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利用ffmpeg转码视频为gif图片,调整gif图片的大小

-fs 10M:指定输出文件的最大文件大小为 10MB。 最后的output.gif 是输出文件的名称和格式。通过指定 -fs 10M 参数,FFmpeg 将努力使输出文件大小不超过 10MB。...第二个过滤器是scale过滤器,用于调整输出GIF的分辨率,这里将宽度设置为320像素,高度按比例自动调整,同时采用lanczos算法进行重采样,以获得更好的质量。...【4】视频压缩 如果有一个视频,想要使用ffmpeg 命令,将视频重新编码,限制大小输出。...-bufsize 1000k:设置视频的缓冲区大小为1000k。 -c:a aac:使用AAC音频编码器。 -b:a 192k:设置音频的比特率为192k。...可以尝试将CRF值从23调整到更小的数值,例如18或者15,来获得更高质量的输出视频。

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    「AntV」@antvg2plot 特殊 散点图 x轴为category 调整了legend 的marker

    具体来说,代码中的 data 数组定义了散点图的数据系列,每个数据对象包含了分类、值和 y 轴字段三个属性。而 cateMap 对象则定义了每个分类对应的颜色和形状。...在创建 Scatter 实例时,通过传入参数配置了散点图的一些基础属性: padding 控制了散点图绘制区域与画布边缘之间的间隙; xField 和 yField 分别指定了 x 轴和 y 轴所对应的字段...; colorField 和 shapeField 则分别指定了颜色和形状所对应的字段; size 指定了散点的大小; legend 配置了图例样式和位置; xAxis 和 yAxis 分别配置了 x...轴和 y 轴的样式和标题。...最后,调用 scatterPlot.render() 方法将散点图渲染到指定的容器中。 值得注意的是,该代码使用了 ES6 的模块化语法,通过 import 导入了需要的 Scatter 类。

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    寻找大小为n的数组中出现次数超过n2的那个数

    问题描述: 在一个大小为n的数组中,其中有一个数出现的次数超过n/2,求出这个数。...这题看似很简单,但是找到最优解不容易,一般情况我们首先想到最笨的方法,每选一个数,遍历一次数组,复杂度O(N^2),或者先排序再找那个数,复杂度一般为O(NlgN),或者用hash,时间复杂度O(N),...所以这些都不是最优解,我们先分析一下这个题目,设该数出现的次数为x,则x满足,n/2+1x 的数全部相抵消的话,至少还剩1个,我们从前往后遍历,设key为第一个数...#include #include using namespace std; /*在大小为n的数组中寻找次数超过n/2的数*/ int find_data(vector...(); i++) { if(ntime == 0) { //在i前面的数全部删除完,或者起始的时候,将arry[i]放入结果 result = arry[

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    Mac电脑无法将U盘格式化(抹除)为APFS格式的解决

    MAC 概览 很多小伙伴把新买的U盘插在Mac上,然后想把它格式化(抹除)为APFS格式。...APFS格式的特点是: “优化闪存/SSD存储,并以加密为主要功能”,在I/O联合上使用了“独特的copy-on-write设计”,在确保可靠性的基础上优化性能。...注意,该格式是U盘分区表的格式,而不是格式化的格式。...解决起来很简单,我们只需将U盘分区表格式设置为GPT格式(GUID分区表)即可 设置 首先,插上U盘,打开Mac系统中自带的 磁盘工具 程序,选择 显示所有设备 接着,选择整个U盘设备(左侧“外置”菜单里最顶层的项目...),而不是选择其中的容器或卷: 然后,点击程序顶部的 抹除 按钮,在弹出的窗口中的分区方案里选择 GUID 分区图: 现在,可以在格式里选择 APFS 格式了: 本文由 小马哥 创作,采用 知识共享署名

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    windows无法连接到打印机错误为0x0000011b的解决办法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 今年微软更新了一波新补丁,然后很多人发现打印机或者共享打印机突然连接不上了,卸载驱动、删除打印机都没用。...添加打印机出现0x0000011b的错误代码 第一步:点击《控制面板》 第二步:选择《程序和功能》 第三步:查看已安装的更新 第四步:不同版本对应的补丁名不同,参考如下: Windows10...版本 1909–KB5005566 Windows10版本 2004、20H2、21H1–KB5005565 第五步:双击卸载 第六步:重启电脑 注意,如果是共享打印机,要卸载打印机主机上的补丁才有用...,卸载联网打印机电脑的补丁没有用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    2025-05-12:计算子数组的 x-sumⅠ。用go语言,给定一个长度为 n 的整数数组 nums,以及两个整数 k 和 x

    2025-05-12:计算子数组的 x-sumⅠ。用go语言,给定一个长度为 n 的整数数组 nums,以及两个整数 k 和 x。 定义数组的 x-sum 如下: 1....统计数组中各个元素的出现频率。 2. 选出出现次数最多的前 x 个元素的所有出现位置。若出现次数相同,则数值较大的元素优先被选中。 3. 将选中的这些元素加起来,得到 x-sum。...请你计算数组中所有长度为 k 的连续子数组的 x-sum,返回一个长度为 n - k + 1 的数组 answer,其中 answer[i] 表示子数组 nums[i..i + k - 1] 的 x-sum...• sumL 记录 L 中所有元素的频率乘以元素值的和(即 x-sum)。 • 动态维护 L 和 R 的大小关系:确保 L 的大小为 x。 详细过程 1....• 确保 L 的大小为 x: • 如果 L 的大小小于 x,从 R 中移动最大的元素到 L。 • 如果 L 的大小大于 x,从 L 中移动最小的元素到 R。 4.

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    用go语言,你有一个正整数数组 nums。我们称两个整数 x 和 y 为“近似相等”,

    用go语言,你有一个正整数数组 nums。我们称两个整数 x 和 y 为“近似相等”,如果我们可以对其中一个数执行至多两次操作,使得它们变得相等。...初始化与排序: • 首先,定义一个整数数组 pow10,它包含了10的几次幂,这样可以方便地进行位数交换后的计算。 • 将输入数组 nums 进行排序,以便后续步骤可以依赖于已排序的数进行对比。...遍历数组中的每个数字 x: • 对于每个数字 x,初始化一个集合 st 来存储在对 x 进行位交换后可能得到的所有数字,包括 x 自身。 • 通过逐位提取数字的每一位到数组 a 中。 4....• 否则,进行一次位交换,计算结果 y。 • 将 y 加入集合 st。 • 进行一次交换后,使用嵌套循环对更高位进行第二次交换,计算所有可能的结果并将其加入集合 st。...空间复杂度分析 • 使用了一个哈希表 cnt,它的大小与数组 nums 的长度有关,空间复杂度 O(N)。

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    2024-12-30:所有球里面不同颜色的数目。用go语言,给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 qu

    2024-12-30:所有球里面不同颜色的数目。用go语言,给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 queries,其中包含若干操作。...我们有 limit + 1 个球,它们的编号为 [0, limit],每个球的编号都是独特的。 一开始,所有的球都是无色的。 每个操作的形式为 [x, y],表示将球 x 染成颜色 y。...在每次操作后,我们需要计算并返回所有球中不同颜色的数量。 请返回一个长度为 n 的数组 result,该数组的第 i 个元素表示第 i 次操作后不同颜色的总数。...3.遍历操作数组 queries,对每个操作进行处理: 3.a. 获取操作中的球编号 x 和颜色 y。 3.b....更新球 x 的颜色为 y,同时更新颜色计数表 cnt 中相应颜色的球数量加一。 3.d. 将当前不同颜色的总数记录在结果数组 ans 中。 4.返回结果数组 ans。

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    【译】使用“不安全“的Python加速100倍代码运行速度

    然后,给定数组的基指针和三个步幅, array[x,y,z]的地址将是 base+x∗xstride+y∗ystride+z∗zstride (对于图像,z 的值为 0、1 或 2,分别对应 RGB 图像的三个通道之一...“看看你自己——将一个形状为 (1920, 1080) 的数组保存为 PNG 文件,你会得到一张 1080x1920 的图像”。...而且,如果这种侮辱还不够,cv2.resize 使用 (width, height) 元组作为目标大小,将产生一个形状为 (height, width) 的输出数组。...如果您给出 BGR 数据并谎称它是 RGB,则代码将产生与给出实际 RGB 数据时相同的结果。 • 同样,调整大小时,数组维度代表宽度和高度的顺序并不重要。...同样地,如果我们将这个数据重新解释为一个具有 numpy 的默认步幅的 (height, width) 数组,我们将隐式地对图像进行转置。但是调整大小并不在乎!

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    Broadcast: Numpy中的广播机制

    在numpy中,针对两个不同形状的数组进行对应项的加,减,乘,除运算时,会首先尝试采用一种称之为广播的机制,将数组调整为统一的形状,然后再进行运算。...这种将较小数组进行延伸,保持和较大数组同一形状的机制,就称之为广播。...数组的广播是有条件约束的,并不是任意两个不同形状的数组都可以调整成同一形状,其操作逻辑如下 第一步,判断输出结果的数组尺寸,即shape属性,取输入数组的每个轴的最大值 第二步,将shape属性与输出数组不一致的话输入数组进行广播...明确输出结果为4行5列的矩阵之后,将输入的数组a和b通过广播机制扩展为4行5列的数组。...如果数组无法无法进行广播,则会报错 >>> a = np.array([x for x in range(0,40,10) for y in range(3)]).reshape(4, -1) >>>

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    【动手学深度学习】深入浅出深度学习之利用神经网络识别螺旋状数据集

    最后,将样本的极坐标位置转换为笛卡尔坐标位置,并存储在数组x中。 7.标签生成:在内层循环中,通过将当前样本所属类别对应的位置设为1,将标签存储在数组t中。...3.调用load_data()函数:通过调用load_data()函数,生成数据集的特征数组x和标签数组t。 4.打印数组形状:通过print()语句打印出数据集特征数组x和标签数组t的形状。...首先,根据输入的维度情况将t的形状调整为和y相同的形状,以便进行计算。 如果t的大小和y的大小相同,说明t是以one-hot向量形式表示的监督标签,这里将其转换为对应的类别索引。...3.使用np.argmax函数找到每个点概率最大的类别索引,得到预测的类别标签predict_cls。然后将predict_cls重新调整为与网格一样的形状,得到二维数组Z,用于绘制决策边界。...一开始,我选择了ReLU激活函数,但是在调整学习率时无法找到合适的参数。因此改用Sigmoid作为激活函数。

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    刷题-给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个有序数组的中位数

    题目:给定两个大小为 m 和 n 的数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个有序数组的中位数 方法:很简单的办法就是利用list的函数来实现。...2] + temp[length // 2 - 1]) / 2 print(Solution().findMedianSortedArrays([],[-2,-1])) 对第二种方案进行了优化调整...这样的时间的复杂度可能就上去了。但是慢慢去优化我们的代码,达到最佳,最简单的就是要消除可能存在的bug,再去想接下来的时间优化,当然了,肯定还有比这个最优的解法,这里知识一个抛砖引玉的。...目前我的刷题只是断断续续的开始,我感觉做这样的题目的时候呢,首先还是对基础知识的掌握,在一个就是我们用一个我们最熟悉的算法去解决。然后去寻找最优的算法。...给大家推荐一本书,这是我最近在反复看的一本书,我发现很多的时候的面试的答案能够在这本书里面找到,也帮助了我很多,在这里推荐给各位测试的小伙伴。

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    听六小桨讲AI | 第2期:卷积的批量计算及应用案例

    ,分别用大小为 ? 的卷积核在大小为 ? 的二维数组上做卷积。 将这 ? 个通道的计算结果相加,得到的是一个形状为 ? 的二维数组。...对每个通道分别设计一个2维数组作为卷积核,卷积核数组的形状是 ? 。 对任一通道 ? ,分别用大小为 ? 的卷积核在大小为 ? 的二维数组上做卷积。...的卷积核对输入图片做卷积。 将这 ? 个形状为 ? 的二维数组拼接在一起,形成维度为 ? 的三维数组。...,分别使用上面描述的形状为 ? 的卷积核对输入图片做卷积。 将这个形状为 ? 的二维数组拼接在一起,形成维度为 ? 的三维数组。 ?...1,右边的像素点取值为0 img = np.ones([50,50], dtype='float32') img[:, 30:] = 0. # 将图片形状调整为[N, C, H, W]的形式 x = img.reshape

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