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...`score`); 3.3、前n个最大（最小）值 SELECT c.stuname,c.score FROM (SELECT a.stuname,a.score,(SELECT COUNT(*) FROM...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。
答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？ 难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。 输入： 答案： 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。 输入： 答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？ 难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...输入： 输出： 答案： 56.如何找到numpy二维数组每一行中的最大值？ 难度：2 问题：计算给定数组中每一行的最大值。 答案： 57.如何计算numpy二维数组每行中的最小值？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。...输出： 答案： 65.如何找到数组中第n个重复项的索引 难度：2 问题：找出x中第1个重复5次的索引。
【计算机视觉处理5】阈值处理 1、阈值处理 阈值处理就是设定某个阈值，然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程。比如下面这个简单的图像： ?...每个格子表示一个像素，格子中的数字表示图片的像素值。如果设定阈值为8，那我们可以把图片分成两个区域，如下图： ? 然后我们统一对绿色区域或者蓝色区域进行操作，这就是阈值处理了。...2、用numpy实现阈值处理 在numpy的ndarray数组中，提供了布尔索引的操作。通过布尔索引我们可以方便快速实现阈值处理，而不需要写大量的for循环。...当元素值大于8，在布尔矩阵中表现为True否则表现为False。图示如下： ? （2）布尔索引 有了布尔矩阵，我们就可以进行布尔索引了。布尔索引只会对矩阵中为True的部分进行操作。...因为一些像素值高的点被抑制了，所以效果图偏暗，而且对比度也明显降低了。 其余的大家可以自己尝试一下。 4、Otsu处理 在上面的例子中，我们都需要手动设置阈值。
当数据集D中的样本类别均匀分布时，基尼指数最大（即值越小）为1，表示数据集的不确定性最高。...在我们的例子中，我们计算了每个特征的信息增益，并选择了具有最大信息增益的特征作为根节点。然后，我们根据根节点的取值将数据集分割成子集，并对每个子集计算信息增益，以选择下一个节点。...在实际应用中，我们通常使用成熟的机器学习库，如scikit-learn，因为它们提供了更多的功能和优化。 1.2 回归 当决策树用于回归任务时，它被称为决策树回归模型。...叶子节点的输出值 当到达某个叶子节点时，该叶子节点的输出值就是训练集中该叶子节点对应的所有样本的平均值（或中位数等）。...预测过程 对于一个测试样本，从根节点开始，按照各个特征的划分方式逐步匹配，最终到达某个叶子节点，并将该测试样本的预测值设为该叶子节点的输出值。
(1) 从最大概率矩形框F开始，分别判断A、B、C、D、E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; (2) 假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。...(3) 从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断A、C与E的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。...）， IOU阈值（大于该阈值的bbx将被移除） for object in all objects: (1) 获取当前目标类别下所有bbx的信息 (2) 将bbx按照confidence从高到低排序...,并记录当前confidence最大的bbx (3) 计算最大confidence对应的bbx与剩下所有的bbx的IOU,移除所有大于IOU阈值的bbx (4) 对剩下的bbx，循环执行(2)和(3...keep = [] #用来存放最终保留的bbx的索引信息 ## 依次从按confidence从高到低遍历bbx，移除所有与该矩形框的IOU值大于threshold的矩形框
] = orange cv2.imshow("img2",img) cv2.waitKey(0) 问题3&问题4：不规则物体检测与多个目标检测 不规则物体检测这里就不讨论了，多个目标检测，不用最大值最小值...查找图片上的数字3，并替换成苹果。 可是3有很多个，如何将所有的3都找出来呢？ 不用最大值最小值，直接返回找到的所有结果，设置阈值。...order序列中的索引小1，所以要把这个1加回来 order = order[inds + 1] return keep # 加载图片 tpl = cv2.imread("circle2...%80的坐标 loc = np.where(result >= threshold) # 大于模板阈值的目标置信度 一维数据 score = result[result >= threshold]...返回对应的索引值 keep = py_nms(data_hstack,0.3) print(keep,len(keep)) # 取出索引对应的矩形框 dets = data_hstack[keep]
NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。...三、NMS 原理 首先引入几个概念： 候选框列表B B所对应的置信度列表S B中置信度最大的那个框为M 最终的检测结果为D IOU值（此处不再展开） 人为设定的阈值Nt 对于Bounding...Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除.重复这个过程...(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; (2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。...(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。 就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
链表元素转换成红黑树的最小值（8） 最小树容量（64） 当hashmap有64个元素及以上，数组中某个索引的元素有8个及以上时，会链表转红黑树 注意： HashMap.put如果key在HashMap...1（二进制），然后再+1，使得我们获取到的值是2的幂指数，不得不说java源码开发团队的智慧还是值得吹一波的。...，且老的阈值大于零 newCap = oldThr; // 新的容量等于阈值 else { // 老的阈值和容量小于等于零 newCap...(int)ft : Integer.MAX_VALUE); // 新容量和ft都小于最大容量，则新阈值为ft，否则为Int最大值 } threshold = newThr; // 这个table...如果不制空，比如loTail的next很可能在hiTail中（而hiTail在新HashMap中是在另一个索引下），这时候可能会出现不同索引之间的关联，造成查询的时候可能会查询到本不在这个索引位置下的Node
我有一个2D(二维) NumPy数组，并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。...最佳解决思路 我认为最快和最简洁的方法是使用Numpy的内置索引。...300, (100,100)) .....: a[a 255] = 255 .....: 100000 loops, best of 3: 356 µs per loop 比较来看，如果你想限制你的最大值和最小值...： 例如，在numpy数组中查找大于0.2的项目，并用0代替它们： import numpy as np nums = np.random.rand(4,3) print np.where(nums...数组中大于某个值的所有元素实例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。
pick.append(I[-1]) # 获取IOU小于等于阈值的索引值 I = I[np.where(o <= threshold...pick.append(I[-1]) # 获取IOU小于等于阈值的索引值 I = I[np.where(o <= threshold...''' # 人脸概率 classifier = outs[0] # 获取大于阈值分类的索引 x = np.where(classifier...同样这张图片，在O-Net的过程中，先获取宽高的最大值除以原宽高，得到宽高的比例。...挑选出大于阈值的分类和5点人脸关键点坐标。通过之前得到的宽高比例将bounding box还原到原图的范围，对原图进行裁剪并保存到硬盘中。
如何在 NumPy 数组中删除包含缺失值的行？ 难度：L3 问题：选择 iris_2d 中不包含 nan 值的行。...如何在多维数组中找到一维的第二最大值？ 难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到 top-n 数值的位置？ 难度：L2 问题：在给定数组 a 中找到 top-5 最大值的位置。...如何在 2 维 NumPy 数组中找到每一行的最大值？ 难度：L2 问题：在给定数组中找到每一行的最大值。...如何在数组中找出某个项的第 n 个重复索引？ 难度：L2 问题：找到数组 x 中数字 1 的第 5 个重复索引。
_fpn(pretrained=True) 模型预测后得到的结果是 Bounding boxes [x0, y0, x1, y1] 边框的四个值 Labels 所有预测的标签 Scores 所有标签的分数...(pred[0]['boxes'].detach().cpu().numpy())] # Bounding boxes 获取各个类别的边框 pred_score = list(pred[0]...['scores'].cpu().detach().numpy()) # 获取各个类别的分数 # Get list of index with score greater than threshold...pred_t = [pred_score.index(x) for x in pred_score if x > threshold][-1] # 判断分数大于阈值对于的分数的最大索引 #...因为预测后的分数是从大到小排序的，只要找到大于阈值最后一个的索引值即可 pred_boxes = pred_boxes[:pred_t+1] pred_class = pred_class
整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。...： [1 4 5] 以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。...布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。...print ('我们的数组是：') print (x) print ('\n') # 现在我们会打印出大于 5 的元素 print ('大于 5 的元素是：') print (x[x 5]) 输出结果为...花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。
当我们要把一幅图像中的运动区域和静止区域区分开的时候，这样的任务在计算机视觉中称为前后景分离，而帧差法则是前后景分离中最简单的一种方法，单纯考虑像素值在空间上的变化而不考虑时间特性。...对于两帧帧差法的计算过程可以用一句话描述：对于某个像素，如果它在前后两幅图像中的差值的绝对值超过某个设定好的阈值，则认为它属于前景，否则认为它属于背景。...height): for j in xrange(width): if abs(img1[i,j] - img2[i,j]) > thresh: # 差的绝对值大于阈值...其实帧差法在我个人的工作中更多是一个预处理的手段，比如我会对掩码图中的各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来，再对每个矩形区域做其他的处理，比如判断它是不是个人。...xrange(height): for j in xrange(width): if abs(img1[i,j] - img2[i,j]) > thresh: # 差的绝对值大于阈值
对于 而言，适合于水平框，针对各种不同形状的框，会有不同的 来进行处理。 具体的步骤如下： ? 如图所示，我们有 个带置信率的 ，我们先预设一个 的阈值如 。...每次获取到的最大置信率的 就是我们筛选出来的目标。...吸取了 的教训，在算法执行过程中不是简单的对 大于阈值的检测框删除，而是降低得分。算法流程同 相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分。其算法步骤如下： ?...是 - 特殊形式，当得分重置函数采用二值化函数时， - 和 是相同的。 - 算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 而，在一些场景的实验中，可以看到 的效果也是优于 的。 ?...上表中的蓝色的是 - ，只是降低了 的权值。
，带有将每个元素映射到内存块中某个位置的索引方案。...有两种类型的高级索引：整数和布尔值。 整数索引 这种机制有助于基于 N 维索引来获取数组中任意元素。每个整数数组表示该维度的下标值。当索引的元素个数就是目标ndarray的维度时，会变得相当直接。...示例 这个例子中，大于 5 的元素会作为布尔索引的结果返回。...函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() 这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值。...numpy.ptp() numpy.ptp()函数返回沿轴的值的范围（最大值 - 最小值）。 numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值得观察值占某个百分比。
取大于3的值 print(arr[arr>3]) #取第第一列大于3的值 arr_lien = arr[:,0] print(arr_lien[arr_lien>3]) 3.生成布尔矩阵 import...，j为矩阵的列""" return i*j # 使用函数对矩阵元素的行和列的索引做处理，得到当前元素的值，索引从0开始，并构造一个3*4的矩阵 print(np.fromfunction(func...两个矩阵对应元素相乘 / 两个矩阵对应元素相除，如果都是整数则取商 % 两个矩阵对应元素相除后取余数 **n 单个矩阵每个元素都取n次方，如**2：每个元素都取平方 4.矩阵的行和列互换(transpose...(axis=0)每列 (axis=1)每行 # 获取矩阵所有元素中的最大值 print(arr.max()) # 获取举着每一列的最大值 print(arr.max(axis=0)) # 获取矩阵每一行的最大值...print(arr.max(axis=1)) # 获取矩阵最大元素的索引位置 print(arr.argmax(axis=1) # 获取矩阵所有元素的平均值 print(arr.mean
在PyTorch的文档中说：NMS 迭代地删除与另一个（得分较高）框的 IoU 大于 iou_threshold 的得分较低的框。...实现，采用三个参数（这实际上是从pytorch的文档中复制和粘贴的）： box (Tensor[N, 4])) – 用于执行 NMS 的框。...score (Tensor[N]) – 每个box 的得分 iou_threshold (float) – 丢弃所有 IoU > iou_threshold 的框 返回值是非抑制边界框的索引 from...) keep[overlapped + i + 1] = 0 计算和选择iou大于iou_threshold的索引。...但是这并不代表我们的实现没有用，因为手写代码我们完全了解了NMS的工作原理，这是本文的真正意义，总之在这篇文章中我们看到了如何在PyTorch中实现非最大抑制，这对你了解目标检测的相关知识是非常有帮助的
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