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如何使用玩弄 macOS 的「聚焦搜索」

macOS的搜索功能一直以来都是大家诟病的,今天就来推荐2个小技巧,提高自带搜索功能效率。不用担心,不需要任何第三方软件的加成,比如Alfred。...设置 搜索的时候过滤掉不需要的内容,比如字体、图片、历史记录等,这个定义就看自己的喜好和需求。...在偏好设置里面,找到「聚焦」 里面去掉自己不需要的选项,比如字体,我想应该90%的人都不会用到字体这个搜索吧。其他的就看自己的需求来使能。...配置路径 比如微信或者其他软件,下载的文件深度很深,不能被搜索到。这个时候怎么办喃,巧用软连接。...比如,文件在LIbrary下面,一般情况是搜索不到的,在Download目录下创建一个目录,然后创建一个软连接到需要路径下面。这样搜索的就可以立马触达。

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如何识别出轮廓准确的长和宽

对于这样 的轮廓分析,标明出来的1和2明显是错误的。但是除了minAreaRect之外,已经没有更解近一步的方法。也尝试首先对轮廓进行凸包处理,再查找外接矩形,效果同样不好。...显然是更符合实际情况的,当然,叶柄这里产生了干扰,但那是另一个问题。 获得主方向后,下一步就是如何获得准确的长和宽。...最后存在一个问题,那就是这样一个图像,已经知道p0-03的坐标,和两条轴线的斜率,如何绘制4个角点? ?...2018年8月29日19:43:01 经过一段时间后反思这个项目,应该说这个算法有一定自创的元素在里面,但是由于这个问题比较小众,所以即使是在answeropencv上面,参与讨论的人也比较少,使得算法有很多不充分的地方在里面...:最主要的问题就是在算法的后面部分,多次进行全轮廓循环,使得算法的效率降低。

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    数据倾斜的原因是什么,如何解决

    key 分布不均匀 业务数据本身的欠缺性 建表设计方法不对 有些 SQL 难免会有一下数据倾斜不可避免 表现的形式: 任务完成进度卡死在99%,或者进度完成度在100%但是查看任务监控,发现还是有少量(...2:参数调节: 如何 Join: 关于驱动表的选取,选用 join key 分布最均匀的表作为驱动表 做好列裁剪和 filter 操作,以达到两表做 join 的时候,数据量相对变小的效果 大小表 Join...大表 Join 大表: 把空值的 key 变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分到不同的 reduce 上,由于 null值关联不上,处理后并不影响最终结果 count distinct 大量相同特殊值...特殊情况特殊处理: 在业务逻辑优化效果的不大情况下,有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后 union 回去。...如果确认业务需要这样倾斜的逻辑,考虑以下的优化方案: 总结: 1、对于 join,在判断小表不大于1 G 的情况下,使用 map join 2、对于 group by 或 distinct,设定 hive.groupby.skewindata

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    如何统计数组中比当前元素小的所有元素数量

    如何统计数组中比当前元素小的所有元素数量? 数组中元素值都在100以内,数据量不限. 这种数据量大,数据范围不大的统计情况,是非常适合桶排序的. 桶排序并不是一个具体的排序,而是一个逻辑概念....我们再回到问题本身,既然要统计比自己小的数字数量,就需要统计每个数字的总个数,在对统计求和. 为了方便理解将数据范围缩小到10以内,数量也减少些....数据范围是10以内,那需要开辟0-11区间的11个桶进行统计,源数组与桶的对应方式如下: 2. 将原数组遍历统计后,放入数组. 3....统计小于等于当前元素的值: bucket[i] = bucket[i] + bucket[i-1] 最后每个元素对应小于自己的元素个数为当前桶中元素对应的前一值, 即bucket[array[i] -...类似这种统计场景,还有分数排名,也是非常适合的.

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    这个面试问题很难么 | 如何处理大数据中的数据倾斜

    数据倾斜 数据倾斜是我们在处理大数据量问题时绕不过去的问题,也是在面试中几乎必问的考点。...简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均,造成一部分数据很多,一部分数据很少的局面。...表现 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如: 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法时候,一直会有...reduce 伴随着数据倾斜,会出现任务被kill等各种诡异的表现 Spark Spark中的数据倾斜也很常见,Spark中一个 stage 的执行时间受限于最后那个执行完的 task,因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度...如何处理数据倾斜是一个长期的过程,希望本文的一些思路能提供帮助。

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    这个面试问题很难么 | 如何处理大数据中的数据倾斜

    数据倾斜 数据倾斜是我们在处理大数据量问题时绕不过去的问题,也是在面试中几乎必问的考点。...简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均,造成一部分数据很多,一部分数据很少的局面。...表现 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如: 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法时候,一直会有...reduce 伴随着数据倾斜,会出现任务被kill等各种诡异的表现 Spark Spark中的数据倾斜也很常见,Spark中一个 stage 的执行时间受限于最后那个执行完的 task,因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度...如何处理数据倾斜是一个长期的过程,希望本文的一些思路能提供帮助。

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    这个面试问题很难么 | 如何处理大数据中的数据倾斜

    数据倾斜 数据倾斜是我们在处理大数据量问题时绕不过去的问题,也是在面试中几乎必问的考点。...简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均,造成一部分数据很多,一部分数据很少的局面。...表现 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如: 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法时候,一直会有...reduce 伴随着数据倾斜,会出现任务被kill等各种诡异的表现 Spark Spark中的数据倾斜也很常见,Spark中一个 stage 的执行时间受限于最后那个执行完的 task,因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度...如何处理数据倾斜是一个长期的过程,希望本文的一些思路能提供帮助。

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    「赫曼方格」视错觉怎么破?

    这张图就是有名的赫曼方格,名字来源于德国科学家赫曼,他于1870年在期刊中发表这幅图。当你注视黑色方格之间的白色空间时,你会发现其他的白色空间都变灰了。...他们发现,将拥有黑色轮廓线的白圈放进交汇处,然后将花纹歪斜,就会产生一种“湮灭效果”。 这两位在Perception期刊上发表了论文:“把有黑色轮廓线的白色圆点缩小放进网格中,它们就会消失。...在没有白点的地方,灰色条纹似乎是延续不断的,而实际上条纹是被白点所截断的。” 他们说这种错觉反过来也有效(就是黑点在白色网格中)。 一种解释是人类视网膜的侧抑制现象。...为了聚焦,视网膜里的神经节细胞会增强焦点处接收到的刺激,减弱这一点之外的刺激。但是看着方格时,会导致细胞误会所收到的刺激。一些科学家认为这种错觉会让那些视力没有聚焦到的白点隐身。...这么做之所以有效是因为倾斜屏幕增加了对比,这让黑点变得更加明显,从而视网膜不再受到侧抑制的影响。 反过来也有用,如果将屏幕后仰。对比度减少则会让所有的黑点消失。 [许叔 via quartz]

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    基于OpenCV修复表格缺失的轮廓--如何识别和修复表格识别中的虚线

    算法获取所有轮廓的位置。...对于所有轮廓,将绘制一个边界矩形以创建表格的框/单元格。然后将这些框与四个值x,y,宽度,高度一起存储在列表框中。...最小y值可用于获取表的最上一行,该行可以视为表的起点。x的最小值是表格的左边缘。要获得近似大小,我们需要检索最大y值,该值是表底部的单元格或行。最后一行的y值表示单元格的上边缘,而不是单元格的底部。...要考虑单元格和表格的整体大小,必须将最后一行的单元格高度加到最大y以检索表格的完整高度。最大的x将是表格的最后一列,并且连续地是表格的最右边的单元格/行。x值是每个单元格的左边缘,并且连续。...这是通过创建阈值并应用形态运算的内核来完成的。水平内核的大小为(50,1)。大家可以根据图像的大小来调整大小。垂直内核的大小为(1,50)。形态学操作根据检测到的结构的几何形状进行转换。

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    基于OpenCV修复表格缺失的轮廓--如何识别和修复表格识别中的虚线

    算法获取所有轮廓的位置。...对于所有轮廓,将绘制一个边界矩形以创建表格的框/单元格。然后将这些框与四个值x,y,宽度,高度一起存储在列表框中。...最小y值可用于获取表的最上一行,该行可以视为表的起点。x的最小值是表格的左边缘。要获得近似大小,我们需要检索最大y值,该值是表底部的单元格或行。最后一行的y值表示单元格的上边缘,而不是单元格的底部。...要考虑单元格和表格的整体大小,必须将最后一行的单元格高度加到最大y以检索表格的完整高度。最大的x将是表格的最后一列,并且连续地是表格的最右边的单元格/行。x值是每个单元格的左边缘,并且连续。...这是通过创建阈值并应用形态运算的内核来完成的。水平内核的大小为(50,1)。大家可以根据图像的大小来调整大小。垂直内核的大小为(1,50)。形态学操作根据检测到的结构的几何形状进行转换。

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