之前的速度不是很快，这次使用了numpy 来计算，速度已经比较快了，传入图片，到生成马赛克图，乐高积木图以及生成零件清单不会超过 10 s 钟。
本篇是 Processing 速写100天计划 的第7天Day_007。Processing速写100天计划是小菜的一个命题作业，所谓速写，简单的在5-10分钟，复杂点的在1-2个小时，主要就是敦促小菜能够对 Processing 的基本功进行扎实练习。
给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。
2022-06-15：薯队长最近在参加了一个活动，主办方提供了N个礼物以供挑选， 每个礼物有一个价值，范围在0 ~ 10^9之间， 薯队长可以从中挑选k个礼物。 返回：其中价值最接近的两件礼物之间相差
Android中GLES20.glTexParameteri函数表示对纹理的设置，函数结构如下：
介绍完 Go 并发编程基础和常见并发模式的实现后，我们来看一个完整的项目 —— 基于 Go 语言实现照片马赛克功能，为了对比并发与非并发的性能差异，我们先通过同步代码实现这个功能。
后面给我发了好几张照片，我想既然这样，我就用我之前的工具给它试试，结果说生成的像素太多了，买积木可能要很多，中间断断续续找我很多次，最后没办法，重新改了一下之前的缩放比例，保证宽不超过60个积木片，效果很满意。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
不久前，我分享了一个软件包，用于从安装在 Raspberry Pi或另一台计算机上的 Mathematica 控制 Pi 版的 Minecraft。 您可以使用多种语言控制 Minecraft API，但Wolfram语言非常胜任这一任务，因为它丰富多彩多范式的语言风格使得学习编码非常容易，并且因为它的高水平数据和计算功能可让您快速获得令人振奋的结果。
最近的瓜可谓真有意思，南山头铁鹅也默默吞下下了1000瓶老干妈。此时用这张1000张老干妈辣椒酱图片组成的企鹅来表达最适合不过了
该 style 参数可选。省略时，文本将使用最接近的DefaultTextStyle的样式。如果给定样式的TextStyle.inherit属性为true（默认值），则给定样式将与最接近的DefaultTextStyle合并。例如，这种合并行为很有用，可以在使用默认字体系列和大小时使文本变为粗体。
自 1999 年末发布以来，GNU Nano 为基于终端的文本编辑器的易用性设定了新标准，从那时起，它已经发布了大量版本，其中最新的是全新的 6.0 版本。
今天我们要做一件特别的事，从头开始撰写我们自己的分类器，如果你刚开始接触机器学习，这是一个重要的里程碑。因为如果你能跟上进度并独立完成，这意味着你已学会机器学习谜团里最重要的一块。今天我们要撰写的分类器是k-NN算法的简化版：它是最简单的分类器之一。
不同的平台（Mac、PC等）有不同的调色板，不同的浏览器也有自己的调色板。这就意味着对于一幅图，显示在Mac上的Web浏览器中的图像，与它在PC上相同浏览器中显示的效果可能差别很大。选择特定的颜色时，浏览器会尽量使用[2]本身所用的调色板中最接近的颜色。如果浏览器中没有所选的颜色，就会通过抖动或者混合自身的颜色来尝试重新产生该颜色。
直到所有方块都消除。显然，不同的消除顺序得分不同，薯队长希望您能告诉他，这个游戏最多能得到多少分。
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
SASS 中的内置函数和 LESS 一样，SASS 中也提供了很多内置函数方便我们使用，官方文档：https://www.sass.hk/docs/
这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。 那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：
Python学习笔记--在Python中如何调整颜色和样式 参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/a
向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
进入到Koala 安装目录 D:\Koala\rubygems\gems\sass-3.4.9\lib\sass修改 engine.rb 文件 在require 最下面 加入以下代码 即可解决
首先，参考之前打开显示设备的操作，使用uglRegistryFind()找到字库引擎；然后使用uglFontFindString()找到想要的字体；使用uglFontCreate()创建本地字体；使用uglFontSet()将该字体告诉当前图形上下文；最后使用uglTextDraw()绘制文本
某天，一只可爱的肥橘喵在路上走，突然遇到了一个怪人，那怪人自称PM6，“小肥喵，这里有一道水题，答对了我就请你吃狗肉，答错了你就请我吃猫肉！”
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
1.当我们想设置柱状图时，可以在皕杰报表内，鼠标右键设置类型选择图表类型，鼠标双击图表，选择柱状图和图标模式普通柱状图。可以设置为水平方向。
上篇python基础语法很OK？做几题测试一下有些朋友留言说很简单，对于那些python掌握的还不错的人来说，可能确实非常简单。
文章背景：工作中，有时候需要判断图片中不同位置的颜色。有些颜色不太容易区分，所以想通过Python编写代码，通过屏幕取点，获取某个位置的颜色值。
大数据x色彩图谱 workshop：利用大数据提取色彩图谱关系，挖掘相关应用产品。
公式中，COUNTIF函数返回单元格区域中小于指定值的数值的个数，将其作为参数传递给SMALL函数，得到小于指定值但最接近指定值的数。
今天早上起来，看到一张乐高人的图片，突然萌生一个想法，能不能将任意一张图片转换成乐高积木风格图片。
提起祖冲之，大家最熟悉的就是他在计算圆周率π方面的杰出贡献，祖冲之在前人研究圆周率的基础上进一步得出精确到小数点后7位的结果，给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927，即：
近期已经将python 的大部分内容讲完了, 接下来的一段时间会着重于算法和面试题相关的内容, 确保学有所用, 同时也为准备进入大厂的童靴们做个铺垫, 记得关注哦!!
在使用AI软件的过程中，我们多多少少还是会遇到一些问题。那么今天段老师就来和同学们聊一下，我们在使用AI中的一些提升效率的小技巧。希望可以帮助到正在学习的你~
在 Python 中，我们需要在一个文件中查找一个数字，并且找到最接近它的数值对应的行号。给定一个文件 data.txt：
我用的Notepad++打开的，记事本也可以打开，但是要将字体设置小点才能看清楚，下面是原图和字符图的比较：
将参数Number沿绝对值减小的方向去尾舍入，使其等于最接近的significance的倍数
由于目前图像采用的颜色空间主要为 RGB 空间，但 RGB 颜色空间的各分量之间存在着相关性，这就意味着如果改变一个像素颜色外观的话，必须改变所有的颜色通道，这使得颜色更改过程变得极为复杂。而后 Ruderman 等人基于人类视觉对图像数据的感知研究，提出了lαβ 颜色空间，与 RGB 及其他颜色空间不同的是在 lαβ 颜色空间中通道间数据的相关性最小，从而可在不同的通道独立地进行统计信息的传递。
RPN网络前面是一个提特征的网络，比如VGG,Res等，传给RPN网络的是一个特征图，其实也就是一个tensor
有时候，不一定会查找到精确的值，如果是这样的话，应该可以找到最接近的值。有很多公式可以实现，然而本文不使用公式，而是使用VBA代码来实现。
GL_NEAREST 采样是 OpenGL 默认的纹理采样方式，OpenGL 会选择中心点最接近纹理坐标的那个像素，纹理放大的时候会有锯齿感或者颗粒感。
image.png 在之前我已经研究过了从app描述、截图、名称到国家/地区的所有东西。最能勾起我兴趣的是app的图标，但苦于不知如何去对此进行有效的研究。 最近我偶然发现了一个很酷的叫做Miro的
今天我们学习第16题最接近的三数之和，这是一道中等题。像这样数组的题目经常作为面试题来考察面试者算法能力和写代码能力，因此最好能手写出该题。下面我们看看这道题的题目描述。
艺术，作为时间与空间的沉淀，经常被视为一场带领现代人类回到过去一窥究竟的旅行，也是允许人们暂时逃避当下的载具。
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
K - Means是一种对图像进行聚类的算法，属于无监督分割聚类方法，这种方法不对聚类进行层次划分，只是通过分析聚类的性质和均值，将像素简单地划分为不相交的聚类。
: 研究者指定的正数。 K 表示最接近特定观测的观测数，它定义了“邻域”。 例如，K = 2意味着每个观测都有一个邻域，包含最接近它的另外两个观测。
我们想要查找与给定价格24.2最接近的价格所对应的商品，很显然，有两个商品乳胶垫和纯生啤酒的价格与24.2接近，但纯生啤酒的价格更接近，因此返回的值应该是“纯生啤酒”。
df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456, 10.111, -3.3],
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