javascript——数组内容介绍一维数组（详细讲解）排序，查找（排序和查找在javascript中不是重点）多维数组（略讲，多维数组在javascript用的少）编程语言中，数组是一个非常重要的知识点，不管是什么编程语言，数组都很重要。 学习目标掌握js中的数组的使用掌握js中常用的排序，查找方法（冒泡，顺序查找和二分查找这都是很重要的）
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avascript的数组特点非常明
1.测量心理学选择(15*2)判断(10*2)简答(2*10)计算(3*10)1.测量及其种类：测量是按照法则给事物分派数字。种类(1)根据测量对象的性质来分：确定型、随机性、模糊型(2)根据测量的性质和特点分：物理测量、生物测量、社会测量、心理测量2.测量的量表：类别量表、等级量表或位次量表、等距量表、比率量表(1)类别量表：又叫称名量表，就是依据某一特点，对两个或两个以上的对象进行分类，并用一
isinstance 和 issubclassisinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类的cls的对象class Test:
def __init__(self, var):
self.var = var
def show(self):
print("哈哈！")
t = Test('test')
a = 'test'
pri
介绍Pi Zero的版本演进.
本文介绍Pi Zero的版本演进.5美元的Pi Zero一上市即造成轰动！2015年11月树莓派基金会发表了只有5美元的树莓派计算机：PiZero，且只要购买纸本的第40期MagPi杂志就可以附送一片，一时间造成喧腾，甚至出现网络上转手再卖的Pi Zero，价格高达20倍100美元。不过随着热潮过去，大家逐渐恢复理智，Pi
一、基本概念 reverse()和resize()是用来给容器vector、list和string预留空间或调整他们的大小：reserve()用来保留（扩充）容量，他并不改变容器的有限元素个数；resize()则调整容器大小（size,有效元素的个数），而且有时候会增大容器的容量。 首先我们
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2024-04-14 13:30:38
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大约十年前我开始酿制自制啤酒，和许多自己酿酒的人一样，我开始在厨房制造提纯啤酒。这需要一些设备并且做出来后确实是好的啤酒，最终，我用一个放入了所有大麦的大贮藏罐作为我的麦芽浆桶。几年之后我一次酿制过 5 加仑啤酒，但是酿制 10 加仑时也会花费同样的时间和效用（只是容器比之前大些），之前我就是这么做的。容量提升到 10 加仑之后，我偶然看到了 StrangeBrew Elsinore ，我意识到
5第五章 三维测量算法实时化研究 5.3
三维测量算法GPU实现
本研究尝试使用CPU+GPU异构并行计算方法实现基于运动补偿的高速视觉三维测量算法，实现原理框图如图5.3所示。由基于GPU的CUDA编程模型可知，复杂的计算任务被分成并行执行的轻量级线程thread，多个thread组成线程块block，多个block组成执行网格grid；并且各个block是并行执行的，
# Python PIL 无损缩放图像的方法
在图像处理的世界中，缩放是一个常见的需求。Python中的PIL（Python Imaging Library）提供了强大的功能来处理和操作图像。尽管有很多方法可以缩放图像，但如何做到无损缩放（即在缩放后尽量保持图像质量）是一个值得探讨的话题。
## 1. 什么是无损缩放？
无损缩放指在图像缩放的过程中，尽可能保持图像的质量与细节。传统的缩放方法
上节我们讲了 Python 的图像处理库 PIL 的基本图像处理功能，打开了 PIL 的神秘面纱。这节我们接着讲 PIL 的 Image 模块的常用方法。Image 模块的方法convertImage.convert(mode=None, matrix=None, dither=None, palette=0, colors=256)参数说明：mode：转换的模式matrix：可选转变矩阵。如果给
PIL库学习总结：PIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库，PIL库支持图像存储、显示和处理，能够处理几乎所有格式的图片。一、PIL库简介（一）两个主要功能： (1) 图像归档：对图像进行批处理、生产图像预览、图像格式转换等。 &
色彩六大色调的构成纯色调： 优点：刺激 直接 活力促销 缺点：廉价，缺少品质感明色调：优点：年轻 阳光 活力 明朗 干净 缺点：缺少档次淡色调：优点：天真 女性 纤细 轻快 高档 女性专属色 缺点：单薄 软弱 女性专属色白色调：优点：文艺 素雅 简洁 干净 高档 缺点：无趣 单调 缺乏个性灰色调：优点：成熟 稳重 优雅 文艺 男性专属色 缺点：脏暗色调：优点：品质 历史 力量 厚重 古典 地位 适
1 . 前言PIL 是 Python Image Library 的简称。PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop） 的编辑。比如：改变图像大小、旋转图像、图像格式转换，转换颜色通道，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。PIL 是第三方库，使用之前需要先安装。pip install pillow2. 颜色模式继续之前先解一个重要概念：颜色模式。所谓
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2023-10-09 15:25:34
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动作问题一定要解决 PosePlus是解决这个问题的库 （之前叫做CleanData.Ani,后来我想过，之前的设计各个库之间的依赖太重了） 现在把他们之间的依赖剥开。 PosePlus解决几个问题，并且只解决这几个问题 一个独立的动画播放系统动画的播放采用更适合动作游戏的方式，比如CrossFade当前动画还在播，改成一种当前动画停止，逐渐趋近目标动画的方式。 当前动画和当前动画
## 使用Python PIL实现最近邻插值的图像缩放
在计算机图像处理的领域，图像缩放是一项常见且基础的操作。在Python中，我们可以使用PIL（Pillow）库来处理图像。本文将介绍如何使用PIL来实现最近邻插值的图像缩放。
### 整体流程
为了更好地理解图像缩放的过程，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在机器视觉领域，相机标定是不可或缺的一步，而张氏标定法，因其灵活性，是各种标定方法中最有影响力的一种，称其为相机标定的 "奥林匹斯山" 并不为过 张正友 99年发表的论文 "Flexible Camera Calibration by Viewing a Plane from Unknown Orientations"，在
resize()函数与reserve()函数是两个极易引起混淆的函数，下面将详细的区分一下两者的不同： resize()函数：更改容器中的元素数量。 如：#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main()
{
int len=10;
vector<int>v;
v.push
编译：linux-中国，作者： Parul Pandeyhttps://linux.cn/article-10679-1.html以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像
# 使用PIL进行图像数据增强：Resize示例
在机器学习和深度学习的领域中，数据增强是提升模型性能的重要技术之一。数据增强通过对训练数据集的转化和扰动，增加样本的多样性，从而减少模型的过拟合现象。Python中的PIL（Python Imaging Library）是进行图像处理的一种常用工具，它为我们提供了简单易用的方法来实现数据增强。本文将介绍如何使用PIL进行图像的resize操作，并
# Python PIL 图像处理：按比例缩放
随着数字时代的到来，图像处理已经成为很多领域的基础技能。无论是设计师、开发者还是普通用户，掌握一些基本的图像处理技术将极大提高工作效率。本篇文章将介绍如何使用 Python 中的 PIL（Python Imaging Library，现为 Pillow）库对图像进行按比例缩放。我们将通过具体的代码示例来说明这一过程，同时配合一些图示以帮助理解。
主要是图像处理的几个库对数据的读取方式存在差异，有的时候经常搞混，没有概念，所以大致整理一下，一是增强印象，二是整理便于查阅。关于图像读取函数：1、opencv库，python在引用opencv库时通过import cv2import cv2
img = cv2.imread('./xxx.jpg')我测试的一张图片结果：可见opencv读出的数据是numpy数组类型，数据shape维度是[H，W
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2024-09-03 03:20:12
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