首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何实现EMLOG获取固定数量网站标签

不过,有一个小小问题是,侧边栏组件中标签默认是显示网站所有标签,如果你标签过多,势必会影响到网站美观度。...明月网络在设计当前网站风格时候,也在页面的上方设计了一个标签模块,如果标签数量过多,则会破坏原有的设计。所以,明月网络就写了一个如下简单“EMLOG获取网站固定数量标签”小功能。...// 获取EMLOG固定数量网站标签 // 作者 会飞虫 www.f162.cn function getTags($num){ global $CACHE; $tag_cache = $CACHE...php endif; endforeach; } 如上代码既实现了获取EMLOG网站固定数量标签功能呢,参数$num即为用户设置标签个数。...函数代码如下,相对于之前来说仅仅只添加了一行代码: // 获取EMLOG固定数量网站标签(随机排序) // 作者 会飞虫 www.f162.cn function getTags($num){ global

57110

在xpath匹配li标签时候跳过第一个li标签,匹配剩下li标签表达式怎么写?

一、前言 前几天在Python白银交流群【꯭】问了一道Python选择器问题,如下图所示。...二、实现过程 这个问题其实在爬虫中还是很常见,尤其是遇到那种表格时候,往往第一个表头是需要跳过,这时候,我们就需要使用xpath高级语法了。...这里给出一个可行代码,大家后面遇到了,可以对应修改下,事半功倍,思路是先筛选再匹配,代码如下所示: li.xpath('/li[position() > 1 and position() < 5]'...) 上面这个代码意思是跳过第一个li标签,然后取到第五个li标签为止。...当然了,方法还是有挺多,两种思路都可行。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用xpath提取目标信息问题,文中针对该问题给出了具体解析,帮助粉丝顺利解决了问题。

1.9K10

【综合练习】C++ OpenCV实战---获取数量

前言 前阵子做了一个实战分享《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取(附代码)》,今天我们再把以前学习到东西综合练习一下,做一个获取个数小案例。 实现效果 ?...上图可以看到右边图片我们已经进行过二值化处理后显示效果了 ---- 形态学操作 接下来我们要进行形态学操作,首先看到上面右图,我们每个枣里面会有白色点,是光打上后我们二值化变为白色,所以我们这里要先进行一下腐蚀操作...可以看到右图中白点已经全部处理掉了 接下来我们再进行膨胀操作,用于把黑色区域进行分割,这里膨胀操作可以连续做几次,尽量把黑色区域缩小,我参数里面我做了5次膨胀 ? 再看一下效果 ?...左图是经常五次膨胀后把黑色区域都分割效果 ---- 距离变换 首先将我们二值化图像黑白反转过来 ? 然后开始距离变换 ? 接下来再进行归一化处理并显示出来 ? 显示效果为 ?...回到我们源图片一下,确实就是12个枣 ? 这一章算是对多个API进行综合练习进行数量获取。 ---- -END-

1.1K20

emlog获取文章外链图片数量与数据库上传图片数量

在制作emlog模版列表时,为了排版有时会需要判断文章内外链图片与数据库上传图片数量,通过判断图片数量就可以很好美化列表模版了,蓝叶就学习着写了这两种统计文章图片数量函数,有需要把函数代码复制到...emlog模板文件夹下module.php文件里,然后在列表页或者内容页需要地方写上调用代码即可。...f162_imgcount函数是正则获取文章内外链图片数量,调用代码<?php echo f162_imgcount( <?...php function f162_imgcount($content){ //正则获取文章内外链图片数量 preg_match_all("|]+src=\"([^>\"]+)\"?...imgarr); $result = $imgarr[1]; return count($result); } function f162_filecount($logid){ //查询数据库统计文章内上传图片数量

62240

【对比评测】OpenCV利用颜色分割获取数量

前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV基本知识进行了数量提取。当时算是完成了,可以看看文章中实现思路 ?...InRange利用HSV颜色分割,我们看看利用颜色分割和上次获取数量有什么不同。...左下角红色框里可以看到我们获取12个数量完全正确,左上角我们原图,右上角是最后找到轮廓后采用随机颜色画出来形态,右下角是在我们处理过程中通过HSV颜色分割和形态学操作后显示出来临时图,从右下图中可以看出来...随着我们学习越来越多,在图像处理上就需要采用最优策略进来行处理,单独写这篇文章,一个是可以回顾一下当时一些做法,做一个巩固复习,另一个就是想把新学到东西看看能不能把以前做过东西采用最优方式提取出来...,结果自己还是比较满意,达到了最终目的。

1.3K20
领券