粒度粗中细超细

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个人理解粗粒度与细粒度的关系就是一个由粗糙到细化的过程。比如在java中我们为了类的高复用性，经常会把一个功能复杂的类（粗粒度）细分为几个简单的功能单一的类（细粒度），这就是一个细粒度的设计模式。再比如我们设计数据库时，原则上应该尽量减少表的数量以及表之间的连接，为此就我个人的理解来说，粗粒度与细粒度是相对而言的，没有绝对的粗或者细，就像所谓的上和下，快和慢，大和小，正如一个的项目，让你知道其实现的大纲，也就算是粗粒度，如果是告诉你实现的细节，就应该算是细粒度的，这些都是相对而言的 Spark与mapreduce中粗粒度和细粒度区别 spark应该算是细粒度、粗粒度麦子·熟了的博客CSDN博客粗粒度和细粒度

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粗粒度与细粒度粗粒度与细粒度粗粒度与细粒度是一个相对的概念，也不是说对所有会涉及到粗粒粒度问题的工作都是一致偏向的。粗粒度和细粒度的区别主要是出于重用的目的。像类的设计,为尽可能重用,所以采用细粒度的粗粒度：表示类级别（大类），仅考虑目标对象的类别，不考虑其实例（子集）细粒度：表示实例，即对象的实例（类别中的子集）细粒度是在考虑粗粒度的对象类别之后才再考虑特定实例 1人点赞知识点小记粗粒度、细粒度简书

细碎、中碎、粗碎粒径多少，怎么划分的百度知道

粗砂粒径：2～05mm 中砂粒径：05～025mm；细砂粒径：025～005mm 石子粒径：5—40mm 片石粒径：80mm以上无机结合料稳定土，按照土中单个颗粒（指碎石、砾石和砂颗粒，不指土块和土团）的粒径大小和组成，将土分为下列三种：细粒土。颗粒的最大粒径粗粒度和细粒度的区别主要是出于重用的目的。像类的设计 ,为尽可能重用,所以采用细粒度的设计模式,将一个复杂的类 (粗粒度)拆分成高度重用的职责清晰的类 (细粒度)。对于数据库的设计，原则:尽量减少表的数量与表与表之间的连接,能够设计成一个表的粗粒度（Coarsegrained）vs细粒度（finegrained

超细粉体百度百科

超细粉体又称纳米粉体，是指粉体的粒度处于纳米级（1~100nm）的一类粉体。超细粉体通常可以采用球磨法、机械粉碎法、喷雾法、爆炸法，化学沉积法等方法制备。随着比表面积的增加,表面层原子数量增加到一定程度引起结构与性质的质变,出现久保效应等粗粒度：表示类级别（大类），仅考虑目标对象的类别，不考虑其实例（子集）细粒度：表示实例，即对象的实例（类别中的子集）细粒度是在考虑粗粒度的对象类别之后才再考虑特定实例 1人点赞知识点小记粗粒度、细粒度简书

粗砂中砂细砂和粉的粒度范围各是多少？郑州青山

服务领域：工业超细磨粉机设备的研发、生产与销售，代表产品CKM超细磨粉机，可研磨6001500目粉体，97%以上通过率。粗砂、中砂、细砂和粉的粒度范围各是多少？其实在每个行业这个粒度范围规定都不太一最近在写一篇关于细粒度识别的综述文章，不完全统计看了有将近两百篇文章。学术界的审稿周期太长了，等到文章改完，审完，估计明年去了。本来也不打算在学术圈继续混了，干脆写一篇博客，把重要内容都总结出来，希望你看这一篇，十来分钟的时间，就能对整个细粒度识别的前世今生有个细粒度识别综述知乎

什么叫细粒度，什么叫粗粒度？CSDN社区

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细粒度图像分类是在区分出基本类别的基础上，进行更精细的子类划分，如区分鸟的种类、车的款式、狗的品种等，目前在工业界和实际生活中有着广泛的业务需求和应用场景。细粒度图像相较于粗粒度图像具有更加相似的外观和特征，加之采集中存在姿态粗粒度和细粒度的区别主要是出于重用的目的。像类的设计 ,为尽可能重用,所以采用细粒度的设计模式,将一个复杂的类 (粗粒度)拆分成高度重用的职责清晰的类 (细粒度)。对于数据库的设计，原则:尽量减少表的数量与表与表之间的连接,能够设计成一个表的粗粒度（Coarsegrained）vs细粒度（finegrained

超全深度学习细粒度图像分析：项目、综述、教程一网打尽

表 1：主流细粒度图像数据集汇总表 1 中列出了细粒度问题中常用的图像数据集，并特地标出了它们的元类别、细粒度图像的数量、细粒度类别的数量和额外可用的不同种类的监督（即边界框、部位注释、层次标签、属性标签以及文本视觉描述等），参见图 5。粗粒度：表示类级别（大类），仅考虑目标对象的类别，不考虑其实例（子集）细粒度：表示实例，即对象的实例（类别中的子集）细粒度是在考虑粗粒度的对象类别之后才再考虑特定实例 1人点赞知识点小记粗粒度、细粒度简书

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根据业务域，可以创建单个服务以服务单个业务单位，或者如果子单元在很大程度上彼此独立，则可以创建专用的多个细粒度服务。粗粒度服务可能变得更加困难，可能由于其大小而不太适应变化，而细粒度服务可能引入管理多个服务的额外复杂性。最近在写一篇关于细粒度识别的综述文章，不完全统计看了有将近两百篇文章。学术界的审稿周期太长了，等到文章改完，审完，估计明年去了。本来也不打算在学术圈继续混了，干脆写一篇博客，把重要内容都总结出来，希望你看这一篇，十来分钟的时间，就能对整个细粒度识别的前世今生有个细粒度识别综述知乎

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2、超细粉体粒度检测的重要性在的不同应用领域中，对粉体特性的要求是各不相同的，在所有反映粉体特性的指标中，粒度分布是所有应用领域中最受关注的一项指标，因此，客观真实地反映粉体的粒度分布是至关重要的。（1）在超细粉体加工生产过程中粗粒度（coarsegrained）和细粒度（finegrained） Spark 中的粒度是指 Spark 集群在资源分配方面的粒度，分为粗粒度和细粒度两种：类别特点优点缺点典型例子粗粒度静态分配资源：在application 启动时前已经为其分配好了所需的资源，后续不需要再分配Spark 集群资源管理的粒度：粗粒度和细粒度简书

粒径分布&细度&过筛&粒度测试doc book118

区间分布又称为微分分布或频率分布，它表示一系列粒径区间中颗粒的百分含量。累计分布也叫积分分布，它表示小于或大于某粒径颗粒的百分含量。表示粒度特性的几个关键指标： ① D50：一个样品的累计粒度分布百分数达到50%时所对应的表 1：主流细粒度图像数据集汇总表 1 中列出了细粒度问题中常用的图像数据集，并特地标出了它们的元类别、细粒度图像的数量、细粒度类别的数量和额外可用的不同种类的监督（即边界框、部位注释、层次标签、属性标签以及文本视觉描述等），参见图 5。超全深度学习细粒度图像分析：项目、综述、教程一网打尽