查询flink yarn版本号

时间: 2025-09-03 22:56:22 AIGC 浏览: 21
<think> 我们被要求查询Flink在Yarn环境下的版本号。实际上,Flink本身有自己的版本,而YARN也有自己的版本。通常,我们查询的是Flink的版本,因为Flink on YARN是指Flink作业提交到YARN集群上运行。 根据引用[1]和引用[2]的内容,我们并没有直接看到如何查询Flink版本的信息。但是,我们可以通过以下方法来查询: 1. 如果Flink已经安装,我们可以使用Flink自带的命令行工具来查看版本。 2. 在YARN集群上运行的Flink作业,我们可以通过YARN的命令来查看Flink作业的详细信息,其中可能包含Flink版本。 具体方法如下: 方法一:使用Flink命令行直接查看版本 在安装了Flink的机器上,进入Flink的安装目录,执行: ```bash ./bin/flink --version ``` 方法二:通过YARN的application信息间接获取 因为我们是在YARN环境下,所以我们可以先找到Flink作业的Application ID,然后通过YARN的日志或作业信息来查看Flink版本。 步骤: 1. 首先使用YARN命令列出当前运行的Flink作业(如果有运行中的作业): ```bash yarn application -list | grep -i flink ``` 或者查找所有状态的作业(包括已经完成的): ```bash yarn application -list -appStates ALL | grep -i flink ``` 2. 找到对应的Application ID后,我们可以使用YARN的日志命令来查看作业的日志,在日志中通常会打印Flink的版本信息。 ```bash yarn logs -applicationId <application_id> | grep "Flink version" ``` 注意:如果作业还在运行,可能需要先设置日志聚合才能查看历史日志。另外,有些版本的Flink在启动日志中会打印版本信息。 3. 如果作业已经结束,且日志已经被聚合,我们可以使用上面的命令查看。如果没有聚合,可能需要到各个NodeManager节点的日志目录下查找。 方法三:通过Flink的REST API 如果Flink作业正在运行,我们可以通过Flink的Web UI或者REST API来获取版本信息。Flink的REST API通常在作业管理页面的同一端口(默认8081)提供。例如: ```bash curl http://<jobmanager-host>:8081/overview ``` 在返回的JSON信息中,可以找到"flink-version"字段。 但是,请注意,在YARN模式下,JobManager的地址是动态分配的,我们可以通过YARN的Application页面找到跟踪URL,通常就是Flink的Web UI地址。 方法四:通过查看Flink的jar包版本 在Flink的安装目录下,lib目录中有flink-dist的jar包,其文件名中通常包含版本号,例如:`flink-dist_2.12-1.11.0.jar`,其中1.11.0就是版本号。 由于用户明确提到是在YARN环境下,所以我们优先使用方法二(通过YARN日志)或者方法三(REST API)来获取。 考虑到操作的简便性和可靠性,我们推荐方法一(如果可以直接访问Flink安装目录)或者方法二。 现在,我们按照方法二给出详细步骤: 步骤1:查找Flink作业的Application ID 使用命令: ```bash yarn application -list -appStates ALL | grep -i flink ``` 步骤2:从结果中选取一个Application ID,然后使用日志命令: ```bash yarn logs -applicationId <application_id> | grep -i "version" ``` 注意:这里我们grep的关键词是"version",因为Flink启动日志通常会输出类似这样的行: ... INFO ... - Version: ... Flink ... 或者: ... Flink version: ... 步骤3:如果上述命令没有找到,可以尝试不加grep,直接输出全部日志,然后人工查找。 另外,引用[3]中提到了使用`yarn logs`命令查看日志,我们可以借鉴。 注意:如果Flink作业是通过Per-Job模式或者Session模式提交到YARN的,那么每个作业都会有一个Application ID。 如果用户没有正在运行的作业,那么只能通过方法一或者方法四来查看安装的Flink版本。 因此,我们总结如下: 要查询Flink在YARN环境下的版本号,可以通过以下途径: 1. 如果有Flink的安装目录,直接使用`flink --version`命令。 2. 通过YARN的日志命令查看已提交作业的启动日志,从中提取Flink版本信息。 3. 通过Flink的REST API查询正在运行的作业的版本信息。 4. 查看Flink安装目录下lib文件夹中的flink-dist jar包的版本号。 由于用户可能没有运行作业,所以方法一或四更直接。 现在,我们给出一个具体的操作示例: 示例(方法一): 假设Flink安装在`/opt/flink`目录: ```bash cd /opt/flink ./bin/flink --version ``` 示例(方法二): 假设我们有一个Flink作业正在运行,其Application ID为application_1234567890_0001: ```bash yarn logs -applicationId application_1234567890_0001 | grep "Flink version" ``` 如果上述命令没有返回,可以尝试: ```bash yarn logs -applicationId application_1234567890_0001 | grep -i "version" ``` 注意:如果作业刚刚提交,日志可能还没有聚合,需要等待一段时间。 最后,我们生成相关问题: </think> ### 如何查询 Flink 在 YARN 环境下的版本号 在 YARN 环境中查看 Flink 版本号的常用方法如下(按推荐顺序): #### 1. 通过 Flink CLI 直接查询(推荐) ```bash # 进入 Flink 安装目录 cd /path/to/flink # 执行版本查询命令 ./bin/flink --version ``` 输出示例: ``` Version: 1.17.1, Commit ID: 3ee22e2 ``` #### 2. 通过 YARN 应用程序日志查看 ```bash # 先获取 Flink 作业的 YARN Application ID yarn application -list | grep -i flink # 查看应用日志(替换实际 Application ID) yarn logs -applicationId application_XXXXXX_XXXX | grep "Flink version" ``` 输出示例: ``` 2023-09-01 12:30:45 INFO org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint - Starting Flink cluster (version: 1.17.1) ``` #### 3. 检查 Flink 安装目录中的版本文件 ```bash # 查看版本标识文件 cat /opt/flink/lib/flink-dist*.jar | grep -a "Flink version" ``` 输出示例: ``` Flink version: 1.17.1 ``` #### 4. 通过 Flink Web UI 查看 1. 访问 Flink Dashboard(默认8081端口) 2. 在页面右下角查看版本标识 ![版本位置示意图](https://flink.apache.org/img/flink-webui-version.png) --- ### 注意事项 1. **环境变量**:确保 `FLINK_HOME` 和 `HADOOP_CLASSPATH` 配置正确[^4] 2. **Kerberos 认证**:若集群启用安全认证,需先获取票据[^2] ```bash kinit -kt /path/to/user.keytab username ``` 3. **日志查询**:已完成作业需添加 `-show_application_log_info` 参数[^3] 4. **多版本共存**:YARN 可能同时运行不同 Flink 版本作业,需确认目标应用 ID
阅读全文

相关推荐

任务开始 (LeoUtils.scala:336)----------getKafkaProperties:{kafka_principle=qyjlczx/hadoop.8f0bd78e_ac4b_493a_a734_9cff80ae3dab.com@8F0BD78E_AC4B_493A_A734_9CFF80AE3DAB.COM, bootstrap.servers=25.213.25.173:21007,25.213.25.47:21007,25.213.24.58:21007,25.213.24.111:21007,25.213.25.249:21007,25.213.25.30:21007, group.id=SUPPLYVOLTAGE_BUSBAR_IMIATE_SUBID_1, sasl.kerberos.service.name=kafka, kerberos.domain.name=hadoop.8f0bd78e_ac4b_493a_a734_9cff80ae3dab.com, security.protocol=SASL_PLAINTEXT} 17:49:10.430 [main] ERROR org.apache.flink.client.cli.CliFrontend - Error while running the command. org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: Could not deploy Yarn job cluster. at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:366) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:219) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.ClientUtils.executeProgram(ClientUtils.java:114) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.executeProgram(CliFrontend.java:842) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.run(CliFrontend.java:246) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.parseAndRun(CliFrontend.java:1084) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at com.huawei.bigdata.job.action.FlinkClient.lambda$flinkClientSubmit$0(FlinkClient.java:64) ~[executor-job-flink-1.0.jar:?] at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) ~[?:1.8.0_372] at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) [?:1.8.0_372] at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1761) [flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.runtime.security.contexts.HadoopSecurityContext.runSecured(HadoopSecurityContext.java:41) [flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at com.huawei.bigdata.job.action.FlinkClient.flinkClientSubmit(FlinkClient.java:64) [executor-job-flink-1.0.jar:?] at com.huawei.bigdata.job.action.FlinkMain.runJob(FlinkMain.java:200) [executor-job-flink-1.0.jar:?] at com.huawei.bigdata.job.action.LauncherMain.submit(LauncherMain.java:93) [executor-job-core-1.0.jar:?] at com.huawei.bigdata.job.action.LauncherMain.run(LauncherMain.java:49) [executor-job-core-1.0.jar:?] at com.huawei.bigdata.job.action.FlinkMain.main(FlinkMain.java:108) [executor-job-flink-1.0.jar:?] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[?:1.8.0_372] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[?:1.8.0_372] at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[?:1.8.0_372] at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[?:1.8.0_372] at com.huawei.bigdata.job.LauncherAM.run(LauncherAM.java:126) [executor-job-core-1.0.jar:?] at com.huawei.bigdata.job.LauncherAM$1.run(LauncherAM.java:105) [executor-job-core-1.0.jar:?] at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) ~[?:1.8.0_372] at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) [?:1.8.0_372] at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1761) [flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at com.huawei.bigdata.job.LauncherAM.main(LauncherAM.java:101) [executor-job-core-1.0.jar:?] Caused by: org.apache.flink.client.deployment.ClusterDeploymentException: Could not deploy Yarn job cluster. at org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor.deployJobCluster(YarnClusterDescriptor.java:482) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.deployment.executors.AbstractJobClusterExecutor.execute(AbstractJobClusterExecutor.java:81) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.executeAsync(StreamExecutionEnvironment.java:1968) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.program.StreamContextEnvironment.executeAsync(StreamContextEnvironment.java:135) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.client.program.StreamContextEnvironment.execute(StreamContextEnvironment.java:76) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.execute(StreamExecutionEnvironment.java:1845) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] at com.nari.bmsoft.stream.hn.task.BusbarSimulateGearHnTask$.main(BusbarSimulateGearHnTask.scala:84) ~[?:?] at com.nari.bmsoft.stream.hn.task.BusbarSimulateGearHnTask.main(BusbarSimulateGearHnTask.scala) ~[?:?] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[?:1.8.0_372] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[?:1.8.0_372] at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[?:1.8.0_372] at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[?:1.8.0_372] at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:349) ~[flink-dist_2.11-1.12.2-hw-ei-312091.jar:1.12.2-hw-ei-312091] ... 25 more

最新推荐

recommend-type

mmexport1757855955612.mp4

mmexport1757855955612.mp4
recommend-type

研究Matlab影响下的神经数值可复制性

### Matlab代码影响神经数值可复制性 #### 标题解读 标题为“matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性”,该标题暗示了研究的主题集中在Matlab代码对神经数值可复制性的影响。在神经科学研究中,数值可复制性指的是在不同计算环境下使用相同的算法与数据能够获得一致或相近的计算结果。这对于科学实验的可靠性和结果的可验证性至关重要。 #### 描述解读 描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例,这是生物物理神经建模中常见的模型,用于模拟动作电位的产生和传播。 描述中提及的`JCN_2019_v4.0_appendix_Eqs_Parameters.pdf`文件详细描述了仿真模型的参数与方程。这些内容对于理解模型的细节和确保其他研究者复制该研究是必不可少的。 该研究的实现工具选用了C/C++程序语言。这表明了研究的复杂性和对性能的高要求,因为C/C++在科学计算领域内以其高效性和灵活性而广受欢迎。 使用了Runge–Kutta四阶方法(RK4)求解常微分方程(ODE),这是一种广泛应用于求解初值问题的数值方法。RK4方法的精度和稳定性使其成为众多科学计算问题的首选。RK4方法的实现借助了Boost C++库中的`Boost.Numeric.Odeint`模块,这进一步表明项目对数值算法的实现和性能有较高要求。 #### 软件要求 为了能够运行该项目,需要满足一系列软件要求: - C/C++编译器:例如GCC,这是编译C/C++代码的重要工具。 - Boost C++库:一个强大的跨平台C++库,提供了许多标准库之外的组件,尤其是数值计算相关的部分。 - ODEint模块:用于求解常微分方程,是Boost库的一部分,已包含在项目提供的文件中。 #### 项目文件结构 从提供的文件列表中,我们可以推测出项目的文件结构包含以下几个部分: - **项目树源代码目录**:存放项目的主要源代码文件。 - `checkActualPrecision.h`:一个头文件,可能用于检测和评估实际的数值精度。 - `HH_BBT2017_allP.cpp`:源代码文件,包含用于模拟霍奇金-赫克斯利神经元网络的代码。 - `iappDist_allP.cpp` 和 `iappDist_allP.h`:源代码和头文件,可能用于实现某种算法或者数据的分布。 - `Makefile.win`:针对Windows系统的编译脚本文件,用于自动化编译过程。 - `SpikeTrain_allP.cpp` 和 `SpikeTrain_allP.h`:源代码和头文件,可能与动作电位的生成和传播相关。 - **人物目录**:可能包含项目成员的简介、联系方式或其他相关信息。 - **Matlab脚本文件**: - `图1_as.m`、`图2_as.m`、`图2_rp`:这些文件名中的"as"可能表示"assembled",而"rp"可能指"reproduction"。这些脚本文件很可能用于绘制图表、图形,以及对模拟结果进行后处理和复现实验。 #### 开源系统标签 标签“系统开源”指的是该项目作为一个开源项目被开发,意味着其源代码是公开的,任何个人或组织都可以自由获取、修改和重新分发。这对于科学计算来说尤为重要,因为开放代码库可以增进协作,加速科学发现,并确保实验结果的透明度和可验证性。 #### 总结 在理解了文件中提供的信息后,可以认识到本项目聚焦于通过提供准确的数值计算工具,来保证神经科学研究中模型仿真的可复制性。通过选择合适的编程语言和算法,利用开源的库和工具,研究者们可以确保其研究结果的精确性和可靠性。这不仅有助于神经科学领域的深入研究,还为其他需要高精度数值计算的科研领域提供了宝贵的经验和方法。
recommend-type

MySQL数据库索引失效案例分析与解决方案(索引失效大揭秘)

# 摘要 MySQL索引失效是数据库性能优化中的关键问题,直接影响查询效率与系统响应速度。本文系统分析了索引的基本机制与失效原理,包括B+树结构、执行计划解析及查询优化器的工作逻辑,深入探讨了索引失效的典型场景,如不规范SQL写法、复合索引设计不当以及统
recommend-type

TS语言

### TypeScript 简介 TypeScript 是一种由 Microsoft 开发的开源编程语言,它是 JavaScript 的超集,这意味着所有的 JavaScript 代码都是合法的 TypeScript 代码。TypeScript 扩展了 JavaScript 的语法,并通过类型注解提供编译时的静态类型检查,从而使得代码更易于维护、理解和调试。TypeScript 可以在任何操作系统上运行,并且可以编译出纯净、简洁的 JavaScript 代码,这些代码可以在任何浏览器上、Node.js 环境中,或者任何支持 ECMAScript 3(或更高版本)的 JavaScript 引
recommend-type

Leaflet.Graticule插件:创建经纬度网格刻度

标题“Leaflet.Graticule:经纬线网格”指向的是Leaflet.js的一个插件,它用于在地图上生成经纬度网格线,以辅助进行地图定位与参考。从描述中,我们可以提取到几个关键知识点: 1. Leaflet.Graticule插件的使用目的和功能:该插件的主要作用是在基于Leaflet.js库的地图上绘制经纬度网格线。这可以帮助用户在地图上直观地看到经纬度划分,对于地理信息系统(GIS)相关工作尤为重要。 2. 插件的构造函数和参数:`L.graticule(options)`是创建Graticule图层的JavaScript代码片段。其中`options`是一个对象,可以用来设置网格线的显示样式和间隔等属性。这表明了插件的灵活性,允许用户根据自己的需求调整网格线的显示。 3. interval参数的含义:`interval`参数决定了网格线的间隔大小,以度为单位。例如,若设置为20,则每20度间隔显示一条网格线;若设置为10,则每10度显示一条网格线。这一参数对于调节网格线密度至关重要。 4. style参数的作用:`style`参数用于定义网格线的样式。插件提供了自定义线的样式的能力,包括颜色、粗细等,使得开发者可以根据地图的整体风格和个人喜好来定制网格线的外观。 5. 实例化和添加到地图上的例子:提供了两种使用插件的方式。第一种是直接创建一个基本的网格层并将其添加到地图上,这种方式使用了插件的默认设置。第二种是创建一个自定义间隔的网格层,并同样将其添加到地图上。这展示了如何在不同的使用场景下灵活运用插件。 6. JavaScript标签的含义:标题中“JavaScript”这一标签强调了该插件是使用JavaScript语言开发的,它是前端技术栈中重要的部分,特别是在Web开发中扮演着核心角色。 7. 压缩包子文件的文件名称列表“Leaflet.Graticule-master”暗示了插件的项目文件结构。文件名表明,这是一个典型的GitHub仓库的命名方式,其中“master”可能代表主分支。通常,开发者可以在如GitHub这样的代码托管平台上找到该项目的源代码和文档,以便下载、安装和使用。 综上所述,可以得知,Leaflet.Graticule插件是一个专为Leaflet地图库设计的扩展工具,它允许用户添加自定义的经纬度网格线到地图上,以帮助进行地图的可视化分析。开发者可以根据特定需求通过参数化选项来定制网格线的属性,使其适应不同的应用场景。通过学习和使用该插件,可以增强地图的交互性和信息的传递效率。
recommend-type

【MySQL数据库性能提升秘籍】:揭秘性能下降幕后真凶及解决策略

# 摘要 MySQL性能问题在实际应用中普遍存在,但其表象复杂且易引发认知误区。本文系统分析了导致MySQL性能下降的核心原因,涵盖查询语句结构、数据库配置、表结构设计等多个技术层面,并结合性能监控工具与执行计划解析,提供了全面的问题诊断方法。在此基础上,文章深入探讨了索引优化、查询重写、分库分表等高级调优策略,并通过真实案例总结了可行的最佳实践
recommend-type

51小车循迹红外

基于51单片机的红外循迹小车的实现方法,主要涉及硬件连接、传感器模块的使用以及程序设计三个方面。 ### 红外循迹模块的选择与连接 红外循迹模块通常由多个红外发射和接收对管组成,用于检测地面上的黑线。常见的模块有四路红外循迹模块,其工作原理是通过检测红外光的反射强度来判断是否处于黑线上。红外模块的VCC和GND分别连接到51单片机的+5V和GND端,而IN1至IN4则连接到单片机的对应引脚上。红外发射接收器应安装在小车前方下端,并且离地面的距离不宜过远,以确保能够有效检测到黑线[^2]。 ### 硬件电路设计 在硬件设计方面,需要考虑电机驱动、电源管理、以及红外传感器的接口设计。51单片机
recommend-type

AMEF图像去雾技术:Matlab实现与应用

AMEF(Artificial Multi-Exposure Fusion)方法是一种用于图像去雾的技术,其核心思想是将多张曝光不足的图像融合成一张清晰无雾的图片。在讨论这个技术的Matlab实现之前,让我们先了解图像去雾和多重曝光融合的背景知识。 图像去雾技术的目标是恢复在雾中拍摄的图像的清晰度,增强图像的对比度和颜色饱和度,使得原本因雾气影响而模糊的图像变得清晰。这种技术在自动驾驶、无人机导航、视频监控、卫星图像处理等领域有着重要的应用。 多重曝光技术源自摄影领域,通过拍摄同一场景的多张照片,再将这些照片通过特定算法融合,获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用,例如增加图片的动态范围,提升细节和亮度,消除噪点等。 在介绍的AMEF去雾方法中,该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合,以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题,因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。 在Matlab代码实现方面,AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中,clip_range是一个重要的参数,它决定了在去雾处理过程中,对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中,该参数被设定为c=0.010,但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节,但同时也可能引入更多噪声,因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。 AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章,题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时,该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作,题目为“Exposure Fusion”。因此,如果读者在实际应用中使用了这段代码,适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。 此外,标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神,允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性,鼓励了更广泛的研究和应用。 从压缩包子文件的文件名称列表中,我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目,其主分支被标识为“master”,这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本,也是用户在使用时应该选择的版本。 总的来说,AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案,能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像,这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
recommend-type

泵浦光匹配建模全解析:MATLAB中耦合效率提升的4个关键点(实战案例)

# 摘要 泵浦光匹配建模在光纤激光器与光学系统设计中具有关键作用,直接影响光束耦合效率与系统整体性能。本文系统阐述了泵浦光匹配建模的基本概念与研究意义,深入分析其理论基础,包括光纤耦合原理、高斯光束传播特性及耦合效率的数学建模。基于MATLAB平台,介绍了光学仿真工具的使用与建模环境搭建方法,并提出四种关键建模策略以提升耦合效率。通过典型实例验证模型有效性
recommend-type

openshift跟k8s和docker之间的关系

### OpenShift 与 Kubernetes 和 Docker 的关系 OpenShift 是基于 Kubernetes 和 Docker 构建的一个企业级应用云平台。它通过整合 Kubernetes 的容器编排能力和 Docker 的容器引擎,提供了一套完整的云原生解决方案。 #### OpenShift 与 Kubernetes 的关系 Kubernetes 是 OpenShift 的核心组件之一,负责容器编排任务。OpenShift 基于 Kubernetes 构建,并在其基础上扩展了更多企业级功能。例如,OpenShift 引入了 BuildConfig、ImageStre