我有一个包含大约9,000张JPEG照片(约30 of )的文件夹,我想用某种压缩方式将其存档。我知道压缩JPEG通常不是很有效,但是这些照片都是时间间隔的帧,所以大多数图像之间有很大的共性。在这种情况下,我可能会比正常情况下得到更多的文件大小缩减吗?在这种情况下,是否有一种特定的(常见的)压缩算法可能做得特别好?
当使用scipy.spatial.distance.pdist创建压缩距离矩阵并将其传递给ward时,我得到以下错误:
Valid methods when the raw observations are omitted are 'single', 'complete', 'weighted', and 'average' error.
但是文档中说,linkage()函数需要一个凝聚的距离矩阵。我该如何解决这个问题?
foo = np.random.randint(3, size=(10,10))
scipy.spatial
我正在开始一个新的项目,我想从对客户端需要存储的数据进行建模开始。然而,我不知道从哪里开始。到目前为止,我尝试对两个简单的实体Event和Address进行建模。一个Event可以有多个Addresses,一个Address可以关联多个Events。这就是我所拥有的:
public class Event
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public string Description { get; set; }
public List<Address>
我正在使用Google Closure编译器编译我的代码。
我正在编译的代码是来自闭合库、Hammer、Hammer-Time和一些我自己的代码的相关部分。
直到我将锤子添加到编译中,编译才会正常工作,此时,当我运行JavaScript时,我会得到以下错误:
Uncaught TypeError: n.add is not a function
指的是:
function mb(a, c, e, l, f, k) {
if (!c)
throw Error("Invalid event type");
var h = !!f
, n