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Android驱动月考3 第三章 Git的入门 - 读书笔记 对于Github,这是全世界最大的开源平台,你可以把你做的项目在这里开源,把你发现的一些新技术在这里开源,向全世界的开发者们分享,大家都彼此分享彼此的开源技术以及需要的代码,相互贡献,形成一个良好的氛围.同时国内也有一些开源仓库,也可以使用.同时对于Git.甚至于SVN这种工具也是必不可少必须要知道的,对于Git的使用,首先必须要安装Git工具,可以在linux上使用命令安装,apt-get/yum/brew install git*…

第一章  基础 1.let和const命令 (1).let用于声明变量,所声明的变量只在当前代码块有效 特点:不存在变量提升     所以在变量声明之前就使用会报错 暂时性死区           只要块级作用域内存在let命令,他所声明的变量就绑定在该区域,不再受外部影响  如全局和块内都有同名变量  在块内操作是操作块内的那个变量 ES明确规定,如果区块中存在let和const指令,则这个区块对这些命令声明的变量从一开始就形成封闭作用域,只要在声明之前使用,就会报错 不允许重复声明     …

参考书<ECMAScript 6入门>http://es6.ruanyifeng.com/ let和const命令 let 总结1.声明变量基本使用方法与var 相同  不同点  a.在代码块中使用let声明的变量只在代码块中有效,代码块外无法访问,而用var声明的在代码块外也可以访问.可以利用这点声明局部变量,也可用它解决js中的for循环闭包的问题    ****闭包的解释****    function out(){//外部函数    var arr = [];    for(var i…

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:…

“管理”一词,几乎在生活的方方面面都存在,而在Linux驱动开发中会涉及很多的源代码,对于数量繁多的源码,我们也应该有一个管理软件.Android和Linux内核及驱动开发的源代码基本都是由Git 来管理的.很多Linux系统已经自带了Git.如果没有,我们需要安装,安装方法:apt-get  install  git  和apt-get  install  git-email  git-gui  gitk 那么在Linux中,我们应该如何查看Git文档呢?当然是使用 man git-check…

一.边缘检测的一般步骤 1.滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能. 2.增强 增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来.在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定. 3.检测 经过增强的图像,往往领域中有很多点的梯度值比较大,而在特定的应用中,这些点并不是要找的边缘点,所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍.实际工程中,常用的方法是通过阈值…

一.腐蚀和膨胀 1.腐蚀和膨胀的主要功能 (1)消除噪声 (2)分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素 (3)寻找图像中的极大值或者极小值区域 (4)求出图像的梯度 2.膨胀(dilate) 膨胀就是求局部最大值的操作.从数学角度来说,就是将图像与核进行卷积,计算核B覆盖区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的元素.这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长. 3.腐蚀(erode) 腐蚀和膨胀是相反的操作,腐蚀是求局部最小值的操作.腐蚀操作会使图像中的高亮区逐渐减小. 4.膨胀和腐…

一.领域滤波(卷积) 邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出.如图左边图像与中间图像卷积得到右边图像.目标图像中绿色的像素由原图像中蓝色标记的像素计算得到. 通用线性邻域滤波是一种常用的邻域算子,输入像素加权得到输出像素: 其中权重核   为“滤波系数”.上面的式子可以简记为: 二.线性滤波 1.方框滤波(box Filter) 最简单的线性滤波是移动平均或方框滤波,用 K*K窗口中的像素值平均后输出,核函数为: 其实等价于图像与全部元素值为1的核函数进行卷积再进行尺度缩放. 下…

一.颜色空间缩减 1.概念 如果图像是3通道,深度为1个字节,则每个像素有256*256*256种可能值,这么多的可能值会对算法性能造成严重影响.利用颜色空间缩减就能解决这个问题,例如将颜色值0~9取为新值0,10~19取为10,以此类推,这样每个像素有26*26*26种可能值,比上面的可能值要小很多. 2.公式 P_New = ( P_Old / divide ) * divide   (P表示像素值) 3.处理 如果对原图像每个像素都进行上面的公式运算,运算量将非常大.可以将0~255这25…