通过循环获取不同页面的评价记录，这时启动了一个线程用来将留言数据存到到MongoDB中。...while ids: # 加锁 lock.acquire() # 取出第一个元素 id = ids[0] # 将取出的元素从列表中删除...，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数 #shadow，饼是否有阴影 #startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。...一般选择从90度开始比较好看 #pctdistance，百分比的text离圆心的距离 #patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts...饼图外label的文本 patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
publish=yes 方式一 效果展示： 制作要领： ① 数据源如下截图，凳子的销售额的目标完成度为69.83%，且创建新字段“目标差距”=1-sum([目标完成度]) ② 将标记选择饼图，度量值拉到颜色与角度...，且将标记下的计数2的颜色调成白色 ⑦ 另新建工作表，将完成度拉到文本，且显示标题去掉，调整字体大小。...② 将商品拉入列，实际完成度和目标拉入行，且选择柱形图 ③ 实际完成度拉到目标右侧，点击实际完成度，选择双轴 ④ 标记下的目标颜色选择白色，边框选择黑色，标记下的实际完成度颜色选择蓝色 方式四...② 将商品拉到列，实际完成度拉到行，创建字段差距=sum([目标])-sum([实际完成度]) ③ 标记选择饼图，将度量名称拖到颜色和详细信息，度量值拖到角度，度量值中只保留实际完成度和差距即可 ④...因黑色线条在饼图上面，需将列上的实际完成度左右调换下位置 ⑨ 点击纵轴添加参考线，添加方式如下图所示，添加完成之后点击纵轴去掉勾选显示标题 ▊《业务可视化分析：从问题到图形的Tableau
通过分析我们发现每个商品都在li标签中，而li标签又有一个data-pid属性，这个对应的值就是商品的productId了。 大概了解了整个流程，就可以开始我们的爬虫工作了。 ?...while ids: # 加锁 lock.acquire() # 取出第一个元素 id = ids[0] # 将取出的元素从列表中删除...，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数 #shadow，饼是否有阴影 #startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。...一般选择从90度开始比较好看 #pctdistance，百分比的text离圆心的距离 #patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts...饼图外label的文本 patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
publish=yes 方式一 效果展示： 制作要领： ① 数据源如下截图，凳子的销售额的目标完成度为69.83%，且创建新字段“目标差距”=1-sum([目标完成度]) ② 将标记选择饼图，度量值拉到颜色与角度...，且将标记下的计数2的颜色调成白色 ⑦ 另新建工作表，将完成度拉到文本，且显示标题去掉，调整字体大小。...② 将商品拉入列，实际完成度和目标拉入行，且选择柱形图 ③ 实际完成度拉到目标右侧，点击实际完成度，选择双轴 ④ 标记下的目标颜色选择白色，边框选择黑色，标记下的实际完成度颜色选择蓝色 方式四...② 将商品拉到列，实际完成度拉到行，创建字段差距=sum([目标])-sum([实际完成度]) ③ 标记选择饼图，将度量名称拖到颜色和详细信息，度量值拖到角度，度量值中只保留实际完成度和差距即可 ④...调整颜色，将实际完成度的颜色调成蓝色，差距颜色调成白色 ⑤ 再拉个实际完成度到行 ⑥ 调整标记下的第二个实际完成度：颜色、角度等全部去掉，大小拉到最小，颜色黑色 ⑦ 点击纵轴，选择同步轴 ⑧
• 为什么会对这个感兴趣呢？ • 因为我在vscode中使用git作为默认的终端，但是bash的路径看起来太长了，我总是想着怎么能让它变得更短或更简洁。...• 于是，我就提起了兴趣，向 ChatGPT 提问：“在 vscode 中如何将 Git Bash 设置为默认终端，如何修改默认的 git 路径？”...（默认） 1：粗体 2：弱化（较浅的颜色） 3：斜体 4：下划线 5：闪烁 7：反转颜色（前景色变为背景色，背景色变为前景色） 8：隐藏文本（通常为隐藏密码输入...Bash 终端中设置文本颜色和背景颜色的代码 # 前景色（文本颜色）： \e[30m：黑色 \e[31m：红色 \e[32m：绿色 \e[33m：黄色 \e[34m...\e[1m：粗体 \e[2m：弱化（较浅的颜色） \e[3m：斜体 \e[4m：下划线 \e[5m：闪烁 \e[7m：反转颜色（前景色变为背景色，背景色变为前景色
} case kCGBlendModeDarken: { strMsg = @"kCGBlendModeDarken: 变暗"; //将线条色变为黑色...} case kCGBlendModeColor: { strMsg = @"kCGBlendModeColor: 颜色"; //感觉将图片线条色设置为白色...= S*(1 - Da)"; //4.背景变为目的色,线条自动变为白色（比如图标线条原为蓝色，会自动变为白色） break; } case...= MAX(0, (1 - D) + (1 - S))"; //11.线条变为黑色， 背景色变为目的色 break; } case kCGBlendModePlusLighter...: { strMsg = @"kCGBlendModePlusLighter: R = MIN(1, S + D)（最后一种混合模式）"; //12.线条变为白色（混合色：
我们把遍历对象图过程中遇到的对象，按“是否访问过”这个条件标记成以下三种颜色： 白色：尚未访问过。 本对象已访问过，而且本对象引用到的其他对象也全部访问过了。...假设现在有白、灰、黑三个集合（表示当前对象的颜色），其遍历访问过程为： 初始时，所有对象都在【白色集合】中； 将 GC Roots 直接引用到的对象挪到 【灰色集合】中； 从灰色集合中获取对象： 3.1...将本对象引用到的其他对象全部挪到 【灰色集合】中； 3.2. 将本对象挪到【黑色集合】里面。 重复步骤3，直至【灰色集合】为空时结束。...黑色对象重新引用了该白色对象；即黑色对象成员变量增加了新的引用。...因为条件二中【黑色对象重新引用了该白色对象】，重新引用的前提是：得获取到该白色对象，此时已经读屏障就发挥作用了。 5.
对于自动驾驶汽车可以从背景中移除像素。 加载一张图像(第2行)。然后将这张图像转换为一个数组(第5行)。这个数组的尺寸为224 x 224 x 3。...可以通过将不需要的像素变为黑色(第3行代码)来实现类似的结果。 通过裁剪，我们删除了不必要的像素，这样可以避免模型对训练数据的过度拟合。例如，背景中的椅子可能出现在所有左转处。...例如下面，我们选择R(第6行)、G(第7行)和B(第8行)通道。每个生成的数组的尺寸都是224 x 224。您可以在图6中看到相应的图像。...在图7中，可以看到如何应用强度阈值函数，我们可以将这个黑色的罐头障碍物从图像中分隔离出来。 这里的截断值可以看作是一个超参数。更大的截断意味着我们包含更少的背景噪声。但是缺点是我们捕获的范围更小。...可以在图9中看到结果。参数t引入了一些灵活性。使用更高的值可以捕获更多的轨道，但会保留更多的噪音。这是因为背景中的像素也会落在这个范围内。 我们从哪里得到下界和上界呢？
-点划线 r红色 x叉 v朝下三角符号 –双划线 c青色 +加号 ^朝上三角符号 m品红 *星号 <朝左三角符号 y黄色 朝右三角符号 p 五角星 k黑色 h 六角星 w白色 ?...%设置标记点的边缘颜色为黑色 'MarkerFaceColor', 'r', ......饼图 – pie(x)：绘制数据 x 的饼图，x 可以是向量或者矩阵，x 中的每一个元素将代表饼图的一个扇区，同时饼图中显示各元素总和的比例。...，并与 x 中的元素意义对应，explode 元素为非零值，对应的元素扇区将从饼图中分离显示，通常非零值都设置为 1。...Y=[100 98 97 90 90]; names={'第1名' '第2名' '第3名' '第4名' '第5名'}; pareto(Y,names) ? 2.
-点划线 r红色 x叉 v朝下三角符号 –双划线 c青色 +加号 ^朝上三角符号 m品红 *星号 <朝左三角符号 y黄色 > > >朝右三角符号 p 五角星 k黑色 h 六角星 w白色...%设置标记点的边缘颜色为黑色 'MarkerFaceColor', 'r', ......饼图 – pie(x)：绘制数据 x 的饼图，x 可以是向量或者矩阵，x 中的每一个元素将代表饼图的一个扇区，同时饼图中显示各元素总和的比例。...，并与 x 中的元素意义对应，explode 元素为非零值，对应的元素扇区将从饼图中分离显示，通常非零值都设置为 1。...Y=[100 98 97 90 90]; names={ '第1名' '第2名' '第3名' '第4名' '第5名'}; pareto(Y,names) 2.
想要展示一个半径为 r 的黑色圆形，只需要计算 像素点 距原点距离 len , 对于所有 len <= r 的像素点着为黑色；反之着为白色： 这个逻辑由下面的 circle 方法进行处理：当 len <...多个圆形联合 现在想一个小问题：如何将圆形呈白色，周围是黑色呢？...很简单，用 1 - step(r, len) 即可，这样原来的黑色 1 就会变为白色 1-1 = 0 ; 原来的白色 0 就会变为白色 1-0 = 1： 根据 step 的作用，不难推出： 1 - step...从 对每个像素操作 的视角来看，返回 1 表示该像素点是白色，返回 0 表示黑色； c0 + c1 表示每个像素点的值是两个圆的结果累加值。...把当前坐标像素的计算的结果相加： c0 是 0 (黑色); c1 是 1 (白色)，两者相加 0+1 = 1 。就表示当前像素为白色。这样 c1 的白色就会出现在屏幕上。以此类推。
外圈序列用来模拟表盘的外框，使用白色框线，淡色填充。或黑色填充，随自己定义。...这时一个空的仪表盘已经出现。 ? ? 3、将J列的数据加入图表做饼图。...将饼图的J8扇区设置为红色边框，无填充色，其他扇区设置为无边框无填充色，隐藏。当把J8改回0时，该扇区正好像一个指针。 6、链接仪表盘显示值。...7）可以调整指针的长短和粗细，这在前面第三点的第4/5步调整饼图大小时控制。 8）可以调整外圈、预警色带、刻度标签的位置，这只需要调整圆环图的系列次序。...本例涉及知识点： 1）构图思路与数据组织 2）组合图表类型制作 3）向图表追加数据序列，调整图表类型 4）调整组合图表中饼图的大小 5）散点图标签工具xy chart lableler的使用 6）数据序列公式转静态数组
我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值...：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...２．对灰度图像进行二值化处理 #二值化处理 ret,im_fixed=cv2.threshold(gray,50,255,cv2.THRESH_BINARY) 二值化处理：将一个像素点的值突出为0,255...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分 伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 ４．对灰度图像进行对数变换 # 对数变换 logc =...: for j in range(cols): cover[i][j]=255-cover[i][j] 反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。
R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。...行中，进行 数据集和变量的确认； 第2行，利用stat_density绘制密度曲线， 第3,4行，利用geom_point将离群值添加，并设置了点的形状； 第5行，为x，y轴添加名称； 第6行，设置极简的主题...第1-10行，创建绘图函数参数是列名； 第2行，获取该列的离群值； 第3行，为后续作图时的x轴名称赋值； 第4-5行，绘制密度曲线图，请注意string_aes是专门用于批量出图的功能； 第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理...-3行中，选定基本数据； 第4-9行，增加了一个嵌套函数，点出离群值，希望大家对这段代码好好思考一下； 第10行，绘制直方图。...-9行中，设定用户界面以及输入数据样式； 第11-37行，设置输出样式，读入输入值，整理之前的功能代码，调用。
image.png 这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。...，需要将【度量】中的【记录数】拖入【行】中 image.png 然后，重复刚才的操作，再次将【度量】中的【记录数】拖入【行】中 image.png 并且将两个【度量】中的【记录数】都设置为【最小值...】 image.png 设置完毕后，会形成两张一样的饼图 image.png 因为环形图的本质实际是利用一张实心白底圆遮住圆心部分的饼图实现的，所以需要通过将第2个饼图设置为【双轴】来合并到一个坐标轴下...，互相重合 image.png 形成双轴饼图后，分别将饼图的大小进行调整，使第2个饼图大小略微小于第1个饼图 image.png 再将第2个饼图的标记全部移除 image.png 移除后，...选择分析---合计---显示列总和，文本表即完成 image.png 5.如何绘制散点图？
二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑色）或者255（白色），也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。...黑色： 二值化后的R = 0 二值化后的G = 0 二值化后的B = 0 白色：...常用的二值化方法： 方法1： 取阀值为127（相当于0~255的中数，（0+255）/2=127），让灰度值小于等于127的变为0（黑色），灰度值大于127的变为255（白色），...+像素点n灰度值）/ n = 像素点平均值avg 然后让每一个像素点与avg一 一比较，小于等于avg的像素点就为0（黑色），大于avg的 像素点为255（白色），这样做比方法1好一些...下面给出一张美女图片二值化后的效果图：（漂亮的大白腿依稀可见。） ?
性质5：任意一结点到每个叶子结点的路径都包含数量相同的黑结点。 从性质5又可以推出： 性质5.1：如果一个结点存在黑子结点，那么该结点肯定有两个子结点 图1就是一颗简单的红黑树。...图3 左旋 图4 右旋 上面所说的旋转结点也即旋转的支点，图4和图5中的P结点。 我们先忽略颜色，可以看到旋转操作不会影响旋转结点的父结点，父结点以上的结构还是保持不变的。...试想下PP刚好为根结点时，那么根据性质2，我们必须把PP重新设为黑色，那么树的红黑结构变为：黑黑红。换句话说，从根结点到叶子结点的路径中，黑色结点增加了。...咦，可以把PP设为红色，I和P设为黑色吗？答案是可以！看过《算法：第4版》的同学可能知道，书中讲解的就是把PP设为红色，I和P设为黑色。...显然是为了在P所在的子树中保证平衡（R即将删除，少了一个黑色结点，子树也需要少一个），后续的平衡工作交给父辈们考虑了，还是那句，当每棵子树都保持平衡时，最终整棵总是平衡的。
性质5：任意一结点到每个叶子结点的路径都包含数量相同的黑结点。 从性质5又可以推出： 性质5.1：如果一个结点存在黑子结点，那么该结点肯定有两个子结点 图1就是一颗简单的红黑树。...图4 右旋 上面所说的旋转结点也即旋转的支点，图4和图5中的P结点。 我们先忽略颜色，可以看到旋转操作不会影响旋转结点的父结点，父结点以上的结构还是保持不变的。...试想下PP刚好为根结点时，那么根据性质2，我们必须把PP重新设为黑色，那么树的红黑结构变为：黑黑红。换句话说，从根结点到叶子结点的路径中，黑色结点增加了。...看过《算法：第4版》的同学可能知道，书中讲解的就是把PP设为红色，I和P设为黑色。...显然是为了在P所在的子树中保证平衡（R即将删除，少了一个黑色结点，子树也需要少一个），后续的平衡工作交给父辈们考虑了，还是那句，当每棵子树都保持平衡时，最终整棵总是平衡的。
1.二值图像 二值图像中任何一个点非黑即白，要么为白色（像素为255），要么为黑色（像素为0）。...Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。...改变象素矩阵的RGB值，来达到彩色图转变为灰度图。 将彩色图像转换为灰度图是图像处理的最基本预处理操作。...在RGB模型的立方体中，原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为0；距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，三个分量值都为1；从黑色到白色的灰度值分布在这两个点的连线上，该虚线称为灰度线；立方体的其余各点对应不同的颜色...数字图像处理（第3版）[M]. 电子工业出版社，2013. [4] 阮秋琦. 数字图像处理学（第3版）[M]. 电子工业出版社，2008. [5]毛星云，冷雪飞. OpenCV3编程入门[M].
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