batch-processing

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    我正在尋找關於在大數據規模下實施歸檔工作流的一些建議/解決方案。 數據來源是kafka中的消息。它是實時寫入的。目標是S3存儲桶。 我需要根據消息中的字段對數據進行分區。對於每個分區,我需要將數據批量處理爲100Mb塊,然後將其上傳。 數據速率爲〜5GB /分鐘。所以100Mb批次應該在幾秒鐘內完成。 我的問題在於縮放和配料。由於我需要爲消息中的「字段」批處理和壓縮數據,因此我需要通過分區將這部分

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    我想知道如何對一批圖像執行圖像白化。 根據https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/per_image_standardization中的文檔,據說tf.image.per_image_standardization輸入形狀爲[height, width, channels]的3D張量,即圖像。 這是一個缺少的功能還是有不同的方法? 任

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    我需要一個無限循環的批處理程序。在這個循環中,他正在做一些事情,然後等待X秒。現在的問題是,我怎樣才能阻止程序之外的循環?一個選項是讀取一個文件,如果s.o中斷,在內部寫道「停止」,但如果我總是打開和關閉文件,它的表現如何? 難道不可能在同一運行時間內啓動第二個線程,例如:將布爾運行設置爲false或其他東西? 這是我的代碼「stop-file」。 Integer endurance = args

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    我想問一下批處理。我需要處理100 000個由以下步驟組成的業務流程:生成PDF(異步),發送郵件並將文檔上載到歸檔系統。我正在考慮在spring引導(異步服務任務)中使用activiti,因爲我可以控制失敗的作業,並且可以輕鬆地重試它們等。我不知道使用activiti或camunda還是其他工具是不錯的主意。

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    我目前使用GIMP將兩張照片分層爲一個工作項目的照片文件。我有超過7000張107x80的JPG圖片,我需要將其放置在160 x 100 PNG背景上,該背景上有一個徽標並保存爲JPG文件名。需要將107x80 JPG放在背景上徽標的左側。我一直在做這一件事,但現在是非常令人厭煩的。我使用BIMP來調整所有JPG圖像的尺寸,並且真的想要找到一種方法來使用BIMP來自動執行此過程或找到可以執行此過程

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    我正在使用批處理,我假設如果一個步驟失敗,那麼下一個步驟將不會執行,但似乎並非如此。 那麼我怎麼能得到這種行爲? 這是我的批處理文件的一部分: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <job id="review-job" xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee" xmlns:xsi="http://www.w3

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    我已經從sql server中提取了一些熊貓格式的數據。像這樣的結構: df = pd.DataFrame({'Day':(1,2,3,4,1,2,3,4),'State':('A','A','A','A','B','B','B','B'),'Direction':('N','S','N','S','N','S','N','S'),'values':(12,34,22,37,14,16,23,43

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    我有一個計劃任務,它啓動一個.exe程序,我自己編程。如果我登錄到我們的服務器並自己啓動.exe,一切正常。該程序連接到我們的數據庫,從互聯網上下載文件,將一些數據寫入硬盤上的xml文件,並對我們的數據庫進行一些更新。 但是,如果該exe文件是在晚上啓動的,並且具有完全權限的Windows計劃任務,則該程序會崩潰。我沒有機會看到錯誤。我實現了一些日誌記錄,但日誌文件總是空的。它在程序開始時似乎崩潰

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    我有一個100k條目的列表,並希望將它們拆分爲10k混洗的批次。這個怎麼做? 我在sklearn找到一個函數shuffle,它的參數爲n_samples。但我沒有看到任何保證,這批將涵蓋所有設置。 我想從整個集合中隨機抽取一批,但不會重複,直到採集所有樣本。這可能嗎?

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    什麼是keras.models.Model.fit中的「epoch」?它是一個漸變更新?如果它是多個梯度更新,那麼定義一個時代是什麼? 假設我將自己的批次送到fit。我將「時代」視爲完成處理整個訓練集(這是否正確)?那麼如何通過這種方式來控制keras?我可以設置batch_size等於x和y大小和epochs等於1?