uni-app 中的 picker 组件基于后台对象数组数据格式的使用 view: ...range-key="{{'name'}}" 指定 range-key，即指定使用objectArray中的 name属性来作为选择器中显示的内容，这里需要注意取出的属性外加了‘’号，即‘name’,...引号不可少 value='{{objectArray[rangekey].value}}' ，rangekey是js中定义的对象数组的下标，objectArray[rangekey]取出的是改下标的对象...最终展示选中的内容{{objectArray[rangekey].price}} 元，仍然是通过数组的下标获取，只是这里取出的是对象，.price取出对象中的价格。...，否则通过数组下标取出的是一个object对象。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
/mock" // 生产环境拦截（不是生产环境的时候引入mock） if(process.env.NODE_ENV !== 'production')require("....mock.png user.js中的代码 import Mock from ".....这个就是模板 const template = { 'str|2-4':"lison" } return Mock.mock(template) } index.js中的代码.../response/user" // Mock.mock("你要拦截的url","什么方式来调用接口",执行的方法 ) // 使用正则表达式获得地址 // Mock.mock("/\/getPortalList...，拦截要请求的地址了，从而使用本地的数据渲染数据了。
（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STREL）的创建和操作 基于区域的处理 彩色映射处理 彩色空间转换 数组操作 图像类型和类型转换...Freqz2 计算二维频率响应 Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器 Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器 Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器 Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器...Lucy-Richardson方法去模糊 Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊 Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊 Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘 Otf2psf 光传递函数到点扩散函数...得到分解的strel序列 Isflat 对平坦的strel返回值 Reflect 以其中心反射strel Strel 创建形态学结构元素 Translate 变换strel 基于区域的处理 Histroi...Java图像 Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象 Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数 Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数 Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像
多种控制接口 OpenCV- 提供了丰富的图像处理和视频分析功能，包括对象检测，面部识别，运动跟踪，图形滤波等 Numpy-是一个核心科学计算哭，它提供了高性能的多维数组对象和工具，用于处理大量数据。...，为了提高检测的准确性需要使用滤波器来进行对数据的处理。...filter[:] = pos # 将pos加入滤波器 filter[filter_len - 1] = pos # 移动滤波器中的元素 for i in range...，用pos填充滤波器 filter[:] = pos # 将pos加入滤波器 filter[filter_len - 1] = pos # 移动滤波器中的元素...（如ArUco标记）中提取机械臂或相机的姿态信息，并对提取的角度数据进行滤波处理，最终获得目标的坐标。
它有两个主要的实现类，ArrayList和LinkedList，ArrayList基于数组实现，LinkedList基于链表实现，ArrayList的随机访问效率很高，但从中间插入和删除元素需要移动元素...如果键为枚举类型，可以使用专门的实现类EnumMap，它使用效率更高的数组实现。 需要说明的是，我们介绍的各种容器类都不是线程安全的，也就是说，如果多个线程同时读写同一个容器对象，是不安全的。...数据结构和算法 在容器类中，我们看到了如下数据结构的应用： 动态数组：ArrayList内部就是动态数组，HashMap内部的链表数组也是动态扩展的，ArrayDeque和PriorityQueue内部也都是动态扩展的数组...排序二叉树：TreeMap是用红黑树(基于排序二叉树)实现的，TreeSet内部使用TreeMap，当然也是红黑树，红黑树能保持元素的顺序且综合性能很高。...，一般也只在创建对象时使用具体类，而其他地方都使用接口。
实现的，第二个方法如果参数数组长度足以容纳所有元素就使用参数数组，否则新建一个数组返回，所以结果为 true。...从动态扩容角度看由于 ArrayList 和 Vector（Stack 继承自 Vector，只在 Vector 的基础上添加了几个 Stack 相关的方法，故之后不再对 Stack 做特别的说明）使用数组实现...从效率方面来说 Vector、ArrayList、Stack 是基于数组实现的，是根据索引来访问元素，Vector（Stack）和 ArrayList 最大的区别就是 synchronization 同步的使用...从数据结构角度看集合的区别有如下： 动态数组：ArrayList 内部是动态数组，HashMap 内部的链表数组也是动态扩展的，ArrayDeque 和 PriorityQueue 内部也都是动态扩展的数组...排序二叉树：TreeMap 是用红黑树(基于排序二叉树)实现的，TreeSet 内部使用 TreeMap，当然也是红黑树，红黑树能保持元素的顺序且综合性能很高。
从接口角度来说，两者都实现了List接口，但是LinkedList还额外实现了Deque接口，所以LinkedList还可以当做队列来使用 面试官：可以，但是上述List并非是线程安全的。...派大星：可以， 首先CopyOnWriteArrayList内部也是通过数组来实现的，在向CopyOnWriteArrayList添加元素时，会复制一个新的数组，写操作在新数组上进行，读操作在原数组上进行...JDK1.7版本： 会先生成新数组， 然后遍历老数组中的每个位置上的链表上的每个元素 接着取每个元素的key，并基于新数组长度，计算每个元素在新数组中的下标 再然后会将元素添加到新数组中去。...中的put方法进行的，而当前HashEntry已经使用了Segment对象作为锁来保证线程安全，进而保证了扩容的线程安全 JDK1.8中： 引入了红黑树的数据结构，且不再使用分段锁，改用Node数组 直接在散列表的每个头节点上使用...（注意这里是Segment内部不是Segment本身），和HashMap的扩容逻辑类似，先生成新的数组，然后转移元素到新数组中 扩中的判断也是每个Segment内单独判断的。
像这样，步幅可以指定应用滤波器的间隔。 综上，增大步幅后，输出大小会变小。而增大填充后，输出大小会变大。 如果将这样的关系写成算式，会如何呢？ 接下来，我们看一下对于填充和步幅，如何计算输出大小。...在 滤波器的应用区域重叠的情况下，使用im2col展开后，展开后的元素个数会 多于原方块的元素个数。 因此，使用im2col的实现存在比普通的实现消耗更多内存的缺点。...如图7-19所示，基于im2col方式的输出结果是2维矩阵。 因为CNN中 数据会保存为4维数组，所以要将2维输出数据转换为合适的形状。 以上就是卷积层的实现流程。...通过在reshape时指定为-1，reshape函数会自 动计算-1维度上的元素个数，以使多维数组的元素个数前后一致。...比如， (10, 3, 5, 5)形状的数组的元素个数共有750个，指定reshape(10,-1)后，就会转换成(10, 75)形状的数组。
原始论文下载： 一种基于δ函数的图象边缘检测算法。 ...（2） 当图像中的噪音比较少时，可以直接使用高通滤波器对图像进行滤波，得到图像的细节信息（即边缘处），论文中称之为D算法，计算公式如下： ? ...而当图像含有噪音时，则采用高通和低通滤波器结合方式，使用低通滤波器平滑图像中的噪音，高通滤波器检测边缘，这个原理则类似于高斯拉普拉斯边缘检测过程，论文中称之为C算法，计算公式如下： ? ...而在超出边界处，直接采用的是使用边界元素值。 上述代码的内部循环里有一些计算式可以提取到外部来的， 只是为了算法的清晰性，未做优化，速度发烧友可以自行提取。 ...，这也是从性能角度考虑的，我喜欢直接操作指针。
（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。...在计算机中，数字对应数学中的标量（0个索引），数组对应数学中的向量（1个索引），二维数组对应数学中的矩阵（2个索引）。而n维张量，意味着访问特定元素所需要的索引数量是n。...输出的通道仍然由像素组成，但是像素值已经被卷积运算修改了（基于滤波器的大小，输出的高度和宽度也会发生改变）。...改变张量或者数组的值，另外的值也会被改变，因此共享数据比复制数据更加有效，因为使用了更少的内存。...而超参数是一个参数，他的值可以手动和任意选择的，例如上面的卷积层，kernel_size设置了在该层中使用滤波器的大小（在卷积层里面输入通道和一个卷积滤波器配对来执行卷积运算）。
本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。...上面所说的内容会在实战部分加以介绍，可以对比理解一下。 如何实现的呢？我的理解，是通过时域转换为频域，在频域信号中去除相应频域信号，最后在逆转换还原为时域型号。...x: 要过滤的数据数组。...{‘odd’, ‘even’, ‘constant’, None} padlen：在应用滤波器之前在轴两端延伸X的元素数目。此值必须小于要滤波元素个数- 1。...（int型或None） 输出参数： y:滤波后的数据数组 （2）.滤波器构造函数(仅介绍Butterworth滤波器) scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low
一、摘要 前面一篇文章介绍了通过FDATool工具箱实现滤波器的设计，见“基于Matlab中FDATool工具箱的滤波器设计及相关文件的生成”，这里通过几个例子说明采用Matlab语言设计FIR滤波器的过程...函数remezord中的数组fedge为通带和阻带边界频率，数组mval是两个边界处的幅值，而数组dev是通带和阻带的波动，fs是采样频率单位为Hz。...%sigsum是用来对数组各元素进行求和 function y=sigsum(n1,n2,n,x); y=0; for i=n1+1-min(n):n2+1-min(n) y=y+x(i);...从设计的角度考虑，由于窗函数设计法都是通过已有的窗函数对理想滤波器的改造，因此，可以用手算的办法方便的设计滤波器。...上面第一个图是用角度为单位画出来的，下面的图是用rad单位画出来的。
今天从实用的角度好好学习学习滤波器以及傅立叶变换，先搞滤波器。考前star了一个github的一个开源项目，关于数字滤波器代码实现的，源码地址绑定在文末阅读全文处。...主要是基于micropython开发板的快速数字滤波器实现，开发板如图所示，板载STM32F405 数据采集过程中采集到数据往往不直接使用，而是经过一定的过滤以后才使用，原因是因为这些信号中包含了各种噪声...还有就是FIR滤波器（有限长单位冲激响应滤波器，又称为非递归型滤波器），这个滤波方法可以看作滑动平均的延伸，相比滑动平均值滤波，该方法对每一个样本分配了不同的权重，这些权重由一组数组定义，计算时，每个样本乘以其系数...主要实现了上述两种滤波器.计算对象是32位有符号整形，在micropython开发板中，滑动平均需要8微秒，FIR需要15微秒来获得一组典型系数。...滤波器使用定时器4以2KHz采样输入数据。 该程序在DAC1上产生扫频正弦波，并使用X7引脚上的ADC进行读取。经过滤波的信号在DAC2上输出。
导读 Hi，大家好，今天给各位读者分享一个比较酷炫的特效。 下面将会一步一步演示，并 详细分析内部的原因，会尽量用清晰直观的方式，让大家去理解，以收获更多的知识！...在二维空间中，使用一个三角函数(a)（如正弦函数）与一个高斯函数(b)叠加，我们得到了一个Gabor滤波器(c)。如下图所示： ?...公式比较抽象，下面有基于不同 θ 值的效果图 ?...其他参数的示例可以参考： https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/55006663 在本文中设置了 16 个不同的滤波器角度，分别检测不同角度 经过每个滤波器处理之后的效果...上面基于不同gabar 滤波器 θ 值设定输出的结果，这里仅显示 前四个的结果，上图可能不方便观察，但是连续播放时，可以清楚看到每个滤波器输出的结果时存在差异，主要表现在能够检测到不同角度的纹理。
以上我们通过numpy的array()函数将Image对象转换成了数组，以下将展示如何从数组转换成Image对象 from PIL import Image import numpy...Numpy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为 $(-\pi, \pi)$ 可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。...和 $$ D_y = \left[ \begin{matrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{matrix} \right] $$ 这些导数滤波器可以使用...为了在图像噪声方面更稳健，以及在任意尺度上计算导数，我们可以使用**高斯导数滤波器：** $$ I_x = I * G_{\sigma x} 和 I_y = I*G_{\sigma y} $$ 其中，...np.roll()函数可以循环滚动元素，np.linalg.norm()用于衡量两个数组间的差异。
以上我们通过numpy的array()函数将Image对象转换成了数组，以下将展示如何从数组转换成Image对象 from PIL import Image import numpy as np img...Numpy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为 \((-\pi, \pi)\) 可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。...上面计算图像导数的方法存在缺陷：在该方法中，滤波器的尺度需要随着图像分辨率的变化而变化(?)。...为了在图像噪声方面更稳健，以及在任意尺度上计算导数，我们可以使用高斯导数滤波器： \[ I_x = I * G_{\sigma x} 和 I_y = I*G_{\sigma y} \] 其中，\(G...ROF去噪后的图像保留了边缘和图像的结构信息，同时模糊了“噪声”。 np.roll()函数可以循环滚动元素，np.linalg.norm()用于衡量两个数组间的差异。
因此，在图像传感器前面需要一个偏振滤波器。图像传感器用滤波器定义的偏振状态来检测光的强度。 大多数常见的偏振滤波器可分为三种类型：时间分割、振幅分割或焦平面分割(表1)。...第四个数组是一个未经过滤的通道，它记录传统的未经过滤的图像。由Teledyne Dalsa提供。 光是电磁波。它的电场、磁场和传播方向是正交的。偏振方向被定义为电场方向。...显然，偏振成像显示的是塑料尺内部积累的应力，这是常规成像无法检测到的。 可探测性 随着检测要求的线速达到100 kHz左右和物体分辨率缩小到亚微米，机器视觉行业在可检测性方面面临着许多挑战。...通过旋转偏振片和补偿器的角度，可以获得到达摄像机的线偏振光。它的结构类似于椭圆仪。不同的是，相机不是使用旋转分析仪，而是同时捕获不同的偏振态，具有横向空间分辨率。光是线状光源，而不是点光源。...例如，在任何一种结构中，当对象的物理属性因缺陷而发生变化时，该变化改变的偏振状态与对象的其他状态不同。然后由高灵敏度的偏振相机检测这一变化。
image.png 相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋转后的滤波器进行相关运算。...image.png 理解卷积 这里提供两个理解卷积的角度： 从函数（或者说映射、变换）的角度理解。...这个问题，我们在下一节回答，这里先看看人工定义的卷积核是如何提取特征的。...，让我们人能够辨认出来，但问题是这种模式如何定义？...通过池化和激活函数的配合，可以看到复现出的每层学到的特征是非常单纯的，狗、人、物体是清晰的，少有其他其他元素的干扰，可见网络学到了待检测对象区别于其他对象的模式。
Vector 内部是使用对象数组来保存数据，可以根据需要自动的增加容量，当数组已满时，会创建新的数组，并拷贝原有数组数据。...具体分析 这个问题似乎一直是经典的面试题，一般来说，除了上述的基本的设计和实现，也可以补充一下不同容器类型适合的场景： Vector 和 ArrayList 作为动态数组，其内部元素以数组形式顺序存储的...考察算法不仅仅是如何简单实现，面试官往往会刨根问底，比如哪些是排序是不稳定的呢（快排、堆排），或者思考稳定意味着什么；对不同数据集，各种排序的最好或最差情况；从某个角度如何进一步优化（比如空间占用，假设业务场景需要最小辅助空间...Set，是不允许重复元素的，这是和 List 最明显的区别，也就是不存在两个对象 equals 返回 true。我们在日常开发中有很多需要保证元素唯一性的场合。...而对于对象数据类型，目前则是使用 TimSort，思想上也是一种归并和二分插入排序（binarySort）结合的优化排序算法。
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