MHuiG博客：Be Yourself, Make a Difference

Azkaban

Sqoop

Kafka

Flume

Hive

Hadoop

Zookeeper

本文系统阐述计算机视觉中特征与分类器的核心原理。特征作为图像独特属性，需满足同类样本相似、异类样本差异的特性，分为全局与局部两类，后者（如HOG、SIFT）可有效处理遮挡。分类器基于特征向量实现图像分类，但受噪声、样本量等因素限制难以完美。文中详述HOG通过梯度方向直方图编码对象形状，SIFT通过尺度空间极值检测实现尺度旋转不变性，为视觉识别提供关键技术支撑。

图像导数通过一阶导数识别边缘（大响应对应边缘像素）和二阶导数分析细节（如细线、噪声），可判断边缘过渡方向。实际应用中需先平滑图像以降低噪声干扰，是Sobel算子等边缘检测算法的核心原理。

glob是shell路径匹配符，通过通配符实现文件路径模式匹配。结合数组与展开模式可实现复杂匹配，广泛应用于文件操作与构建工具路径处理。