ps是我们常用的一款处理平面图像的软件,其功能十分强大能够制作出逼真的效果。那么在ps中我们如何实现拉伸图片时不变形?...要求:ps cs6软件以上 方法/步骤 对于导入的一张图片,如果我们想要把它拉伸增加它的宽度,我们选中图片之后向左右拉伸会发现图片已经变形了,给人一种很假的感觉。 ?
详细的算法原理能够參考 PS图层混合算法之二(线性加深,线性减淡,变亮,变暗) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define...PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include #include #include “cv.h” #include “highgui.h...include “cxmat.hpp” #include “cxcore.hpp” using namespace std; using namespace cv; #endif // PS_ALGORITHM_H_INCLUDED...// main function #include “PS_Algorithm.h” void Linear_Burn(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst); void
目录 一丶简介 二丶原理 1.原理 2.代码实现 3.效果 一丶简介 主要是讲解.内核中如何拦截模块加载的. 需要熟悉.内核回调的设置 PE知识....则是加载Sys PS: 在内核中解析PE需要用到 ntImage.h头文件来进行解析. 2.代码实现 #include #include #include
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混合模式最常见于 photoshop 中,是 PS 中十分强大的功能之一。...,而不是直接使用 #f00 实现红色背景。...background-blend-mode 实现图片任意颜色赋色技术总结 综上,我们确实只需要两行代码就可以实现白色底色黑色主色图片的任意颜色赋色技术。...我们同时给一个标签设置了背景图片和渐变色,然后利用了 background-blend-mode:lighten 这个关键属性,达到了类似 PS 里的混合模式效果。...看起来 background-blend-mode 名为混合模式,但似乎表现上更像是 PS 当中的一种的剪切蒙板,混合模式是修改图片本身,蒙版跟遮罩都是在图片上一层通过叠加其他层对图像进行调整。
接下来几篇文章我们将稍微简单的探索下PS中多种图层混合模式的算法内部原理,因为毕竟没有这方面的官方资料,所以很多方面也只是本人自己的探索和实践,有可能和实际的情况有着较大的差异。...在我使用的CS6版本的PS中,提供了斜面和浮雕、描边、内阴影、内发光、光泽、颜色叠加、渐变叠加、图案叠加、外发光、投影等10中图层样式,在我后续的文章中将分别讲述除了 外发光和内发光 之外的其他8种样式的原理和实现...那么我的实现思路核心如下: 第一步: 按照指定的角度将原图的Alpha信息偏移一定的角度,偏移后无效的区域Alpha设置为0。 ...因此,我们推测扩展就是对选区进行圆形的最大值算法,而最大值的半径和大小以及扩展的数据有关,根据PS界面扩展后面的% 百分比可以认定他为大小的 百分比。...// 第二步对这个Alpha进行下堵窒,算法上就是圆形的最大值算法 int ChokeSize = (Size * Choke + 49) / 100; if (ChokeSize
LFU (Least Frequently Used) 是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。...LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项,而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍:工作原理计数器:每个缓存项都有一个计数器,用于记录该项被访问的次数。...实现LFU算法的实现可以使用多种数据结构,如哈希表、双向链表和优先队列。以下是一种常见的实现方法:使用哈希表和优先队列:哈希表 (cache):用于存储缓存项及其计数器。...应用场景LFU算法适用于以下场景: 数据访问具有明显的热点数据,且热点数据相对稳定。需要高效管理缓存资源,减少缓存未命中率。...Go实现package lfuimport ("container/list""sync")type entry struct {key anyvalue anyfreq int}type LFUCache
参考于 :https://www.cnblogs.com/morethink/p/8419151.html
LRU算法是一种缓存淘汰机制策略。 计算机的缓存容量有限,如果缓存满了就要删除一些内容给新的内容腾出位置,而删除哪些内容,就有不同的策略,LRU算法是其中一种策略。...LRU算法删除的是最近一段时间最少使用的内容。 代码中的capacity代表缓存的容量,使用Hash表 + 链表实现LRU算法。...可以先自己实现一个双向链表,链表中的节点自己定义。Hash表中存储的value为链表中的节点对象,在对链表节点进行删除操作时可以将时间复杂度降到O(1)。
FIFO(First In, First Out,即先进先出)是一种简单且直观的缓存替换算法。它的工作原理是,当缓存满了需要替换时,优先移除最早进入缓存的项。...FIFO算法类似于排队系统,最早进入的缓存项最先被移除。FIFO算法的基本原理先进先出:按照缓存项进入缓存的顺序进行管理。最早进入缓存的项在缓存满时优先被移除。...队列:通常使用队列数据结构来实现FIFO缓存,队列的头部保存最早进入的缓存项,尾部保存最新进入的缓存项。优点简单易实现:FIFO算法实现起来非常简单,只需要维护一个队列即可。...缺点不考虑使用频率和最近使用时间:FIFO算法不会考虑缓存项的使用频率和最近使用时间,可能导致高频使用的数据被替换掉,从而降低缓存命中率。...Go实现示例package fifoimport ("container/list""sync")type FIFOCache struct {mtx sync.Mutexcapacity intqueue
CSS雪碧图(sprite)是一种网页图片非常高效的处理方式,它是将页面中包含的零星图片利用PS制作到一张大图中,再结合background-position属性进行定位的的方式实现。...有点击或hover状态改变的图标放在一起 具体实现: 一、PS切图: 首先合并图层,然后使用举行选框工具选出需要切出的图标,接着使用魔棒工具+Alt去除多余的部分。最后保存到新建的图层。...使用before选择器,为每个li标签加上background-position属性之后: image.png 详细解读:以PS为例。....ps:before{ background-position:-45px-21px; } 其中background-position的第一个值表示PS图标左边距离整张sprite图左边的距离...,第二个值表示PS图标上边距离整张sprite图上边的距离。
MRU(Most Recently Used)算法是一种缓存替换策略,与LRU(Least Recently Used)算法相反。MRU算法优先移除最近使用的缓存项,而保留较久未使用的缓存项。...MRU算法适用于某些特定的访问模式,例如当数据访问具有较强的局部性时,MRU可能比LRU更有效。基本原理MRU算法的核心思想是,当缓存需要淘汰旧条目时,选择最近使用过的条目进行淘汰。...实现方法MRU算法的实现通常涉及以下步骤:缓存初始化:设置一个固定大小的缓存。访问缓存:如果访问的数据在缓存中,则更新该数据的使用时间或顺序。...MRU算法的优缺点优点:适用于某些特定的访问模式,例如数据访问具有较强的局部性时。实现简单,易于理解和维护。缺点:对于大多数常见的访问模式,MRU的性能可能不如LRU。...Go实现示例package mruimport ("container/list""sync")// MRUCache represents a Most Recently Used (MRU) cache.type
代码部分: #test.py def swap(arr, i, j): tmp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = tm...
前言 Google通过PageRank算法模型,实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理,在单机下是不可能实现,所以如何将PageRank并行计算,将是本文的重点。...本文将继续上一篇文章 PageRank算法R语言实现,把PageRank单机实现,改成并行实现,利用MapReduce计算框架,在集群中跑起来。...目录 PageRank算法并行化原理 MapReduce分步式编程 1. PageRank算法分步式原理 单机算法原理请参考文章:PageRank算法R语言实现 ?...PageRank的分步式算法原理,简单来讲,就是通过矩阵计算实现并行化。 1).
参考 http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 实现了A*算法,模拟了一下,大多数场景还是可以应对的,以传统的场景为例.../* * A* 算法模拟 */ #include #include #include using std::vector; typedef
概述Adaptive Replacement Cache(ARC)是一种缓存替换算法,用于提高缓存的命中率。ARC 动态调整缓存策略,以适应实际的访问模式,从而在不确定的工作负载下表现良好。...线程安全的Go实现示例以下是一个简单的线程安全的ARC缓存的Go实现:package arcimport ("container/list""sync")type ARC struct {mtx
2 如何用Python实现决策树系列算法? 人生苦短,就用 Python。...那么,用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢?...营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现,下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法,咱们一一来分析其中的Python...目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数(...然后调用梯度下降算法求解theta 实现代码: # 求每个分类的theta,最后返回所有的all_theta def oneVsAll(X,y,num_labels,Lambda):
前言 Google通过PageRank算法模型,实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理,在单机下是不可能实现,所以如何将PageRank并行计算,将是本文的重点。...本文将继续上一篇文章 PageRank算法R语言实现,把PageRank单机实现,改成并行实现,利用MapReduce计算框架,在集群中跑起来。...目录 PageRank算法并行化原理 MapReduce分步式编程 1....PageRank算法分步式原理 单机算法原理请参考文章:PageRank算法R语言实现 PageRank的分步式算法原理,简单来讲,就是通过矩阵计算实现并行化。 1).
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分,请参考之前的推送: 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下: 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法,它能计算从源点到图中任何一点的最短路径,假定起始点为A 2....02 — 代码实现 """ Dijkstra algorithm graphdict={"A":[("B",6),("C",3)], "B":[("C",2),("D",5)],"C":[("B",2)
算法原理都是对原始图像统计其直方图,然后通过累计分布函数,重新隐射直方图数据,使每个色阶的的分布概率都往一致的方向调整。...Pointer[X + 1] = Lut[Pointer[X + 1]]; Pointer[X + 2] = Lut[Pointer[X + 2]]; } } 算法部分就是这么简单的二十几行代码...原图 PS的色调均化 郎锐课本上的效果 C#版色调均化代码:http://files.cnblogs.com
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