昨天,用fis3压缩优化,在命令行运行命令的时候,出现了一个报错信息. not a PNG file. 查了很多资料,没找到解决方案,终于在github上提问,有正主回答: 是由于有些图片的后缀是通过手动的方式,改缀成png格式,导致解析不了报错的. 还好项目中分的文件夹比较多,经排查很快就找到了那个有问题的图片.如果不是报错了,还真不知道有图片的后缀是手动改过的.汗!…

这篇文章只是简单展示一个基于HTTP请求如何抓取数据的文章,如觉得简单的朋友,后续我们再慢慢深入研究探讨. 图1: 如图1,我们工作过程中,无论平台网站还是企业官网,总少不了新闻展示.如某天产品经理跟我们说,推广人员想要抓取百度新闻中热点要闻版块提高站点百度排名.要抓取百度的热点要闻版本,首先我们先要了解站点https://news.baidu.com/请求头(Request headers)信息. 为什么要了解请求头(Request headers)信息? 原因是我们可以根据请求头信息某部分报…

Linux下压缩.解压命令五花八门,不像在windows下一个winrar打遍天下无敌手,清一色的.rar .zip格式. 比如,Linux下常用的tar tar.gz tar.bz2 .Z等等不一而足.而每种压缩和解压方式所耗CPU时间和压缩比率也差异甚大.在此我一一列举,希望不当之处,敬请各位指教 1 各种压缩 解压命令Demo (1) tar仅仅做打包动作,相当于归档处理,不做压缩:解压也一样,只是把归档文件释放出来. 打包归档:tar -cvf examples.tar examples…

css如何垂直居中一个元素的问题已经是一个老生常谈的问题了.不管对于一个新手或者老手,在面试过程中是经常被问到的.前两天在看一个flex的视频教程,当中提到了有关元素的居中问题,所以今天小编就来扒一扒几种常见的方式.不足之处请大家批评指正(所有的代码都是自己亲手敲过可用的) 1.水平居中(margin:0 auto;) 关于这个,大家应该是最不陌生的,不管是在培训班还是自己自学的话 .这个应该是老师讲的第一个方法了(水平方向上),但是其有一个前提,就是被包裹的元素不能有浮动的属性.否则的话这个属…

[01]浅谈HTTP在WebApi开发中的运用 [02]聊聊WebApi体系结构 [03]详解WebApi如何传递参数 [04]详解WebApi测试和PostMan [05]浅谈WebApi Cores [06]详解WebApi 异常处理 [07]用WebAPI写个基于EF的CURD [08]浅谈WebAPI身份认证 [09]详解系列化和模型绑定 [10]浅谈WebApi如何配合Mvc有效工作 [11]浅谈API Reference [12]浅谈接口在软件架构中的作用 [13]浅谈WebApi和…

WebApi系列文章 [01]浅谈HTTP在WebApi开发中的运用 [02]聊聊WebApi体系结构 [03]详解WebApi参数的传递 [04]详解WebApi测试和PostMan [05]浅谈WebApi Cores [06]详解WebApi 异常处理 [07]用WebAPI写个基于EF的CURD [08]浅谈WebAPI身份认证 [09]详解系列化和模型绑定 [10]浅谈WebApi如何配合Mvc有效工作 [11]浅谈API Reference [12]浅谈接口在软件架构中的作用 [13…

主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较 一.SP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %…

主要内容: OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 压缩感知通过OMP重构信号的唯一性 一.OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 .稀疏分解要解决的问题是在冗余字典(超完备字典)A中选出k列,用这k列的线性组合近似表达待稀疏分解信号y,可以用表示为y=Aθ,求θ. .压缩感知重构要解决的问题是事先存在一个θ和矩阵A,然后得到y=Aθ(压缩观测),现在是在已知y和A的情况下要重构θ. A为M×N矩阵(M<<N,稀疏分解中为冗余字典,压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ), y为M×…

浅谈状态压缩DP 本篇随笔简单讲解一下信息学奥林匹克竞赛中的状态压缩动态规划相关知识点.在算法竞赛中,状压\(DP\)是非常常见的动规类型.不仅如此,不仅是状压\(DP\),状压还是很多其他题目的处理技巧.所以掌握状压.掌握状压DP是十分重要的. 注:虽然自己写的也是状压DP的讲解.但还是凭良心推荐机房大佬@littleseven的状压博客,讲的真的是太详细了.强烈推荐! 链接Link: 浅谈状压DP 状态压缩的概念 来看一个问题. 相信大家都做过动态规划的背包问题,那么我们再来看一个跟背包很像…