1. nvcool，nv怎么慢速补帧？
对于 NVIDIA（英伟达）显卡，你可以使用其提供的视频编辑软件NVIDIA Studio软件来实现慢速补帧。下面是一种可能的方法：
在电脑上安装最新版本的NVIDIA Studio软件。
打开NVIDIA Studio软件并导入你想要进行慢速补帧的视频素材。
在时间轴上定位到你想要应用慢速补帧效果的位置。
选择该视频片段，并在编辑栏中找到处理选项。
在处理选项中，查找慢速补帧（Slow Motion）或者帧插值（Frame Interpolation）等相关选项。
根据你的需求，选择适当的慢速补帧参数，比如补帧倍数或者帧插值算法。
预览并调整慢速补帧效果，确保满足你的要求。
确认设置后，保存修改并导出慢速补帧后的视频。
2. mahout面试题？
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
3. 想最近重新组装一台电脑？
小伙伴提问，最近重新组装一台电脑，预算6万之内包含显示器，因为本来喜欢捣鼓各种网游和单机，另外我是做设计的，也经常在家里工作，想弄个好一点的，有点信仰，强迫症有什么好的推荐嘛？主要用来玩游？看来现在土豪真不少，今年特别多，说实话这个预算是很好推荐配件的了，直接都照最好的买就肯定没什么问题，但是如果真的装起来6万也不一定够，现在好一点的显示器就上万，好的显卡也上万，所以6W预算也并不算多，我记得曾经一个土豪光一个机箱就是几十万！下面不废话直接推荐一套；
关于这个CPU和主板可以选择微星（MSI）MEG Z390 GODLIKE 超神板主板+英特尔（Intel）i9-9900k 酷睿八核 盒装CPU处理器 板U套装 8299
或者选择玩家国度ROG MAXIMUS XI FORMULA 主板 M11F+英特尔（Intel）I9 9900KCPU处理器 板U套装 7899
恩杰 NZXT Kraken海妖 X72 360mm一体式水冷散热器可调色RGB水冷头 1399
英伟达（NVIDIA）TITAN V 显卡 24999 这张卡对于目前的游戏基本上通吃，我这里先推荐一张，如果觉得不过瘾可以直接在加装一张！
芝奇(G.SKILL)幻光戟系列 DDR4 3200频率 64G(16Gx4)套装 台式机内存 RGB灯条 8599
三星(SAMSUNG) 970 EVO 2TB NVMe M.2 SSD固态硬盘（MZ-V7E2T0BW）3900
希捷（SEAGATE）BarraCuda 酷鱼系列 2TB 5400转256MB SATA3接口 349
安钛克(Antec)HCG-X850高端金牌全模组 台式机电脑主机机箱电源850W 全日系电容/铝外壳/强耐高温/10年换新 1199
安钛克(Antec)魅影 中塔钢化玻璃侧透 3mm铝合金 CNC精密切割 14片可拆 2699
Bykski RGV-Antec-TE 安钛克魅影水路板 导流板水冷水道板 安钛克魅影水路板方案 3999
华硕（ASUS）PA329Q 32英寸4K高清 设计显示器设计师显示屏 摄影设计视频制作修显示器 8999
上面这套下来总预算在6W左右，都是选择的大品牌以及性能都不错的型号，应付目前所以游戏没有任何问题，不知道大家还有什么需要补充的，或者有什么不对的地方请及时指教，好了就说这么多了，喜欢的别忘点个赞点击关注一波！
4. Nv是什么意思？
nv（NVIDIA公司），是全球可编程图形处理技术领袖。专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。 2018年11月，NVIDIA显卡存在安全漏洞，可致宿主机器密码被破译。
5. 求LOL各种英文简称和意思？
1、t：指tank，肉盾，护甲高，血量多，能够承受大量伤害的英雄。
2、ap：ap是英雄走魔法伤害dps路线 以低冷却高法强为主。
3、ad：ad是代表该英雄要走物理dps路线以高攻击攻速为主。
4、adc 需要大量的金钱去堆积装备的物理输出英雄。
5、apc 需要大量的金钱去堆积装备的法伤输出英雄。
6、carry：后期，核心，需要大量的金钱去堆积装备的英雄，成型后威力很大，起决定性作用。
7、dps：damage per second，伤害每秒，特指能够对敌人造成大量伤害的英雄。
8、gank：gangbangkill的缩写，游戏中的一种常用战术，指两个以上的英雄并肩作战，对敌方英雄进行偷袭、包抄、围杀，通常是以多打少，又称"抓人"。
9、stun：带有眩晕效果的技能的总称，也指打断对手持续性施法和施法动作的打断技。
10、solo：一条线路上一个人，指英雄单独处于一路兵线上与敌人对峙，经验高升级速度远超其他两路。
11、aoe ：area of effect，效果范围，引申为有范围效果的技能。
12、ult：大招，r键技能。
13、cd：cooldown，技能冷却时间，技能再次释放所需要的时间，在cd中的技能无法使用。
14、fb：1血，也是dota类游戏的魅力之一，fb的全称是firstblood，指第一个杀死的英雄，不光有击杀英雄的奖励，还会额外的奖励的100元(杀英雄本身获得300)
15、3：闪人，撤退
16、lag：一般是指网络延迟，当然有时候也是因为电脑的原因，总体意思和“卡”差不多。
17、poke：会战中，双方人在对峙时，远距离出招消血的动作
18、combo：由2个或者2个以上的英雄进行配合，打出的连招或者组合技。
19、top 上路
20、mid 中路
21、bot 下路
22、mia 不见了， mid mia=中路敌人不见了 tf mia=tf(卡牌)不见了
23、re respawn 回来了 重新出现
24、lane 兵线，同路的队友叫做lanemate
25、push 推进
26、defend 防卫
27、brb 先离开一下 马上回来 be right back
28、jungle、cp、creep 打野/野怪
29、bait 引他们进来埋伏
30、ty、thx 感谢
31、sry 抱歉、对不起
32、nvm 不用在意 (因为没说mia 队友被gank 或是 别人说sry)
33、ms：移动速度
扩展资料：
LOL常见的聊天英文缩写——
1、LOL! It's so funny!
译：笑死我了，这真是太好笑了！
2、GG 一场好游戏
GG= good game
通常出现在游戏对话结束时，用来表示打得好、这是一场好游戏。但在游戏网络用语里面，也常常被用来表示“游戏结束”、“15投”等意思。如果你有打英雄联盟，而且在游戏开始没多久，你的队友就打gg，可能是他觉得这场游戏已经输定了的意思。
3、FYI 供你参考
FYI = for your information 。供你参考的意思。（通常FYI 会用大写）
4、ASAP 越快越好
ASA = As soon as possible，也就是尽快、越快越好的意思，不论是职场英文、商务英文，或是日常生活都很常用
例句：Please call me asap after you finish your homework.
5、RSVP 请你回复
Rsvp = répondez s'il vous plat (源自法国)，也就是请你回覆(please reply) 的意思！
例句：RSVP by e-mail if you're coming. 如果你要来，请用电子邮件告知我。
6、OMG 我的天啊
OMG =Oh My God；就是“我的天”的意思，常用在表达震惊。有时为了表达更强烈的情感，有人会打：OMGGGGGGG！
6. Rvn超频设置？
一、正常情况下NVIDIA显卡驱动的Forceware控制板中并没有带超频选项，
第一步：安装Forceware版本的驱动。
第二步：“开始”→“运行”，输入“Regedit”打开注册表编辑器。
第三步：找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\NVIDIA Corporation\Global”
第四步：找到“NVTweak”（如果没有就右键点“Global”创建一个新的键值）
第五步：右键点“NVTweak”选择创建一个新的“dword”值，取名“Coolbits”
第六步：将“Coolbits”的键值设定为“3”，然后退出。
这样NVIDIA显卡隐藏的超频选项就出来了。
二、显卡超频最好是每超5Mhz就拷机一次，使用甜甜圈或者AIDA64附带的系统稳定性测试，如果通过拷机稳定，即可继续超频或者使用。
7. nv是什么岗位？
nv指的是女生工作部，简称女工部
女生工作部同其他部门一样都是校学生会体系中的重要组成部分，彼此区别而联系。区别在于，部门有各自的性质和职能以及工作。联系在于，同属于一个学生会整体是彼此相互促进的。因而部门间互助合作，良好的运作模式可以使整体功能大于部分之和，使学生会整体前进。
