流处理器是直接将多媒体的图形数据流映射到流处理器上进行处理的，有可编程和不可编程两种。流处理器可以更高效的优化Shader引擎，它可以处理流数据，同样输出一个流数据，这个流数据可以应用在其它超标量流处理器（Stream Processors，简称SPs）当中，流处理器可以成组或者大数量的运行，从而大幅度提升了并行处理能力。 起源
流处理器这个名词第一次出现在人们的视线中还要上溯到200
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2024-01-10 14:17:01
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抽象基类 节点流（文件流） 缓冲流 InputStream（字节流） FileInputStream BufferedInputStream OutputStream（字节流） FileOutputStream BufferedOutputStream Reader（字符流） FileReader
原创
2022-09-29 14:40:58
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关于使用处理流的优势，归纳起来就是两点：（1）对于开发人员来说，使用处理流进行输入/输出操作更简单；（2）使用处理流执行效率更高。1、BufferedInputStream/BufferedOutputStream和BufferedReader/BufferedWriterConstructorDescriptionBufferedInputStream(InputStream C
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2023-07-19 12:07:20
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“nano-stream是一个java开发框架，它定义了一个类xml的流接口，数据和事件可以通过该接口在处理模块间传递。另外它提供了一系列组件用于快速创建处理模块。最后，处理模块可以通过脚本配置、链接、运行。
nano-stream的设计核心：
1，数据、事件通过流传递。
2，流通过插槽进行分流。
3，流的各个处理模块通过脚本（nano-st
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2023-08-08 13:52:02
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java基础IO流框架
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2023-06-05 09:47:43
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
1、节点流和处理流的概念根据输入输出方式不同，我们划分了输入流和输出流；根据处理数据流的单位不同，我们划分了字节流和字符流；现在我们根据数据封装类型的不同划分节点流和处理流。节点流如果流封装的是某种特定的数据源，如文件、字符串、字符串数组等，则称为节点流处理流如果流封装的是其他的流对象，称之为处理流。处理流提供缓冲功能，提高读写效率2、节点流和处理流的常用类节点流中常用类：字节输入流 FileIn
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2023-07-19 10:53:12
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1. MapReduce 与 HDFS 简介 什么是 Hadoop ？ Google 为自己的业务需要提出了编程模型 MapReduce 和分布式文件系统 Google File System，并发布了相关论文（可在 Google Research 的网站上获得：GFS、MapReduce）。Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在开发搜索引擎 Nutch 时对这两篇论文
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2023-11-18 23:33:44
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pip install --upgrade tensorflow
# 其它所需包
pip install --upgrade numpy pandas matplotlib
本文主要内容
TensorFlow的基础知识TensorFlow经典的数据流图
TensorFlow的Hello World
TensorBoard
TensorFlow的操作(Operations)
TensorFlow的使
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2023-08-26 22:02:42
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文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
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2023-09-20 10:37:59
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Streamlit简介✨Streamlit是一个基于tornado框架的快速搭建Web应用的Python库，封装了大量常用组件方法，支持大量数据表、图表等对象的渲染，支持网格化、响应式布局。简单来说，可以让不了解前端的人搭建网页。 相比于同类产品PyWebIO，Streamlit的功能更加全面一些。官方文档：https://docs.streamlit.io/安装安装前注意，python版本需满足
Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍，然后尝试快速、高度概述其异同。Apache Storm在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点(master node)分发代码，将任务分配给工作节点(workernode)执行。一个拓扑中包括spout和b
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2024-01-02 12:36:35
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Spark Streaming的流数据处理和分析 Spark读写Kafka一、流是什么二、Spark Streaming1、简介2、流数据处理框架3、内部工作流程三、StreamingContext Spark Streaming读kafa数据1、创建2、入门 Spark Streaming读kafa数据示例无状态流处理有状态流处理四、Spark Streaming 写数据到kafka对Kafk
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2023-11-09 14:52:30
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一、Spark 基础知识1.1 Spark 简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。1.2 核心概念介绍Spark常用术语介绍Application: Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干ExecutorSparkContex
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2023-08-13 23:03:10
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CPU可以选择决定做任何一个，即决定何时相对于原始指令流处理中断 .对于无序执行，通常会有数十条指令在运行，并且不止一个指令可以立即在ALU中执行 .但是，一个有趣的问题是，允许完成和更新中断处理程序看到或未更新的架构状态是否允许已经开始执行但尚未退出的低延迟指令(如 add 或 imul ) .如果没有，这可能是因为很难 Build 逻辑来检测有多少连续指令准备好“很快”退出，超出当前的退休状态
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2023-10-19 13:13:01
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在Java中，集合和数组是我们经常会用到的数据结构，需要经常对他们做增、删、改、查、聚合、统计、过滤等操作。 相比之下，关系型数据库中也同样有这些操作，但是在Java 8之前，集合和数组的处理并不是很便捷。 不过，这一问题在Java 8中得到了改善，Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。 本文就来介绍下如何使用Stream。特别说明一
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2024-04-11 07:14:28
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概述spark stream是对spark核心api的扩展，其有着很好的扩展性，很高的吞吐量以及容错性的动态数据的流式处理过程。数据可以来自不同的数据源，例如Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, or TCP sockets，一些具有高级功能的复杂的算法，例如map,reduce,join andwindow，可以使用这些算法来进行数据的处理。最
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2023-11-07 15:45:02
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以下是参照官网，自已边做写的一点总结。一、定义 Faust是一个流处理库，将kafka流中的思想移植到python中，每天用于去构建高性能的分布式系统和实时数据通道，每天处理十亿数据。还提供了流处理和事件处理，同类型的工具分享例如：kafka Streams，Apache Spark，Storm，Samza，Flink它不需要使用一个DSL，仅需要用到Python！这意味着你在做流处理的时候可以
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2023-06-26 14:33:05
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随着科技的发展和时代的不断进步，视频和图像数据处理技术已经逐渐成熟起来，对人们的生活和工作起着重要的作用。未来，视频监控与我们生活的联系将日益密切。毫无疑问，视频图像处理技术的研发是时下最大的安防热点之一，也是众多安防企业值得关注的一个领域。视频图像处理技术的四大技术视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作
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2024-01-15 07:05:31
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