在根目录下创建一个名为utils的文件夹,在文件夹中创建一个localstorage.js文件 export default function tools () { const signSetItem...中引入使用 import storage from '..../utils/locaStorage'; Vue.use(storage); 在需要监听localstorage中数据变化的文件中加以下代码 // 监控locaStorage watchStorage...{ const that = this; window.addEventListener('setItemEvent', function (e) { // 监听setitem的...key ，执行对应的业务逻辑 console.log(e.key, e.value); if (e.key === 'isFullScreen') {
字符串多级目录取值： 比如说： 你response接收到的数据是这样的。 你现在只需要取到itemstring 这个字段下的值。其他的都不要！ ?...item_list"]: print(i["itemstring"]) 结果》》》 <class 'requests.models.Response' <class 'str' <class 'dict' 提取的值...这是我调用腾讯API，然后出现返回值是一个含有N个字段的json数据，最后我提取出来OCR识别的部分。其他的没有要。...若长期在户外，建议涂擦SPF在8-12之间的防晒护肤品。...str字符串/json中多级目录下的某个值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
当我们需要查询某个用户是否在这个 Collection 的某个 Array 字段时就会用到本文中提到的方法。...示例数据源 图片 查询数据 以上面数据为例，我们要查询 MoAGij5SatoPsP5G3 这个数据是否在 invitationIds 这个数组字段中时，可以使用如下查询： CollectionName.find...invitationIds: { $elemMatch: { $in: ['MoAGij5SatoPsP5G3'] } } }) 这里用到了 elemMatch 和 in 方法，更多内容大家可以自己搜索一下 mongodb 的文档来寻找你需要的答案
翻译：疯狂的技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中，我们将介绍两种提取循环内数据的方法：内部迭代和外部迭代。...它是 for-of 循环和递归的组合（递归调用在 B 行）。 如果你发现循环内的某些数据（迭代文件）有用，但又不想记录它，那应该怎么办？...内部迭代 提取循环内数据的第一个方法是内部迭代： 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles....forEach()类似：logFiles() 内实现循环并对每个迭代值（行A）调用 callback。...但我们想要的是在该 iterable 中 yield 每个项目。这就是 yield* 的作用。
.*$/}) 这里主要是注意正则表达式要写对，该转义的注意转义，否则报错。
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果...mice函数输出的结果 action: 当只希望从合成出的m个数据框中取得某个单独的数据框时，可以设置action参数，如action=3便代表取得m个数据框中的第3个 mild: 逻辑型变量，当为TRUE
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。...在本篇文章中，我们将探讨如何使用MySQL查询获取表中的倒数第二个记录。 一、查询倒数第二个记录 MySQL中有多种方式来查询倒数第二个记录，下面我们将介绍三种使用最广泛的方法。...-+------+-----+ | id | name | age | +----+------+-----+ | 4 | Lily | 24 | +----+------+-----+ 三、查询某个字段为最大值的整条数据...SELECT * FROM commodity ORDER BY price ASC LIMIT 1; 结论 在MySQL中获取表中的倒数第二条记录有多种方法。...使用哪种方法将取决于你的具体需求和表的大小。在实际应用中，应该根据实际情况选择最合适的方法以达到最佳性能。
文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
由于数据的对数规范版本几乎是正常的单峰数据，因此可以将权重用于推断统计中的后续分析。 女性参加者比男性参加者更多，其幅度大大超过美国的总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...但是，数据样本足够大，可以继续评估健康风险因素。 年龄范围似乎在两端都偏向极端。 在比较年龄和体重时，性别的体重分布似乎确实存在明显差异。男性似乎比女性重。...（变量：性别，X_ageg5yr，weight2，diabete3） 当观察样本中的女性和男性参与者时，报告的糖尿病比率非常相似。...报告患有糖尿病的患者似乎在每个年龄段都较重。报告患有糖尿病的年轻患者似乎比老年患者具有更大的体重范围。虽然尚不清楚年龄与糖尿病和体重之间的关系，但应进一步探讨这种关系。...第4部分：结论 从数据的初步探索中可以明显看出，某些功能具有比其他功能更强的相关性。体重与性别有关。性别似乎与体重无关。但是，糖尿病似乎与年龄有关，而与体重密切相关。
1.数据库和数据集的选择 本次分析将使用Kaggle上的德国信用数据集（German Credit Data），并将其存储在PostgreSQL数据库中。...安装完成后，打开pgAdmin并创建一个名为credit_rating的数据库。 在数据库中创建表并导入德国信用数据集。...# 检查缺失值 sum(is.na(data)) 如果存在缺失值，我们可以选择删除缺失值所在的行，或者使用插值方法填补缺失值。对于本次分析，我们假设数据无缺失值。...1.数据偏差 1.持续监控模型性能 定义与重要性： 持续监控模型性能是指在模型部署后，定期评估其在新数据上的表现。这是确保模型在实际应用中保持稳定和可靠的关键步骤。...常用的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。 具体方法： 1.L1正则化（Lasso）： 在损失函数中加入权重绝对值的和。
题目 在Oracle中，以下工具可以实现逻辑备份数据库对象或整个数据库的是哪一项（） A、SQL*Plus B、导出实用程序 C、导入实用程序 D、SQL*Loader A 答案 答案：...逻辑备份是指使用工具exp或expdp将数据库对象的结构和数据导出到二进制文件的过程。当数据库对象被误操作而损坏后就可以使用工具imp或impdp利用备份的文件把数据对象导入到数据库中进行恢复。...逻辑备份是物理备份方式的一种补充，多用于数据迁移。 显然，本题的答案为B。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
题目 在一个关系R中，若每个数据项都是不可再分割的，那么R一定属于（） A、第一范式 B、第二范式 C、第三范式 D、第四范式 A 答案 答案：A。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。
上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理，并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程，而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数，本篇我们就对这些方法进行介绍： R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数...我们使用了R中自带的数据集USJudgeRating来进行演示，这是一个包含43个样本，12个连续型实自变量的数据集，适合来演示PCA，这里我们在其自带方法的基础上，使用自编函数来对训练后的数据进行一步到位的...所谓白化，就是对降维后的数据的每个特征进行归一化，让方差都为1。对于PCA降维本身来说，一般不需要白化。如果你PCA降维后有后续的数据处理，可以考虑白化。默认值是False，即不进行白化。...我们选用datasets中自带的wine数据集作为演示数据，关于这个数据集可以参考前一篇的介绍，具体过程如下： from sklearn.decomposition import PCA from sklearn...可以看出，经过主成分分析，我们得到了比较好的降维数据，这又一次说明了主成分分析的重要性； 以上就是关于Python和R中主成分分析基础降维功能的介绍，如有不正确之处望指出。
背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法 背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。...因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。...帧间差分法 1. 算法原理 帧间差分法是将视频流中相邻两帧或相隔几帧图像的两幅图像像素值相减，并对相减后的图像进行阈值化来提取图像中的运动区域。...用公式表示，我们可以认为： [图片] 将v(x,y)与M(x,y)中所有样本值作差，所有差值中，在±R范围内的个数为 [图片] 若其大于一个给定的阈值min，就说明当前像素值与该点历史样本中的多个值相似...前景点计数法：对像素点进行统计，如果某个像素点连续N次被检测为前景，则将其更新为背景点； 随机子采样：在每一个新的视频帧中都去更新背景模型中的每一个像素点的样本值是没有必要的，当一个像素点被分类为背景点时
线性插值：已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值； 双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值。...里程计的匹配，是用两帧点云数据； 建图的匹配，是用10帧点云数据，和10立方米范围内的整个地图匹配。 特征点增加了10倍！ 前端寻找边缘线和平面，使用的是最近临的方法。...（找到朝下的第一组雷达中的每个点，找到相邻组中同一水平索引的点。其俯仰角变化在一定范围内，则为同一平面。） 为什么要提取地面点？ 就算车体颠簸，路面基本在相邻帧之间变化是不大的。...区别：仅用关键帧和之前n+1个关键帧中的特征集合构成地图，进行匹配，构建点到线、点到面的约束； （原先是使用帧到帧的匹配） 关于这点，该方法应该没有使用Lego-LOAM的提取地面特征的方式，因为在实验部分...其和上面提到的LVI-LOAM的回环检测方式类似，都是使用视觉SLAM中的“词袋模型”来进行匹配。 对所有的关键帧提取特征，然后在回环检测阶段，把当前的特征和关键帧的特征进行比对，确立对应关系。
这种新的对象检测体系结构利用网络中每个摄像机在整个时间范围内的上下文线索，无需依赖大量摄像机的额外训练数据，即可提高对目标的识别能力。 ?...首先，Context R-CNN使用冻结的特征提取器来建立时间跨度较长的上下文存储库。由于这项技术最初用于野生动物的监测，时间跨度甚至能长达一个月。...接下来，在每个单帧图像中检测对象，R-CNN从内存库中聚合相关上下文，在具有挑战性的条件下（如前文的大雾中）检测对象。...△ 图中绿色值是每个目标的相应注意力权重 然后，Faster R-CNN的第二阶段对已添加了上下文信息的每个对象进行最终分类。...上表列出了每个数据集上相比Faster R-CNN的改进。在SS上的平均精度（mAP）相对提高了47.5％，而CCT上的mAP则相对提高了34.3％。
； 状态转移矩阵A参数为: transmat; 状态和观测值之间的转移矩阵B参数为: emissionprob_(MultinomialHMM模型中)或者在GaussianHMM模型中直接给定均值(means...综上帧长一般取为 20 ~ 50 毫秒，20、25、30、40、50 都是比较常用的数值，以上摘自知乎逻辑上很合理的解释，我通常听见的是（10-30ms） 一帧的数据长度 N=帧时间长度/T=帧时间长度...通常加窗之后我们可以通过FFT变化实现特征数的降维以及提取出比原始语音更具表征力的特征 以上可以理解为若干帧对应一个音素，若干音素对应一个单词，如果我们想要识别对应的单词状态，我们只要知道对应的帧状态就行...然而语音没有图像识别那么简单，因为我们再说话的时候很多发音都是连在一起的，很难区分，所以一般用左中右三个HMM state来描述一个音素，也就是说BRYAN这个词中的R音素就变成了用B-R, R, R-AY...通过训练，我们会得到三个参数：初始状态概率分布π、隐含状态序列的转移矩阵A（就是某个状态转移到另一个状态的概率观察序列中的这个均值或者方差的概率）和某个隐含状态下输出观察值的概率分布B（也就是某个隐含状态下对应于
其原理图大致如下所示： \qquad 对于整个采样点数据可以分为多少帧以及帧与帧之间交叉的采样点个数N，不是随便分的，一般来说帧长设置为 25 m s 25ms 25ms,帧移设置为 10...，但在高频范围内，梅尔值的增长速度很慢。...且k值范围为 0 − N / 2 0-N/2 0−N/2。这个式子是把频率对应到频谱中2048个频率分量的某个。...n2=floor(k(i+1)); %要知道k(i)分别代表的是每个梅尔值在新的范围内的映射，其取值范围为：0-N/2 %以下实现公式--，求取三角滤波器的频率响应。...个点，这也就说明通过此方法 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0，我们可以提取出语音信号的特点以及走向趋势，也就是说在某个程度上我们可以用这297个点来代替 2 ⋅ 1 0 5 2 \cdot
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