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【快速阅读一】带蒙版的均值模糊快速实现以及其在填充无效区域时的应用。

最近遇到一个需求,从相机获取的数据局部区域存在空值,即那些地方没有有效数据,如果直接赋值为0,则很有可能得到错误的结果,如果不填充值,很多算法又无法进行,因此,需要一种填充算法把这些空白区域设置成合适的值...这个问题的解决方案还是得靠积分图技术:     我们首先可以从原始数据中根据空值的分布得到一副只有0和1元素的蒙版图(假定1表示有效值区域,0表示空值区域),接着我们计算两幅积分图像:     一是 原始数据的积分图...,但是注意在做积分图累加时,如果遇到空值,则不进行累加或者说累加值为0.          ...二是 蒙版图的累加,同样是遇到空值,不累加,遇到有效值累加1。     ...如下图所示,左图中那些纯黑色的部分(像素值为0)即为空值区域,右图是模糊半径为20的时候的修复效果,无效区域均有了有效值(右图有些边界很明显,这个其实可以通过适当的放款无效点的范围来改进)。

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    【黄啊码】MySQL中NULL和““的区别以及对索引的影响

    定义和区别 定义: 空值(NULL)的长度是NULL,不确定占用了多少存储空间,但是占用存储空间的 空字符串(’’)的长度是0,是不占用空间的 区别: 在进行count()统计某列时候,如果用null值系统会自动忽略掉...空值(null)并不会被当成有效值去统计。同理,sum()求和的时候,null也不会被统计进来,这样就能理解,为什么null计算的时候结果为空,而sum()求和的时候结果正常了。  ...(1)如果查询中包含可为NULL的列,对Mysql来说更难优化,因为可为NULL的列使得索引,索引统计和值比较都更复杂。 (2)含NULL复合索引无效....主要提供2种方式的索引:B-Tree索引,Hash索引 B树索引具有范围查找和前缀查找的能力,对于有N节点的B树,检索一条记录的复杂度为O(LogN)。...如果值的差异性相对较差,并且以范围查找为主,B树是更好的选择,它支持范围查找。

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    Unity 如何实现卡片循环滚动效果

    卡片摆放的顺序如下图所示,在遍历生成时会判断当前索引是否小等于卡片数量/2,是则将卡片生成在索引值*指定卡片间距的位置上,否则将其生成在(索引值-卡片数量)*指定卡片间距的位置上。...在遍历生成卡片时判断当前索引值是否小等于卡片数量/2,是则在层级中将其插入到最上方,也就是SiblingIndex=0,否则将其插入在第一张卡片之上,第一张卡片始终在最下方,也就是说插入为倒数第二个,即...动态调整位置、层级和大小 移动动画 首先为每张卡片添加脚本,用于实现卡片的移动逻辑,使用插值的形式来实现动画过程,假设动画所需时长为0.5秒,使用变量float类型变量timer来计时,自增Time.deltaTime...*2以使其在0.5秒内的取值从0增加为1,并使用Mathf.Clamp01来钳制其取值范围不要超过1。...(item); } for (int i = 0; i itemList.Count; i++) { var item = itemList

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    前端问答:JavaScript 中的??和|| 有啥不同

    这样就避免了 || 操作符那种“误判”的情况——如果你真的想用 0 或 "" 作为有效值,?? 就非常合适。 什么时候用"??"? ??...如果传入 0,?? 不会把它当成空值,而是直接返回 0。但如果 score 是 null,它就会返回默认值 10。这种行为对于某些场景非常有用,比如分数为 0 的时候你不希望它被误当成无效值。 ??...的情况下,value2 保持为 0,因为 0 并不是 null 或 undefined,所以不会触发备用值。 第二个例子里,null 在两种操作符中都触发了备用值,结果一样。 4....误用 || 会导致一些你没料到的问题,特别是当 0、false 或 "" 是有效值时。...返回默认值 50,|| 不会再触发。 0 的情况:score 是 0 时,?? 不起作用,|| 将 0 视为“假值”,返回 "分数无效"。 有效分数的情况:score 是 80 时,直接返回 80。

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    从这个输出我们可以看到,默认的索引和列名都是[0, N-1]的形式。 我们可以在创建DataFrame的时候指定列名和索引,像这样: ? 这段代码输出如下: ?...第一行代码访问了行索引为0和1,列索引为“note”的元素。第二行代码访问了行下标为0和1(对于df3来说,行索引和行下标刚好是一样的,所以这里都是0和1,但它们却是不同的含义),列下标为0的元素。...详细的read_csv函数说明请参见这里:pandas.read_csv 处理无效值 现实世界并非完美,我们读取到的数据常常会带有一些无效值。如果没有处理好这些无效值,将对程序造成很大的干扰。...对待无效值,主要有两种处理方法:直接忽略这些无效值;或者将无效值替换成有效值。 下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的: ?...替换无效值 我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样: ? 这段代码输出如下: ? 将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大,因此我们可以指定不同的数据来进行填充。

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    所不同的是列表的索引只是从0开始的有序整数,不可重复;而字典的索引实际上在字典里应该叫键,虽然字典中的键和列表中的索引一样是不可重复的,但键是无序的,也就是说字典中的元素是没有顺序而言的,字典中的元素任意排列但不影响字典的使用...字典的键可以是数字,字符串,列表,元组.....几乎什么都可以,一般用字符串来做键,键与键值用冒号分割,在列表中是通过索引来访问元素,而在字典中是通过键来访问键值,因为字典按“键”来寻值而不同于列表的按...print(spiderman)         print('\n')     def insertdict(self, spiderman):         print(u"字典中添加键age,值为...,itemlist = spiderman.items()")         itemlist = spiderman.items()         print(u"itemlist =")         ...print(itemlist)         print('\n')         print(u"取字典中键为college的值,college = spiderman.get('college'

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