我正在从事一个项目,涉及到许多客户端连接到服务器(如果需要的话,服务器),其中包含一组图形信息(节点属性和边缘)。这显然很容易开发出朴素的算法,但是我试着学习扩展这个算法,以便它能够同时处理许多用户更新图形,许多用户从图中请求信息,以及处理一个非常大(500 k +)节点的可能性,以及可能处理大量边缘的可能性。我可以预见到的挑战:
使用不断更新的图表,每当有人请求information...which时,我都需要处理整个图,这会增加计算时间和延迟。对于一个非常大的图
我在OpenCV中玩函数。我无法理解ksize和k在函数中的含义。文档中提到了ksize是Aperture parameter of Sobel derivative used,k是Harris detector free parameter in the equation,但我不知道这到底意味着什么?我试着去检测立方体中的角,它是这样的:使用我从文档中使用的简单代码: import numpy as np
img = cv2.imread(&