大家好上节介绍了汇总查询，继续介绍选择查询中的重复项查询和不匹配项查询，这两种查询都可以在查询向导中创建，本节主要介绍重复项查询。 ?...一、重 复 项 查 询 重复项查询：将数据库中相同字段的信息内容集合在一起显示，主要用于各种数据的对比分析。 在一部分表中，可能会使用自动编号的数据类型ID作为字段的主键，而非使用自然主键。...虽然这样也可以保证主键的唯一性，但是记录的数据可能出现重复的情况。此时就可以通过重复项查询，查找出重复项记录，并且可以在查询中将重复的记录删除。...下面就利用查询向导中的重复项查询来找出重复项。如下图所示： ? 选择重复查询向导，选择图书表副本。在通过哪些字段选择查找值时，选择书名或者作者名均可。然后选择查询后显示的字段。这里可以全选。...回到表的数据表视图中，可以看到重复的那一行数据记录已经被删除，并被标注为已删除。 ---- 今天下雨 本机主要介绍了选择查询中的重复项查询，用于查找数据库中的重复数据，下节祝大家学习快乐。
小勤：Excel里删除重复项很简单，但要保留重复项怎么做？...比如下面这个数据，保留其中有重复的项目： 大海：这个很简单啊，方法也很多，比如先通过条件格式标志一下重复项： 然后按颜色筛选删掉不需要的即可： 小勤：啊，原来还能这样操作。...大海：在Power Query里，保留重复项就更简单了，一个按钮就搞定了，根本不需要这样折腾！数据获取到Power Query后，操作如下图所示： 小勤：晕菜啊！竟然有直接的功能按钮！ 大海：对啊。
大家好，今天我们来讲一下，如何使用javascript判断一个数组之中，是否有相同重复的元素。...数组也是一样，要判断一个数组中是否有重复的元素， 最简单，最直观的方法， 就是把数组复制一份，然后用复制的数组中的每一项，和原数组逐个比较一遍， 如何有任一个相同，就返回true，否则就返回false。...而这时b中的字符串已经是，b = "",3,4,5,2; 了， 当然不会查找到1了，所以就会返回-1，就是没有查找到， 因为是for循环嘛，那么i++， 到i=1的时候， 就是把b这个字符串的arr[1]项，...，否则就是没有重复。...今天这个例子，它的功能很有限的， 只能判断是否有重复， 只能返回true或是false， 下次我们讲一个稍稍复杂一点的
= i) that->swap(i, j); //将不重复项与重复项交换 ++j; } if (n !...); return n - j; } 以上述list为例： list<<"2222"<<"xxx"<<"1111"<<"2222"<<"xxxx"<<"1111"; 循环执行： 第一次：不存在重复项...setSize=1 j=1 第二次：不存在重复项。xxx 插入seen. setSize=2 j=2 第三次：不存在重复项。1111 插入seen....setSize=3 j=3 第四次： 存在重复项。 continue; setSize=3 j=3 第五次：不存在重复项。xxxx插入seen....that->swap()执行 xxxx将与后一个2222交换位置；setSize=4 j=4 第六次：存在重复项。
只要 nums[i] = nums[j]nums[i]=nums[j]，我们就增加 jj 以跳过重复项。...当我们遇到 nums[j] \neq nums[i]nums[j]≠nums[i] 时，跳过重复项的运行已经结束，因此我们必须把它（nums[j]nums[j]）的值复制到 nums[i + 1]nums...然后递增 ii，接着我们将再次重复相同的过程，直到 jj 到达数组的末尾为止。...(nums) Remove Duplicates from Sorted Array II 题目大意 在 Remove Duplicates from Sorted Array（从一个有序的数组中去除重复的数字...，返回处理后的数组长度） 的基础上，可以使每个数字最多重复一次，也就是说如果某一个数字的个数大于等于2个，结果中应保留2个该数字。
drop_duplicates有三个参数 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 如subset=[‘A’,’B’]去A列和B列重复的数据...label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项
那今天我们就一起来学习下JS的去除重复项， 说是一起学习，真的就是一起学习， 我给你们讲， 首先我得自己学会，， 先上代码哈： function isCheckArr(arr){ var newArr...，，重复几次啊都简单。。...那这个isCheckArr的意思就是， 1，新建一个空数组； 2，通过for循环，在newArr里查找arr数组的每一项， 3，如果arr的每一项都不在newArr里，那说明它不是重复的， 4，把这个不重复的项...，push加入newArr 最后返回的就是没有重复项的新数组啦。。...怎么样，这个简单吧， 就是个for循环，然后indexOf查找而已，， 查看以下文章： 常用技巧之JS判断数组中某元素出现次数 常用技巧之JS判断重复
给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...---- 问题信息 输入：已排好序的数组 输出：去重后新数组的长度 额外条件：不创建额外空间直接修改原数组去重，不考虑新数组长度之后的元素 思考 很显然需要遍历扫描重复项，在元素不同的时候设置值。...那么需要两个指针比较，一个指针i的功能是用来存去重的值，因此第二个指针j扫面全部与i判断是否重复若不重复则i指针要移动并存下该值。...= nums[i]){ i++; nums[i] = nums[j]; } } return i+1 数组长度是固定的所以设置不重复的值后后面的以前的值还是存在的
导 读 本文主要介绍使用OpenCV实现图像模糊检测/相机自动对焦功能。 前 言 为了检测图片是否对焦，现代消费类相机使用复杂的相位检测电路和专用传感器。...在我们的例子中，拉普拉斯变换虽然不是完美的解决方案，但可以区分相同场景的聚焦帧和模糊帧。虽然很难描述拉普利亚函数的作用，但您始终可以在维基百科页面上阅读更多详细信息。...不幸的是，在极端条件下很难确定模糊程度。 为了显示焦点/模糊随时间的分布，我使用了 LibreOffice 图形函数。下面是帧数表示的视觉模糊。
从排序数组中删除重复项(传送门) 题目： 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。
题目 给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。
题目 难度级别：简单 给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...这里需要注意的是，若我们顺序遍历的话，若遇到重复值，删除以后，这时我们下一次遍历的项会直接被跳过，因为删除以后下一项的值变为当前项了，但是下一次我们遍历的是第i+1项。...所以需要逆序遍历数组删除重复项，这样不会影响下一次的遍历。...else { temp = nums[i] } } return nums.length }; 法二：双指针法 我们通过初始化项i...为0与j为1，遍历数组，当遇到第i项与第j项不相等时，则第i项+1，将第j项的值赋给第i项。
Solution { public: int removeDuplicates(vector& nums) { int num = nums.size();//计算删除重复元素数组中的元素个数...cout << endl; } int main() { test(); system("pause"); return 0; } 双指针法 首先注意数组是有序的，那么重复的元素一定会相邻...要求删除重复元素，实际上就是将不重复的元素移到数组的左侧，即慢指针p的右边都是不重复的元素，p—q之间是出现重复的元素。...如果相等，q 后移 1 位 如果不相等，将 q 位置的元素复制到 p+1 位置上，p 后移一位，q 后移 1 位 重复上述过程，直到 q 等于数组长度。 返回 p + 1，即为新数组长度。
写在前面 工作原因，顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像，可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...cnn检测人脸，通过 hopenet 开源项目确定人脸姿态，拿到头部姿态欧拉角，通过 拉普拉斯算子 拿到人脸模糊度，通过对mtcnn 三级网络和置信度，欧拉角阈值，模糊度设置阈值筛选合适人脸 详细见项目...最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...usp=sharing 模糊度检测 拉普拉斯算子 opencv 拉普拉斯方差方法 方法 在这里插入图片描述 def calculate_blur(image): # 计算图像的拉普拉斯梯度...steps_threshold: - 0.6 - 0.7 - 0.7 # 结果置信度阈值 face_threshold: 0.995 # 模糊度阈值
给你一个 升序排列 的数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。
这是一项艰巨的任务，而且我很快就注意到一个问题——有很多照片模糊程度过高。...在这篇文章的结尾，你将能够应用Laplacian方法到你自己的照片来检测模糊的程度。...而图像越模糊，边缘就越少。所以可以用来检测是否模糊。 显然，这里的关键是设置正确的阈值，而阈值的设置与应用到的图像集相关。如果阈值过低，你就会错误地将原本不模糊的图像标记为模糊。...我们的目标是使用OpenCV进行模糊检测并将图像标记为模糊。 正如你所看到的，有些图像是模糊的，有些则不是。我们的目标是正确地标记每个图像模糊或非模糊。...使用OpenCV进行模糊检测 现在我们已经编写了detect_blur.py脚本，让我们尝试一下。
对于要展示的商品图片而言，我们对图片本身的质量要求会比较高，例如不能将模糊不清的图片进行展示。因此，需要一种图像模糊检测的方法，便于我们筛选出可用的图片。...我们使用基于 Laplacian 的算法来检测图片是否模糊。调用它比较简单，因为 OpenCV 内置了 Laplacian 函数。...图像模糊检测算法 算法的主要思想：先将图像转换成灰度图像，然后单一通道的灰度图像经过刚才计算出来的拉普拉斯 3x3 卷积核计算后会得到一个响应图，最后再计算这个响应图的方差。...基于该方差和按照经验设定的阈值进行比较，就可以判断图像是否模糊。对于同一种类型的商品图片，可以采用同一个阈值。不同的商品、不同环境拍摄的图片可能需要调整阈值。...总结 在无参考图像的情况下，Laplacian 是一种常见的图像模糊检测的方式。除此之外，还可以采用 Brenner、Tenengrad、SMD、SMD2 等等。
它主要用于去噪和模糊化。比如，高斯模糊是最常用的模糊滤波器之一，它是一个削弱高频信号的低通滤波器。例子见图像模糊中的例子。 核(卷积矩阵) OpenCV许多预定义的滤波器都会使用核。...图像模糊 除了高斯模糊外，还可以自定义模糊滤波器。为了达到模糊效果，通常权重的和应该为1，而且零件像素的权重全为正。下面实现了一个简单的平均滤波器。...#k=3, 5, 7, 9 共四级模糊效果，k越大越模糊 for k in range(3,10,2): knrnel3 = np.array([[1.0/k**2]*k for i in range...图像边缘检测 1....，但一般情况下检测的效果不会那么完美， #边缘检测出来是断断续续的。
前言 在实际开发过程中，web应用经常会出现网络延迟，接口处理时间略长，用户习惯等原因造成的客户连续多次点击提交按钮调用接口，导致数据库会出现重复数据或这接口业务逻辑bug等问题 方案 利用redis...锁实同一个用户同一个请求2秒内重复提交返回错误路由 SubmitLock 标记需要拦截的方法 @Target({ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME...System.out.println("tryLock fail, key = ["+key+"]"); return Result.errorResult().setMsg("重复请求
给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使得出现次数超过两次的元素只出现两次 ，返回删除后数组的新长度。
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