TGA文件格式概述 【OpenGL】游戏编程常用TGA图像格式详解以及加载纹理编程实现 分析TGA格式图片 使用FlexHEX打开text.tga test是用像素笔画出的4*4的图像，第一行为白色和三基色...——与设置吻合，图像深度为24 第十八个字节为0，是图像描述符字节，TGA24此字节为0 接下来有三个偏移量可变，长度不确定的区域: 首先此文件颜色表类型为0，颜色表数据区域不存在 从第十九字节开始三个三个看...计算4 * 4 * 3 = 48，往后数这么多个到第六十七个字节为下一区域，也就是图像信息字段区域 使用FlexHEX打开zoe.tga zoe图像文件相较于test色彩丰富，文件也较大 下面分析...zoe.tga与test.tga不同的部分： 第十三、十四个字节为4，表示图像宽度为950 第十五、十六个字节为4，表示图像高度为559 第十九字节开始的图像数据区域三个三个看：08715E、09725F...…… 验证确实是图像最左下角的像素颜色 后面都是各像素数据，图像信息字段区域在最后 总结和反思 每遇到新的文件格式从最简单像素图开始分析，了解他的长宽、深度、存储方式，再慢慢分析复杂的文件 对TGA
一、TGA文件格式解析 二、文件格式 文件头（Tga File Header）：由图像描述信息字段长度、颜色表类型、图像类型、颜色表说明和图像说明五个字段组成，总计18字节，描述了图像存储的基本信息...，应用程序可依据该部分字段值读写图像数据。...图像/颜色表数据（Image/Color Map Data）：由图像描述信息（可选）、颜色表数据和图像数据三部分组成，用于存储图片的图像信息。...文件尾（TGA File Footer）：由扩展区域偏移量、开发者目录偏移量和TGA文件扩展格式签名三部分组成，用于验证TGA文件扩展格式，并可以确定扩展区域和开发者字典的位置 三、TGA图片分析 该图片为原图...，jpg格式 1、文件头分析 （1）第一个字节00：文件中没有图像信息字段 （2）第二个字节00：没有颜色表 （3）第三个字节02：图像类型为未压缩的真彩图像 （4）第四字节到第六字节均为
偶尔会遇到处理TGA文件的需求，封装成类以后再用到会很方便。...shareid=2306475580&uk=758341035 TGA文件格式说明 V2.0 下载地址1：http://pan.baidu.com/share/link?...2874270473&uk=758341035 下载地址2：http://www.dca.fee.unicamp.br/~martino/disciplinas/ea978/tgaffs.pdf TGA...文件格式说明，编程示例，图片示例 V1.0 http://www.fileformat.info/format/tga/egff.htm 如果使用过程发现了任何错误，请务必联系我...1562165834@qq.com TGA文件格式（图片来自Truevision, Inc,版权归Truevision, Inc所有。）
决定了该图像是 TGA 16，TGA24,TGA 32 等等。...bit 4 – 保留，必须为 0 bit 5 – 屏幕起始位置标志 0 = 原点在左下角 1 = 原点在左上角 对于 truevision 图像必须为 0 bits 7-6 – 交叉数据存储标志...如果需要存储更多信息，可以放在图像数据之后。 颜色表数据 可变 可变 如果颜色表类型为 0，则该域不存在，否则越过该域直接读取图像颜色表规格中描述了每项的字节数，为 2，3，4 之一。...图像数据 可变 可变 RGB颜色数据，存放顺序为：BBB GGG RRR (AAA) 代码如下: //===============================================...* colorMode; /** 分配内存 */ image = new unsigned char[sizeof(unsigned char) * tgaSize]; /** 读取数据
目录 一、问题描述 二、解决问题：打开TGA文件 三、什么是TGA文件？ 四、 如何打开TGA文件 4.1. 使用图像编辑器打开TGA文件 4.2....使用Pain.Net打开TGA文件 4.3.使用TGA Viewer打开TGA图像 4.4.使用通用文件查看器软件打开TGA图片 一、问题描述 在学习《OPENGL ES 3.0编程指南 原书第2版》配套的代码的时候...也无法直接打开这些 .tag文件，如下所示： 二、解决问题：打开TGA文件 我用TGA Viewer 软件 打开TGA图像，如下所示： 下面来正式介绍一下什么是TGA文件以及如何打开TGA文件...四、 如何打开TGA文件 您可以使用许多工具打开TGA文件。...4.3.使用TGA Viewer打开TGA图像 如果您不需要编辑TGA文件，则可以考虑使用TGA Viewer。 它也是免费软件，旨在打开和查看TGA文件。
我们将需要一块空间存储图像数据以及OpenGL生成纹理所需的类型。...tga.Width * tga.Height); 我们需要一些空间去存储整个图像数据，因此我们将要使用malloc分配正确的内存数量 然后我们确认内存已经分配，并且它不是NULL。...// 尝试读取所有图像数据 if(fread(texture->imageData, 1, tga.imageSize, fTGA) !...我们也需要存储当前所处的像素，以及我们正在写入的图像数据的字节，这样避免溢出写入过多的旧数据。 我们将要分配足够的内存来存储一个像素。...首先，我们读取并检验像素数据。单个像素的数据将被存储在colorbuffer变量中。然后我们将检查它是否为RAW头。如果是，我们需要添加一个到变量之中以获取头之后的像素总数。
决定了该图像是 TGA 16，TGA24,TGA 32 等等。...– 保留，必须为 0 bit 5 – 屏幕起始位置标志 0 = 原点在左下角 1 = 原点在左上角 对于 truevision 图像必须为 0 bits 7-6 – 交叉数据存储标志...如果需要存储更多信息，可以放在图像数据之后。...颜色表数据 可变 可变 如果颜色表类型为 0，则该域不存在，否则越过该域直接读取图像颜色表规格中描述了每项的字节数，为 2，3，4 之一。...图像数据 可变 可变 RGB颜色数据，存放顺序为：BBB GGG RRR (AAA) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127750
分析下这样做的复杂度： 由于在 10^{18} 范围内，42 的幂次只有 12 个，也就是说每次操作三，最多修改 12 次，显然这个复杂度是可以接受的。...(T[x].tgC&&(T[x<<1].lg=LW(T[x].tgC),T[x<<1].d=pw[T[x<<1].lg]-T[x].tgC,T[x<<1].tgC=T[x].tgC,T[x<<1].tgA...=0,T[x].tgC=0),\ T[x].tgA&&(T[x<<1].tgC?...T[x<<1].tgC+=T[x].tgA:T[x<<1].tgA+=T[x].tgA,T[x<<1].d-=T[x].tgA,T[x<<11].tgC?...T[x<<11].tgC+=T[x].tgA:T[x<<11].tgA+=T[x].tgA,T[x<<11].d-=T[x].tgA,T[x].tgA=0)) I void AP(CI
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？...小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
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