1、字段抽取 字段抽取，是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列 字段截取函数：substr(x,start,stop) tel <- '18922254812'; #运营商 band <- substr...sep='|', header=TRUE, fileEncoding='utf-8'); data <- rbind(data_1_1, data_1_2, data_1_3) fix(data) 4、字段匹配...将不同结构的数据框，按照一定的条件进行合并（两表合并） 字段匹配函数：merge(x,y,by.x,by.y) items 匹配项目的下标；后者返回逻辑值，x长度有多少，就返回多少个逻辑值。 #如果添加一个value参数，赋值为T，则返回匹配项的值。...#前者只替换向量中每个元素的第一个匹配值，后者替换所有匹配值。 #注意以下两个例子中"o"的替换方式。
是一个数据集匹配另一个数据集，正常来说是一对一或者多对一的关系，但是由于叫法的差异，只能进行模糊匹配。比如中国和中华。...fuzz fuzz模块有四种匹配算法。...简单匹配（Ratio） 非完全匹配（Partial Ratio） 忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）（多字符匹配，需要空格隔开） 去重子集匹配（Token Set Ratio）（多字符匹配...，主要用多项匹配。...循环第一个数据集，依次使用process.extractOne()方法匹配第二个数据集，来得到匹配度最高的项。
需求很简单，就是想根据搜索的内容 同时去匹配数据的title和tag 并返回 主要使用的方法是 db.find().or([]) // 加上'i' 不区分大小写 let search = '111
字符串匹配（多模式匹配篇） 摘要： 问题的提出：众所周知，KMP算法在O（n）的时间中solve单模式串匹配问题。但怎样solve多模式串匹配问题呢？...关键字： 字符串，多模式串匹配，trie树，trie图，AC自动机。 前言： KMP算法是一种极其优秀的单模式串匹配算法，它通过前缀函数fail来减少匹配次数，以达到O（n）的单串匹配。...但当KMP算法用于解决多模式串匹配问题时，时间复杂度为O（nq），十分低效。 因此，我们去探索一些更适合于多模式串匹配问题的算法用以解决这个问题。 第1节主要介绍trie树。...多串匹配需要枚举原串的起始点u，再从trie树中查询，时间为O（lens*max(len)）。 比起这个，更让我们关心的是空间复杂度，O（|SIGMA|n）。...那么如何改变这个数据结构使它能够完成多串匹配任务呢？ 注：将trie树从上到下，从左到右标号，根为1 我们发现在trie树上多串匹配，会产生许多浪费。 比如模式串为ab。
前言： 因为有客户的服务器有4个网卡，他要实现4个网卡分别对应联通专线，电信专线，移动专线，内网通讯同时生效，但是Linux系统默认网卡配置IP只会默认生效一个默认网关，多网关同时生效的话就需要写路由策略才可以同时生效...192.168.1.1为网关 192.168.1.100为生效的IP，dx为定义的路由策略的名字 根据自己的实际情况来修改就行了，同理 联通和移动的也需要修改以后运行一遍，这样3条专线网络在同一个机器上就可以同时生效了
导语：Multi-View Stereo(MVS)多视图立体匹配与三维重建的任务是：以已知内外参数的多幅图像(SfM的结果)为输入，重建出真实世界中物体/场景的三维模型。...图 5 图像模型 2、初始面片生成 该论文提出的多视图匹配三维重建方法，可以分为初始面片生成、面片加密、面片剔除三部分，经过初始特征匹配得到一组稀疏的面片集合，然后通过反复加密、剔除面片的过程得到最终的结果...每幅图像通过Harris和DoG算子提取出特征点后，进入到特征匹配阶段，这是PMVS算法的核心内容，思路如下： 图 6 特征匹配算法伪代码 图 7 特征匹配后的效果 3、面片加密 经过上述的特征匹配后...在明确了哪些网格单元可以扩张后，接下来的问题就是如何根据已有的面片构建出新的面片了，思路如下： 图 9 扩张策略的伪代码 4、面片剔除 在扩张的过程中，为应对那些变化较大、较难重建的区域，调大了成像差异的阈值，但与此同时不可避免地会出现一些冗余...-扩张-剔除”策略的成功，成像差异函数的提出是立体匹配从双目走向多视图的关键，可视集V(p)在极线约束下利用几何信息，更新可视集V*(p)进一步考虑灰度信息，在深度学习出现后，已有论文实现通过学习的方式来评估多个面片间的相似性
描述 AB两个接口更新同一个表的字段，但是以B接口下发数据为准，上游调用A接口的同时调用C接口，C接口再同时调用B接口，理论情况下更新时间是按着A先插入了tabel的字段，B再进行更新，最终数据是以B接口下发数据为准的...思路 A就不需要insert所需数据，调整字段类型为null，当B被调用时更新。但是既然无法保证调用顺序，作废 是否能够保证B永远在A被调用后执行？
主要原因：Appium Server启动时只区分了启动端口，但未区分监听端口；手机配置信息不完整，缺少udid信息 需要连接多台手机做兼容性，同时跑相同的测试用例或不同用例，那RC Driver需要分开...，避免跑用例混乱或出错，也就是说我们需要同时开启多个appium server端。...同时也要明白，多线程并不是完完全全的并发，线程之间也是有执行先后顺序，一般情况不明显，不影响测试。 直接上测试代码： #!
背景：drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于多对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索，终于实现了我的需求，现将自己的心得记录一下说下我的需求：定义一个订单模型里面的订单...orderId 是自动生成的UUID订单的区域是外键，下单人也是外键，菜品orderMenu是一个多对多字段(其实通过我查到的方法说的都是外键字段就可以实现但是个人觉得菜品和订单应该是多对多会比较好理解...)就这样给自己挖了坑因为想要在添加订单的同时也要添加对应菜品的数量于是自定义了中间表并且添加了数量字段(噩梦开始~~~)首先是定义模型类models.py# models.pyimport django.utils.timezone...orderMenu = request.data.get('orderMenu') for i in orderMenu: # 我的思路是既然不能在更新主表的时候更新多对多字段那就单独把多对多字段提出来更新...# 在传入对多对多字段的时候同步传入需要更新的中间表id obj = OrderCenterThough(pk=i.get('id')) #
为了处理这一问题，现有方法按照对图像文本对应关系建模方式的不同主要可以被分为两大类：1)一对一匹配和2)多对多匹配，如图1所示。 图1：图像文本匹配常用方法之间的对比。...多对多匹配方法则是尝试从图像文本中分别提取所包含的多个局部实例，然后对于多个成对实例度量其局部相似性并融合得到全局相似性。...因此，我们提出了一种基于选择式多模态循环网络的图像文本匹配方法，可以选择性关注和匹配图像文本中的语义实例。...通过引入结构化稀疏约束，我们可以在多模态子空间学习的同时自动区分不同视角之间的判别性，进而有效建模草图与其对应自然图像之间的一致特性。...2）从数据语义的角度来进行不同模态数据的匹配，在此基础上，通过加入三元组的限制条件，来提高匹配精度。遵循的原则为：在最小化同一语义数据在不同模态之间距离的同时，最大化不同模态不同语义数据之间的距离。
基于学习的MVS算法可以分为四个模块： ·特征提取模块 ·特征匹配和代价聚合模块 ·深度图回归模块 ·深度图细化模块[可选项] 图 1 MVSNet网络架构图 以ECCV2018的MVSNet[2]为例...·特征提取模块：8层的2D卷积操作，除最后一层外，卷积操作后跟随BatchNorm层和ReLU； ·特征匹配和代价聚合模块： ※特征匹配：通过单应变换将源图像的特征图变换到参考视图下，并基于方差指标将多视图的特征体聚合为一个代价体...如图2所示，空间分辨率H×W越高，平面假设数D越多，深度间隔I越小，那么得到的深度图质量越高；同时显存占用越大、耗时越长。那么，有没有一种可以权衡精度和效率的方法呢？ 2....· 特征提取模块：CasMVSNet需要在每个尺度上都进行特征提取和代价体构建，所以需要输入图像的多尺度特征。文章使用了三个尺度的FPN(Feature Pyramid Network)网络。...·特征匹配和代价聚合：同MVSNet ·深度图回归：同MVSNet 图 4 深度范围的确定 ·深度范围的确定： 3、实验结果 3.1 DTU数据集 CasMVSNet在DTU[3]数据集的实验结果如表1
基于学习的MVS算法可以分为四个模块： ·特征提取模块 ·特征匹配和代价聚合模块 ·深度图回归模块 ·深度图细化模块[可选项] ?...·特征提取模块：8层的2D卷积操作，除最后一层外，卷积操作后跟随BatchNorm层和ReLU； ·特征匹配和代价聚合模块： ※特征匹配：通过单应变换将源图像的特征图变换到参考视图下，并基于方差指标将多视图的特征体聚合为一个代价体...如图2所示，空间分辨率H×W越高，平面假设数D越多，深度间隔I越小，那么得到的深度图质量越高；同时显存占用越大、耗时越长。那么，有没有一种可以权衡精度和效率的方法呢？ 2. 方法 ?...· 特征提取模块：CasMVSNet需要在每个尺度上都进行特征提取和代价体构建，所以需要输入图像的多尺度特征。文章使用了三个尺度的FPN(Feature Pyramid Network)网络。...·特征匹配和代价聚合：同MVSNet ·深度图回归：同MVSNet ? 图 4 深度范围的确定 ·深度范围的确定： ? ?
摘要： 尽管深度学习在多视图立体匹配领域取得了很大的进展，但是有限的训练数据使得训练模型很难泛化到看不见的场景。
首先，可以同时监测多个网站，重点是同时监测，网站资讯监控工具会给每个网站分配一个独立的监测线程，每个网站可单独设置监控方式和监测周期。...图片 其次，网站资讯监控工具支持关键词过滤，如果网站内容特别多，又不全是自己相要的，可以设定按关键词自动过滤内容，且不限关键词数量哦。复杂情况还可以设置包含关键语和排除关键词条件。
没错，就是它，大胆的说出来----微信多设备同时登陆！！！ 这不是么，此消息一出网友们“喜大普奔、奔走相告”，瞬间就登上了微博热搜第一条，可想而知，小伙伴们对于微信支持多设备同时在线有多热情！...咱们言归正传，先说一下这个微信多设备同时在线到底是怎么个情况： 据了解，该功能是在微信 iOS 8.0.8 正式版中，支持手机、iPad和电脑三端同时在线。...微信多设备同时登陆这一功能的正式上线，解决了许多麻烦，比如：以前需要 iPad 或者 电脑端 互传接收文件时，还得登录一个再退一个，很是麻烦，然而现在终于不需要来回切换登录了。
描述AB两个接口更新同一个表的字段，但是以B接口下发数据为准，上游调用A接口的同时调用C接口，C接口再同时调用B接口，理论情况下更新时间是按着A先插入了tabel的字段，B再进行更新，最终数据是以B接口下发数据为准的...标题：解决同时修改数据库表字段的调用顺序问题2. 并发控制机制为了解决同时修改table字段的调用顺序问题，我们需要引入并发控制机制。最常用的并发控制机制是事务。...在这种方式下，我们可以通过对数据库操作进行事务封装，确保同时修改table字段的一致性。3....设计适应并发修改的数据结构为了适应同时修改table字段的场景，我们需要针对具体的应用场景设计适合的数据结构。常见的做法是引入版本号或时间戳字段，并将其作为修改字段时的判断条件。...这样，在同时修改table字段的情况下，不会出现因为读写操作的争抢而导致的性能瓶颈。5. 异步消息队列另一种解决同时修改table字段的调用顺序问题的方法是使用异步消息队列。
同事提了个需求，如下测试表，有code、cdate和ctotal三列，select * from tt;现在要得到code的唯一值，但同时带着cdate和ctotal两个字段。...distinct支持单列去重和多列去重，如果是单列去重，简明易懂，即相同值只保留1个，如下所示，select distinct code from tt;多列去重则是根据指定的去重列信息进行，即只有所有指定的列信息都相同...实际上当distinct应用到多个字段的时候，其应用的范围是其后面的所有字段，而不只是紧贴着它的一个字段，即distinct同时作用了三个字段，code、cdate和ctotal，并不只是code字段，...right syntax to use near 'distinct code from tt' at line 1但是如上SQL使用distinct关键字，并没有满足需求，即得到code的唯一值，但同时带着...cdate和ctotal两个字段，可以看到有很多相同的code。
图1 PVS-MVSNet重建结果 PVA-MVSNet是ECCV2020的一篇文章，该文章在基于深度学习的MVS问题上，针对代价体和深度图优化方式进行了改进，减少了代价体运算所消耗的运算内存，同时大大提升了重建模型的完整度...1.概述 PVA-MVSNet是继MVSNet之后，基于MVSNet提出的一种新的解决多视角立体匹配问题的方法。...同时，该方法提出了VA-MVSNet，其中引入了注意力机制，加入自适应的元素的视图聚合模块，来灵活代替不同视角图像，选择出相对更重要的信息。...公式4 体素尺度聚合公式 2.3 由粗到细的深度估计 在上一步中，得到了几个不同尺度的代价体，这一步中，使用类似于DeepMVS中plane-sweep的方法，使用不同的代价体对深度图进行不断优化，同时使用一个编码解码的...图5多尺度金字塔深度图优化方式 其中多度量金字塔深度图聚合方式(如图5所示)，是指用低分辨率的深度图中可信度高的部分来代替高分辨率深度图中可信度低的部分，来代替重建过程中产生的错误匹配来达到优化深度图的效果
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