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iOS开发照片框架详解（一）-- AssetsLibrary

AssetsLibrary: 代表整个设备中的资源库（照片库），通过 AssetsLibrary 可以获取和包括设备中的照片和视频 ALAssetsGroup: 映射照片库中的一个相册，通过 ALAssetsGroup...ALAsset: 映射照片库中的一个照片或视频，通过 ALAsset 可以获取某个照片或视频的详细信息，或者保存照片和视频。...AssetsLibrary 实例需要强引用 实例一个 AssetsLibrary 后，如上面所示，我们可以通过一系列枚举方法获取到需要的相册和资源，并把其储存到数组中，方便用于展示。...但是，当我们把这些获取到的相册和资源储存到数组时，实际上只是在数组中储存了这些相册和资源在 AssetsLibrary 中的引用（指针），因而无论把相册和资源储存数组后如何利用这些数据，都首先需要确保...如下图：实例化一个 AssetsLibrary 的局部变量，枚举所有相册并储存在名为 _albumsArray 的数组中，展示相册时再次查看数组，发现 ALAssetsGroup 中的数据已经丢失。

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ios开发照片框架详解（一）-- AssetsLibrary

AssetsLibrary: 代表整个设备中的资源库（照片库），通过 AssetsLibrary 可以获取和包括设备中的照片和视频 ALAssetsGroup: 映射照片库中的一个相册，通过 ALAssetsGroup...ALAsset: 映射照片库中的一个照片或视频，通过 ALAsset 可以获取某个照片或视频的详细信息，或者保存照片和视频。...AssetsLibrary 实例需要强引用 实例一个 AssetsLibrary 后，如上面所示，我们可以通过一系列枚举方法获取到需要的相册和资源，并把其储存到数组中，方便用于展示。...但是，当我们把这些获取到的相册和资源储存到数组时，实际上只是在数组中储存了这些相册和资源在 AssetsLibrary 中的引用（指针），因而无论把相册和资源储存数组后如何利用这些数据，都首先需要确保...如下图：实例化一个 AssetsLibrary 的局部变量，枚举所有相册并储存在名为 _albumsArray 的数组中，展示相册时再次查看数组，发现 ALAssetsGroup 中的数据已经丢失。

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    Python数据分析 | Numpy与高维数组操作

    如果数据不是这样的布局，使用concatenate命令可以方便的堆叠图像，并通过axis参数提供索引号： [750186e2b289ab0998d2579d7026dd90.png] 如果不考虑轴数，可以将数组转换...通过混合索引顺序可实现数组转置，掌握该方法将加深你对3维数据的了解。...根据确定的轴顺序，转置数组平面的命令有所不同：对于通用数组，交换索引1和2，对于RGB图像交换0和1： [4ad2fa93cc381abcb17ab40ce68147bb.png] 注意，transpose...广播机制同样适用多维数组，更多详细信息可参阅笔记“ NumPy中的广播”。...最后介绍einsum(Einstein summation)函数，这将使你在处理多维数组时避免很多Python循环，代码更为简洁： [734337962858b94638428ebd7c02fc94.png

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    panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

    1. allclose()  Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。... array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])  array([10, 12, 12, 16])  3. clip()  Clip() 用于将值保留在间隔的数组中...Pandas  Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。  ...、索引不同的数据转换为DataFrame对象  大数据集的智能标签的切片，高级索引和子集化  直观的合并和联接数据集  数据集的灵活重塑和旋  坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签)  强大的IO工具...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据  特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。

    5.1K00

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    作者：Lev Maximov 机器之心编译 编辑：Panda 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数...因此，常见的做法是要么先使用 Python 列表，准备好之后再将其转换为 NumPy 数组，要么是使用 np.zeros 或 np.empty 预先留下必要的空间： 通常我们有必要创建在形状和元素类型上与已有数组匹配的空数组...第一个索引是平面的数量，然后是在该平面上的坐标： 展示 (z,y,x) 顺序的示意图 这个索引顺序很方便，举个例子，它可用于保存一些灰度图像：a[i] 是索引第 i 张图像的快捷方式。...如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack 中硬编码的形式的示意图 这种转换的成本很低：不会执行实际的复制，只是执行过程中混合索引的顺序...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

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    图解NumPy：常用函数的内在机制

    点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具...，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。...第一个索引是平面的数量，然后是在该平面上的坐标： 展示 (z,y,x) 顺序的示意图 这个索引顺序很方便，举个例子，它可用于保存一些灰度图像：a[i] 是索引第 i 张图像的快捷方式。...如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack 中硬编码的形式的示意图 这种转换的成本很低：不会执行实际的复制，只是执行过程中混合索引的顺序...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

    3.3K20

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...第一个索引是平面的编号，然后才是在该平面上的移动： ? 这种索引顺序很方便，例如用于保留一堆灰度图像：这a[i]是引用第i个图像的快捷方式。 但是此索引顺序不是通用的。...如果不方便使用axis，可以将数组转换硬编码为hstack的形式： ? 这种转换没有实际的复制发生。它只是混合索引的顺序。 混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。...根据我们决定的axis顺序，转置数组所有平面的实际命令将有所不同：对于通用数组，它交换索引1和2，对于RGB图像，它交换0和1： ?

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    Python NumPy多维数组形状重构

    NumPy 是 Python 中用于数值计算的核心库，其多维数组功能是数据科学和工程计算的基础。在实际工作中，我们经常需要根据需求对数组进行形状重构，例如调整维度、添加或删除轴等。...resize：直接修改数组的形状。 ravel 和 flatten：将多维数组展平成一维。 reshape：灵活调整数组形状 reshape 方法用于创建一个新形状的数组，而不会改变原始数据。...6 7]] ravel 和 flatten：展开数组 将多维数组展平成一维数组是常见的操作，ravel 和 flatten 都能实现这一功能，但它们有一些区别： ravel 返回的是原数组的视图，修改会影响原数组...：", squeezed) 转置数组 通过 transpose 或 .T 可以实现数组的转置： arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 转置数组 transposed...例如，将多个图像的数据从形状 (batch, height, width, channels) 转换为 (batch, channels, height, width)。

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    PHP核心编程知识点

    二转八：三并一 二、十六之间的互转 十六转二：一拆四 二转十六：四并一 八、十六之间的互转 八转十六：先一拆三，再四并一 十六转八：先一拆四，再三并一 3.整型数据 表示形式 十进制 八进制，以...        d.表达式和语句 2.算术运算符 求余运算符：在运算之前先把两个操作数都自动转换为整型，符号是由被除数决定的 自增自减：++和——在前面和在后面的区别 3.赋值运算符 复合的赋值运算符...赋值运算符的结合性：右结合 赋值表达式的值就是被赋值的那个变量的值$a = 100 4.字符串连接符 主要和逗号的区别 在运算之前是将两边的操作数都自动转换为字符串类，然后进行横向的“拼接” 5.关系运算符...基本思想：干脆一个都不定义 func_get_args()用来接收实参的值，是一个索引数组 func_get_arg()用来获取某一个实参的值，索引是从0开始 func_num_args()，用于获取实参的数量...数组初步 数组创建：显示创建，隐式创建、利用强制类型转换符创建 数组访问：中括号语法 数组分类： 键值之间的关系：索引数组和关联数组 数组的维度：一维和多维数组 foreach遍历 基本语法 几个细节

    3.4K51

    numpy之数组基础

    参考链接： Numpy 遍历数组 一维数组，多维数组：  涉及方法 索引和切片  展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果   dtype显示数据类型，...注意复数不能转换为整数和浮点数  dtype 类的 itemsize 属性：单个数组元素在内存中占用的字节数  数组的 shape 属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小...transpose ：转置矩阵是很常见的操作   resize 和 reshape 函数的功能一样，但 resize 会直接修改所操作的数组  组合数组：    1、水平组合，函数hstack  或者...函数一样 矩阵的转置矩阵、  8、real imag  复数组成的数组的虚部和实部  9、flat 属性将返回一个 numpy.flatiter 对象，这是获得 flatiter 对象的唯一方式，可以遍历多维数组...  函数：  tolist 将numpy数组转换为python列表  astype 转换数组时指定数据类型

    2.3K40

    EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

    ConvertMaps，将图像转换图从一个表示转换为另一个表示 ConvertPointsFromHomogeneous，将点从均匀转换为欧氏空间。...Dct，执行1D或2D浮点数组的向前或反向变换。 脱色，将彩色图像转换为灰度图像。这是一个基本的数字打印工具，风格化的黑白照片渲染，以及许多单通道图像处理应用。...该功能可用于从扫描的照片中清除灰尘和划痕，或从静止图像或视频中删除不需要的物体。...如果多维数组min_loc-> x和max_loc-> x将包含极值的原始（线性）位置。...transmat和shiftvec应该是真正的浮点矩阵 转置，转置矩阵src1：dst（i，j）= src（j，i）注意，在复矩阵的情况下，不进行复共轭。

    3.6K20

    图像标签背后的技术原理及应用场景

    图像标签算法简介 通过为图像分配正确合适的标签，将图像的视觉信息转换为语义信息，有助于人们更好地理解与分析图像。图像标签包括了图像单分类和图像多标签分类的问题。...计算机眼中的图像是一个数组，数组中的每个数字表示图像中一个特定位置上的像素值，一张1600*900大小的图像就有超过一百万个像素点。计算机需要将这样的数组转化为高层次的语义信息。...此外，卷积操作与动物视觉中枢的视觉细胞感受野的原理有异曲同工之处，尤其适合用于处理视觉信息。图像分类算法就是基于强大的卷积神经网络设计的。...图片 21.png 针对典型的行业和图片数据特征进行了定制，目前提供三个版本供选择： 摄像头版：针对搜索、手机摄像头照片进行优化，涵盖大量卡证、日常物品、二维码条形码。...相册版：针对手机相册、网盘进行优化，去除相册和网盘中不常见的标签，针对相册常见图片类型（人像、日常活动、日常物品等）识别效果更好。 网络版：针对网络图片进行优化，涵盖标签更多，满足长尾识别需求。

    2.5K32

    17个最佳WordPress画廊插件

    功能和代码质量简直令人赞叹。” 多维数据集组合 多维数据集组合提供了易于使用的WordPress网格库 ，该库也为高级用户高度定制。...平面360°全景图像查看器 借助此WordPress图片库，使您的全景照片栩栩如生。 该插件使用WordPress 添加热点并滚动到静态全景照片，以创建超逼真的沉浸式360°观看体验。...使用简码，您可以将一个或多个“平面全景查看器”添加到网站上的任何页面，帖子或窗口小部件。...智能电网 将任何WordPress画廊简码转换为响应式且触摸友好的网格画廊。 该插件充满了自定义选项，可让您使用灯箱，CSS2动画以及YouTube和Vimeo支持来创建动态图像网格。...这个图库插件可用于显示您的内容，从而为投资组合，WooCommerce产品，照片，博客文章或其他任何寻求现代有效处理的内容创建吸引人的显示。

    8.3K31

    【深度学习】 NumPy详解（二）：数组操作（索引和切片、形状操作、转置操作、拼接操作）

    使用多维索引：对于多维数组，可以使用多个整数或布尔索引来访问特定的元素。例如，arr[0, 1]将返回多维数组arr中第一行第二列的元素。...例如，arr[1:5:2]将返回数组arr中索引为1、3的元素。 使用省略号切片：对于多维数组，可以使用省略号(...)表示连续的切片。例如，arr[..., 1]将返回多维数组arr中的第二列。...使用负数索引和切片：可以使用负数索引和切片来从数组的末尾开始访问元素。例如，arr[-1]将返回数组arr中的最后一个元素。...转置操作 数组转置操作是指将数组的行和列互换的操作，转置操作对于处理二维数组特别有用，例如在矩阵运算和线性代数中经常需要对数组进行转置。 a....使用.T属性 在NumPy中，多维数组对象（ndarray）具有一个名为.T的属性，可以用于进行转置操作。该属性返回原始数组的转置结果，即行变为列，列变为行。

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    Numpy 简介

    此外，在上面的示例中，a和b可以是相同形状的多维数组，也可以是一个标量和一个数组，甚至是两个不同形状的数组，只要较小的数组“可以”扩展到较大的数组的形状，从而得到的广播是明确的。...转置式运算 moveaxis(a, source, destination) 将数组的轴移动到新位置。 rollaxis(a, axis[, start]) 向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。...transpose(a[, axes]) 置换数组的维度。 更改尺寸数量 atleast_1d(*arys) 将输入转换为至少具有一个维度的数组。...改变阵列的种类 asarray(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组。...asarray_chkfinite(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组，检查NaN或Infs。 asscalar(a) 将大小为1的数组转换为标量等效数组。

    4.7K20

    解决Matlab遇到的svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array.

    如果Y是矩阵或数值数组，我们需要将其转换为向量。以下是两种常见的解决方案：解决方案一：使用Y(:)转换Y(:)是MATLAB中的一种操作符，它可以将多维数组转换为向量。...应用场景假设我们要使用SVM对一个二分类问题进行分类，数据集包括2个特征变量（X1和X2）和目标变量（Y），其中目标变量Y是一个矩阵。我们的目标是将Y转换为向量，并使用svmtrain函数进行训练。...SVM分类器简介支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种非常流行的用于分类和回归分析的机器学习算法。...具体地说，SVM分类器的目标在于：找到一个最优的超平面，将输入数据点正确地分开；最大化分类超平面到两类最近样本点的间距，即为最大化模型的鲁棒性和泛化能力。...它通过寻找最优超平面将高维数据分隔开，具有很好的泛化能力和鲁棒性，能够处理线性或非线性数据，是机器学习中不可或缺的重要算法之一。

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