关于giraph...求助!!!

ff820 2014-01-25 01:59:03
本人是一名大四学生 选择用giraph来处理社交网络实时数据 作为毕设的题目
这段时间很令我苦恼的是 无法在自己的电脑上部署giraph
apache官方是使用ubuntu 而我使用的操作系统是mac os 10.6.8
网上给出的方案 基本是用git下载后用maven装
但是每次安装的时候总会显示错误 好像是jdk的版本问题
不知道有没有大神遇到过 或者可以解决这样的问题
感激不尽!!!!!!!
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qq_24530407 2015-03-29
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兄弟,1000块钱帮你搞定,如何? QQ:13869797
xu_792550311 2014-05-07
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多试几次就可以了
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你装一个虚拟机吧,用Giraph至少得虚拟两个节点啊。然后装一个Hadoop-0.20.203和maven,按照官网的说法用maven编译一下。这个确实得用linux啊,方便不少啊。。。。。。
少主无翼 2014-01-27
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不懂,帮顶。但是用mac的土豪,做这种事还是弄个linux虚拟机吧,mac给不了你优势的
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代

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