本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =

autocad 二次开发 最小包围圆算法 主要实现了在模型空间下的得到一个包围所有图元的最小圆,该算法的思路是这样:1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化.2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3.3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径构造新圆.4.继续步骤2,直到遍历完所有点.参考:https://blog.csdn.net/u010559586/article/details/90903896实现出来的

一.sphinx增量索引的设置    数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们

最近发现Lucene6.6版本添加索引数据字符数超过32766时,出现报错,而Lucene4.6版本中则未出现这一问题,原因如下: 概述:         添加索引数据时,对于分词字段,分词后的Term会和BYTE_BLOCK_SIZE比较,若该Term超过BYTE_BLOCK_SIZE,则视为超长Term,不添加到索引中,4.6为了兼容性没有捕捉异常,6.6版本捕捉了该异常.对于不分词字段,则把整个字段值作为一个Term和BYTE_BLOCK_SIZE比较. 详述如下: (1)分词字段:(设定

原始算法是sphere,我这里简化为circle了. Ritter's求最小包围圆为线性算法,因为非常简单,所以应用非常广泛. 该算法求出的圆比最优圆大概会大个5%到20%左右,求最优圆应该可以用Bouncing Bubble算法,以后有机会可以尝试一下. Ritter's算法如下: 1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化. 2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3. 3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径

MySql在建立索引优化时需要注意的问题 设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来,大大的提高数据库效率.设计MySql索引的时候有一下几点注意: 1,创建索引 对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加 索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下 降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如

树的定义:连通无回路的无向图是一棵树. 有关树的问题: 1.最小生成树. 2.次小生成树. 3.有向图的最小树形图. 4.LCA(树上两点的最近公共祖先). 5.树的最小支配集.最小点覆盖.最大独立集. 一.最小生成树 解决的问题是:求无向图中边权值之和最小的生成树. 算法有Kruskal和Prim. Kruskal使用前向星和并查集实现,可以存储重边(平行边),时间复杂度是O(m log m  +  m),m是边的数量. Prim使用邻接矩阵建图,不可以存储重边(平行边),如果出现重边,存储的

题意:       求点到圆,然后在到矩形的最短路. 思路:       把圆切成两半,然后对于每一半这个答案都是凸性的,最后输出两半中小的那个就行了,其中有一点,就是求点到矩形的距离,点到矩形的距离就是点到矩形四条边距离中最小的哪一个,求的方法有很多,一开始想都没想直接敲了个三分(这样就是两重三分了)跑了890ms AC的,后来看了看人家的都是直接用模板过的,我也找了个模板,结果31ms AC,哎,没事真的多暂歇模板,只有好处没坏处是了.. #include<stdio.h> #includ

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2229 [题意] 回答若干个关于割不超过x的点对数目的询问. [思路] [最小割最多有n-1个,这n-1个最小割构成一个最小割树] 分治法寻找n-1个最小割.对于当前点集X,任选两点为ST做最小割,然后找出与S相连的所有点和与T相连的所有点构成S集与T集,更新S集与T集的最小割.然后递归处理两个集合. [代码] #include<set> #include<cmath>

题意:求最大边与最小边差值最小的生成树.n<=100,m<=n*(n-1)/2,没有重边和自环. 题解: m^2的做法就不说了. 时间复杂度O(n*m)的做法: 按边排序,枚举当前最大的边. 那也就是说,把边排序之后从小到大编号,要在[1,r]这段区间内生成一棵最大边与最小边差值最小的生成树. 那每次生成肯定不行(这就是暴力m^2做法..),我们考虑继承. 假设[1,r-1]这段区间内的苗条树已经生成,那我们只需要把当前第r条边加进去. 加进去分两种情况: x和y还没有联通:直接加边 x和y已

[pixiv] https://www.pixiv.net/member_illust.php?mode=medium&illust_id=54859604 向大(hei)佬(e)势力学(di)习(tou) 二分图其实早就学了,可是无赖自己当初没好好听讲,变种就不说了,连匈牙利算法都不会.这次给了我一个好好复习改过自新的机会,既把匈牙利搞熟了,也算是理解了一些变种. 最小路径覆盖: 题意 用最少的出租车送完所有的乘客 将时间上可以接上的乘客连边 在一个图中,希望用最少的路径将所有点走遍,为什么

题目描述 小白在图论课上学到了一个新的概念——最小割,下课后小白在笔记本上写下了如下这段话: “对于一个图,某个对图中结点的划分将图中所有结点分成两个部分,如果结点s,t不在同一个部分中,则称这个划分是关于s,t的割. 对于带权图来说,将所有顶点处在不同部分的边的权值相加所得到的值定义为这个割的容量,而s,t的最小割指的是在关于s,t的割中容量最小的割” 现给定一张无向图,小白有若干个形如“图中有多少对点它们的最小割的容量不超过x呢”的疑问,小蓝虽然很想回答这些问题,但小蓝最近忙着挖木块,于是作

EXCEL的列:组织id,供应商编号,供应商地点,料号,最小拆分量.采购提前期.最小订购量.最小包装量 --采购导入更新MOQ四个值,若有为空的那列,会保留原来的值,不会去更新那列的值 PROCEDURE UPDATE_PO_MOQ AS CURSOR PO_MOQ_CUR IS SELECT ID, TRIM(ORG_ID) ORG_ID, trim(vendor_no) vendor_no, trim(vendor_site) vendor_site, trim(segment1) segm

Consider a town where all the streets are one-way and each street leads from one intersection to another. It is also known that starting from an intersection and walking through town's streets you can never reach the same intersection i.e. the town's

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_modl.h> #include <uf_curve.h> #include <uf_ui.h> UF_initialize(); //创建块 UF_FEATURE_SIGN Sign = UF_NULLSIGN; ] = {0.0, 0.0, 0.0}; ] = {"}; tag_t BlkTag = NULL_TAG; UF_MODL_create_block1(S

Destroying The Graph 构图思路: 1.将所有顶点v拆成两个点, v1,v2 2.源点S与v1连边,容量为 W- 3.v2与汇点连边,容量为 W+ 4.对图中原边( a, b ), 连边 (a1,b2),容量为正无穷大 则该图的最小割(最大流)即为最小花费. 简单证明: 根据ST割集的定义,将顶点分成两个点集.所以对于原图中的边(a,b),转换成 S->a1->b2->T. 则此时路径必定存在 一条割边,因为a1->b2为无穷大,所以割边必定是 S->a1

from pymongo import MongoClient, GEO2D #使用geo_example库 db = MongoClient('192.168.30.252',27017).geo_example #创建索引在places上的loc列 db.places.create_index([("loc",GEO2D)]) #插入坐标数据 result = db.places.insert_many([{"loc": [2, 5]},{"loc&q

下面我具体描述一下我遇到的问题. 在kibana上面创建索引点击创建时,一直显示下面的页面 就看到不停的在那转,始终创建不成功. 查看后台日志,看到状态码为403,报了如下的错误 由于我用的是es6版本,所以怀疑是.kibana没有写入权限 我尝试修改index.blocks.write 执行: PUT .kibana/_settings{ "index.blocks.write": true}发现报了错: 然后我开放了kibana关于elasticsearch的索引权限 执行成功:

One of the most important considerations when writing a select statement against a large table is the effective use of an index. However this is sometimes more easily said than done. Have you ever found that your WHERE clause is missing just one fiel

INSERT INTO table_name(f1 ,f2 ,f3) VALUES(? ,?) on duplicate key update f2 = ? ,f3 = ?