jupyter参考6.3.1的图像缩放

以下是使用OpenCV和Python进行图像缩放的示例代码，其中包括了参考的版本6.3.1：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像的宽度和高度
height, width = img.shape[:2]

# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (int(width/2), int(height/2)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 显示原始图像和缩放后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取图像。然后，我们使用`img.shape`获取图像的宽度和高度。接下来，我们使用`cv2.resize()`函数缩放图像。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和缩放后的图像。

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cdh6.3.1parcel

CDH 6.3.1 Parcel是支持Cloudera大数据平台的一种软件安装和部署方式。Parcel是一种二进制软件包的格式，用于在CDH集群中分发和安装各种组件和服务。CDH 6.3.1 Parcel即表示适用于CDH版本6.3.1的Parcel软件包。

CDH 6.3.1 Parcel是由Cloudera官方提供的，其中包含了一系列的开源大数据组件和工具，例如Hadoop、Hive、Spark、HBase等。这些组件和工具可以帮助用户处理和分析大规模的结构化和非结构化数据。它们被构建为高度扩展和分布式的系统，具有高可靠性和可伸缩性。

使用CDH 6.3.1 Parcel能够简化大数据平台的安装和管理过程。它可以通过Cloudera Manager进行集中管理和监控，用户可以通过Cloudera Manager进行集群的配置和升级，同时也提供了一套丰富的图形界面和命令行工具帮助用户管理和监控集群的运行状态。

CDH 6.3.1 Parcel还支持自定义配置和扩展。用户可以根据自己的需求进行集群的配置和组件的安装，同时还可以根据需要添加第三方工具和插件。这为用户提供了更大的灵活性和可定制性，可以根据自己的需求构建适合自己业务场景的大数据平台。

总之，CDH 6.3.1 Parcel是一种方便的软件包格式，用于安装和部署Cloudera大数据平台的各种组件和服务。它简化了集群的管理和监控，提供了灵活的配置和扩展选项，帮助用户构建高效、可靠的大数据集群。

ubantu cdh6.3.1

Ubuntu CDH 6.3.1是指运行在Ubuntu操作系统上的Cloudera Distribution for Apache Hadoop版本6.3.1。Cloudera Distribution for Apache Hadoop是一个基于开源Apache Hadoop的分布式数据处理平台，它提供了一系列开箱即用的工具和组件，用于存储、处理和分析大规模数据。

Ubuntu是一种广泛使用的开源操作系统，它基于Linux内核，具有稳定性、安全性和用户友好性。通过将Ubuntu与Cloudera的分布式数据处理平台进行集成，可以在Ubuntu操作系统上快速搭建和部署大数据平台。

CDH 6.3.1是Cloudera Distribution for Apache Hadoop的一个版本，它包含了一些更新和改进。该版本提供了对Hadoop生态系统最新版本的支持，包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Hive、Apache HBase等。CDH 6.3.1还可能包含一些新的功能和修复了之前版本中的一些错误和问题。

通过安装和配置Ubuntu CDH 6.3.1，用户可以在Ubuntu操作系统上快速搭建一个功能强大的大数据平台。用户可以使用CDH提供的工具和组件对大规模数据进行处理、存储和分析，以帮助他们做出更明智的业务决策和优化业务流程。

总的来说，Ubuntu CDH 6.3.1是一个在Ubuntu操作系统上运行的Cloudera Distribution for Apache Hadoop版本，它为用户提供了一个开箱即用的大数据平台，用于处理、存储和分析大规模数据。