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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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    IndexError: list index out of range—列表索引超出范围的完美解决方法

    遍历列表时索引超出范围 在循环遍历列表时,如果错误地增加了索引值,就可能会导致超出范围的问题: my_list = [1, 2, 3] for i in range(len(my_list) + 1):...访问空列表 当尝试访问一个空列表的元素时,也会触发IndexError: empty_list = [] print(empty_list[0]) 3....动态生成的索引值出错 当索引是通过计算得出时,如果计算错误,索引可能会超出范围: index = 10 my_list = [1, 2, 3] print(my_list[index]) 如何解决IndexError...答:IndexError 通常在访问列表或数组时索引超出了有效范围。常见原因包括索引计算错误、循环范围设置不当或访问空列表。 问:如何预防IndexError?...表格总结 场景 可能原因 解决方法 遍历列表时索引超出范围 循环条件设置错误 确保循环范围在列表长度内 访问空列表 列表为空 在访问前检查列表是否为空 动态生成的索引值出错 索引计算错误 检查索引计算逻辑

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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。...解决方案就是用 ??,这样 0 就不会被误判了: function getDiscountedPrice(price) { return price ??

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    pandas入门教程

    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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    JavaScript中的错误处理机制

    在写代码的时候,避免不了遇到各种各样的错误,遇到错误,BUG,我们需要尽快的解决,才能不拖累工作的进度,我们一般都会百度错误如何解决,但是遇到一些针对性错误以及百度方法不管用的情况下,就需要了解错误处理机制了...(3)RangeError RangeError是当一个值超出有效范围时发生的错误。主要有几种情况,一是数组长度为负数,二是Number对象的方法参数超出范围,以及函数堆栈超过最大值。...new Array(-1) // RangeError: Invalid array length (1234).toExponential(21) // RangeError: toExponential...此时,catch块会接收到一个错误信息的对象,这个对象中包含的实际信息会因浏览器而异,但共同的是有一个保存着错误消息的message属性 [注意]一定要给error对象起个名字,置空会报语法错误...仅当有try-catch语句捕获到被抛出的值时,代码才会继续执行。 更详细的解释为:当抛出异常时,javascript解释器会立即停止当前正在执行的逻辑,并跳转到就近的异常处理程序。

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    exception: access violation reading 0xFFFFFFFFFFFFFFFF

    当一个指针的值为 NULL 或者 0 时,如果我们试图读取该指针指向的内存,则会引发该异常。解决这个问题的方法是确保指针被正确初始化,并且在使用之前进行有效性检查。...解决这个问题的方法是确保我们只访问有效的数组范围内的索引。...在循环中,我们在访问之前检查了索引 i 是否小于数组长度,这样就确保了我们只访问有效的数组范围内的元素。...应该在使用指针之前初始化它,或者在释放指针后将其设置为空指针,以避免使用无效指针。进行操作前最好进行有效性检查,检查指针是否为空,以防止空指针解引用带来的异常。...总之,空指针是一种特殊的指针值,用于表示无效的指针,使用空指针可以避免访问无效的内存地址,提高程序的健壮性和可靠性。

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    IllegalArgumentException ⚠️:Method has been passed an illegal or inappropriate argument 完美解决方法

    参数范围超出预期 某些方法要求参数必须在特定范围内,例如索引或尺寸参数。如果传入的参数超出了预期范围,异常将被抛出。...解决方案: 通过在方法内部对参数进行范围验证,确保传入的值在预期的范围内: public void setTemperature(double temperature) { if (temperature...A: 通常是因为传递给方法的参数不合法,例如传入的值不在方法期望的范围内,或者传入了null值。 Q: 如何预防 IllegalArgumentException?...表格总结 异常场景 解决方案 无效的数值参数 在方法内添加数值范围验证 空值传递 使用Objects.requireNonNull() 参数范围超出预期 检查参数的合法范围并进行验证 非法的枚举类型...确保传入的枚举值为合法常量 未来展望 随着Java语言的不断发展,异常处理机制也在逐渐优化。

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    Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

    但是身经百战的你肯定会觉得,前2篇例子中的数据太规范了,如果把数据导入到数据库还是可以方便解决问题的。 因此,本文将使用稍微复杂的数据做演示,充分说明 pandas 是如何灵活处理各种数据。...注意索引是从0开始算。 values=arr[3:],从第4行往后一大片作为值。 pd.DataFrame(values,columns=header) , 生成一个 DataFrame 。....replace(['/','nan'],np.nan),把读取进来的有些无效值替换为 nan,这是为了后续操作方便。...ffill 表示用上一个有效值填充。 合并单元格很多时候就是第一个有值,其他为空,ffill 填充方式刚好适合这样的情况。 ---- 现在数据美如画了。...如果你熟悉 excel 中的透视表,那么完全可以把行列索引当作是透视表中的行列区域。 ---- 理解了索引,那么就要说一下如何变换行列索引。

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    CA1509:代码度量配置文件中的条目无效

    值 规则 ID CA1509 类别 可维护性 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 代码度量规则(如 CA1501、CA1502、CA1505 和 CA1506)提供了具有无效条目的名为 CodeMetricsConfig.txt...避免使用无法维护的代码 CA1506:避免过度类耦合度 此配置文件需要每个条目采用以下格式: 'RuleId'(Optional 'SymbolKind'): 'Threshold' “RuleId”的有效值为...可选的“SymbolKind”的有效值为 Assembly、Namespace、Type、Method、Field、Event 和 Property。 “阈值”的有效值为非负整数。...以“#”开头的行被视为注释行 例如,以下是有效的配置文件: # Comment text CA1501: 1 CA1502(Type): 4 CA1502(Method): 2 此配置文件中的无效条目使用...如何解决冲突 若要解决此规则的冲突,请确保 CodeMetricsConfig.txt 中的无效条目采用所需的格式。 何时禁止显示警告 请勿禁止显示此规则的冲突警告。

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    Numpy 修炼之道 (11)—— 掩码数组

    推荐阅读时间:8min~10min 文章内容:Numpy掩码数组(Numpy异常值、缺失值处理) 简介 有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值,我们可以标记该元素为被屏蔽(无效)状态。...as ma >>> x = np.array([1, 2, 3, -99, 5]) >>> x array([ 1, 2, 3, -99, 5]) 现在可以创造一个掩码数组(标记第四个元素为无效状态...fill_value = 999999) 取消掩码 要取消屏蔽一个或多个特定数据条目,我们只需为它们分配一个或多个新的有效值: >>> x = ma.array([1, 2, 3], mask=[0,...由于MaskedArray是numpy.ndarray的子类,它会继承其用于索引和切片的机制。...当访问没有命名字段的被掩蔽数组的单个条目时,输出是标量(如果掩码的相应条目是False)或特殊值masked (如果掩码的相应条目为True): >>> x = ma.array([1, 2, 3],

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    测试流程之如何设计测试用例

    等价类划分的原则: 1、按区间划分 在输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下,可以确定一个有效等价类和两个无效等价类 2、按数据集合划分 在输入条件规定了输入值的集合或者规定了“必须如何”的条件的情况下...,可以确立一个有效等价类和一个无效等价类(该集合有效值以外) 3、按数据布尔值划分 在输入条件是布尔值的情况下,可确定一个有效等价类和一个无效等价类 4、按数值划分 要规定了输入数据的一组值(...所谓的边界是指相当于输入等价类和输出等价类而言,稍高于其边界值及稍低于其边界值的一些特定情况。边界值分析不仅考虑输入条件,还要考虑输出空产生的测试情况。...空值(空格,null)是比较特殊的情况,在设计测试用例时尤为需要注意。...那么离点就在域内,如果闭区间,那么离点就在域外(开内闭外) 例如:输入框的输入数据范围为3-6(包含3和6),则内点是4,5;上点是3,6;离点是2,7。

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