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

前端扛把子 axios 的 GET 也要发送 JSON

在 http 标准协议中, GET 请求 本身是可以携带 Body 数据 。 至于 GET 请求携带的数据能不能被获取, 还是要看接受端 后端 是否处理。...这里使用了 mime:"json" 强制使用 json 解析器解析 body 数据, 不再依赖客户端传递的 content-type package main import ( "github.com...:"name"` Age int `json:"age"` } `body:"" mime:"json"` // get 请求支持 body 传递数据, 并使用 json 解析 } func...= nil { panic(err) } // 返回参数对象 c.JSON(200, p) } 使用 axios 发送 GET 请求 axios 可以说是前端进行 http 请求必须使用的网络库了...", 使用模块组件 创建 data 数据对象, 并使用 JSON.stringify 进行格式化 使用 axios 发送 get 请求 import axios from 'axios' async

1.8K10

json_tuple一定比 get_json_object更高效吗?

要理性的比较json_tuple和get_json_object的效率,最近有朋友问我:hive中取多个key时,为什么用了json_tuple,效率反而比get_json_object慢了一些?...上面是搜索网上的结论的截图,基本都会认为json_tuple比get_json_object高效,理由是:取多个key值时,json_tuple只解析一次,而get_json_object需要解析多次。...我们来看实际情况: 1、get_json_object缓存jsonObject (并非无脑解析多次) ? 一般情况下,由json字符串序列化成jsonObject这个过程是最耗费时间的。...从代码中可以看到,get_json_object函数会缓存jsonObject,也就是说json字符串转化为jsonObject的过程只有一次。并不是解析多次。...2、执行计划层面(get_json_object更简洁,json_tuple更繁重) 从下图中可以看到,get_json_object的执行计划,只有一个selectOperator ,非常简单 ?

2.7K20

混合拼接

例如当前基因组拼接中,尤其对于一些大型的基因组,往往混合多种测序平台数据进行拼接,达到最佳的拼接效果。...这些数据有多种分析方案,例如以下方案: 方案一:二代 illumina 数据单独拼接 方案二:三代数据单独拼接 方案三:二代 illumina 数据为主+三代测序连接...+补洞; 方案四:三代测序单独拼接,利用二代数据连接+纠错; 由于另种数据拼接结果肯定要优于只使用一种数据,因此,这里只需要比较方案三与方案四。...三、不同基因组拼接方案比较 3.1 单独使用 illumina 拼接 spades.py --isolate -o ill -t 24 -1 /share/home/xiehs/05.assembly/...利用 quast 比较不同拼接方案的拼接结果,选择最优的拼接结果。

1.6K20

图像拼接

cv2.imshow('img2',img2) final_matrix=np.zeros((460,920,3),np.uint8) final_matrix[0:460,0:460]=img1#图像拼接...() 算法:图像拼接是将JPG、PNG、BMP等图像文件拼接在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关。...图像拼接帮助用户快速按照实际需要的比例和像素拼接图像,支持水平拼接图像,垂直拼接图像,分块拆分图像。总之,三种拆分方式都支持自定义拼接像素。...例如使用圆柱变形的图像集无缝拼接图像,图像集在圆柱变形模型中是纯粹的平移关系。圆柱形方法的主要缺点是:假设相机的旋转轴运动与其向上的轴完全对齐,并且在其位置上保持静止,对于手持式相机几乎完全不可能。...变形模型的另一个选择是球面坐标,允许在x轴和y轴上有更多的选择来拼接图像。 首先读取图像 按预设尺寸新建画布 根据需求拼接图像

1.1K10

图像拼接

图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。...但由于图像灰度差异等原因,拼接后的图像很容易出现亮度差异和拼接接缝,所以在图像拼接后需要进行图像融合,使拼接后的图片看起来自然准确。...图像拼接需要从待拼接图像中检测出重叠部分才能进行拼接,这需要对待拼接图像提取关键信息从而确定图像的拼接部分。...图像拼接算法分类 如图二所示,对“图像匹配方法”分类,图像拼接算法可分为基于“空间域”和“频域”。基于空间域的图像拼接可以进一步划分为基于区域的图像拼接和基于特征的图像拼接。...基于底层特征的拼接可以分为四类:基于Harris角点检测器的拼接、基于FAST角点检测器的拼接、基于SIFT特征检测器的拼接、以及基于SURF特征检测器的拼接

4.2K21

OpenCV图像拼接改进算法之完美拼接

前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下: ?...最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ? 是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算,大家说了算,欢迎留言反馈!...拼接阶段融合,要有好的图像融合算法支持,别提金字塔融合,速度太感人了,所以最好一层搞定,间隔权重采样是个好方法。...之前的实现中图像对齐跟配准做的不错,就是最后的拼接效果不好,所以要改进图像融合,实现无缝融合。...OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接

12.6K62
领券