小编Pro*_*eus的帖子

我正在使用ImageJ和Matlab处理一组DICOM图像.为了进行处理,我需要在8位深度版本的图像中找到灰度级在110和120之间的斑点.

问题是:Matlab和ImageJ显示的图像是不同的,使用相同的源文件.我假设其中一个在读取时或显示之前在其灰度级执行某种转换.但是其中哪一个呢？在这种情况下,我如何校准,以便它们显示相同的图像？

下图显示了读取的图像的比较.在imageJ的情况下,我刚刚打开了应用程序并打开了DICOM图像.

在第二种情况下,我使用了以下MATLAB脚本:

[image] = dicomread('I1400001');

figure (1)
imshow(image,[]);
title('Original DICOM image');

那么哪一个正在改变原始图像,如果是这种情况,我该如何修改以使两个版本看起来都一样？

我有很多输入拆分（大约50.000）是由要使用Hadoop处理的小文件创建的。但是，我只有256个可用的容器来处理它。

作业本身占用大量CPU，但占用的内存却很少。

我正在使用Hadoop 2.3，并且正在研究MapReduce 1.0中的JVM重用功能

我还阅读了有关超级任务的信息，但看起来似乎不太一样-或我对JVM重用有不同的了解。

由于我有很多小文件（并且每个文件都生成一个inputSplit），因此我想为每个容器创建一个JVM计算机，并为每个已分配的JVM运行尽可能多的顺序Map任务。这将减少JVM分配时间的开销。

我猜对于每个输入拆分，都会分配一个新的映射器，从而分配一个新的JVM，对吗？

我如何在YARN中做这样的事情？

哦，我知道我也可以使用压缩来增加inputSplit的大小，但是对于这种确切的应用程序，这是不可行的。

最好的问候，Marco Lotz