我想计算每个图像的颜色布局描述符(CLD)。该算法包括四个阶段。在第一阶段,我必须将每个图像分区为 64 个块 i(8\xc3\x978)n 以便计算每个块的单个代表颜色。我尝试使用(For 循环)将图像分区为 64 个块,但我获取 64 ting 图像。我想获得具有 (8\xc3\x978) 块的图像,以便通过应用 DCT 变换然后锯齿形扫描来完成算法
\n可以用{1,2,3,4}组制成多少个具有两个部分的不同分区?此列表中有4个元素需要分为2个部分.我写了这些,总共有7种不同的可能性:
现在我必须为集合{1,2,3,...,100}回答相同的问题.此列表中有100个元素需要分为2个部分.我知道分区的一部分最大可以是50(即100/2),最小的是1(因此一部分有1个数字而另一部分有99).如何在不写出每个可能组合的无关列表的情况下,确定两个部分的分区有多少种不同的可能性?答案可以简化为阶乘(例如12!)?
是否有一个通用的公式可以用来查找具有n个部分的多少个不同的分区可以由具有k个元素的集合组成?
打乱数据的spark sql聚合操作,即spark.sql.shuffle.partitions 200(默认情况下)。当 shuffle 分区大于 200 时,性能会发生什么变化。
当分区数量大于 2000 时,Spark 使用不同的数据结构进行随机簿记。因此,如果分区数量接近 2000,则将其增加到 2000 以上。
但我的问题是,当 shuffle 分区大于 200(假设为 300)时,会发生什么行为。
我正在研究一个由~10 ^ 6个值组成的数据集,这些数据集聚成可变数量的二进制数.在我的分析过程中,我试图随机化我的聚类,但保持bin大小不变.作为玩具示例(伪代码),这看起来像这样:
data <- list(c(1,5,6,3), c(2,4,7,8), c(9), c(10,11,15), c(12,13,14));
sizes <- lapply(data, length);
for (rand in 1:no.of.randomizations) {
rand.data <- partition.sample(seq(1,15), partitions=sizes, replace=F)
}
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所以,我期待像"partition.sample",将采取一个载体(如SEQ(1,15)),并随机抽样它,返回与分隔为由已经给右单元大小的数据列表的功能"大小".
我一直在尝试自己写一个这样的功能,因为这个任务似乎并不那么难.然而,矢量的分割成给定的块大小看起来这将是一个很大更快,更有效的,如果做"引擎盖下",意思可能不是本地R.所以我不知道我是否只是错过了合适的名称功能,或者是否有人可以请我指出一个智能解决方案:-)
非常感谢您的帮助和时间!:-)
最好,
Lymond
更新:
"no.of.randomizations"是指我在整个"随机化循环"中运行的实际次数.稍后,这将显然包括比实际采样更多的步骤.
此外,我还有兴趣在不更换的情况下进行上述取样专长.
在此先感谢,非常感谢您的帮助!
我们目前正在开发一个多租户Web应用程序.此应用程序将其所有数据存储在一个数据库中.
租户的数据行始终与租户ID相关.
目前我们正在考虑创建表分区,租户ID为分区键.这是有道理的,因为99.9%的所有查询都将租户ID作为where子句标准包含在内.如果我理解正确,SQL Server查询通过消除不包含分区键的表分区(在我的情况下是租户ID)来优化所有这些查询.
任何关于此策略的评论(严重的缺点,做或不使用文件组等,每个表允许的最大分区......)将不胜感激.
但我的主要问题是:我们想要计算每个租户的磁盘使用量.SQL Server支持报告每个分区的磁盘使用情况(标准报告).有没有人知道T-SQL允许我获取给定租户ID的所有表分区的磁盘使用情况?
我正在使用SQL Server 2012我有以下示例数据
Date Type Symbol Price
6/30/1995 gaus 313586U72 109.25
6/30/1995 gbus 313586U72 108.94
6/30/1995 csus NES 34.5
6/30/1995 lcus NES 34.5
6/30/1995 lcus NYN 40.25
6/30/1995 uaus NYN 40.25
6/30/1995 agus SRR 10.25
6/30/1995 lcus SRR 0.45
7/1/1995 gaus 313586U72 109.25
7/1/1995 gbus 313586U72 108.94
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我想在符号和价格匹配时过滤掉.如果类型不匹配就没问题.因此,根据上述数据,我希望只能看到
Date Type Symbol Price
6/30/1995 gaus 313586U72 109.25
6/30/1995 gbus 313586U72 108.94
6/30/1995 agus SRR 10.25
6/30/1995 lcus SRR 0.45
7/1/1995 gaus 313586U72 109.25
7/1/1995 gbus 313586U72 108.94
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NES和NYN已被过滤掉,因为它们的符号和价格匹配.
我在考虑使用分区和行号,但我不确定如何使用该函数或其他函数对行和过滤行.
***更新我将测试回复.我应该提到我只想看到同一日期出现的符号和价格的重复.该表也称为duppri
我想为每个键创建一个具有多个值的哈希,来自2个大小不相等的数组A和B.
$A = @('usr1','usr2', 'usr3', 'usr4')
$B = @('INC1','INC2','INC3','INC4','INC5','INC6')
$h = [ordered]@{}
for($i=0; $i -lt $B.Count; $i++)
{
for($j=0;$j -lt $A.Count; $j++)
{
$h[$A[$j]] += @($B[$j])
}
}
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`输出我得到了
Name Value
---- -----
usr1 {INC1, INC2, INC3, INC4...}
usr2 {INC1, INC2, INC3, INC4...}
usr3 {INC1, INC2, INC3, INC4...}
usr4 {INC1, INC2, INC3, INC4...}
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期望的输出:
Name Value
---- -----
usr1 {INC1, INC5}
usr2 {INC2, INC6}
usr3 {INC3}
usr4 {INC4}
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我需要以相同的方式将数组B中的项分配给Array A成员.也就是说,$B应该在为$A一个接一个的元素命名的哈希表条目中收集元素,直到不再$B剩下任何项目为止.
我在上面的代码中做错了什么?
我如何将邮件地址导出为 CSV 文件,每个用户的范围为 30 个用户。我已经尝试过这个
$users = Get-ADUser -Filter * -Properties Mail
$nbCsv = [int][Math]::Ceiling($users.Count/30)
For($i=0; $i -le $nbCsv; $i++){
$arr=@()
For($j=(0*$i);$j -le ($i + 30);$j++){
$arr+=$users[$j]
}
$arr|Export-Csv -Path ($PSScriptRoot + "\ASSFAM" + ("{0:d2}" -f ([int]$i)) + ".csv") -Delimiter ";" -Encoding UTF8 -NoTypeInformation
}
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它有效,但是我认为有更好的方法来完成这项任务。你有什么想法吗?
谢谢。
我有下面的数据集,其中包含必须返回哪一行的注释。
INSERT INTO rates
(country,kg_from,kg_to,value)
VALUES
--('pl', '0', '5', '2.5'),
--('pl', '5', '10', '4.5'),
--('pl', '10', '15', '6'),
--('pl', '15', '20', '8'), -- return this row
--('de', '0', '5', '1.5'),
--('de', '5', '10', '1.5'),
--('de', '10', '15', '1.5'),
--('de', '15', '45', '1.5'), -- return this row
--('cz', '0', '5', '5'),
--('cz', '5', '10', '5'),
--('cz', '10', '15', '6'),
--('cz', '15', '30', '4') -- return this row
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逻辑是:返回每个国家分区内最大kg_to的值。
当前工作代码:
select t.country, t.kg_to, t.value
from rates t
inner join (select country, max(t2.kg_to) …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) sql postgresql data-partitioning snowflake-cloud-data-platform
powershell ×2
sql ×2
sql-server ×2
aggregate ×1
apache-spark ×1
image ×1
math ×1
matlab ×1
postgresql ×1
r ×1
sample ×1
shuffle ×1
snowflake-cloud-data-platform ×1
vector ×1