2021-09-24：给定一个正整数 n ，输出的第 n 项。前五项如下：1：1。2：11。3：21。4：1211。5：111221。第一项是数字 1 。...描述前一项，这个数是 1 即 “ 一 个 1 ”，记作 "11"。描述前一项，这个数是 11 即 “ 二 个 1 ” ，记作 "21"。...描述前一项，这个数是 21 即 “ 一 个 2 + 一 个 1 ” ，记作 "1211"。...描述前一项，这个数是 1211 即 “ 一 个 1 + 一 个 2 + 二 个 1 ” ，记作 "111221"。返回第N项的字符串。 福大大 答案2021-09-24： 自然智慧。递归。...int) string { if n < 1 { return "" } if n == 1 { return "1" } last
删除链表中的倒数第N个节点 > 难度：中等 > 分类：链表 > 解决方案：双指针 今天我们学习第19题删除链表中的倒数第N个节点，这是一道中等题。这个题属于面试中的高频题，一定要能手写出来。...下面我们看看这道题的题目描述。 题目描述 给定一个链表，删除链表的倒数第 n个节点，并且返回链表的头结点。...这个题让我们删除链表中的倒数第 n个节点，并且返回头节点。题目中说明部分提到给定的 n保证是有效的，因此 n的值小于等于链表的长度。...Github地址 LeetCode-19 删除链表中的倒数第N个节点：https://github.com/JacobLei/leetcode/blob/master/src/main/java/A19..._RemoveNthNodeFromEndofList.java 参考链接 删除链表中的倒数第N个节点：https://leetcode-cn.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list
参考链接： Python中的replace替换子字符串 我已经想出了下面的方法，它还考虑了替换所有出现在左边或右边的“旧”字符串的选项。...当然，由于标准str.replace工作得很好，因此没有替换所有引用的选项。...def nth_replace(string, old, new, n=1, option='only nth'): """ This function replaces occurrences of...left' or 'all right'") return None groups = string.split(old) nth_split = [left_join.join(groups[:n]...), right_join.join(groups[n:])] return new.join(nth_split)
正文 好像也是一个不难的问题，刚视频里看到的，就记一下吧。 下面是表中原始的数据结构，做了一个倒叙排序： select * from Employee order by Salary desc ?...首先来看一下如何取Salary第二的记录。...Salary desc ) as result order by Salary asc 原理是先根据Salary降序排序获取到前3条记录，作为Result一个结果集 ?...下面再来看一下使用ROW_NUMBER（顺道试验了Rank，Dense_Rank这两个函数）这个函数的写法： --获取salary排行第三的人的信息 select * from ( select * ,...注意一下B和C的salary是一样的，但是得到的3个number值是不同的，项目中看具体情况，选择需要的函数。 我们这里取RowNumber. ? 结果也是一样的。 就到这里吧。
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...这个方法需要一个参数以及一个可选参数： path：这是我们的视频文件在磁盘上的路径。 override：一个布尔标志，用来决定我们是否应该跳过方法1而直接使用速度较慢(但保证准确无错误)的方法2。...我们访问cv2.VideoCapture，在第7行上的VideoCapture获得一个指向实际视频文件的指针，然后初始化视频中的帧总数。 然后我们在第11行进行检查，看看是否应该重写。...提供的API来确定视频文件中的帧数，我们需要利用所谓的捕获属性，其被OpenCV称为CAP_PROP（任何时候你看到一个以CAP_PROP_*开头的常量，你应该知道它与视频处理相关）。...在opencv3中，帧计数属性的名称是cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT，理想情况下，将各自的属性名称传递给视频指针的.get方法将允许我们获得视频中的总帧数(第10-15行)。
Ubuntu系统中安装OpenCV 4 前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。...如果你仅仅是在Windows系统中使用OpenCV 4.1，可以跳过本小节内容。...OpenCV 4.0的使用会需要很多的依赖项，例如图片编码库、视频编码库等。...之后根据计算机性能不同，将会是一个漫长的等待编译完成的过程。在编译完成后，用代码清单1-6中第3行代码安装OpenCV 4.1。...接下来需要配置bash，在终端通过代码清单1-7中第3行命令打开bash.bashrc文件，在打开的文件末尾加上OpenCV 4.1的安装路径，代码如代码清单1-7中第4行和第5行所示。
问题描述 给一个配置的字符串例如 NSString *string = @"34563879-+4561346573"; 现在我想获取到字符串第3个字符串3所在的位置。...对于我们经常用的rangeOfString这个方法只能获取最近的一次出现的位置，而不能指定第几个出现的位置。 查看关于 NSString里面其他不经常用到的 API，还真找到一个相似的方法。...NSNumericSearch = 64, //按照字符串里的数字为依据，算出顺序。...使用通用兼容的比较方法，如果设置此项，可以去掉 NSCaseInsensitiveSearch 和 NSAnchoredSearch }; rangeOfReceiverToSearch 需要搜索在源字符串所在的范围...- (void)testRangeOfString { /* 查找第一个1 */ BOOL result1 = [self isEqualTrue:@"1"
在此教程中，你将学习如何在opencv中使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN，你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...在原来Faster R-CNN论文中，Girshick等人设置N= 2000，但在实践中，我们可以用一个小得多的N，比如N={10,100, 200,300}，仍然可以得到很好的结果。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 ---- 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN....循环地处理视频，直到满足退出条件（第68和69行）。 然后，我们从帧中构造一个 blob，并在计算通过神经网络的时间，以便我们可以计算完成所需时间（第 75-80 行）。
在此教程中，你将学习如何在opencv中使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN，你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...在原来Faster R-CNN论文中，Girshick等人设置N= 2000，但在实践中，我们可以用一个小得多的N，比如N={10,100, 200,300}，仍然可以得到很好的结果。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN....循环地处理视频，直到满足退出条件（第68和69行）。 然后，我们从帧中构造一个 blob，并在计算通过神经网络的时间，以便我们可以计算完成所需时间（第 75-80 行）。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。...在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。.../ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流： 我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： 首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。
Leetcode -19.删除链表的倒数第N个结点 题目：给你一个链表，删除链表的倒数第 n 个结点，并且返回链表的头结点。...：head = [1, 2], n = 1 输出：[1] 我们的思路是，创建一个哨兵位，使用快慢指针，快指针从head开始走，慢指针从哨兵位开始走，快指针先走n步，加上哨兵位，和慢指针拉开n+1步，这样才可以使要删除的结点的上一个结点直接指向要删除的结点的下一个结点...，即删除倒数第n个节点； struct ListNode* removeNthFromEnd(struct ListNode* head, int n) { //创建一个哨兵位，它的...，加上哨兵位，实际上是n+1个距离 //这样才可以使要删除的结点的上一个结点直接指向要删除的结点的下一个结点 struct ListNode* fast = head, * slow...struct ListNode* curr = p->next; free(p); return curr; } Leetcode - 24.两两交换链表中的节点
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。 下一步，我们初始化视频流（来源可以是视频文件或摄像头）。...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： ? 首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...总结 今天的博客中，我们学习了如何使用深度学习 + OpenCV + 视频流来执行实时目标检测。我们通过下列两个教程完成了这一目标： 1.
：如文件名所示，这个脚本用来训练 LivenessNet 分类器。...--skip：我们不需要检测和存储每一张图像，因为相邻的帧是相似的。因此我们在检测时会跳过 N 个帧。你可以使用这个参数并更改默认值（16）。 继续加载面部检测器并初始化视频流： ?...此时，因为已经读取了一个帧，我们将增加读取计数器（48 行）。如果我们跳过特定的帧，也会跳过后面的处理，再继续下一个循环（48 和 49 行）。 接着检测面部： ?...如果你要处理的视频中不止有一张面部，我建议你根据需要调整逻辑。 因此，第 65 行抓取了概率最高的面部检测索引。66 行用这个索引计算了检测的置信度。...因为「真」视频比「假」视频长，因此我们得把跳过帧的值设置得更长，来平衡每一类输出的面部 ROI 数量。
：如文件名所示，这个脚本用来训练 LivenessNet 分类器。...--skip：我们不需要检测和存储每一张图像，因为相邻的帧是相似的。因此我们在检测时会跳过 N 个帧。你可以使用这个参数并更改默认值（16）。...此时，因为已经读取了一个帧，我们将增加读取计数器（48 行）。如果我们跳过特定的帧，也会跳过后面的处理，再继续下一个循环（48 和 49 行）。...如果你要处理的视频中不止有一张面部，我建议你根据需要调整逻辑。 因此，第 65 行抓取了概率最高的面部检测索引。66 行用这个索引计算了检测的置信度。...下面的视频中有更长的演示： 限制、改进和进一步工作 本教程中的活体检测器的主要限制在于数据集的限制——数据集中只有 311 张图片（161 个「真实」类和 150 个「伪造」类）。
#第一个文件 Order.txt 中的第3列修改为另一个文件 ip2.txt，或者第n列 #!.... ----------------------# Oy=( 1111111 # 默认从0开始，占位 `cat -n Order.txt | awk -F"|" '{print $3}'| sed...cat ip2.txt | awk -F"--" '{print $1}' | sed "s/ //g"` ) echo " 原来数据总量：${#Oy[*]} 更新数据总量：${#up[*]} 被修改的文件
为了构建电影条码，我们需要完成三个任务： 任务1：确定视频文件中的帧数。计算电影中帧的总数可以让我们知道在电影条码可视化中应该包含多少帧。...使用OpenCV生成电影条码 现在我们知道如何确定视频文件中的帧总数——尽管我们还不清楚为什么需要知道它。...这些RGB平均值将被序列化为一个JSON文件，因此我们可以在下一节中使用这些数据来进行实际的电影条形码可视化。 ——skip：该参数控制处理视频时要跳过的帧数。为什么我们要跳过帧呢?...因此，我们需要跳过每n个帧来减少输出的可视化文件大小。...，后面跟着两个可选参数： ——avgs：这个参数是我们的序列化JSON文件的路径，该文件包含视频中每帧的平均RGB值。
选自hackster 作者：MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。...第1步：材料清单 主件： 树莓派 V3：283 RMB（淘宝） 500 万像素 1080p 传感器 OV5647 迷你摄像头模块：83 RMB（淘宝） 第2步：安装OpenCV 3包 我使用的是更新了最新版树莓派系统...好消息是 OpenCV 具备训练器和检测器。如果你想要训练自己的对象分类器，如汽车、飞机等，你可以使用 OpenCV 创建一个。...然后，我们在在循环内部调用摄像头，并以 grayscale 模式加载我们的输入视频。现在，我们必须调用分类器函数，向其输入一些非常重要的参数，如比例因子、邻近数和人脸检测的最小尺寸。...在我的代码中，我从每一个 ID 捕捉 30 个样本，我们能在最后一个条件语句中修改抽取的样本数。如果我们希望识别新的用户或修改已存在用户的相片，我们就必须以上脚本。
频率分析，如查看人脸图片的傅里叶域（对其进行傅里叶变换）。 变量聚焦分析，例如查看两个连续帧之间像素值的变化。...「--skip」：我们不需要检测并存储每个图像，因为相邻的帧是相似的。相反我们会在两次人脸检测任务之间跳过 N 个帧。你可以使用此参数修改默认的 N 值（16）。...这时，由于我们已经读取了一个帧，我们将增加「read」计数器的计数（第 48 行）。如果需要跳过这个特定的帧，我们将不做任何操作继续进入下一轮循环（第 48 和 49 行）。...处理完成后，我们将在第 86 和 87 行中清空 OpenCV 的工作内存。 构建我们的活体检测图片数据集 ? 图 4：我们的 OpenCV 人脸活体检测数据集。...图 6：使用 OpenCV、Keras 以及深度学习技术训练一个人脸活体检测模型的训练过程示意图。 如结果所示，我们在验证集上实现 99% 的活体检测准确率。
这10篇文章中涉及的主题有：Flake，视频合成，遗传算法，验证码破解，Chutes & Ladders游戏，Chatbot，OpenCV，反向传播算法，Memoization技术 这是一个非常有公信力的列表排名...链接：https://lintlyci.github.io/Flake8Rules/ 第 2 名 用Python构建一个视频合成（作者：Kirk Kaiser） 文章介绍了如何用Python编写一个基本的视频合成器...，代码结构是使用aubio进行Onset检测，然后用Pygame直观地显示视频中的图形，最后可以通过写一个投影机程序来播放合成的视频。...如何在Python中进行反向传播（作者：Sushant Choudhary） 如果你是一个对python和神经网络都很陌生的读者，那你就该看一下这篇文章。...9 名 Python的memoization技术：如何在Python中缓存函数结果（作者：Dan Bader） Memoization技术是用作软件优化技术的特定的缓存类型，它可以用来加速你的Python
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