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R中字段抽取、字段合并、字段匹配

1、字段抽取 字段抽取,是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:substr(x,start,stop) tel <- '18922254812'; #运营商 band <- substr...sep='|', header=TRUE, fileEncoding='utf-8'); data <- rbind(data_1_1, data_1_2, data_1_3) fix(data) 4、字段匹配...将不同结构的数据框,按照一定的条件进行合并(两表合并) 字段匹配函数:merge(x,y,by.x,by.y) items <- read.table('1.csv', sep='|', header...#前者返回匹配项目的下标;后者返回逻辑值,x长度有多少,就返回多少个逻辑值。 #如果添加一个value参数,赋值为T,则返回匹配项的值。...#前者只替换向量中每个元素的第一个匹配值,后者替换所有匹配值。 #注意以下两个例子中"o"的替换方式。

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    字符串匹配模式匹配篇)「建议收藏」

    字符串匹配模式匹配篇) 摘要: 问题的提出:众所周知,KMP算法在O(n)的时间中solve单模式串匹配问题。但怎样solve模式串匹配问题呢?...关键字: 字符串,模式串匹配,trie树,trie图,AC自动机。 前言: KMP算法是一种极其优秀的单模式串匹配算法,它通过前缀函数fail来减少匹配次数,以达到O(n)的单串匹配。...但当KMP算法用于解决模式串匹配问题时,时间复杂度为O(nq),十分低效。 因此,我们去探索一些更适合于模式串匹配问题的算法用以解决这个问题。 第1节主要介绍trie树。...匹配需要枚举原串的起始点u,再从trie树中查询,时间为O(lens*max(len))。 比起这个,更让我们关心的是空间复杂度,O(|SIGMA|n)。...那么如何改变这个数据结构使它能够完成匹配任务呢? 注:将trie树从上到下,从左到右标号,根为1 我们发现在trie树上匹配,会产生许多浪费。 比如模式串为ab。

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    PMVS:视图匹配经典算法

    导语:Multi-View Stereo(MVS)视图立体匹配与三维重建的任务是:以已知内外参数的幅图像(SfM的结果)为输入,重建出真实世界中物体/场景的三维模型。...图 5 图像模型 2、初始面片生成 该论文提出的视图匹配三维重建方法,可以分为初始面片生成、面片加密、面片剔除三部分,经过初始特征匹配得到一组稀疏的面片集合,然后通过反复加密、剔除面片的过程得到最终的结果...每幅图像通过Harris和DoG算子提取出特征点后,进入到特征匹配阶段,这是PMVS算法的核心内容,思路如下: 图 6 特征匹配算法伪代码 图 7 特征匹配后的效果 3、面片加密 经过上述的特征匹配后...在明确了哪些网格单元可以扩张后,接下来的问题就是如何根据已有的面片构建出新的面片了,思路如下: 图 9 扩张策略的伪代码 4、面片剔除 在扩张的过程中,为应对那些变化较大、较难重建的区域,调大了成像差异的阈值,但与此同时不可避免地会出现一些冗余...-扩张-剔除”策略的成功,成像差异函数的提出是立体匹配从双目走向视图的关键,可视集V(p)在极线约束下利用几何信息,更新可视集V*(p)进一步考虑灰度信息,在深度学习出现后,已有论文实现通过学习的方式来评估多个面片间的相似性

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    PMVS:视图匹配经典算法

    导语:Multi-View Stereo(MVS)视图立体匹配与三维重建的任务是:以已知内外参数的幅图像(SfM的结果)为输入,重建出真实世界中物体/场景的三维模型。...图 5 图像模型 2、初始面片生成 该论文提出的视图匹配三维重建方法,可以分为初始面片生成、面片加密、面片剔除三部分,经过初始特征匹配得到一组稀疏的面片集合,然后通过反复加密、剔除面片的过程得到最终的结果...每幅图像通过Harris和DoG算子提取出特征点后,进入到特征匹配阶段,这是PMVS算法的核心内容,思路如下: 图 6 特征匹配算法伪代码 图 7 特征匹配后的效果 3、面片加密 经过上述的特征匹配后...在明确了哪些网格单元可以扩张后,接下来的问题就是如何根据已有的面片构建出新的面片了,思路如下: 图 9 扩张策略的伪代码 4、面片剔除 在扩张的过程中,为应对那些变化较大、较难重建的区域,调大了成像差异的阈值,但与此同时不可避免地会出现一些冗余...-扩张-剔除”策略的成功,成像差异函数的提出是立体匹配从双目走向视图的关键,可视集V(p)在极线约束下利用几何信息,更新可视集V*(p)进一步考虑灰度信息,在深度学习出现后,已有论文实现通过学习的方式来评估多个面片间的相似性

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    DRF中ManytoMany字段的更新和添加

    背景:drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索,终于实现了我的需求,现将自己的心得记录一下说下我的需求:定义一个订单模型里面的订单...orderId 是自动生成的UUID订单的区域是外键,下单人也是外键,菜品orderMenu是一个对多字段(其实通过我查到的方法说的都是外键字段就可以实现但是个人觉得菜品和订单应该是对多会比较好理解...)就这样给自己挖了坑因为想要在添加订单的同时也要添加对应菜品的数量于是自定义了中间表并且添加了数量字段(噩梦开始~~~)首先是定义模型类models.py# models.pyimport django.utils.timezone...orderMenu = request.data.get('orderMenu') for i in orderMenu: # 我的思路是既然不能在更新主表的时候更新对多字段那就单独把对多字段提出来更新...# 在传入对对多字段的时候同步传入需要更新的中间表id obj = OrderCenterThough(pk=i.get('id')) #

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    视图立体匹配论文分享CasMVSNet

    基于学习的MVS算法可以分为四个模块: ·特征提取模块 ·特征匹配和代价聚合模块 ·深度图回归模块 ·深度图细化模块[可选项] ?...·特征提取模块:8层的2D卷积操作,除最后一层外,卷积操作后跟随BatchNorm层和ReLU; ·特征匹配和代价聚合模块: ※特征匹配:通过单应变换将源图像的特征图变换到参考视图下,并基于方差指标将视图的特征体聚合为一个代价体...如图2所示,空间分辨率H×W越高,平面假设数D越多,深度间隔I越小,那么得到的深度图质量越高;同时显存占用越大、耗时越长。那么,有没有一种可以权衡精度和效率的方法呢? 2. 方法 ?...· 特征提取模块:CasMVSNet需要在每个尺度上都进行特征提取和代价体构建,所以需要输入图像的尺度特征。文章使用了三个尺度的FPN(Feature Pyramid Network)网络。...·特征匹配和代价聚合:同MVSNet ·深度图回归:同MVSNet ? 图 4 深度范围的确定 ·深度范围的确定: ? ?

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    视图立体匹配论文分享CasMVSNet

    基于学习的MVS算法可以分为四个模块: ·特征提取模块 ·特征匹配和代价聚合模块 ·深度图回归模块 ·深度图细化模块[可选项] 图 1 MVSNet网络架构图 以ECCV2018的MVSNet[2]为例...·特征提取模块:8层的2D卷积操作,除最后一层外,卷积操作后跟随BatchNorm层和ReLU; ·特征匹配和代价聚合模块: ※特征匹配:通过单应变换将源图像的特征图变换到参考视图下,并基于方差指标将视图的特征体聚合为一个代价体...如图2所示,空间分辨率H×W越高,平面假设数D越多,深度间隔I越小,那么得到的深度图质量越高;同时显存占用越大、耗时越长。那么,有没有一种可以权衡精度和效率的方法呢? 2....· 特征提取模块:CasMVSNet需要在每个尺度上都进行特征提取和代价体构建,所以需要输入图像的尺度特征。文章使用了三个尺度的FPN(Feature Pyramid Network)网络。...·特征匹配和代价聚合:同MVSNet ·深度图回归:同MVSNet 图 4 深度范围的确定 ·深度范围的确定: 3、实验结果 3.1 DTU数据集 CasMVSNet在DTU[3]数据集的实验结果如表1

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    模态+Recorder︱模态循环网络的图像文本互匹配

    为了处理这一问题,现有方法按照对图像文本对应关系建模方式的不同主要可以被分为两大类:1)一对一匹配和2)匹配,如图1所示。 图1:图像文本匹配常用方法之间的对比。...匹配方法则是尝试从图像文本中分别提取所包含的多个局部实例,然后对于多个成对实例度量其局部相似性并融合得到全局相似性。...因此,我们提出了一种基于选择式模态循环网络的图像文本匹配方法,可以选择性关注和匹配图像文本中的语义实例。...通过引入结构化稀疏约束,我们可以在模态子空间学习的同时自动区分不同视角之间的判别性,进而有效建模草图与其对应自然图像之间的一致特性。...2)从数据语义的角度来进行不同模态数据的匹配,在此基础上,通过加入三元组的限制条件,来提高匹配精度。遵循的原则为:在最小化同一语义数据在不同模态之间距离的同时,最大化不同模态不同语义数据之间的距离。

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    Laravel域名下字段验证的方法

    它具备如下的一些特点: 我们访问的域名是不一致的,解决方案见我的一篇文章,Laravel 路由研究之domain 解决域名问题 其次各个站点对后台的要求都是一致的,也就是说,一个后台N各站去用。...所以我们需要进行如下的处理: 增加字段identity 进行判重 进行登录验证 数据处理 这个就不进行讨论了。根据用户所属身份不同,调用的数据也不同就行了。...max:255', 'unique:users'], 'password' = ['required', 'string', 'min:8', 'confirmed'], ]); } 默认登录验证字段...(看过文档的都知道),注意:登录验证字段必须是在表里面唯一的。...下面我们用Laravel表单验证来实现一下: 1、增加字段: 为方便演示,我直接在 make auth 生成的迁移文件上直接修改,大家不要在实际项目中直接修改,而是通过新建迁移文件,使用修改表结构的方式增加字段

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    解决同时修改数据库表字段的调用顺序问题

    描述AB两个接口更新同一个表的字段,但是以B接口下发数据为准,上游调用A接口的同时调用C接口,C接口再同时调用B接口,理论情况下更新时间是按着A先插入了tabel的字段,B再进行更新,最终数据是以B接口下发数据为准的...标题:解决同时修改数据库表字段的调用顺序问题2. 并发控制机制为了解决同时修改table字段的调用顺序问题,我们需要引入并发控制机制。最常用的并发控制机制是事务。...在这种方式下,我们可以通过对数据库操作进行事务封装,确保同时修改table字段的一致性。3....设计适应并发修改的数据结构为了适应同时修改table字段的场景,我们需要针对具体的应用场景设计适合的数据结构。常见的做法是引入版本号或时间戳字段,并将其作为修改字段时的判断条件。...这样,在同时修改table字段的情况下,不会出现因为读写操作的争抢而导致的性能瓶颈。5. 异步消息队列另一种解决同时修改table字段的调用顺序问题的方法是使用异步消息队列。

    20910
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