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Python OpenCV查找图中的四边形矩形

目标是找到下图中的矩形轮廓和四边形轮廓： ?...矩形的检测包含检测轮廓是四个顶点，同时两条边的夹角接近90°，代码和效果如下： import numpy as np import cv2 as cv # 设置putText函数字体 font=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX...cv.arcLength(cnt, True) #计算轮廓周长 cnt = cv.approxPolyDP(cnt, 0.02*cnt_len, True) #多边形逼近 # 条件判断逼近边的数量是否为...代码比较简单，核心步骤上面已添加注释，筛选条件自己可以改，如果只想检测四边形，不限制为矩形，则修改如下地方： # 只检测矩形（cos90° = 0） if max_cos < 0.1: # 检测四边形...大家使用的时候根据具体情况进行修改，C++的demo路径如下： F:\opencv4.2_release\opencv\sources\samples\cpp\squares.cpp

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类图中的关系

类图中的关系关联关系关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系，它是一种结构化关系，用于表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。...在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时，通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。...组合关系组合也是关联关系的一种特例，他体现的是一种contains-a的关系，这种关系比聚合更强，也称为强聚合；他同样体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束...关联和聚合（1）表现在代码层面，和关联关系是一致的，只能从语义级别来区分。（2）关联和聚合的区别主要在语义上，关联的两个对象之间一般是平等的，例如你是我的朋友，聚合则一般不是平等的。...关联和依赖（1）关联关系中，体现的是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系，比如我和我的朋友；这种关系比依赖更强、不存在依赖关系的偶然性、关系也不是临时性的，一般是长期性的，而且双方的关系一般是平等的

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一文读懂 SuperEdge 分布式健康检查 (边端)

同时SuperEdge设计了分布式健康检查机制规避了云边网络不稳定造成的大量pod迁移和重建，保证了服务的稳定。...而相较于云端和边缘端的连接，显然边端节点之间的连接更为稳定，具有更高的参考价值，因此 superedge 提出了边缘分布式健康检查机制。...云端和边端节点共同决定节点状态而分布式健康检查最终的判断处理如下： ?...中)，从而实现即便云边断连，但是分布式健康检查状态正常的情况下：失联的节点上的 pod 不会从 Service 的 Endpoint 列表中移除失联的节点上的 pod 不会被驱逐总结分布式健康检查对于云边断连情况的处理区别原生...分布式健康检查主要通过如下三个层面增强节点状态判断的准确性：每个节点定期探测其他节点健康状态集群内所有节点定期投票决定各节点的状态云端和边端节点共同决定节点状态分布式健康检查功能由边端的edge-health-daemon

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拼图中的数据科学

拼图筛选流程：抓出一把拼图注：一把的数量允许动态得调整铺展在桌面上并行对非字母信息筛选并处理优质连块拼图取出形状是边界拼图取出字母向下翻面并行对字母信息筛选并处理相似字母...XY 收集相似字母不再出现取出注：随机查找n次无结果边界拼图取出已出现过的字母取出最后一组字母相似字母X 收集X 相似字母不再出现取出X 直接收集Y 取出Y 注：随机查找...n次无结果注释：仅支持两只手，左手字母靠前，右手字母靠后注释：XY集合的选择靠特征，可选的组合有：AH、BDCG、EF 拼图拼接流程筛选最外边拼接里边开始拼拼接部分

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matplotlib画图中的各种设置

然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了，真正比较复杂的是对图表的各种设置，使图表明确、美观。...2.1 建立画布的时候指定首先，再来科普一下matplotlib的元素基础知识，figure代表整个图表对象，ax代表坐标轴和画的图，这两个要有区分。...二者有的时候有一点语法区别，一般plt是直接跟要设置的对象，比如设置x轴的标题名，你可以用plt.xlabel()，ax一般是加个set之后再跟要设置的对象，同样的问题，可以用ax.set_xlabel...和plt设置的不同在于，这个会根据图表省略一些刻度值，已满足图表的美观要求。建议用第一种。...3.7 设置网格线网格线就是图中间的线，可以认为设置有无，线形，颜色等，基本用法是plt.grid。

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距离 - 遗传图中的偏心函数

Guarnera 摘要：如果G的每个诱导路径都是最短路径，则图G =（V，E）是距离遗传。...在本文中，我们证明了任何距离 - 遗传图中的偏心函数（v）= max {d（v，u）：u∈V}几乎是单峰的，即每个顶点（v）> rad（G）+ 1有一个偏心较小的邻居。...这里，rad（G）= min {e（v）：v∈V}是graphG的半径。此外，我们使用该结果来表征距离 - 遗传图的中心，并提供线性时间算法以找到大的中心顶点子集，并且在一些情况下，所有中心顶点。...我们引入了两种新的算法技术来逼近距离 - 遗传图中的所有偏心率，包括线性时间加法1近似。

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边学边用Gradle:Gradle的脚本结构

前言一个简单的Gralde脚本,主要包含如下内容,其中标明可选的都是可以删掉的部分：插件引入:声明你所需的插件---如 apply plugin: 'java' 属性定义(可选):定义扩展属性---...构建和测试所需的一切。...可声明用于编译和执行构建脚本的类路径。该类路径也用于加载构建脚本使用的插件。简单说即设置脚本的运行环境。 buildscript中的声明是gradle脚本自身需要使用的资源。...可以声明的资源包括依赖项、第三方插件、maven仓库地址等。而在build.gradle文件中直接声明的依赖项、仓库地址等信息是项目自身需要的资源。...的时候只需要按照用类似于com.android.tools.build:gradle:0.4，gradle 就会自动的往远程库下载相应的依赖。

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PD 芯片- OTG 边充边数据的体验

而 PD 快充芯片的出现，彻底打破了 “充电” 与 “用 OTG” 的二选一困境，让边充边传成为高效生活的标配。...对于移动办公党，只需一个搭载 PD 芯片的 Type-C 转接器，就能让手机同时连接键盘、U 盘与充电器：一边用键盘高效编辑文档，一边以 480Mbps 的速率传输 GB 级工作文件，同时享受 PD 快充补能...实测数据显示，配备 PD 芯片的转接器可支持 9V/2A 稳定供电，即使连续 3 小时边传文件边办公，设备电量仍能保持在 60% 以上。直播创作者更是这一技术的直接受益者。...它让手机、平板不再是孤立的终端，而是通过边充边传的核心能力，成为连接外设、高效处理事务的 “万能中枢”。...随着 PD 3.1 协议将最大功率扩展至 140W，未来这一技术还将适配更多大功率设备，为笔记本外接显示器边充边传、专业相机高速导出素材等场景提供更强大的支持。

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去除箱线图中的outliers

异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除，避免对正确的结果造成干扰。...该离群点定义为异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。...75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数）即在UpperLimit与LowerLimit之外的值为...因此，存在离群值（红色的方点），下面去除离群值。首先定义一个函数，将outliers替换成NA。...na.rm = na.rm) y <- x y[x < (qnt[1] - H)] <- NA y[x > (qnt[2] + H)] <- NA y } 删除含有outliers(NA)的行

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说说地图中的聚类

概述虽然Openlayers4会有自带的聚类效果，但是有些时候是不能满足我们的业务场景的，本文结合一些业务场景，讲讲地图中的聚类展示。...需求在级别比较小的时候聚类展示数据，当级别大于一定的级别的时候讲地图可视域内的所有点不做聚类全部展示出来。效果 ? ? ?...实现在实现的时候，自己写了一个很简单的扩展myclusterlayer，代码如下： var myClusterLayer = function (options) { var self = this...对象； clusterField: 如果是基于属性做聚类的话可设置此参数； zooms：只用到了最后一个级别，当地图大于最大最后一个值的时候，全部展示； distance：屏幕上的聚类距离...； data：聚类的数据； style：样式（组）或者样式函数 2、核心方法 _clusterTest：判断是否满足聚类的条件，满足则执行_add2CluserData，不满足则执行

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大学，我是怎么边学编程边赚钱的？

首先给这位朋友点个大大的赞，我非常支持他的想法，在大学期间想到自己赚取生活费是很棒的，尤其是用自己感兴趣的、和未来发展目标一致的知识技术来赚钱再好不过！我本科也是计算机专业，大部分时间是自学。...进实验室加入学院的实验室，跟老师和学长们一起做项目，很大程度意味着你有了一份稳定的收入，毕竟学院的经费通常还是挺多的。...接外包网上有非常多的收费 Lab 实验和外包项目平台，像程序员客栈、猪八戒之类的，有短期、也有长周期的，视需求复杂度来给钱。...虽然现在网络上赚钱的方式太多了，比如拍抖音、直播带货、做公众号等，但每个人志向和天赋不同，别人的成功不一定是你能够模仿来的，未必能够看到成功背后的故事。...还是先踏踏实实的，想当程序员的话，就先学好技术再考虑赚钱，或者像上面提到的边学边赚。

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边抄边遮，谁是最像 Tableau 的“国产崽”？

从期初的不习惯，到如今得心应手；从期初的吐槽，到边用边记录“bug 清单”，我也在冷静地观察国产 BI 的发展。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍...可惜的是，这几年的永洪似乎低调了很多，似乎要失去“第一梯队”的地位。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 3）‍‍‍ 在“最像 Tableau” 的国产 BI 中，“最不像”的是帆软BI。‍‍‍...这在之前的测评中体现的淋漓尽致，比如多种可视化图表可选，但条形图甚至不能添加第二个坐标轴。同时，QuickBI 显然无法设计 DAX 一样的复杂逻辑，用底层的逻辑复杂性，来简化上层的复杂性。...这也是大部分学习 PowerBI 的 BI 难以通达的原因，反观Tableau，其实是最容易被抄袭、模仿的对象。...当然，图中观远位置和 QuickBI 基本持平，没有迈过第二道线，为什么？‍‍‍‍‍‍ 因为，观远 BI 在追求易用性的同时，其实也牺牲了分析的专业性和深度。这也是为什么说“可能有、很模糊”的原因。

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【测试】因果图中的基本符号

文章目录因果图基本符号符号详解其他条件约束栗子栗子-售货机场景因果图判定表因果图法基本步骤判定表法栗子-好学生思考因果图基本符号符号...

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社交图中的社区检测

删除高边介数的边（High Betweenness Edge Removal）通常来讲，社区内的成员之间联系紧密，并可以通过许多路径相互连接。...另外，不同社区的节点需要跨社区连接才能相互访问，而这些跨社区连接往往具有较高的边介数。因此，通过删除这些高边介数的边，社交图将被分成不同的社区。...算法：对于每个边，计算边介数删除最高边介数的边直到分离的区域足够然而，尽管这种方法可以得到不错的结果，但是当节点超过两千个，并且节点之间联系紧密时，这种方法非常慢并且效率不高。...开始时为每个节点分配一个唯一的标签。在每一轮中，每个节点检查其所有相邻节点的标签都将其自己的标签设置为其相邻节点中数量最多的标签，当出现两种标签数量相同的情况时，将进行随机选择。...直到标签分配没有更多变化模块度优化在一个社区内，2个节点有链接的概率应该比链接刚好在整个图中随机形成的概率要高。

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地图中的鼠标移动响应

概述：假设如下场景：首先地图加载一个WMS或者切片，wms为POI或者切片上有POI，我们知道WMS或者切片是无法做到像Marker或者矢量的事件相应的，但是我们又需要对这些POI点进行响应，...基于此想法，本文讲述此想法的实现思路以及OL2和Arcgis中的实现方式。思路：实现的关键是注册两个map的事件：1、四至发生变化的时候；2、鼠标移动的时候。...1、四至发生变化当地图的四至发生变化时，我们需要将变化后四至内的POI点的数据返回到前台进行下一步处理，返回的逻辑可以采用一次性全部返回或者分区域返回，分区域返回的优势是减少数据的传输量，但是分区域返回时需要结合鼠标移动的同时响应的...2、鼠标移动的时候当获取到了当前区域的POI数据，当鼠标移动时，以鼠标点为中心，当前地图的分辨率*图标大小为长宽，创建一个正方形，去循环判断POI点是否落在的该正方形内，是，响应；否，返回。

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树上的边题解

题面给一棵 n 个点的树，定义 f(l,r) 为： \forall i \in [l,r]，j \in [l,r]，都存在 i \to j 的路径时，需要选择的最少树边数量。...因此换一个思路，考虑统计每条边的贡献。一条 u \to v 的边，将原树分成两棵子树。...该边会对答案产生贡献，当且仅当： \exists i \in [l,r],j \in [l,r]，满足 i \in \operatorname{subtree}(u),j \in \operatorname...选择的一个连续编号区间 [l,r]，钦定的边会产生贡献，当且仅当该区间内同时包含 i \in \operatorname{subtree}(u) 与 j \in \operatorname{subtree...而对于一条边，它不能产生贡献的总情况数是：\sum \dbinom{R - L + 1}{2}，总情况数是 \dbinom{n}{2}，能产生的贡献就是 \dbinom{n}{2} - \sum \dbinom

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喜马拉雅的“边听边逛”新实验

其中首次参与双十一活动的喜马拉雅，就打出了“好物”与“好书”的组合拳，将单一的物质消费升级为“物质+精神”的消费，为购物狂欢增添了新的序章，也在为人们的精神生活需求开拓新路径。...有别于电台时期小而散的市场格局，喜马拉雅代表的在线音频平台打通了音频消费的上下游，一边是数亿的活跃用户，一边是数十万的声音主播，并且形成了包括PUGC、PGC、UGC在内的内容生态系统。...主播的参与帮助越来越多用户实现物质消费和精神食粮消费的合围，在物质消费的同时带来精神上的愉悦。 03 边听边逛的流量新实验站在喜马拉雅平台的立场上，在双十一期间的参与，也在丰富其商业化能力。...相较于直播带货的即时性，用户和音频主播的连接时长动辄几十个小时乃至上千小时，这种长期互动的黏性是很多平台无法比拟的。喜马拉雅运用息屏后的场景开启了一场“边听边逛”实验。...至少就主播们参与带货的结果来看，喜马拉雅这场边听边逛的流量新实验，已然让外界看到了在线音频的商业潜力和诸多新可能。 04 写在最后十三年双十一后，精神食粮或终将成为新的消费浪潮。

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PHP边运行边输出运行结果的实现方法

在开发过程中，经常会需要做批量处理，例如数据同步或格式转换时往往涉及大批量的数据处理，由于数据量大，数据里往往存在各种的差异，导致运行过程容易出问题，所以能在运行过程中实时输出每条记录运行的情况（成功或失败...，失败的原因及引发异常的原始数据信息）是非常有助于排查问题的，我这里分享两个自己做了简单封装的方法，我自己觉得很好用，希望也对你们有用。...先做一下简单的说明：第一个方法是在你需要实时输出的方法最前面调用；第二个方法是需要输出内容时再调用，举个例子： public function testApi(){ Tools::realTimeOutputPrepare...(); $i = 1; while($i < 100){ sleep(1); Tools::realTimeOutput($i++); } die; } 这两个方法的具体内容是:..."; flush(); } 我的方法是以静态方法的形菜定义到一个叫Tools的工具类里的，建议你可以把这两个方法也放到你自己的工具类里，使用起来就非常方便了。看到了吗？

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关于Spring Cloud健康检查的陷阱邮件检查，超时检查

关于Spring Cloud健康检查的陷阱邮件检查，超时检查 1.排除不必要的健康检查项有一天调用方突然反馈调不通我们的服务。查看Eureka控制台，发现服务状态是UP。查看服务进程一切正常。...束手无策之际，忽然想到会不会是健康检查在作怪，因为Eureka Client判断服务可用与否的依据就是健康检查。...再次查看http://ip:port/health，果然发现有一项邮件健康检查挂了。最近项目引入了spring-boot-starter-mail，实现发送邮件的功能。...邮箱服务器挂了，造成整个服务的监控检查状态是DOWN。由于邮件发送不是核心功能，可以把非核心组件从健康检查中排除，避免造成整个服务不可用。通过如下配置关闭邮箱健康检查。...的health-url作为健康检测，默认检查的超时时间为10s，如果生产环境遇到网络、db、redis慢或者挂了等问题，会导致health检查请求超时，springcloud注册中心会认为该server

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LDR6500：实现OTG边充电边数据的新利器

随着科技的飞速发展，移动设备已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是智能手机、平板电脑还是笔记本电脑，这些设备都以其强大的功能和便携性，赢得了用户的青睐。...然而，随着技术的不断进步和设备的日益多样化，如何高效、便捷地连接和使用这些设备成为了一个亟待解决的问题。...OTG技术的革新应用 OTG，即On-The-Go，是一种USB标准，允许设备在无需使用电脑的情况下直接连接和交互。这一技术的出现，极大地简化了设备间的互联过程，提升了数据传输的效率和便捷性。...添加图片注释，不超过 140 字（可选）边充电边数据的完美融合 LDR6500在OTG领域的一大亮点在于其能够同时支持数据传输与充电功能。...广泛的应用场景 LDR6500凭借其卓越的性能和广泛的兼容性，在OTG转接器领域展现出了广泛的应用前景。

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