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    Js - JQ事件委托( 适用于给动态生成的脚本元素添加事件)

    之所以整理成随笔,是因为我之前没遇到过这个问题,听过事件委托机制,但是根本没研究过不知道适用于什么样的bug场景。今天逮到了就不能放过!...-----非故事分割线------------------------------------------------------------------———————— jq写了点击事件,是通过获取元素的类名被点击后执行对应方法...,但是研发套完模板,他会把所有的结构先清空,导致jq根本找不到那个元素,所以事件就不得执行了。...正规点的说:JS异步加载,JQ事件不被执行解决方法(百度的标题,hah) jquery中动态新增的元素节点无法触发事件问题(同上) 解决方法: ? ?...但是缺点是:给一个元素添加多个事件委托机制时,他就挂了。  王者方法:on ? //模拟多个事件!

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    图解NumPy:常用函数的内在机制

    而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。 NumPy 的核心概念是 n 维数组。n 维数组的美丽之处是大多数运算看起来都一样,不管数组有多少维。但一维和二维有点特殊。...它们都可作为容器,能够快速获取和设置元素,但插入和移除元素会稍慢一些。...为了获取适用于任意维度的通用符号,NumPy 引入了 axis 的概念:事实上,axis 参数的值是相关问题中索引的数量:第一个索引为 axis=0,第二个索引为 axis=1,以此类推。...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个: 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量,但当需要堆叠一维数组和矩阵时,只有 vstack 可以奏效:hstack 会出现维度不匹配的错误,原因如前所述,一维数组会被视为行向量...除了在二维或三维网格上初始化函数,网格也可用于索引数组: 使用 meshgrid 索引数组,也适用于稀疏网格。

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    图解NumPy:常用函数的内在机制

    而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。 NumPy 的核心概念是 n 维数组。n 维数组的美丽之处是大多数运算看起来都一样,不管数组有多少维。但一维和二维有点特殊。...它们都可作为容器,能够快速获取和设置元素,但插入和移除元素会稍慢一些。...数组的末端没有留下任何便于快速附加元素的空间。...为了获取适用于任意维度的通用符号,NumPy 引入了 axis 的概念:事实上,axis 参数的值是相关问题中索引的数量:第一个索引为 axis=0,第二个索引为 axis=1,以此类推。...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个: 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量,但当需要堆叠一维数组和矩阵时,只有 vstack 可以奏效:hstack 会出现维度不匹配的错误,原因如前所述,一维数组会被视为行向量

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    在 SwiftUI 中用 Text 实现图文混排

    请注意:从第二个 Text 插值元素开始,必须在插值符号 \( 前添加一个空格,否则会出现显示异常( 这是一个持续了多个版本的 Bug )。...这意味着,当我们对部分 Text 进行配置时,只能使用不改变 Text 类型的修饰器( 该原则同样适用于通过插值方式进行的合并 ),例如:HStack{ let a = Text(str)...}@Sendablefunc createPlaceHolder() async { let size = CGSize(width: tagSize.width, height: 1) // 仅需横向占位...size) let image = Image(uiImage: uiImage) placeHolder = Text(image)}方案二的优缺点无须预制图片标签的内容、复杂度等不再受限仅适用于当前的特殊案例...方案三的优缺点无须预制图片标签的内容、复杂度等不再受限无须限制标签的位置,可以将其放置在 Text 中的任意位置由于范例代码中采用了 SwiftUI 4 提供的 ImageRenderer 完成视图至图片的转换,因此仅支持

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    通道分离与合并、彩色图转换为灰度图、二值化

    将参数元组的元素数组按水平方向进行叠加 np.vstack将参数元组的元素数组按垂直方向进行叠加 接下来,我们进行代码的实现 obj = cv.imread('..../pic/hedgehog_noise_500x500.jpg',0) show(np.hstack([obj,bg,mask,noise])) 接下来,我们呢可以图像相加以及图像相减的效果:...图像相加: img_add = obj + bg show(img_add) 显然得到的图,并不是我们想要的,这是因为img_add = obj + bg,两个图的RGB元素相加超过了255时,会重新循环到另外一个值...([img_sub,img_sub*2])) 图像乘法 # mask /= 255 show(np.hstack([obj, mask])) img_mul = cv.multiply(obj/1.0..., mask/255) #cv.multiply只会对同种类型的数据相乘,因此Ob/1.0 show(img_mul) 图像相除 # 图像相除 show(np.hstack([obj, ob_noise

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