geojson乡镇界面图层geojson数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移。thingjs平台可以用。
2021-11-27 09:03:07
14.02MB
geojson乡镇界面图层geojson数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移。thingjs平台可以用。
2021-11-27 09:03:06
15.41MB
geojson乡镇界面图层geojson数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移。thingjs平台可以用。
2021-11-27 09:03:06
38.87MB
geojson乡镇界面图层geojson数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移。thingjs平台可以用。
2021-11-27 09:03:05
2.2MB
geojson乡镇界面图层geojson数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移。thingjs平台可以用。
2021-11-27 09:03:05
39.85MB
Meanshift的matlab代码PyMeanShift
是一个
Python
模块/扩展，用于使用均值偏移算法分割图像。
PyMeanShift
模块/扩展被设计为使用
Numpy
数组，这使其与
OpenCV
模块“cv2”和
PIL
模块兼容。
均值偏移算法及其
C++
实现由
Chris
M.
Christoudias
和
Bogdan
Georgescu
编写。
PyMeanShift
扩展为使用
Numpy
数组的
meanshift
C++
实现提供了
Python
接口。
有关更多信息，请参阅
上的
wiki
页面。
安装说明可以在
wiki
页面上找到。
维基页面上提供了具有不同参数值的均值偏移图像分割的示例。
使用
OpenCV
的代码示例：
import
cv2
import
pymeanshift
as
pms
original_image
=
cv2
.
imread
(
"example.png"
)
(
segmented_image
,
labels_image
,
number_regions
)
=
pms
.
segment
(
original
2021-11-03 20:37:58
1.07MB
1
项目背景
公司核心的实时业务用的是spark streaming2.3.0+kafka1.3的流式技术来开发的。在这里我把它做成了一个骨架项目并开源出来，希望后来的朋友可以借阅和参考，尽量少走些弯路。
下面是使用过程中记录的一些心得和博客，感兴趣的朋友可以了解下：
项目简介
该项目提供了一个在使用spark streaming2.3+kafka1.3的版本集成时，手动存储偏移量到zookeeper中，因为自带的checkpoint弊端太多，不利于项目升级发布，并修复了一些遇到的bug，例子中的代码已经在我们生产环境运行，所以大家可以参考一下。
主要功能
提供了快速使用 spark streaming + kafka 开发流式程序的骨架，示例中的代码大部分都加上了详细的注释
提供了手动管理kafka的offset存储到zookeeper的方法，并解决了一些bug，如kafka扩容分区，重启实
2021-10-26 17:13:10
14KB
1