combiner node

时间: 2024-08-13 14:04:10 浏览: 26
Combiner Node通常是指在大数据处理框架Hadoop中的一种节点角色。它是一个中间处理阶段的角色,在MapReduce工作流程中,负责对Mapper节点产生的中间结果(Intermediate Key-Value Pairs)进行合并(Combining)。当Mapper节点处理完一部分数据后,将结果发送给Combiner,Combiner会对这些值进行预聚合,减少后续Reducer节点接收到的数据量,从而提高整个任务的效率。 在Combiner中执行的操作通常是简单的、无需分布式环境的计算,如数值相加、计数等。然而,需要注意的是,Combiner不是必需的,如果数据足够小或者操作不适合并行化,可以选择禁用,让所有数据直接传给Reducer。
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Unity Shader Graph 2021 节点使用说明

Unity Shader Graph 是一种可视化的编程工具,用于创建着色器。Shader Graph 通过将节点连接起来来构建着色器。每个节点都代表着一个特定的功能,当它们连接起来时,它们一起构成了一个完整的着色器。 以下是一些常用的节点及其用途: 1. Master Node:着色器图形的入口点,控制整个着色器的输出。 2. Texture 2D Node:用于加载纹理贴图。 3. Sample Texture 2D Node:用于采样纹理贴图并输出颜色。 4. Constant Node:用于输出常量值,例如颜色、向量等。 5. Lerp Node:用于进行线性插值计算,例如在两个颜色之间进行混合。 6. Multiply Node:用于将两个值相乘,例如将颜色与一个数值相乘。 7. Add Node:用于将两个值相加,例如将两个颜色进行混合。 8. Split Node:用于将向量拆分成其 X、Y、Z 或 W 分量。 9. Combine Node:用于将向量的 X、Y、Z 和 W 分量组合成一个向量。 10. Time Node:用于输出时间信息,例如当前时间、时间缩放等。 以上是一些常用的节点,还有很多其他的节点可以使用。在创建着色器时,可以根据需要选择相应的节点进行连接。

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct node{ int data; struct node* next; }ElemSN; ElemSN *PreCreatLink(int a[],int n){ ElemSN *head=NULL,*p; int i; for(i=n-1;i>-1;i--) { p=(ElemSN*)malloc(sizeof(ElemSN)); p->data=a[i]; p->next=head; head=p; } return head; } ElemSN* Combine(ElemSN *head1,ElemSN *head2){//重新生成一个新链表,尾插 ElemSN *head,*p,*tail; head=NULL; while(head1&&head2){ if(head1->data<head2->data){ p=head1; head1=head1->next; } else{//始终比较两个链表的第一个值即可 p=head2; head2=head2->next; } p->next=NULL; if(!head) head=tail=p; else{ tail=tail->next=p; } } if(head1) p=head1; else p=head2; tail->next=p; return head; } void PrintLink(ElemSN* head){ ElemSN *p=head; for(;p;p=p->next) printf("%5d",p->data); } int main(void) { ElemSN *head1,*head2,*head; int i,j; int a[100],b[100]; for(i=0;i<3;i++){ scanf("%d",&a[i]); } for(j=0;j<3;j++){ scanf("%d",&b[j]); } printf("合并后的链表:"); head1=PreCreatLink(a,3); head2=PreCreatLink(b,3); head=Combine(head1,head2); PrintLink(head); } 每一行代码解析

1. `#include<stdio.h> #include<stdlib.h>`:包含头文件,stdio.h 是标准输入输出头文件,stdlib.h 包含 malloc 和 free 函数。 2. `typedef struct node{ int data; struct node* next; }ElemSN;`:定义一个结构体 node,包含一个整型数据和一个指向 node 的指针 next,然后用 typedef 定义别名 ElemSN。 3. `ElemSN *PreCreatLink(int a[],int n){...}`:定义一个函数 PreCreatLink,参数为一个整型数组 a 和一个整型变量 n,返回一个 ElemSN 类型的指针。该函数用于创建一个单向链表,将整型数组 a 中的元素逆序插入到链表中。 4. `for(i=n-1;i>-1;i--) { p=(ElemSN*)malloc(sizeof(ElemSN)); p->data=a[i]; p->next=head; head=p; }`:使用 for 循环将整型数组 a 中的元素逆序插入到链表中。循环中,首先用 malloc 函数申请一个 ElemSN 类型的内存空间,并将其转换成 ElemSN 指针类型 p。然后将当前元素 a[i] 赋值给 p 的 data 成员,将 p 的 next 成员指向当前链表的头结点 head,最后将 p 赋值给 head,更新头结点。 5. `return head;`:返回创建的单向链表的头结点。 6. `ElemSN* Combine(ElemSN *head1,ElemSN *head2){...}`:定义一个函数 Combine,参数为两个 ElemSN 类型的指针 head1 和 head2,返回一个 ElemSN 类型的指针。该函数用于将两个有序链表合并成一个有序链表。 7. `head=NULL; while(head1&&head2){...}`:首先将 head 为空,然后使用 while 循环,当 head1 和 head2 都不为空时进入循环体。 8. `if(head1->data<head2->data){...}`:如果 head1 的数据小于 head2 的数据,则将 head1 指向的节点插入到新链表中,否则将 head2 指向的节点插入到新链表中。 9. `p->next=NULL;`:将新插入的节点 p 的 next 成员赋值为 NULL,表示该节点是新链表的尾结点。 10. `if(!head) head=tail=p; else{tail=tail->next=p;}`:如果新链表为空,则将 head 和 tail 都指向新插入的节点 p,否则将 tail 的 next 成员指向新插入的节点 p,然后将 tail 指向 p。 11. `if(head1) p=head1; else p=head2; tail->next=p;`:将未插入到新链表中的链表 head1 或 head2 直接接到新链表的尾部。 12. `return head;`:返回合并后的新链表的头结点。 13. `void PrintLink(ElemSN* head){...}`:定义一个函数 PrintLink,参数为一个 ElemSN 类型的指针 head,返回值为空。该函数用于打印单向链表的所有元素。 14. `ElemSN *p=head; for(;p;p=p->next) printf("%5d",p->data);`:使用 for 循环遍历单向链表,将每个节点的 data 成员打印出来。 15. `int main(void) {...}`:定义主函数。 16. `int a[100],b[100]; for(i=0;i<3;i++){scanf("%d",&a[i]);}`:定义两个数组 a 和 b,使用 for 循环将用户输入的三个整型数赋值给数组 a。 17. `for(j=0;j<3;j++){scanf("%d",&b[j]);}`:使用 for 循环将用户输入的三个整型数赋值给数组 b。 18. `head1=PreCreatLink(a,3); head2=PreCreatLink(b,3);`:使用 PreCreatLink 函数创建两个单向链表 head1 和 head2。 19. `head=Combine(head1,head2);`:将 head1 和 head2 两个有序链表合并成一个有序链表。 20. `PrintLink(head);`:打印合并后的有序链表的所有元素。

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校正以下代码的语法错误 def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, batch_size): max_hl = self.hyperparams['maximum_history_length'] max_neighbors = 0 for neighbor_states in neighbors: max_neighbors = max(max_neighbors, len(neighbor_states)) edge_states_list = list() # list of [#of neighbors, max_ht, state_dim] for i, neighbor_states in enumerate(neighbors): # Get neighbors for timestep in batch if len(neighbor_states) == 0: # There are no neighbors for edge type # TODO necessary? neighbor_state_length = int( np.sum([len(entity_dims) for entity_dims in self.state[edge_type[1]].values()]) ) edge_states_list.append(torch.zeros((1, max_hl + 1, neighbor_state_length), device=self.device)) else: edge_states_list.append(torch.stack(neighbor_states, dim=0).to(self.device)) # if self.hyperparams['edge_state_combine_method'] == 'sum': # Used in Structural-RNN to combine edges as well. op_applied_edge_states_list = list() for neighbors_state in edge_states_list: op_applied_edge_states_list.append(torch.sum(neighbors_state, dim=0))#torch.sum combined_neighbors = torch.stack(op_applied_edge_states_list, dim=0) # 获取combined_neighbors的第一个维度,代表邻接边的总数 combined_neighbors_0 = combined_neighbors.shape[0] # 创建全零矩阵s_next,形状为[batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0] s_next = torch.zeros((batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0), device=self.device) # 为s_next矩阵中每一行赋值为对应的combined_neighbors # for b in range(batch_size): # s_next[b, :len(neighbors[b]), :] = combined_neighbors[first_history_indices[b]] for i in range(batch_size): s_next[0, i, :] = batch_size[:] for i in range(max_neighbors): s_next[1, i, :] = max_neighbors[i, :] for i in range(combined_neighbors.shape[0]): s_next[2, i, :] = combined_neighbors

使用GATK的combinegvcf模块合并gvcf文件,可是到了这一步Using GATK jar /stor9000/apps/users/NWSUAF/2022050434/biosoft/gatk4.3/gatk-4.3.0.0/gatk-package-4.3.0.0-local.jar Running: java -Dsamjdk.use_async_io_read_samtools=false -Dsamjdk.use_async_io_write_samtools=true -Dsamjdk.use_async_io_write_tribble=false -Dsamjdk.compression_level=2 -jar /stor9000/apps/users/NWSUAF/2022050434/biosoft/gatk4.3/gatk-4.3.0.0/gatk-package-4.3.0.0-local.jar CombineGVCFs -R /stor9000/apps/users/NWSUAF/2008115251/genomes/ARS-UCD1.2_Btau5.0.1Y.fa --variant /stor9000/apps/users/NWSUAF/2020055419/home/xncattle/03.GVCF/01_out_GVCF/XN_22/1_XN_22.g.vcf.gz --variant /stor9000/apps/users/NWSUAF/2020055419/home/xncattle/03.GVCF/01_out_GVCF/XN_18/1_XN_18.g.vcf.gz -O /stor9000/apps/users/NWSUAF/2022050469/candy/bwa/gatk/Combine/chr1.g.vcf.gz 09:10:40.524 INFO NativeLibraryLoader - Loading libgkl_compression.so from jar:file:/stor9000/apps/users/NWSUAF/2022050434/biosoft/gatk4.3/gatk-4.3.0.0/gatk-package-4.3.0.0-local.jar!/com/intel/gkl/native/libgkl_compression.so 09:10:50.696 INFO CombineGVCFs - ------------------------------------------------------------ 09:10:50.697 INFO CombineGVCFs - The Genome Analysis Toolkit (GATK) v4.3.0.0 09:10:50.697 INFO CombineGVCFs - For support and documentation go to https://software.broadinstitute.org/gatk/ 09:10:50.698 INFO CombineGVCFs - Executing as 2022050469@node54 on Linux v3.10.0-1127.el7.x86_64 amd64 09:10:50.698 INFO CombineGVCFs - Java runtime: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM v1.8.0_72-b15 09:10:50.698 INFO CombineGVCFs - Start Date/Time: July 21, 2023 9:10:40 AM CST 09:10:50.698 INFO CombineGVCFs - ------------------------------------------------------------ 09:10:50.698 INFO CombineGVCFs - ------------------------------------------------------------ 09:10:50.698 INFO CombineGVCFs - HTSJDK Version: 3.0.1 09:10:50.699 INFO CombineGVCFs - Picard Version: 2.27.5 09:10:50.699 INFO CombineGVCFs - Built for Spark Version: 2.4.5 09:10:50.699 INFO CombineGVCFs - HTSJDK Defaults.COMPRESSION_LEVEL : 2 09:10:50.699 INFO CombineGVCFs - HTSJDK Defa就停止了,没有输出文件,也没有报错文件

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