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使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小，由用户指定输出内存，由用户自行释放内存，调用示例如下 。void TEST_JPEGE_CUSTOM_MEMORY() { sJpegeIn inData; sJpegeOut outData; inData.width = g_wid

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如何实现CNAME接入？ 什么是CNAME？ CNAME就是DNS别名。DNS A记录是把 域名 直接解析到IP地址，而CNAME记录则是把域名解析到另外一个域名（别名）。例如，域名“www.abc.com”配置了CNAME别名“ccd01c25c8535fa4.huaweisafedns

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组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器，还可以处理事件的响应动作，在响应动作中选择组件响应，就可以选择对应的组件响应动作，数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍，如何实现组件响应动作。 注册动作 图1 响应动作 /** * 文件global_SelectWidget

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小，由用户指定输出内存，由用户自行释放内存，调用示例如下 。void TEST_JPEGE_CUSTOM_MEMORY() { sJpegeIn inData; sJpegeOut outData; inData.width = g_wid

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使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小，由用户指定输出内存，由用户自行释放内存，调用示例如下 。void TEST_JPEGD_CUSTOM_MEMORY() { struct JpegdIn jpegdInData; struct JpegdOut jpegdOutData; if (g_r

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如何实现多分支？ 当前支持两种方式实现多分支的能力，详情请见条件节点和分支控制章节，推荐使用分支控制的方式，使用上更灵活。 父主题： 常见问题

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组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器，还可以处理事件的响应动作，在响应动作中选择组件响应，就可以选择对应的组件响应动作，数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍，如何实现组件响应动作。 注册动作 图1 响应动作 /** * 文件global_SelectWidget

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如何实现组件交互 初识事件-动作 同页面内组件的交互 页面间组件交互 父主题： 高级页面

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matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]],name ='matrix3') product = tf.matmul(matrix1, matrix2,name='product') sess = tf.Session() writer = tf.summary

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inputH*inputW<=10000 【输出】 1个tensor，数据类型与value相同 【量化工具支持】 是 2 tf.nn.max_pool MaxPool 同tf.nn.avg_pool 3 tf.nn.conv2d Conv2D 【参数】 value：4-D tensor，格式：[batch

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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"python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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docker tag tf-1.13.2:latest swr.xxx.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 使用docker push命令上传镜像。 sudo docker push swr.xxx.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest

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当前 MRS 提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp

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以TensorFlow代码为例。 优化前代码如下所示： 1 2 3 4 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url', '', 'dataset directory.') FLAGS = tf.flags.FLAGS mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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