mr专题
提交MR这个词儿您知道是什么意思吗？
作为测试的同学，是不是经常会听研发同学说提交MR呢？那么究竟什么是提交MR呢？在这篇文章中会告诉大家！ 在Git中，提交MR（Merge Request，合并请求）是在进行协作开发的一种常见方式，允许开发者向代码仓库的主分支提交自己的代码修改，并请求审核和合并。 通常是通过以下步骤完成的： 1. 创建一个分支：首先，从主分支（通常是`main`或`master`）创建一个新分支。可以使用
CT转化MR图像的算法及模型解决
将CT（Computed Tomography）图像转化为MR（Magnetic Resonance）图像是一个复杂的图像处理任务，因为CT和MR图像是基于完全不同的物理原理获取的。CT图像主要反映组织的密度差异，而MR图像则反映组织的质子密度、弛豫时间等参数。 直接从一个CT图像生成一个视觉上相似的MR图像（特别是具有相同解剖结构和相似组织对比度的图像）是一个未解决的问题，因为这两种成像方式捕获
颈动脉斑块的MR图像分割
颈动脉斑块的MR图像分割是一个复杂的图像处理过程，它结合了医学影像学和计算机视觉技术。以下是一个基于一般流程的描述，包括可能的步骤和示例代码（使用Python和OpenCV库），但请注意，实际应用中可能需要针对特定数据集和需求进行调整和优化。 一、预处理 在进行分割之前，通常需要对MR图像进行预处理，以提高图像质量并减少噪声。预处理步骤可能包括： 图像去噪：使用滤波器（如高斯滤波器）去除图像噪声
大数据-数仓-数仓工具：Hive（离线数据分析框架）【替代MapReduce编程；插入、查询、分析HDFS中的大规模数据；机制是将HiveSQL转化成MR程序；不支持修改、删除操作；执行延迟较高】
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。 Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。 Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单
装过mr又卸载了，max报错 mrmateralattribs missing dlls
rendering>scene converter 打开对话框后，current preset 中选择 remove invalid legacy elements，取消open scene converter。。勾选 automaticaly remove missing。再点 convet scene
Unity Meta Quest 开发：关闭 MR 应用的安全边界
社区链接： SpatialXR社区：完整课程、项目下载、项目孵化宣发、答疑、投融资、专属圈子 📕教程说明 这期教程我将介绍如何在应用中关闭 Quest 系统的安全边界。 视频讲解： https://www.bilibili.com/video/BV1Gm42157Zi 在 Unity 中导入 Meta XR SDK，进行环境配置后，打开 Assets > Plugins > An
一文让你彻底搞懂什么是VR、AR、AV、MR
随着科技的飞速发展，现实世界与虚拟世界的界限变得越来越模糊。各种与现实增强相关的技术如雨后春笋般涌现，令人眼花缭乱。本文将为你详细解读四种常见的现实增强技术：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）和增强虚拟（AV），让你彻底搞懂它们之间的区别与联系。 一、虚拟现实（VR） 1. 什么是VR？ 虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）是一种通过计算机模拟生成的三维环境
Hadoop提交MR任务
MR作为Hadoop自带的计算框架所运行的任务，它本身通过hadoop jar提交 hadoop jar mr任务jar包路径 你要运行的类的全限定名 后面就是你需要传的参数 但是有些时候你需要显示的修改指定这个任务运行时所用的资源数，就可以通过下面的命令指令 hadoop jar your-hadoop-job.jar com.example.YourJobDriver \-D mapr
HALO：用于MR扫描器中实时头部对准的工具
文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 导读 磁共振成像(MRI)研究通常需要多次扫描。在整个扫描过程中，被试头部位置的变化会导致脑组织和磁场的对准不一致，从而导致磁化率的变化。这些变化会对采集到的信号产生相当大的影响。因此，研究者开发了磁头对准优化工具(HALO)。HALO可以提供被试当前头部位置相对于前一session位置的实时视觉反馈。研究者验证了HALO能够将
hadoop入门3：MR实现Join逻辑
如果看详细的代码模板，请看我的hadoop入门1里有详细的模板，也有详细的解释 今天用两组数据进行join；其实数据很简单， 订单表： id 日期 产品id 数量 1001 20180923 a001 2 1002 20180923 a002 1 1003 20180923
三菱伺服 MR-J2S产品样本
你还在为安装自动化软件发愁吗？请加WX：HFTC7003 移动硬盘： 品牌东芝 1TB内存， 硬盘里面是操作系统不要删除，以免无法启动操作系统。 可以在硬盘里面单独建一个文件夹，存放资料。 本操作系统是win 7 64位 第一次使用注意事项： 1、把电脑的第一启动项设置成USB启动，不同电脑有不同方式，具体百度。 2、插入硬盘，打开电脑，等待加载，输入密码。 3、使用驱
Unity VR 零基础开发之 Pico4 MR
一、新建Unity2021.3.37 3D工程 二、切换到Android安卓平台 1、点击Unity编辑器左上角的Flie后，选择Build Setting选项。 2、弹出弹窗后，点击Android选项，然后再点击Switch Platform按钮切换成安卓平台。 3、切换完成后Android选项后面会显示unity图标。 三、官网下载PicoSDK 1、Pico官网S
探索多模态MR图像的脑肿瘤分割任务结构| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Exploring Task Structure for Brain Tumor Segmentation From Multi Modality MR Images 探索多模态MR图像的脑肿瘤分割任务结构 01 文献速递介绍 脑肿瘤分割旨在从多模态磁共振（MR）序列中自动分割肿瘤区域，这些序列由先进的医学成像设备拍摄。通过分割脑肿瘤，可以提供肿瘤体积、形
三菱MR-J4系列伺服驱动器E7.1和32.3故障报警处理总结
三菱MR-J4系列伺服驱动器E7.1和32.3故障报警处理总结 三菱MR-J4系列伺服驱动器出现报警，故障代码为：E7.1和32.3，查阅手册可以看到E7.1和32.3的报警解释信息， 如下图所示，此时简单运动控制模块上的ERROR灯亮， 如下图所示，用GX WORKS3打开备份程序，找到FX5-80SSC-S模块，双击打开参数—找到Pr82，此处应设置为“无效”， 如下图所示
hive多张表join时，跑MR报错，org.apache.hadoop.hdfs.protocol.DSQuotaExceededException:The DiskSpace quota of /
hive多张表join报错！ org.apache.hadoop.hdfs.protocol.DSQuotaExceededException:The DiskSpace quota of /目录 is exceeded:quota=9.7T but diskspace consumed = 9.7T at ........ 解决： 查看目录设置的配额情况，SPACE_QUOTA是
HDU 3292 No more tricks, Mr Nanguo(佩尔方程，矩阵快速幂)
题目: LINK 题意可以理解为： y^2 - n*x^2 == 1 已知n，求(x, y)的第k小的解. 这个式子可以用佩尔方程定理来解，可以把用到的前29个最小的解先打表。至于求第k小解，k比较大，可以用矩阵快速幂来做。 #include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#include<iostream>#include
MR混合现实情景实训教学系统在军事专业课堂上的应用
MR混合现实情景实训教学系统在军事专业课堂上的应用具有重要意义。它能够提供一种沉浸式的学习体验，使学生能够身临其境地了解和掌握军事技能和战术知识。 军事模拟训练：使用MR系统，学生可以在虚拟环境中进行模拟训练，如战术演习、武器操作等。这有助于提高训练效率，减少实际演练的风险。 战术模拟：学生可以通过MR系统模拟不同的战场环境和敌情，以了解在不同情况下如何应对。这有助于培养学生的应变能力
mr on yarn架构设计
架构图 RM: ResourceManager NM: NodeManager 1.用户向yarn提交job，其中包含Application master程序，以及启动Application master的脚本等 2.RM为该job分配第一个Container，与对应的NM通信，要求他在这个Container启动作业的Application master 3.Application ma
Android App----Mr Expense 之主界面
这篇文章放在草稿箱很多天了，知道现在才发出来，主要是我的主界面和Listview相关甚大，但是博主对listview用法始终掌握不好，这几天有空的时候就看了好多文章，总结一下listview，感觉很强大的酱紫。 ------------------------------------------- 先上个被我抛弃的主界面： main.xml: <?xml version="
Android APP ---Mr Expense 之 启动界面
第一次作业要交主界面，而我今天写的是欢迎界面，囧，不过这个欢迎界面搞了我整整两天。都说万事开头难，这话真不错！各种bug，各种莫名其妙啊，不过还好，终于把这个欢迎界面弄出来了！撒花 -。= ----------------------------------------------------------------------------- 我的欢迎界面是一个图片和两行文
Android APP --- Mr Expense
先来点吐槽 由于本学年是三学期制，第三学期开始了，果断选了钦哥哥的Android开发course，木有想到的是，钦哥哥极度不厚道啊，这才刚刚2个礼拜，就来这招，看图 我这环境才刚刚搭好，下个礼拜就得交个UI，下下个礼拜就要上线了，尼玛，还称上不了线就给鸭蛋 T. .T 到今天才4节课来啊。。。貌似什么都不知道。。。 果断右转当当买了本教程，好吧，就这么开始我坑爹的Android之路
ODPS MR开发 WordCount
参考： ODPS初始篇--客户端配置和使用：http://blog.itpub.net/26613085/viewspace-1327313/ odps dship客户端使用：http://blog.itpub.net/26613085/viewspace-1328434/ 有了上面两篇文章，就可以使用ODPS的客户端；使用ODPS DSHIP往ODPS上上传数据。 1、 在Eclipse中
hadoop入门教程-核心组件MR
hadoop分布式计算框架--mapReduce，简称MR（离线计算），设计理念为： ----何为分布式计算； ----移动计算，而不是移动数据； 提到mapReduce，我们先来了解它的架构： * 首先是一个一主多从架构； * 其次，主要有主 jobTracker和从TaskTracker两部分；其中jobTracker负责调度分配每一个子任务task运行于taskTracker上，如
MR shuffle
MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。 MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任
Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask
hive 遇到的问题，总结一下： Query ID = grid_20151208110606_377592ad-5984-4f7b-9cfc-9cb2d6be4b6a Total jobs = 1 java.io.IOException: Cannot run program "/home/grid/hadoop-2.6.1-64/bin/hadoop" (in directory "/roo