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    使用OpenCV实现图像覆盖

    但是,如果使用OpenCV读取图像,它将以BGR格式生成图像,那么[255,0,0]将代表蓝色。 使用OpenCV读取一张图像 任何图像都可以通过OpenCV使用cv2.imread()命令读取。...同样,这些像素值可以被另一幅图像替换,只需通过使用该图像的像素值。 为了做到这一点,我们需要将覆盖图像修改为要替换的像素值的大小。...现在,可以将第二张图像够覆盖在第一张图片的上面 image_1[50:150, 50:150] = resized_image_2 ?...覆盖PNG图像 与JPEG图像不同,PNG图像有第四个通道,它定义了给定像素的ALPHA(不透明度)。 除非另有规定,否则OpenCV以与JPEG图像相同的方式读取PNG图像。...我们可以获取要覆盖图像的alpha值。 alpha_image_3 = image_3[:, :, 3] / 255.0 我们将像素值除以255.0,以保持值在0-1之间。

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    个人永久性免费-Excel催化剂功能第100波-透视多行数据为多列数据结构

    同样此篇的数据需求,也是源于业务,特别是当Excel催化剂在介绍到《第86波-人工智能之图像OCR文本识别全覆盖》时,从OCR接口返回的数据结构,是需要进一步地进行处理的。...百度OCR返回的数据结果 这个处理的过程,在PowerQuery里称为透视过程,其中需要在透视过程中,使用不汇总的技巧进行处理。...对有PowerQuery使用经验的人来说,是比较简单的,界面可以操作完成的。...更成问题的是,一大批使用 WPS的用户群体,根本就无缘能够使用上PowerQuery,每天仍然生存在水深火热的低效重复性工作中。...先组织好自己的数据源,保证没有断行断列的标准数据源,不需要的行列,隐藏处理下。 步骤二:点击操作按钮,弹出配置窗体 根据数据源的数据结构,分别配置不同类型的行,只需勾选去勾选的动作,足够简单易用。

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    5.5 PowerBI技巧-定时刷新与增量刷新

    增量刷新是当PowerBI模型已经大几百M,刷新需要数小时,在PowerBI线上版中,为了提高刷新效率,保证报告刷新及时,同时也是节省资源,开始使用增量刷新。...前提:1 用户是PowerBI付费License;2 最好是结构化、关系型数据源,比如SQL 数据库,且增量刷新的表中有日期/时间或整数数据类型的日期列。...这两个参数是本地模型加载的起止时间,报告发布后,这两个参数会按照增量刷新设置被自动覆盖。如果想让本地模型小一些,可以把这两个时间点间隔设置短一些。...STEP 2 继续在PowerQuery中,对需要设置增量刷新的表,在日期时间列(此列类型需设置为日期/时间)上点击筛选,选择自定义筛选,取RangeStart和RangeEnd之间的数据,开始和结束仅一边有等号...拓展使用增量刷新的模型,在PowerBI线上版将不支持下载,因此需要保存好本地文件。

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    Linux 使用 cp 命令强制覆盖功能

    我们平时在 Linux 中使用 cp 命令时,当把文件从一个目录复制到另一个目录,且目录中具有同名文件时,系统会提示输入 y 来确认是否覆盖同名文件。...rm -i' alias which='alias | /usr/bin/which --tty-only --read-alias --show-dot --show-tilde' 也就是说,我们平时使用的...prompt before overwrite (overrides a previous -n option) 就是在覆盖之前会给一个提示...解决办法一 使用原生命令: [root@localhost]# /bin/cp -rf xxx 解决办法二 取消别名: [root@localhost]# unalias cp 这样再使用 cp -rf...但需要注意的是,使用完之后记得把别名恢复。 [root@localhost]# alias cp='cp -i' 这里更推荐大家使用办法一,因为命令简单,而且还不会造成忘记恢复别名而带来的风险。

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    1.26 PowerBI数据准备-刷新报错的排查与处理

    刷新遇到报错,要在PowerQuery中排查。...STEP 2 点击菜单栏转换数据进入PowerQuery,在左侧选择报错的查询,点击菜单栏主页下的刷新预览,再去查询设置窗格按步骤一步一步从上向下点,找到错误的步骤。...2 找不到列如果数据源的字段发生了变化,减少了列,但PowerQuery的代码不会随之改变,还会引用字段的名称,会导致刷新时报错,提示找不到列。...图片解决方法如果这个列有用,需要完善数据源;如果这个列是因为没用在数据源删除的,在PowerQuery中刷新预览,找到报错的步骤,将相关的代码清除。本例是对数量列更改了数据类型,删除对应代码即可。...解决方法这种情况,可以先打开PowerQuery,点击菜单栏主页下刷新预览的黑色小三角,选择全部刷新,此时会需要一段时间,让PowerQuery预览安排所有的查询,等到按钮颜色从灰色变回绿色后,关闭PowerQuery

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    1.6 PowerBI数据准备-数据类型及M语言中的数据类型转换

    因此,PowerQuery会有如下两种场景转换数据类型:1 数据加载前通过鼠标“点点点”调整数据类型是数据清洗的必要步骤;2在添加自定列等公式中使用函数转换数据类型。...数据导入PowerQuery后,使用这个日期时间列与日期表建立关系,在画布中,会发现很多交易数据都没有和日期表对应上,而是对应在空白上。...这个原因比较隐蔽,在PowerQuery中没有对日期时间做处理,数据加载后,在数据视图中,日期时间列的时间没有用而且显示又很长,被改成了日期类型或者短日期格式,从表面上看关系两端的值一模一样,但这种操作并没有改变它内在的值...打开PowerQuery,点击数据表的日期时间列标题左侧的数据类型图标,选择日期,在跳出的对话框中选择添加新步骤。图片也可以选中日期时间列,点击菜单栏转换下的日期,选择仅日期,结果是一样的。...提示:1 如果时间点有分析需要,可以先进行复制列操作,再进行上述操作。2 虽然DAX也可以提取日期,但因为此操作属于数据清洗的范畴,建议在PowerQuery中处理。

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    Power Query整理图片识别出来的数据

    Power Query整理图片识别出来的数据 我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的,如果识别出来是这样的东西,它们的数据图片中是4列的,识别变成文字后是一列的: 数据的顺序是单位...还好有PowerQuery,今天就学习这个知识方法,可能以后有用哦 【问题】要把4列的数据图片识别出来的文字是一列的整理成4列的。...powerquery中 再加[列1]转化为列表 计算列表的总数量/4-1得到要循环的次数 每一次循环取4个,变成一行一行的列表 Table.FromRows行转表 【效果】 ===今天到此===...(把名单放进单元格)6.Power Query-汇总文件夹中多工作簿多工作表到一个文件7.Power Query合并查询实现VLookup功能查询引用8.PowerQuery-M函数之排名与筛选9.PowerQuery...拆分两列,并数据相对应10.PowerQuery-计算横、坚向高低平均总分11.Power Query按全级、单位、班别排名12.PowerQuery制作工资条或成绩条=================

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    《Python for Excel》读书笔记连载1:为什么为Excel选择Python?

    例如,可以使用硬编码值覆盖公式,或者忘记调整隐藏列中的公式。 当告诉专业软件开发人员测试他们的代码时,他们会编写单元测试。顾名思义,它是一种测试程序各个组件的机制。...然而,Excel社区使用现代Excel来引用与Excel2010一起添加的工具:最重要的是PowerQuery和PowerPivot,它们允许你连接到外部数据源并分析太大而无法放入电子表格的数据。...例如,你可以将一列拆分为两列,合并两个表,或者对数据进行筛选和分组。自Excel2016以来,PowerQuery不再是外接程序,而是可以在功能区数据选项卡上通过“获取数据”按钮直接访问。...Power Pivot与PowerQuery齐头并进:从概念上讲,这是使用PowerQuery获取和清理数据之后的第二步。PowerPivot可帮助你直接在Excel中以吸引人的方式分析和显示数据。...可以将其视为传统的透视表,与PowerQuery一样,它可以处理大型数据集。PowerPivot允许你定义具有关系和层次结构的正式数据模型,并且你可以通过DAX公式语言添加计算列。

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    【强强联合】在Power BI 中使用Python(2)

    再比如,我们想提取数据的某列,比如上面这张表的“key2”列,我们可以点击运行Python脚本,并写入如下的代码: ?...在powerquery数据清洗中使用较多的Python功能一定会有正则,因为powerquery本身是没有正则的,所以这时候调用Python来进行正则就显得尤为重要,否则你可能需要在powerquery...在IDE中运行无误后复制到powerquery的Python脚本编辑器中: ? 点击确定,返回结果: ? 后面两列就是我们想要的手机号和邮箱了。...这样我们就实现了在powerquery中使用正则表达式对数据进行清洗的目的。 ? 当然,也可以调用R、PHP或者js来实现相同的目的,方法大同小异,各位读者可以自行研究。...当然,数据清洗的整个流程是复杂多变的,结合本文所讲的内容,希望大家都能充分挖掘powerquery和Python在数据清洗过程中的优缺点,结合起来使用,势必能事半功倍。

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