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本篇实验代码非本人写，代码源自外部，经调试解决了部分warning和error后在本地vs上可以正常运行，如有运行失败可换至vs 未来会重构实现该两个实验 内容要求： 1、初始化(Init)：能够对输入的任意长度的字符串s进行统计，统计每个字符的频度，并建立哈夫曼树 2、建立编码
1. ORCAD Capture cls 界面的快捷键 键盘 按键 对应的操作 I 放大 （可以滚轮操作） O 缩小 （可以滚轮操作） W 画线 Esc 退出现在的状态 （画图界面 右键 End xxx） N 放置网络标号 J 放置节点 (控制画线时候， 两条线连接的时候是否有交点) F 放置电源
图像显示 转hsv图像 颜色表示为三个组成部分：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）。常用于图像处理中，因为它允许调整颜色的感知特性，如色彩和亮度，这些在RGB颜色模型中不那么直观。 HSV模型特别适用于任务如图像分割和对象追踪，因为它可以更好地处理光
作用介绍 在git代码管理时，有时候我们想对某个特定的commit 添加标记，比如要标识版本信息，这时候就可以用的git中的打标签功能。 打tag就类似于我们看书放书签一样，以后可以直接用tag找到提交的位置，不然的话，就只有看commit的哈希值返回指定位置，比较繁琐。 特别强
两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值 注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加的是模运算 ((414, 500, 3), (429, 499, 3)) (429, 499, 3) 其实也是加法，只是权重不同
本文来说下Elasticsearch基本操作之文档操作 文档概述 在创建好索引的基础上来创建文档，并添加数据。 这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式。 在 apifox 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://localhost:9200/person/_doc，请求体内容为： 服务器响
注：opencv图像坐标系中，左上角是原点，y轴向下，x轴向右，单位像素点 有时需要在B，G，R通道图像上单独工作。在这种情况下，需要将BGR图像分割成单个通道。或者在其他情况下，可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像 opencv中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转
创建索引 创建索引别名 索引的相关设置 查询索引数据 bulk 导入数据 持续更新中~ pom的坐标
最近找实习，在完善简历，遂发一发存货，有待持续完善，我认为这部分非常的有意义 创建 配置 将配置生效于 当前机器的 所有仓库 删除配置/删除全局配置 .git ：版本库，不允许手欠做任何修改！ stage/ 或 index/ ：暂存区，索引 gitcode/ : 工作区 修改的工作区内容会写入**对
目录 MongoDB的基本操作 新增 方式一： 方式二： 删除: 带条件的删除 修改 修改条件 修改并添加 多条件修改： 查询 普通查询 条件查询 编辑 多条件查询 模糊查询： 查询除来的结果有两种的显示方式： MongoDB中的文档本质上是一种类似JSON的BSON格式的数据。 BSON是一种类
