark常用的列存储文件格式

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("parquet").load("../../data/input/people.parquet")
    df.printSchema()
    df.show()
9.5.2.3、编程

两种风格：DSL（领域特定语言）、SQL

DSL

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd


if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    rdd = sc.textFile("../../data/input/people.txt").\
        map(lambda  x:x.split(",")).\
        map(lambda x:(x[0],int(x[1])))
    df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['name', 'age'])
    #DSL
    df.select('name').show()
    #过滤 filter=where
    df.filter("age<50").show()
    df.where(df['age']<22).show()

SQL

只要将DataFrame注册成一个视图或表即可

df.createOrReplaceTempView("people")#临时表，如果存在则替换
df.createTempView("people")#临时视图
df.createGlobalTempView("people")#注册全局表

全局表：跨SparkSession对象使用，在一个程序内的多个SparkSession中均可调用，查询带上前缀global_temp.

临时表：只在当前SparkSession可用

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    rdd = sc.textFile("../../data/input/people.txt").\
        map(lambda  x:x.split(",")).\
        map(lambda x:(x[0],int(x[1])))
    df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['name', 'age'])
    df.createTempView("people")  # 临时视图
    df.createOrReplaceTempView("people1")#临时表，如果存在则替换
    df.createGlobalTempView("people2")#注册全局表
    spark.sql("select name from people").show()
    spark.sql("select age from global_temp.people2").show()

词频统计

text

hello hadoop
hello spark
hello spark
hello flink

代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    #SQL
    rdd = sc.textFile("../../data/input/words.txt").\
        flatMap(lambda  x:x.split(" ")).\
        map(lambda x:[x])
    df = rdd.toDF(["word"])
    df.createTempView("words")
    spark.sql("select word,count(*) as cnt from words group by word order by cnt desc").show()
    #DSL
    df = spark.read.format("text").load("../../data/input/words.txt")
    #withColumn方法
    #对已经存在的列进行操作返回新的列，如名字和旧列相同则替换，否则作为新列
    df2 = df.withColumn("value", F.explode(F.split(df['value'], " ")))
    df2.groupBy('value').count().withColumnRenamed("value","word").withColumnRenamed("count","cnt").orderBy("cnt",ascending=False).show()

SparkSQL中当job中产生shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitons）为200，项目中要合理设置
在这里插入图片描述
异常数据处理

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("csv").option("seq",",").option("header",True).option("encoding","UTF-8").load("../../data/input/people.csv")
    #行数据去重
    df.dropDuplicates().show()
    #针对某列去重
    df.dropDuplicates(['age','job']).show()
    #缺失值处理
    #缺失值该行删除
    df.dropna().show()
    #每行三个有效值
    df.dropna(thresh=3).show()
    #参数列中每行要有两个有效值
    df.dropna(thresh=2,subset=['age','job']).show()
    #缺失值填充"kong"
    df.fillna("kong").show()
    #针对列进行填充
    df.fillna("N/A",subset=['job']).show()
    #用字典设置默认填充
    df.fillna({"name":"unkown","age":1,"job":"dev"}).show()

DataFrame数据写出统一API

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("csv").option("seq",",").option("header",True).option("encoding","UTF-8").load("../../data/input/people.csv")
    df.show()
    df.select(F.concat("name","age","job")).write.mode("overwrite").format("text").save("../../data/output/text")
    df.write.mode("overwrite").format("csv").option("seq",",").option("header",True).save("../../data/output/csv")
    df.write.mode("overwrite").format("json").save("../../data/output/json")
    #默认写出parqeut格式
    df.write.mode("overwrite").save("../../data/output/parqeut")

写入到MySQL,jdbc会自动建表

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("csv").option("seq",",").option("header",True).option("encoding","UTF-8").load("../../data/input/people.csv")
    df.show()
    df.write.mode("overwrite").format("jdbc")\
        .option("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dalian5?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true&allowPublicKeyRetrieval=true&autoReconnect=true")\
        .option("dbtable","spark")\
        .option("user","root") \
        .option("password", "123")\
        .save()

读取MySQL数据

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StringType,IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    df = spark.read.format("csv").option("seq",",").option("header",True).option("encoding","UTF-8").load("../../data/input/people.csv")

    # df.write.mode("overwrite").format("jdbc")\
    #     .option("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dalian5?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true&allowPublicKeyRetrieval=true&autoReconnect=true")\
    #     .option("dbtable","spark")\
    #     .option("user","root") \
    #     .option("password", "123")\
    #     .save()
    spark.read.format("jdbc")\
        .option("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dalian5?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true&allowPublicKeyRetrieval=true&autoReconnect=true")\
        .option("dbtable","spark")\
        .option("user","root") \
        .option("password", "123")\
        .load().show()
9.5.3、SparkSQL的运行流程
9.5.3.1、Catalyst优化器

SparkSQL相比于rdd可以实现自动优化，优化器Catalyst
在这里插入图片描述

  1. API层接收SQL语句
  2. Catalyst解析SQL并生成执行计划
  3. Catalyst输出是rdd的执行计划
  4. 集群执行

Catalyst优化器具体流程：
在这里插入图片描述
5. 解析SQL并生成AST（抽象语法树）
6. 在AST中加入元数据信息
7. 对已经加入元数据的AST输入优化器进行优化
8. 上述逻辑计划结束后，生成物理计划，从而生成rdd来运行

9.5.3.2、SparkSQL的执行流程
  1. 提交SparkSQL代码
  2. Catalyst优化
  3. Driver执行环境入口构建（SparkSession）
  4. DAG调度器规划逻辑任务
  5. Task调度器分配逻辑任务到具体的Executor上工作并监控、管理任务
  6. Worker干活

9.6、Spark on Hive

Spark借用Metastore服务实现元数据管理的功能
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2128049.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Python项目虚拟环境(超详细讲解)

Python项目虚拟环境(超详细讲解)

课 程 推 荐我 的 个 人 主 页&#xff1a;&#x1f449;&#x1f449; 失心疯的个人主页 &#x1f448;&#x1f448;入 门 教 程 推 荐 &#xff1a;&#x1f449;&#x1f449; Python零基础入门教程合集 &#x1f448;&#x1f448;虚 拟 环 境 搭 建 &#xff1a;&#x1…
阅读更多...
android 生SHH，并配置

android 生SHH，并配置

1. ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "XXXXxx.com" 2. vim ~/.ssh/config 新建一个文件&#xff1a;~/.ssh/config&#xff1a;并将下列的内容放入&#xff1a; Host * HostKeyAlgorithms ssh-rsa PubkeyAcceptedKeyTypes ssh-rsa 4.得到XXX.pub去添加ssh 5.克隆
阅读更多...
【Java】方法1_定义方法，完整格式，原理

【Java】方法1_定义方法，完整格式，原理

文章目录 前言 一、方法是什么&#xff1f; 方法的完整格式 1、有返回值的函数 2、无返回值的函数 二、方法使用常见的问题三、方法在计算机中执行的原理总结 前言 学习记录方法 一、方法是什么&#xff1f; 方法是一种语法结构&#xff0c;它可以把一段代码封装成一个功能…
阅读更多...
python绘制3d建筑

python绘制3d建筑

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection# 随机生成建筑块数据 def generate_building_blocks(num_blocks, grid_size100, height_range(5, 50), base_size_range(10, 30)):buildings []for _ in range(…
阅读更多...
＜＜编码＞＞第 11 章 逻辑门电路--开关电路 示例

＜＜编码＞＞第 11 章 逻辑门电路--开关电路 示例

网络电路 info::操作说明 鼠标单击开关切换开合状态 primary::在线交互操作链接 https://cc.xiaogd.net/?startCircuitLinkhttps://book.xiaogd.net/code-hlchs-examples/assets/circuit/code-hlchs-ch11-01-network-circuit.txt 继电器开关电路 info::操作说明 鼠标单击开关切…
阅读更多...
python-游戏自动化（二）（OpenCV图像运用基础）

python-游戏自动化（二）（OpenCV图像运用基础）

OpenCV OpenCV简介 首先我们来了解一下&#xff0c;OpenCV是什么&#xff1f; OpenCV 是计算机视觉中经典的专用库&#xff0c;其支持多语言、跨平台&#xff0c;功能强大。 OpenCV现在支持与计算 机视觉和机器学习有关的多种算法&#xff0c;并且正在日益扩展…
阅读更多...
基于vue框架的宠爱有佳宠物医疗管理系统4x10z（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）系统界面在最后面。

基于vue框架的宠爱有佳宠物医疗管理系统4x10z（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）系统界面在最后面。

系统程序文件列表 项目功能&#xff1a;用户,宠物信息,医生,用户挂号,病历记录,科室信息,药物信息 开题报告内容 基于Vue框架的宠爱有佳宠物医疗管理系统开题报告 一、引言 随着现代社会生活节奏的加快&#xff0c;宠物已成为许多家庭不可或缺的一员。宠物不仅带来了欢乐与…
阅读更多...
海康威视相机在QTcreate上的使用教程

海康威视相机在QTcreate上的使用教程

文章目录 前言&#xff1a;基础夯实&#xff1a;效果展示&#xff1a;图片展示&#xff1a;视频展示&#xff1a; 参考的资料&#xff1a;遇到问题&#xff1a;问题1&#xff1a;int64 does not问题2&#xff1a;LNK2019配置思路(这个很重要)配置关键图片&#xff1a;配置具体过…
阅读更多...
HyperWorks二维网格划分与单元连续性

HyperWorks二维网格划分与单元连续性

自动网格划分 HyperWorks中为零件定义几何曲面是创建零件壳单元网格的最佳方式。HyperMesh 创建二维网格最有效的方法是使用 Automesh 面板直接在零件的表面创建网格。 Automesh 面板是 HyperMesh 重要的网格划分工具&#xff0c;通过 automesh 可实现单元尺寸、单元密度、单…
阅读更多...
TopN问题

TopN问题

100亿个integer数据&#xff0c;如何找到前k个最小值。 也就是问的如何排序最快 堆排序最快 完全二叉树 堆结构其实就是一颗完全二叉树 大根堆和小根堆 大根堆&#xff1a;每一个根节点都大于它的叶子结点 小根堆&#xff1a;每一个根节点都小于它的叶子结点 通过建立大根…
阅读更多...
【最新顶刊综述】【多模态学习】Vision + X：A Survey on Multimodal Learning in the Light of Data

【最新顶刊综述】【多模态学习】Vision + X：A Survey on Multimodal Learning in the Light of Data

VisionX&#xff1a;基于数据的多模态学习综述 论文链接 0.论文摘要和信息 摘要 摘要——我们以多感官的方式感知世界并与世界交流&#xff0c;不同的信息源由人脑的不同部分复杂地处理和解释&#xff0c;构成一个复杂但和谐统一的感知系统。为了赋予机器真正的智能&#x…
阅读更多...
核心系统用PG了，抠脑壳的权限，搞晕了！

核心系统用PG了，抠脑壳的权限，搞晕了！

作者&#xff1a;IT邦德 中国DBA联盟(ACDU)成员&#xff0c;10余年DBA工作经验&#xff0c; Oracle、PostgreSQL ACE CSDN博客专家及B站知名UP主&#xff0c;全网粉丝10万 擅长主流Oracle、MySQL、PG、 高斯及Greenplum备份恢复&#xff0c; 安装迁移&#xff0c;性能优化、故障…
阅读更多...
ThinkPHP8出租屋管理系统

ThinkPHP8出租屋管理系统

有需要请加文章底部Q哦 可远程调试 ThinkPHP8出租屋管理系统 一 介绍 此出租屋管理系统基于ThinkPHP8框架开发&#xff0c;数据库mysql&#xff0c;前端Vue3&#xff0c;前后端不分离&#xff0c;系统主要角色为管理员。房租计算器&#xff0c;房东记账收租管理&#xff0c;房…
阅读更多...
使用 Prism 框架实现导航.NET 6.0 + WPF

使用 Prism 框架实现导航.NET 6.0 + WPF

动动您的手指关注下公众号&#xff0c;获取更多优质文章 前言 Prism 一个开源的框架&#xff0c;专门用于开发可扩展、模块化和可测试的企业级 XAML 应用程序&#xff0c;适用于 WPF&#xff08;Windows Presentation Foundation&#xff09;和 Xamarin Forms 等平台。 Prism…
阅读更多...
用什么软件可以把做过的试卷还原？4款软件轻松还原

用什么软件可以把做过的试卷还原？4款软件轻松还原

用什么软件可以把做过的试卷还原&#xff1f;在数字化教育的浪潮中&#xff0c;将做过的试卷还原成空白状态不仅满足了学生和教师对于重复练习和分享的需求&#xff0c;还极大地提升了学习效率与资源利用率。这一功能使得错题重做、模拟考试等教学活动更加便捷&#xff0c;促进…
阅读更多...
Openpose

Openpose

核心概念&#xff1a; OpenPose基于Part Affinity Fields&#xff08;PAFs&#xff0c;部件亲和场&#xff09;的概念&#xff0c;这是一种非参数化的表示方法&#xff0c;用于学习图像中个体的身体部位之间的关联。 系统流程&#xff1a; 输入图像&#xff1a; 方法接受一个…
阅读更多...
单片机，传感器等低功耗管理

单片机，传感器等低功耗管理

**有些客户需求&#xff0c;把设备做成低功耗管理&#xff0c;这样就可以节省电池的电量&#xff0c;也可以增加传感器的使用寿命 HCLK为CPU提供时钟&#xff0c;内核执行代码。当CPU不需要继续运行时&#xff0c;可以利用多种低功耗模式&#xff0c;等待某个事件触发 ① 睡眠…
阅读更多...
大模型实战教程：使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库

大模型实战教程：使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库

大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来&#xff0c;也并非万能的什么都知道&#xff0c;特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等&#xff0c;此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答&#xff1b;不少公司、个人都有自己的知识库或…
阅读更多...
大型集团企业指标体系建设

大型集团企业指标体系建设

大型集团企业在进行指标体系建设时&#xff0c;通常会遵循以下几个方面的要求来确保体系的有效性和适用性&#xff1a; 全面性&#xff1a;指标体系应覆盖企业的各个方面&#xff0c;包括但不限于财务状况、市场表现、运营效率、客户满意度、员工发展等。这有助于企业从多个角度…
阅读更多...
c4d的vray的蒙版渲染

c4d的vray的蒙版渲染

在一个比较隐藏的角落&#xff0c;extensions>v-ray Tags> Object Properties>勾选Matte Surface&#xff0c;Alpha Contribution打上-1.
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023