这一小节说一下Matlab光场工具包的使用，展示重聚焦和多视角的效果。 从Lytro illum中导出的raw数据为.lfp格式的光场图像文件（约52M大小），该文件包含以下几部分：光场图像数据rawdata；metadata；相机序列号 serials；光场图像大小imgSize；拜尔格式 ‘grgb’。为了从.lfp文件中提取出光场图像rawdata，需要用到Matlab光场工具包，该工具包由D. G. Dansereau等人开发，目前有toolbox0.3，toolbox0.4两个版本，toolbox
NumPy也可以画图吗？当然！NumPy不仅可以画，还可以画得更好、画得更快！比如下面这幅画，只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码，就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
PR软件（Adobe Premiere Pro）是一款广泛用于影视后期制作的非线性编辑软件，其专业的功能和用户友好的界面赢得了众多影视制作公司和自媒体人的喜爱。本文将基于实际案例，介绍关于PR软件独特的三个功能。
零、前言 这篇是为了下一篇做点铺垫，也是来复习一些数学基础 本篇属于休闲娱乐，不要太较真，小科普一下，不喜勿喷 本文知识点前4点你可以随便看看，但第5点非常重要,本文源码见捷文规范 本文知识点： 1)数学函数的概念 2)直角坐标系的下函数图形 3)极坐标下的函数图象 4)参数方程下的函数图形 5)正弦函数的详细分析(为下一篇文章做铺垫) ---- 一、数学函数的概念： 1.高中数学必修1： 设A,B为非空的数集，如果按照某种确定的对应关系f, 使对于集合A中的任意的任意一个数x
上一篇解决了但页面的字体反爬, 这篇记录下如何解决动态字体文件, 编码不同, 文字顺序不同的情况
零、前言 这篇是为了下一篇做点铺垫，也是来复习一些数学基础 本篇属于休闲娱乐，不要太较真，小科普一下，不喜勿喷 本文知识点前4点你可以随便看看，但第5点非常重要,本文源码见捷文规范 本文知识点： 1)数学函数的概念 2)直角坐标系的下函数图形 3)极坐标下的函数图象 4)参数方程下的函数图形 5)正弦函数的详细分析(为下一篇文章做铺垫) ---- 一、数学函数的概念： 1.高中数学必修1： 设A,B为非空的数集，如果按照某种确定的对应关系f, 使对于集合A中的任意的任意一个数x,在集合B
从结构上看，机顶盒一般由主芯片、内存、调谐解调器、回传通道、CA（Conditional Access）接口、外部存储控制器以及视音频输出等几大部分构成。
一、光和颜色 1 光和颜色 可见光是波长在380 nm～780 nm 之间的电磁波，我们看到的大多数光不是 一种波长的光，而是由许多不同波长的光组合成的。如果光源由单波长组成，就 称为单色光源。该光源具有能量，也称强度。实际中，只有极少数光源是单色的， 大多数光源是由不同波长组成，每个波长的光具有自身的强度。这称为光源的光 谱分析。 颜色是视觉系统对可见光的感知结果。研究表明，人的视网膜有对红、绿、 蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞。红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光 的感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不同。 自然界中的任何一种颜色都可以由R，G，B 这3 种颜色值之和来确定，以这 三种颜色为基色构成一个RGB 颜色空间。
拿到数据包使用wireshark打开后看到Protocol 为USB协议,搜到了一篇关于USB流量分析的文章
首先，离散化是指数值域非常大，例如 ，但是个数相对较少,例如只有 个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系（当然通常这些数是有序的）。如果为了这 个数而开一个 的数组过于浪费空间，因此我们可以采用离散化的方法，将这些数映射到 上，这个过程就叫做离散化。
个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系（当然通常这些数是有序的）。如果为了这
学习过MFC原理的应该知道.这里可以添加消息. 自己可以手动添加.我们也可以使用向导来添加.
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
今天的目标网站是某彩票网站博X网。其主要的反爬技术为字体反爬，话不多说，我们直接开始！
高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性，
挺久没写图形编辑器开发系列了，今天来讲讲控制点，它是图形编辑器的不可缺少的基础功能。
开发基于 OpenGL 的应用程序，必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格，提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式： . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等，分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库，从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型，f 代表 float 型，d 代表 double 型，u 代表无符号整型。 例如： glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库，参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
包括：水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转。OpenCV中的 cv2.flip 接口可用于快速实现翻转操作：opencv: cv2.flip 图像翻转 进行 数据增强
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。
一般的3D编程仅仅须要使用RGB颜色空间就好了，但事实上美术人员很多其它的是使用HSV(HSL)，由于能够方便的调整饱和度和亮度。
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。 2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice
在对CSS3支持日趋完善的今天，实现兼容性的渐变背景效果已经完全成为可能，本文就将展示如何实现兼容性的渐变背景效果。在众多的浏览器中，目前不支持Opera浏览器。
导读：关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限，到了一定的瓶颈就要考虑分表分库的方案。
哈喽，努力赚钱买生发水的大灰狼又来了，今天和大家分享一个简单又好玩的Python项目–“图片转字符画”。废话不多说，先上一个效果图迷惑一下众生。
图片是一种非常重要的表达方式，在数据分析的很多场景，也需要借助显示一些图片，来形象化抽象数据，以此传达数据的深层次含义。那么在 matplotlib 里是怎么样来显示图片呢？如何绘制出如下图片呢？
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API：pointplot()、polyplot()以及webmap()，而本文将会承接上文的内容，对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作电子表格办公文档的开源基础库，基于 ISO/IEC 29500、ECMA-376 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel、WPS、Apache OpenOffice、LibreOffice 等办公软件创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写支持，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。自 2016 年开源以来已成为云原生应用尤其是 Go 语言开发者在处理电子表格办公文档时的热门选择，正在被广泛应用于大型互联网公司、中小企业客户和初创公司。荣获 2022 年中国开源创新大赛一等奖、入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目 (GSP)、2018 年开源中国码云最有价值开源项目 GVP (Gitee Most Valuable Project)。
哈希表是一种能高效进行数据读取/写入的数据结构，通过哈希函数可以将任意的数据映像到固定长度的随机字符串，由于函数具有单向性与唯一性，因此这个随机字符串可以作为辨识数据的指纹，即Key。读取哈希表的数据(Value)，只需提供key，哈希表即可取得映像到该键值的完整数据。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
我们知道，为了应对不断增长的数据，我们对数据进行切分，存储在不同的数据库里，本文提到的数据库在非特定指明的情况下，均指一个逻辑数据库（是一组数据库，比如Master-Slave），而非单一各个物理数据库。
这篇文章是对又拍网公布的数据库案例的分析总结 又拍网是一个大型照片分享社区，数据库架构也是从简单到复杂发展起来的 数据库进化过程 （1）一主一从 最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库 随着压力的增加，加上了memcached （2）一主多从 通过添加多个从库来分流查询压力 （3）数据库拆分 随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，决定进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中 数据库拆分 一般可以按两个纬度来拆分数据:
在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:
函数功能： 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明：
作者王家彬，腾讯后台开发工程师，参与“LBS+AR”天降红包项目，其所在“2016春节红包联合项目团队”获得2016公司级业务突破奖。
主要还是考虑面试的时候会不会用到，刚才好好看了下旋转的这个思路，其实和图像缩放的思路差不多的，主要的问题是要找到坐标的映射方式。 因为还是包含了一部分的公式，所以我再word里写好然后截图上来吧。
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