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「译」编写更好的 JavaScript 条件式和匹配条件的技巧

通常情况下，面向对象编程让我们得以避免条件式，并代之以继承和多态。我认为我们应当尽可能地遵循这些原则。...从另一方面来说，由于各式各样的原因，可能我们的代码最终还是会有条件式。也许是修复 bug 的时间很紧，也许是不使用条件语句会对我们的代码库造成大的改动，等等。...匹配所有条件，使用 Array.every 或者 Array.find 在本例中，我们想要检查每个汽车模型是否都是传入函数的那一个。...匹配部分条件，使用 Array.some Array.every 匹配所有条件， Array.some 则可以轻松地检查我们的数组是否包含某一个或某几个元素。...我这么说也就意味着，我们应该意识到它在某些情况下可能会引起条件式嵌套地狱。如果不受控制，多个分支和 if...else 嵌套将会让我们感到很痛苦。

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基于深度学习的特征提取和匹配

以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。...在训练和测试期间它使用L2距离，提出了一种128-D描述符，其欧几里德距离反映了补丁相似性，并且可作任何涉及SIFT的替代。...---- 特征匹配 MatchNet【3】 MatchNet由一个深度卷积网络组成，该网络从补丁中提取特征，并由三个全连接层组成网络计算所提取特征之间的相似性。...如图是UCN和传统方法的比较：各种类型的视觉对应问题需要不同的方法，例如用于稀疏结构的SIFT或SURF，用于密集匹配的DAISY或DSP，用于语义匹配的SIFT flow或FlowWeb。....||1是估计的对应图和GT对应图之间的L1距离，M(l)gt 是GT二值掩码（匹配掩码），表示源图像的每个像素在目标是否具有对应关系。

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    基于深度学习的特征提取和匹配

    计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。...在训练和测试期间它使用L2距离，提出了一种128-D描述符，其欧几里德距离反映了补丁相似性，并且可作任何涉及SIFT的替代。...特征匹配 MatchNet【3】 MatchNet由一个深度卷积网络组成，该网络从补丁中提取特征，并由三个全连接层组成网络计算所提取特征之间的相似性。...如图是UCN和传统方法的比较：各种类型的视觉对应问题需要不同的方法，例如用于稀疏结构的SIFT或SURF，用于密集匹配的DAISY或DSP，用于语义匹配的SIFT flow或FlowWeb。...给定图像对和地面实况像素相关映射ωgt，定义分层目标损失函数如下： 其中||.||1是估计的对应图和GT对应图之间的L1距离，M(l)gt 是GT二值掩码（匹配掩码），表示源图像的每个像素在目标是否具有对应关系

    1.3K30

    使用 OpenCV 的 SIFT 图像特征提取和匹配

    简介： 图像特征提取和匹配是计算机视觉和图像处理中的重要任务。它们在图像识别、目标检测和图像拼接等各种应用中发挥着至关重要的作用。...一种流行的特征提取算法是尺度不变特征变换 (SIFT)，它被广泛用于检测和描述对尺度、旋转和光照变化不变的稳健特征的能力。...在本文中，我们将探讨如何将 SIFT 与流行的开源计算机视觉库 OpenCV 一起用于图像特征提取和匹配。 输入图像：让我们首先加载要在其上执行特征提取和匹配的输入图像。...OpenCV 提供了一个cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来创建我们可以用于特征提取的 SIFT 对象。我们可以指定各种参数，例如要检测的关键点数、倍频程数和对比度阈值。...Brute-Force：从输入图像中提取特征后，我们可以使用特征匹配算法在另一幅图像中找到匹配的关键点。

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    【JS】303- 编写更好的 JavaScript 条件式和匹配条件的技巧

    译者：@chorer译文：https://chorer.github.io/2019/06/24/Trs-更好的JavaScript条件式和匹配标准技巧/ 作者：@Milos Protic 原文：https...通常情况下，面向对象编程让我们得以避免条件式，并代之以继承和多态。我认为我们应当尽可能地遵循这些原则。...3、匹配所有条件，使用 Array.every 或者 Array.find 在本例中，我们想要检查每个汽车模型是否都是传入函数的那一个。...== model) === undefined; } console.log(checkEveryModel('renault')); // 输出 false 4、匹配部分条件，使用 Array.some...Array.every 匹配所有条件，这个方法则可以轻松地检查我们的数组是否包含某一个或某几个元素。

    1.4K10

    C++ OpenCV特征提取之KAZE和AKAZE的匹配

    前言 前面我们通过两章《C++ OpenCV特征提取之KAZE检测》《C++ OpenCV特征提取之AKAZE检测》介绍了KAZE和AKAZE的特征子描述，今天我们就来做一下KAZE和AKAZE的特征匹配...下面我们来整体改造一下： 因为要进行匹配，所以我们也要按FLANN的方式用到两张图，还是我们原来用FLAAN的那两张。 ? 把原来的src改为了src1和src2了，加载了两张要对比的图。...---- KAZE 然后定义KAZE的匹配方法，把src1和src2找到的keypoints都存到descriptor里面。 ? ---- 再用Flann的方式进行匹配 ?...---- 画出匹配的关键点 ? 到这里我们先运行一下看看效果 ? 可以看出画上对应匹配的非常多，这样应该是不对的，所以我们还是要用到前面章节学到的，需要寻找最好的匹配。...---- 我们写入再找到最好的匹配代码加进去，然后在drawmatch里面改为画上最好匹配的代码 ? ? 然后重新显示一下效果 ? 这次可以看到寻找最好的匹配后，不会像刚才那样感觉匹配的非常乱了。

    1.1K40

    SL-SLAM：基于深度特征提取和鲁棒匹配的视觉惯性SLAM

    通过利用深度特征提取和匹配方法，作者提出了一种多功能的混合视觉SLAM框架，旨在提高在恶劣条件下的适应性，例如低光环境、动态光照条件、纹理较弱的区域和显著的相机抖动。...在近年来出色的基于学习的算法基础上，我们从零开始设计了一个新颖的系统，该系统对所有SLAM任务使用相同的特征提取和匹配方法。...在我们的数据集上比较SL-SLAM和ORB-SLAM3的跟踪性能 在这些条件下，如图9所示，我们的方法可以清晰地提取和跟踪低纹理区域和黑暗区域的地图点。...我们的方法利用了SuperPoint特征提取方法和Lightglue匹配算法，这些方法在准确性和稳健性方面表现出优越的性能，相较于传统方法。...在未来将探索如何利用深度特征提取和匹配实现多智能体的同时定位和地图构建。

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    从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

    本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，将 两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。...我们使用split函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。...4.按条件提取（区域和条件值） 使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 #判断city列的值是否为beijing df_inner['city'].isin(['beijing'...这里我们把判断条件改为city值是否为beijing和shanghai。如果是就把这条数据提取出来。 #先判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。

    11.5K31

    python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

    ，合并的方式为 inner，将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。...我们使用 split 函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。  ...1#使用 ix 按索引标签和位置混合提取数据  2df_inner.ix[:'2013-01-03',:4]  ix  按条件提取(区域和条件值)  除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据...1#先判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。  ...与 excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似。  按条件筛选(与，或，非)  Excel 数据目录下提供了“筛选”功能，用于对数据表按不同的条件进行筛选。

    4.5K00

    Access数据库相关知识

    …… 02 语法 I 简单查询 i 提取列（Select） SELECT column1 FROM Table1 ii 限定列提取条件（Where） SELECT...多个限定条件时，每个条件之间用AND/OR连接 2. 通配符的使用(引自某本书)： 字符 说明 示例 *(星号) 匹配任意数量字符 Ford*可以找到Ford Mustang ?...(问号) 匹配单个字符 F?rd可以找到Ford [](方括号) 匹配字符列表一个字符 19[67]1可以找到1961和1971 !(感叹号) 配合方括号使用,可以排除字符列表中的字符 19[!...67]可以找到1951,但不能找到1961和1971 -(连字符) 配合方括号使用,可以匹配指定范围内的字符 196[2-8]可以找到1962和1968 #(井号) 匹配一个数字 1:##可以找到1:18...IV 管理表格 简单的创建表格、字段，修改某行信息等操作可以在数据表格视图完成，但是涉及大量的修改、更新和维护就需要用到SQL查询语句了。 i 删除操作 1.

    3.8K10

    Python Pandas 用法速查表

    文章目录 数据读写 数据创建 数据查看 数据操作 数据提取 数据筛选 数据统计 操作数据表结构 数据表合并 修改列名 插入一列 数据读写 代码 作用 df = pd.DataFrame(pd.read_csv...df_inner.loc[df_inner[‘city’].isin([‘beijing’,‘shanghai’])] 判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将符合条件的数据提取出来...，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index...=True) 将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 df_inner.reset_index() 重设索引 df_inner=df_inner.set_index(‘date’) 设置日期为索引...df_outer=pd.merge(df,df1,how=‘outer’) 全连接（取两个集合的并集，包含有 df ， df1 的全部数据行，无匹配则填充空） 修改列名 代码 作用 a.columns

    1.8K20

    SparkSQL内核解析之逻辑计划

    通过显式的过滤条件推导约束 基本操作和分类 ? LeafNode 主要对应数据表和命令相关逻辑。...生成数据表对应的LogicalPlan：访问FromClauseContext直到匹配TableNameContext节点时，根据其中的数据信息生成UnresolvedRelation，并跳出递归，构造名为...采用Map结构注册 ExternalCatalog 用来管理数据库，数据表，分区和函数的接口，目标是与外部系统交互并做到上述内容的非临时存储 Catalog内部还包括一个mutable类型的HashMap...Batch Nondeterministic => PullOutNondeterministic 将LogicalPlan中非Project和非Filter 的不确定表达式提取出来，然后放到内层或最终的...，避免多次计算 常量折叠和长度削减：对涉及常量的节点在执行前就完成运算 ?

    2.2K21

    滴滴面试题：打车业务问题如何分析？

    这里涉及到两个表“司机数据” 表和“城市匹配数据“表，所以遇到多表查询的情况，要想到《猴子 从零学会sql》里讲过的多表联结。下图是两表联结的条件（通过城市id联结）。 使用哪种联结呢？...提取2020年8月和9月，每个月的北京市新老司机（首单日期在当月为新司机）的司机数、在线时长和TPH（订单量/在线时长）数据。 我们将新老司机分开来分析，先针对新司机进行提取，然后老司机同理可得。...（1）提取2020年8月和9月，每个月的北京市新司机的司机数。...订单量的计算用count(订单id)，乘客数的计算用count(乘客id)，用到的表为“订单数据表”，而这个表中没有城市id。...sql语句解析如下 查询结果如下 【本题考点】 1.这次试题重点要考察的是表的联结。当题目中涉及到多个表之间的关系时，我们要找到多个表之间是通过什么条件关联的，然后进行多表关联。

    1.6K20

    pandas用法-全网最详细教程

    ,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index...=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数：loc,iloc和ix，loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。...7、适应iloc按位置单独提起数据 df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列 8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据 df_inner.ix[:'2013...和shanghai，然后将符合条件的数据提取出来 df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 11、提取前三个字符，并生成数据表...pd.DataFrame(category.str[:3]) 六、数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。

    7.3K31

    Python 数据分析初阶

    ('sh', 'shanghai'): 数据替换 数据预处理 数据表合并 df_inner = pd.merge(df, df1, how='inner') # 匹配合并，交集 df_left = pd.merge...) & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值 df 的索引列，列名称为 category 和 size pd.DataFrame...loc: 函数按标签值进行提取 iloc: 按位置进行提取 ix: 可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]: 按索引提取单行的数值 df.iloc[0:5]: 按索引提取区域行数据值...].isin(['beijing','shanghai'])]: 判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai ，然后将符合条件的数据提取出来 pd.DataFrame(category.str...[:3]): 提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。

    1.3K20

    大数据分页实现与性能优化【转】

    它依靠二分思想，将整个待查询记录分为2部分，使扫描的记录量减少一半，进而还通过对数据表及查询条件进行优化，实现了存储过程的优化。...，就本质而言，游标实际上是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。...一般对于多条件查询，可以把多个查询的条件集合在一起设置成为一个聚集索引。以上是仅对于一个数据表查询时建立索引的原则。...通过测试比较，一个查询条件直接用等号匹配的速度高于用 like+%的匹配速度。...对于多表涉及到的多条件查询，应该把查询范围小的写在查询条件的前面，这样可以缩小筛选的范围，减少后面条件匹配的范围，从而降低查询的所用时间。

    1.7K30

    经典算法学习之-----索引查找

    return：返回到调用过程的调用点，在伪代码中允许返回多个值。 and和or：与运算和或运算默认短路，即如果已经能够确定表达式结果时，其他条件不会去判断或执行。 二、索引查找 1....元素查找介绍 查找也被称为检索，算法的主要目的是在某种数据结构中找出满足给定条件的元素（以等值匹配为例）。如果找到满足条件的元素则代表查找成功，否则查找失败。...在进行查找时，对于不同的数据结构以及元素集合状态，会有相对匹配的算法，在使用时也需要注意算法的前置条件。...关键字为从主数据表中提取出来的用于排序的属性，地址为主数据表中对应元素的位置。 在索引表中使用折半查找快速定位待查关键字位置。 根据关联关系，提取出在主数据表中的对应位置。...在分块中使用顺序查找来确定待查关键字的最终位置。 由于在分块中查找时已经基于主数据表在进行操作，只需要从块索引表中提取出区间信息，所以可以直接得到待查元素最终位置。

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    基于DotNet构件技术的企业级敏捷软件开发平台 - AgileEAS.NET - 数据关系映射ORM

    最基本的思路是一个记录/实体(IEntity)映射一条记录，一个实体包括若干属性/列(Colunm),而一组IEntity和一组Colunm组成一个数据表对象(IEntity)，用于对象一个表...、视图、或者一个查询结果，下面我涉及到的类、接口介绍一下： Column       相当于一个数据库表的一个列。...、他和关系数据库中的关系（表）进行直接的映射、一个数据库表行就是一个只有一个元素的关系（即只有一条记录的表）、数据表是数据库表行的一个纵行扩展。...Query方法在执行过程中，可以一次全部同步数据库表数据，也可以根据条件同步数据库的某一部分数据，在进行条件参数时，需求使用到查询条件对象（Condition）、查询条件单元对象（Element）和结果排序单元对象...在上面ORM的对象架构中，涉及到两个集合类EntityCollection、ColumnCollection在此文不做特别说明，详细请参考开发包中的类库帮助，下面我说一下ORM中的查询条件。

    1.8K80

    基于DotNet构件技术的企业级敏捷软件开发平台 - AgileEAS.NET平台开发指南 - 数据层开发

    最基本的思路是一个记录/实体(IEntity)映射一条记录，一个实体包括若干属性/列(Colunm),而一组IEntity和一组Colunm组成一个数据表对象(IEntity)，用于对象一个表、视图、或者一个查询结果...，下面我涉及到的类、接口介绍一下： Column          相当于一个数据库表的一个列。...数据库实体接口和数据表接口是ORM中最核心的一个接口，为什么说他是最核心的接口呢，他是ORM映射中的数据实体对象（Object）、他和关系数据库中的关系（表）进行直接的映射、一个数据库表行就是一个只有一个元素的关系...Query方法是数据表对象从关系数据库表同步自身的一个方法，他从关系数据库表中取出指定行数据，同步内存中的数据表对象。         ...在上面ORM的对象架构中，涉及到两个集合类EntityCollection、ColumnCollection在此文不做特别说明，详细请参考开发包中的类库帮助，下面我说一下ORM中的查询条件。

    1.8K90

    记录级别索引：Apache Hudi 针对大型数据集的超快索引

    RLI 无缝集成在表存储层中，无需任何额外的操作工作即可轻松工作。 在本博客的后续部分中，我们将简要介绍 Hudi 的元数据表，这是讨论 RLI 的先决条件。...元数据分为四个分区：文件、列统计信息、布隆过滤器和记录级索引。 元数据表与时间轴上的每个提交操作同步更新，换句话说，对元数据表的提交是对Hudi数据表的事务的一部分。...GSI 在数据表的所有分区中的传入记录和现有数据之间执行join操作，从而导致大量数据Shuffle和精确定位记录的计算开销。...另一方面 RLI 通过哈希函数有效地提取位置信息，通过仅从元数据表加载感兴趣的文件组，从而显着减少数据shuffle量。...另一个有价值的增强功能涉及支持辅助列与记录关键字段的索引，从而满足更广泛的查询。

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