一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...也是可以实现这个需求的。 后来他自己对照着修改了下，完全可行。 其实有空格的话，也是可以直接引用过来的，问题不大。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码，如下所示： df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单，不过还没有太满足需求，后来【月神】补充了下，取绝对值再比较。
如何判断一个PSObject中是否定义指定名称的属性，下面的代码中举出了三个方法 $test=New-Object PSObject -Property @{ compiler=$null...} #方法一(不完全靠谱) $test.compiler -ne $null #方法二 (Get-Member -inputobject $test -name "compiler" ) -ne...$null #方法三 ($test.PSobject.Properties.name -match "compiler") 上面三个方法， 方法一虽然最简单却不完全靠谱，因为如果compiler是...$null时，返回结果是错的。...靠谱的办法是二和三， 而方法三要求powerShell 3.0以上的版本才有效 参考： https://stackoverflow.com/questions/26997511/how-can-you-test-if-an-object-has-a-specific-property
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/103176127 方法的重写Overriding 和重载Overloading...是Java 多态性的不同表现。...重写Overriding 是父类与子类之间多态性的一种表现，重载Overloading 是一个类中多态性的一种表现。...如果在子类中定义某方法与其父类有相同的名称和参数，我们说该方法被重写(Overriding)。子类的对象使用这个方法时，将调用子类中的定义，对它而言，父类中的定义如同被“屏蔽”了。...如果在一个类中定义了多个同名的方法，它们或有不同的参数个数或有不同的参数类型，则称为方法的重载(Overloading)。Overloaded 的方法是可以改变返回值的类型。
String sqlconn = "Data Source=wei//SQLEXPRESS;Initial Catalog=HISDB;Inte...
find() 方法为数组中的每个元素都调用一次函数执行： 当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, find() 返回符合条件的元素，之后的值不会再调用执行函数。...findIndex() 方法为数组中的每个元素都调用一次函数执行： 当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, findIndex() 返回符合条件的元素的索引位置，之后的值不会再调用执行函数。...> 9; }) // 2 1 2 3 方法二和方法三，这两个方法都可以发现NaN，弥补了方法一IndexOf()的不足。...(v=>{ if(v === 查找值) { //则包含该元素 } }) 别的做法： js中存在一个数组，如何判断一个元素是否存在于这个数组中呢，首先是通过循环的办法判断，...，如果不存在与数组中，那么返回－１，代码如下所示： /** * 使用jquery的inArray方法判断元素是否存在于数组中 * @param {Object} arr 数组 * @param {Object
论文提出了一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度数据中缺失值的方法，并将该方法和其他三种方法（RSDAST、IMA和Gapfill）进行对比。...之前的研究提出了一些利用时间和空间信息填补地表温度缺失值的方法，本文拟提出一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度缺失值的方法。...2 研究区与数据 本文选择京津冀地区和广东省两个区域，这两个区域具有不同的地理和气候特征，可以用来测试方法的适用性。...3 研究方法 本文提出一种填补地表温度数据缺失值的方法。...首先除去地表温度数据中的异常值，接着定义时间与空间窗口，然后用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度缺失值，最后使用一种简单的时间填补法填补剩余的缺失值。方法的流程图见图1。
对于复杂的场景，仅仅依靠光照估计无法满足这一要求。当真实场景中存在透明物体时，折射率和粗糙度的差异会影响虚实融合的效果。本文提出了一种新的方法来联合估计照明和透明材料，将虚拟物体插入到真实场景中。...由于透明物体与光线相互作用的复杂性，作者在联合优化阶段设计了一种两步优化方法：在第一步（（b）和（c））中，使用逆路径跟踪和半球区域照明模型来联合优化场景中不透明物体的照明和材质。...前两列是输入图像与本文方法使用估计参数恢复的结果，可以看出物体的材质可以被真实还原，透明物体的不同粗糙度参数可以被准确估计；后三列是插入物体的融合图像，这些图像分别由真实参数、本文方法和对比方法获得的参数生成...与现有算法对比结果 为了更客观地评价估计结果准确性，不同场景下透明物体的折射率和粗糙度参数如下表所示，可以看出在Scene1和Scene2中，本文方法估计结果与真实值非常接近，Scene3和Scene4...中透明物体的几何模型更加复杂，估计值与真实值之间存在一定偏差，但是从上图可以看出，插入虚拟物体的效果并没有受到影响，而对比方法不能处理透明物体的粗糙度，同时本文算法在折射率的估计中有更高的准确率。
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k 的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
格雷码是一种特殊的二进制码，在结构光三维视觉中，常常被用于编码。比起我们常见的二进制码，格雷码具有相邻数字的编码只有一位不同的优点，这个优点对于解码而言十分重要，可以减少光解码的错误率。...格雷码的解码很简单，只要把投影的格雷码结构光再还原回十进制数字，我们就能知道相机中的像素点（uc，vc）对应的是投影图片的哪一列（up）了。...虽然由于环境光，以及物体表面材质的原因，一幅图像中像素的亮度（灰度值）通常是不均匀的，无法直接利用一张图片呈现的灰度信息对结构光解码，但是我们可以利用结构光系列图片来帮助获取像素点当前是亮条纹还是暗条纹的信息...于是论文【2】在上述思路上，再增加了一部分想法，如果我们能求出当前灰度值中可能的来自结构光直接光源的成分的比例，就可以帮助我们辨别出该点是否经历暗条纹或者亮条纹。...0 I>Lg 且满足I_inv值化为1 不符合以上所有条件的点为不确定点 有了以上的二值化方法，格雷码的编码和解码都不是什么太大的问题，解码后可以根据笔者之前文章提供的三维数据计算方法得到较为准确的物体三维信息
格雷码是一种特殊的二进制码，在结构光三维视觉中，常常被用于编码。比起我们常见的二进制码，格雷码具有相邻数字的编码只有一位不同的优点，这个优点对于解码而言十分重要，可以减少光解码的错误率。...格雷码的解码很简单，只要把投影的格雷码结构光再还原回十进制数字，我们就能知道相机中的像素点（uc，vc）对应的是投影图片的哪一列（up）了。...虽然由于环境光，以及物体表面材质的原因，一幅图像中像素的亮度（灰度值）通常是不均匀的，无法直接利用一张图片呈现的灰度信息对结构光解码，但是我们可以利用结构光系列图片来帮助获取像素点当前是亮条纹还是暗条纹的信息...于是论文【2】在上述思路上，再增加了一部分想法，如果我们能求出当前灰度值中可能的来自结构光直接光源的成分的比例，就可以帮助我们辨别出该点是否经历暗条纹或者亮条纹。具体计算规则如下： ?...0 I>Lg 且满足I_inv值化为1 不符合以上所有条件的点为不确定点 有了以上的二值化方法，格雷码的编码和解码都不是什么太大的问题，解码后可以根据笔者之前文章提供的三维数据计算方法得到较为准确的物体三维信息
下面，笔者将详细介绍如何制作相移编码图片，以及如何对获取的相移图片进行解码，最后笔者将粗浅的谈谈相移相比其他方法（如格雷码）有什么优势。 常见的三步相移法公式如下所示： ? 其中 ?...实际上由于投影仪投射出来的光的灰度值并不是线性变化的，为了消除这种非线性变化问题，有不少人提出了各种针对投影光的伽马矫正方法。...把相移编码光投影到物体表面后，我们就可以解码了，如上面的方程所示， ? 是相机图片的灰度值，那么上述三个方程就只剩三个未知数， ?...其对应的N步相移法的解码公式为： ? 如何选定相移步长呢? 一般来说，步长越多越精确和稳定，但是在实际的应用中，考虑到三维成像帧率等原因，用三步或四步像移方法的较多。...为什么相移达到的亚像素级的精度是正确的呢？笔者个人认为和光本身就是一种正弦波有关，光打在物体表面上，会以正弦波的形式向周边散开，所以使用相移时得到的亚像素级的解码精度往往是比较准确的。
3 ， 4 . 5 （空格） 6 ； 7 " 8 \' 下面我们通过一张图来理解下消息解码问题的处理（B-大写模式；X-小写模式；D-标点符号模式）： a列显示了输入中的当前数字；b列是当前的模式；c...最后我们需要一些方法处理解码模式，以便知道当前的整数应该被解码为小写字母、大写字母还是标点符号。我们首先把这些需要完成的任务进行分解： 逐个读取字符，直到读取了行末符。...下一个步骤是考虑这样对这个方法进行扩展，使之适用于三位数。一旦完成了这个任务之后，我们很可能会发现一种模式，可以为任意位数的整数创建一个通用的解决方案。...现在我们可以把“双管齐下”的计算方法付诸实施。...使用threeDigitNumber的值，是否还有办法确定fourDigitNumber的值呢？
Hash 定义 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。...值（MD5、SHA2等），例如网站登录时，可以只保存用户密码的 Hash 值，每次登录时只需将密码的 Hash 值和数据库中的 Hash 值作比较，网站无需存储用户密码，这样在网站数据被盗时可以有效防止撞库等风险...签名和验证 通过了解非对称加密我们可以知道同一对密钥中私钥是可以解公钥的，那么思考一下公钥是否可以解私钥？ 我们不妨仔细看一下非对称加密解密过程： ?...，因此通过比对两个文件的 hash 值是否相等来校验两个文件是否相等是普遍的文件校验手段。...所谓编码，即把数据从一种形式转换为另一种形式。压缩过程属于编码过程，解压缩过程属于解码过程。 常见的压缩算法 JPEG、MP3、MP4 等。
5.2 散列算法 散列算法一般用于生成数据的摘要信息，是一种不可逆的算法，一般适合存储密码之类的数据，常见的散列算法如MD5、SHA等。...，默认使用Shiro1CryptFormat，另外提供了Base64Format和HexFormat，对于有salt的密码请自定义实现ParsableHashFormat然后把salt格式化到散列值中；...2.4、hashFormatFactory用于根据散列值得到散列的密码和salt；因为如果使用如SHA算法，那么会生成一个salt，此salt需要保存到散列后的值中以便之后与传入的密码比较时使用；默认使用...如上方式的缺点是：salt保存在散列值中；没有实现如密码重试次数限制。...不同的是，它只用于密码验证，且可以提供自己的盐，而不是随机生成盐，且生成密码散列值的算法需要自己写，因为能提供自己的盐。
俄罗斯科学家提出了一种自动解码和解释解码器权重的新算法，该算法可用于脑机接口和基础研究。该项研究结果发表在《神经工程杂志》上。 脑机接口可以用于创建机器人假体、神经植入物，康复模拟器等。...此外，结合机器学习方法，神经接口可以帮助研究人员了解人类大脑是如何工作的。 最常见的脑机接口使用神经元的电活动，例如，通过电或脑磁图测量。然而，为了将神经元信号翻译成指令，需要一个特殊的解码器。...因此，研究人员除了提出一种用于信号处理的新神经网络外，还提出了(并在理论上证明是合理的)一种解释广义神经网络参数的方法。...image.png 四个分支中每个分支的真实包络和解码包络之间的比较 为了评估他们提出的神经网络的性能并结合一种解释其参数的新方法，科学家们首先生成了一组真实的模型数据，即44个神经元群体20分钟的活动...每一行图对应于训练后的解码器的三个分支中的一个。(a)最左边的一列显示颜色编码的空间滤波器权值，接下来的两列对应于正确重构的空间模式。蓝色对应的绝对激活最小，黄色对应的绝对激活最大。
解码拍摄的图像 根据解码结果和校准结果进行三角测量 【1】相机和投影仪校准/标定 通过下面链接的方法即可： http://qiita.com/nn_tok/items/852e1a7d4d9a1e7d5075...二进制模式光的粗略解释是黑白条纹。有多种类型的模式。它投影整个图案，根据是否暴露在光线下生成一个 0,1 位字符串，并根据该位字符串计算投影仪的哪些像素坐标与其对应。...=1 -black_thresh=5 在第一个参数中，指定一个文本文件，逐行描述捕获的图像列(图片路径)。...我们正在检查这个位反转图像和亮度值之间是否有足够的差异。 可选的 -black_thresh 是首先检查光线是否正确到达的阈值。...阈值判断用于检查投影纯白色图案时和投影纯黑色图案时的亮度值是否存在差异。 执行时会输出解码结果的图像。有两种图像格式，exr 图像和 png 图像。输出 png 用于检查解码结果。
从图中的方法体中可以看到，当前对象是Realm类对象，即将调用的方法是doGetAuthenticationInfo(token)。而这个方法，就是你即将要重写的方法。...可以看到下图中，info这个对象是有值的，说明从数据库中查询出来了正确的帐号密码 （6）那么，接下来就很简单了。把用户输入的帐号密码与刚才你从数据库中查出来的帐号密码对比一下即可。...一般进行散列时最好提供一个salt（盐），比如加密密码“admin”，产生的散列值是“21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3”，可以到一些md5解密网站很容易的通过散列值得到密码...“admin”，即如果直接对密码进行散列相对来说破解更容易，此时我们可以加一些只有系统知道的干扰数据，如salt（即盐）；这样散列的对象是“密码+salt”，这样生成的散列值相对来说更难破解。...你可以通过这个包装对象的getPrimaryPrincipal（）方法拿到此值,然后再从数据库中拿到对应的角色和资源，构建SimpleAuthorizationInfo。
保护HTTP API的困难在于请求是 无状态的 —— API 无法知道是否有两个请求来自同一用户。 那么，为什么不要求用户在每次调用 API 时提供其 ID 和密码呢？仅因为那将是可怕的用户体验。...这不是一种加密方式，任何人都可以 轻松解码 以查看原始数据。 我们可以对这些字符串进行解码，以更好地了解JWT的结构。 Header 以下是 Token 中的已解码 Header 部分。...任何人都可以解码 Token ，并确切了解 Payload 中的内容。因此，我们通常会包含一个 ID ，而不是诸如用户电子邮件之类的敏感识别信息。...有许多不同类型的哈希算法，但 SHA256 通常与 JWT 一起使用。 换句话说，我们不能根据上面的散列值算出原始字符串是 Hello，world。哈希非常复杂，以至于无法猜测原始字符串。...将其包含在哈希中可防止某人生成自己的哈希来伪造令牌。而且由于散列会掩盖用于创建散列的信息，因此任何人都无法从散列中找出秘密。 将私有数据添加到哈希中的过程称为 salting ，几乎不可能破解令牌。
这是由于格雷码是一种离散型编码，编码精度是整数级的像素，这种编码设计注定了它的精度不会太高。所以在实际应用中，格雷码通常是配合着其他编码方式一起使用：比如使用格雷码来标示相移的周期数。...图中是一幅经典的双目重建模型，在之前的系列篇中我们介绍了单目结构光重建可以使用双目模型，只需要把投影仪看成一个逆相机就可以。...至此，我们就很好的估计了一个比直接用解码结果按公式求得的更准确的三维重建点了，但是细心的朋友一定发现了，在一般形式的结构光三维重建中，我们仅仅需要用到列方向的条纹，（为什么仅需要一个列方向，可以看系列篇之三维重建原理...），但是在上述求射线的过程中，我们需要知道像点对应的投影仪位置的行和列两个信息，如果仅有一个列方向的值，列所在的直线和原点就构成一个面了！...那像点和相机中心连线的射线一定会和这个面有交点，且这个交点即是我们用传统的解法得到的解，这个解通常由于列值（格雷码）解码值精度不够而不够精确。
由于上述方程中的积分在本质上是难以处理的，它可以写成另一种形式。该方程可转化为优化问题，如下式所示。...随机不确定性和认知不确定性 有两种类型的不确定性 —— 随机不确定性和认知不确定性，其中方差是两者的总和。对于最终的预测，单个的均值和方差可以估计，如下两个方程所示。...方差中的第一项表示随机不确定性，而第二项表示认知不确定性。 网络结构 先验分布有助于整合网络上的权值学习。...第一列:输入图像，第二列:真值分割，第三列:预测分割，第四列:随机不确定性，第五列:认知不确定性 总结 在这个博客中，我们提出了一种在医学图像分割中量化不确定性的方法。...我们的模型基于一个类似于VAEs所使用的编码器解码器框架。网络的权值代表分布而不是点估计，从而在进行预测的同时给出了一种原则性的测量不确定性的方法。
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