点击的元素在哪个像素范围 父组件 外部 import TestRef
document.documentElement.clientHeight ==> 可见区域高度 看了以上代码，可能会有疑问说body和可见区域到底有什么不同呢，我们在console里运行一下会发现在不同的网页中有不同的情况值...原因就是：在浏览器默认的情况下，body有8-10px左右的边距，而可见区域包括了这个边距，因此如果我们用到body{padding:0;margin:0;}来消除这种默认的情况。...以下是兼容主流浏览器（IE/Firefox/Chrome/Safari）获取浏览器窗口可视区域（不包括滚动条）和滚动条位置的代码： ? ?...1 // 获取浏览器窗口的可视区域的宽度 2 function getViewPortWidth() { 3 return document.documentElement.clientWidth...|| document.body.clientWidth; 4 } 5 6 // 获取浏览器窗口的可视区域的高度 7 function getViewPortHeight() { 8
(你想研究的部分)，那么截图工具就可以了，但是如果你想知道这个区域在原图像中的坐标位置呢？...figure(1) imshow(src)%显示原图像 %---------------------------------------- %画图后： h=imrect;%鼠标变成十字，用来选取感兴趣区域...---------------------------------------- imCp = imcrop( src, pos ); figure(2) imshow(imCp); 效果展示 图中的区域信息为...pos = 255.8263 65.1737 87.5789 87.5789 % x y dx dy %左上角点(x,y), 区域长宽...(dx,dy) 不要忘了图像坐标系的x和y的方向 ?
[StructLayout(LayoutKind.Sequential)] public struct WindowRect {...
【问题描述】 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。...【基本要求】 以三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。 ?...稀疏矩阵加减法例子 【Talk is cheap, show you the code】 #include // By Titan 2020-03-30 using namespace
1 /** 2 * 获取浏览器可视区域宽度 3 */ 4 function getViewPortOffset() { 5 if (window.innerWidth
这篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。...知识点如下： 一.获取图像属性 二.获取感兴趣ROI区域 三.图像通道处理 四.图像类型转换 ---- 一.获取图像属性 图像最常见的属性包括三个：图像形状（shape）、像素大小（size）和图像类型...---- 二.获取感兴趣ROI区域 ROI（Region of Interest）表示感兴趣区域，是指从被处理图像以方框、圆形、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。...可以通过各种算子（Operator）和函数求得感兴趣ROI区域，被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。如图获取Lena图的脸部轮廓。...一.获取图像属性 二.获取感兴趣ROI区域 三.图像通道处理 四.图像类型转换 ---- 参考文献： [1] 罗子江. Python中的图像处理[M].
1 需求来源自动化测试中，有时候需要获取某个元素所在区域的页面源码，用于后续的对比分析或者他用；另外在pa chong中可能需要获取某个元素所在区域的页面源码，然后原格式保存下来，比如保存为html或者...2 测试对象获取博客园首页右侧的【48小时阅读排行】词条；获取博客园首页右侧的【10天推荐排行】词条。...", f"10天推荐排行为：{content[1]}")time.sleep(2)driver.quit()3.2 使用requests + lxml.etree实现3.2.1 实现过程同样获取对应的元素的..."]/div[4]'3.2.3 问题排查3.2.3.1 获取该网址下的源码使用fiddler抓包https://www.cnblogs.com/下的源码，进行查找我们的关键字【48小时阅读排行】和【10...，获取真正的【48小时阅读排行】和【10天推荐排行】的元素的属性（xpath）。
最近体验了一个傻瓜式的AI识别工具，框选一个范围后就可以自动给你生成所选区域的建筑轮廓、道路、森林等数据，操作非常简单。 首先我们通过网址https://mapflow.ai/a进入其官网。...初次进入，系统会给你提供500金币，后续提取数据根据范围和提取类别的不同会耗费不同的金币。 接下来，点击【Create flow】来创建一个提取任务吧。首先需要为你的这个任务取一个合适的名字。...1、选择数据 点击添加按钮，会进入一个新的页面，可以选择一个包含研究区域的geojson文件，也可以自己绘制一个区域。比如下面我选择了亚洲第一大社区--天通苑，来做下分析。...3、选择后处理类别 根据不同的类别，提供相对应的后处理类别，目前针对Buildings提供的类别最多。鼠标移到对应的类别后有详细的说明。...根据选择的数据范围以及要处理分析的类别的不同，所需时间不尽相同。等到一会后，数据就处理完毕啦。 这个时候你可以下载处理后的数据，也可以直接在Kepler上进行可视化。
所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。 背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了 ，那么稀疏矩阵的真正需求是什么？...什么是稀疏矩阵？ 有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题： 我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？ 简单的答案是：是的，可以！ 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得的，因为能够节省很多的存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到最上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。
稀疏数组 稀疏数组 (Sparse array) ，所谓稀疏数组就是数组中大部分的内容值都未被使用（或都为零），在数组中仅有少部分的空间使用。...因此造成内存空间的浪费 ，为了节省内存空间，并且不影响数组中原有的内容值，我们可以采用一种压缩的方式来表示稀疏数组的内容。...稀疏数组存储结构 稀疏数组的处理方法是： 1）记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2）把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序占用的空间 整体思路 二维数组转稀疏数组的思路...： 1、遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数 sum 2、根据sum就可以创建稀疏数组 sparseArr int[sum+1][3] 3、将二维数组的有效数据存入到稀疏数组 稀疏数组转原始二维数组的思路...： 1、先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组 2、再读取稀疏数组后几行的数据，并赋值给 原始的二维数组 代码示例 public static void main(String
所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。 背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了 ，那么稀疏矩阵的真正需求是什么？...有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题： 我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？ 简单的答案是：是的，可以！ 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得得，因为能够节省很多得存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到嘴上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。
说明： 稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则，必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法，并说明其他压缩方式。...但是，对于稀疏矩阵而言，因为存在大量的零元素，每个零元素都要存储和参与运算，这样会造成大量的冗余和浪费。...对分块稀疏矩阵按行压缩 coo_matrix 坐标格式的稀疏矩阵 csc_matrix 压缩系数矩阵 csr_matrix 按行压缩 dia_matrix 压缩对角线为非零元素的稀疏矩阵 dok_matrix...字典格式的稀疏矩阵 lil_matrix 基于行用列表保存稀疏矩阵的非零元素 下面以csr_matrix为例进行演示。...施行 CSR 后的结果，从输出结果中可知，此对象是将原 的稀疏矩阵以CSR模式压缩为含有 12 个元素的对象。
## 1、获取县级json数据 http://datav.aliyun.com/tools/atlas/index.html#&lat=31.769817845138945&lng=104.29901249999999&...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/776dd4bb619008185dd321be7b483be8.png) ## 2、获取县级下...//img-blog.csdnimg.cn/img_convert/fb47cbabdf1aa121ab678183e2e58346.png) ### 2.3、导出kml放geojson.io 网站获取
有时候我们手上会有一些基因组的区域，当你想去看看这些区域里面是否包含一些比较重要的SNP（例如与疾病相关的SNP）的时候，大家一般会怎么做呢？...或者自己写个简单的脚本去看看每个SNP是否存在于给定的基因组区域内。...今天小编给大家介绍一个比较方便快捷的方法，这种方法不需要下载完整的SNP文件。当你的区域不多的时候，会比较方便快捷。...我们用到的工具叫biomart，前面小编也给大家介绍过这个工具 ☞biomart基因ID转换，获取转录本类型 接下来我们看怎么利用biomart来获取基因组上某个区域内的SNP信息 #安装biomaRt...chr_name','start','end'), values = list(8,148350,148612), mart = snpmart) #显示获取到的
这些数据也是从高德上面来的，翻了下高德地图的api，其实可以直接获取 高德地图获取地图边界数据 区域查询获取边界数据 行政区域查询官方文档：https://lbs.amap.com/api/webservice...，无法获取子区域边界。...百度地图获取行政区域边界 通过BMap.Boundary()，获取地图边界数据。...火星坐标 再加密的，个人不推荐使用百度地图上的数据获取到的经纬度。...转载本站文章《百度高德地图行政区域边界GeoJSON数据获取并绘制行政区域》, 请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/GIS/WebGIS/8155.html
经验丰富的用户可能知道可以在登录屏幕上的某个地方选择KDE Plasma。他们可能还知道鼠标右击桌面或找到系统设置，选择墙纸或字体。但这些只是最基本的定制。...大多数发行版整体安装KDE，每一个应用程序和实用工具都是同一生态系统的一部分。...7.你在桌面上想要什么样的字体? 多年来，KDE Plasma是系统设置本身包括字体安装工具的唯一Linux桌面。...不过，即便不设置这类细节，KDE也有足够的灵活性，让你在安装后立即忙于做出决定。...对一些人来说，选项实在太多了，但是如果你每次捣鼓几个选项，就会发现为何KDE Plasma是喜欢按自己的方式来工作的那些人首选的桌面环境。
在这篇文章中，我将谈论：✅ 什么决定了数组的长度✅ 稀疏数组和稠密数组的区别✅ 如何处理稀疏数组神秘数组长度的案例还记得第一次你以为自己掌握了数组吗？我也是。我以为数组的长度是由定义的元素数量决定的。...但遗憾的是，JavaScript 有其他的安排。稀疏数组让我们创建一个空数组：let arr = [] ✅看起来无害，对吧？...确实，这不是你每天都会遇到的数组。这就是我们所谓的稀疏数组。...稀疏数组遇上 map( ) 函数一个惊喜那么，当你在我们的稀疏数组上运行 map() 函数时会发生什么呢？...我也是这么认为的。但事实证明，map() 函数会忽略空白位置！将稀疏数组想象成一个分成两个部分的停车场：免费停车和付费停车。免费停车位就像我们数组中的空槽位一样。
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文，会了解更多的细节，会有更大的收获。...本次的练习是：给定一个任意大小的单元格区域，其每个单元格中的数据要么是0要么是1，并且每行至少有一个1，要求使用一个公式返回一个数组，该数组由区域每行中第一次出现1的相对列位置组成。...例如下图1所示的单元格区域A1:E10，要求返回数组{2;1;1;2;1;5;1;4;1;3}。 ? 图1 注意，公式中可以使用单元格区域A1:E10，但应该适用于任何其他区域。...并且，所返回的数组中的元素对应的是区域内的相对列位置，例如将图1中的区域替换成H1:L10不应该影响公式的结果。 先不看答案，自已动手试一试。 公式 下面列出了各种解决上述问题的公式。...A1:E10)-MIN(ROW(A1:E10))+1,COLUMNS(A1:E10)))-MMULT(A1:E10,TRANSPOSE(COLUMN(A1:E10)^0))+1),10^5) 或者将数据区域命名为
被围绕的区域 给定一个二维的矩阵，包含X和O。 找到所有被X围绕的区域，并将这些区域里所有的O用X填充。 被围绕的区间不会存在于边界上，换句话说，任何边界上的O都不会被填充为X。...任何不在边界上，或不与边界上的O相连的O最终都会被填充为X。如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是相连的。...任何不在边界上，或不与边界上的O相连的O最终都会被填充为X。如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是相连的。...首先获取矩阵的行数为m列数为n，然后定义dfs函数进行递归深度遍历，如果传递的下边不合法或者值不为O就返回，否则就将该值定义为A，然后对四个方向进行深度搜索，同样标记相连O为A，接下来对于矩阵的四个边界进行递归深度搜索...，将所有与边界O相连的O标记为A，最后遍历矩阵，将矩阵中所有现在存在的O替换成X，即被包围的需要替换的O，然后将所有的A替换回O即可。
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