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大数据运维实战,Kudu性能测试

大数据运维实战,Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长,当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战,需要调整相应的参数进行优化,需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛,得到了许多学者的关注,已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点。本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发,介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则,详细分析各种空面变换算法,主要针对柱形全录技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全聚技术中的位统1法、二样改理算法及立体投影算法进行了深入的探讨,对全景图技术中投影算法的发展趋势作工展望人

  • 2021-04-17
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基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法_王树亮

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。

  • 2021-05-07
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滑坡次声信号简正波模型的匹配场超前定位算法_赵久彬

滑坡灾害发生前夕,滑体内的局部岩土体发生爆裂、摩擦和断裂等破坏会产生次声波向外传播,基于次声信号的超前定位成为滑坡监测预警的关键技术。将波动方程通过傅里叶变换到亥姆霍兹方程,利用汉克尔变换得到波动方程的核函数,建立了基于简正波的地质声场模型,仿真分析了土层与空气、土层与岩层之间反射折射关系;提出滑坡次声信号的简正波模型匹配场超前定位算法,将垂直接收阵的测量次声信号与传播模型的拷贝次声信号进行相关匹配计算,搜索计算得到模糊函数最大值处的坐标定位为声源点,并采用12元垂直接收阵仿真分析3种匹配场算法性能,发现可变系数似然匹配场算法具有旁瓣小、定位准确的优点,可应用于滑坡定位技术;将垂直接收阵置于空气层中、土层中不同位置发现,土层中的垂直阵能够精确定位,而空气中误差较大;并将该算法应用于滑坡超前定位,定位了滑体的局部破坏位置和预测滑移线。该算法为滑坡超前定位技术提供了新的思路。

  • 2021-04-22
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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标,这些目标既有先后之分,又有缓急之别,而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善,计算量大大简化,目标规划也日益为人们所重视,并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门,还编制出了计算机程序,月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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机器学习十大常用算法

通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K最近邻算法 7、K均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫

  • 2021-05-12
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顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多,海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力,有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下,降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题,本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件,并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制,提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明,该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下,有效减少了系统绘制的图元数目,适用于渲染大规模三维城市场景。

  • 2021-04-21
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分层式宽度模型的实时车型识别算法_李洪均

车辆车型识别技术在智能交通系统中至关重要,现有的车辆车型识别技术难以兼顾识别精度和识别速度。针对高速公路环境下的车型识别问题,提出了浅层特征层与宽度特征层相结合的分层式宽度模型实时进行车型识别。首先利用颜色空间转换和多通道HOG算法相结合,减少光照环境的影响,同时实现对车辆图像的特征提取,结合PCA降维技术,降低计算复杂度;然后对图像特征进行稀疏表示和非线性映射,减少图像特征之间的相关性;最后用岭回归学习算法对提取的样本特征进行训练,求出样本特征与样本标签之间的权重系数,实现对车辆车型的识别。在BIT-Vehicle车型数据库的实验结果表明,本文所提算法的识别精度为96.69%,识别速度高达70.3帧/s。本文算法在提高车型识别精度的同时保证了实时性,在识别精度和速度方面优于其他算法。

  • 2021-05-07
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