浅浅理解.net core的路由
路由: web的请求到达后端服务时,controller 控制器 会处理传入的http请求并响应用户操作,请求的url会被映射到控制器的操作方法上。 此映射过程由应用程序中定义的路由规则完成。 ASP.NET.Core MVC中的路由 路由使用一对由UseRouting和UseEndPoints...
2022-07-07 15:32【旧时量刑】
阅读更多蓝桥杯 决赛 异或变换 100分
问题描述 时间限制: 3.0s 内存限制: 512.0MB 本题总分:20 分 问题描述 小蓝有一个 01 串 s = s1s2s3 ⋅ ⋅ ⋅ sn。 以后每个时刻,小蓝要对这个 01 串进行一次变换。每次变换的规则相同。 对于 01 串 s = s1s2s3 ⋅ ⋅ ⋅ sn,变换后的 01 ...
2022-07-07 15:32【@小红花】
阅读更多LeetCode 312. 戳气球 每日一题
问题描述 有 n 个气球,编号为0 到 n 1,每个气球上都标有一个数字,这些数字存在数组 nums 中。 现在要求你戳破所有的气球。戳破第 i 个气球,你可以获得 nums i 1 / nums i / nums i + 1 枚硬币。 这里的 i 1 和 i + 1 代表和 i 相邻的两个气球的...
2022-07-07 15:32【@小红花】
阅读更多LeetCode 1477. 找两个和为目标值且不重叠的子数组 每日一题
问题描述 给你一个整数数组 arr 和一个整数值 target 。 请你在 arr 中找 两个互不重叠的子数组 且它们的和都等于 target 。可能会有多种方案,请你返回满足要求的两个子数组长度和的 最小值 。 请返回满足要求的最小长度和,如果无法找到这样的两个子数组,请返回 1 。 示例 1:...
2022-07-07 15:32【@小红花】
阅读更多LeetCode 1654. 到家的最少跳跃次数 每日一题
问题描述 有一只跳蚤的家在数轴上的位置 x 处。请你帮助它从位置 0 出发,到达它的家。 跳蚤跳跃的规则如下: 它可以 往前 跳恰好 a 个位置(即往右跳)。 它可以 往后 跳恰好 b 个位置(即往左跳)。 它不能 连续 往后跳 2 次。 它不能跳到任何 forbidden 数组中的位置。 跳蚤可...
2022-07-07 15:32【@小红花】
阅读更多LeetCode 300. 最长递增子序列 每日一题
问题描述 给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如, 3,6,2,7 是数组 0,3,1,6,2,2,7 的子序列。 示例 1: 输入:nums = 10,9,2,5,3,7,10...
2022-07-07 15:32【@小红花】
阅读更多QT中自定义控件的创建到封装到工具栏过程(一):自定义控件的创建
一、项目创建 看了网上很多自定义控件创建的文章,感觉都欠缺点东西,我借此来总结一下。 我采用的VS2017+QT5.10.1 首先我们创建一个CustomDashBoard的项目,选择Qt Designer Custom Widget程序 https://img blog.csdnimg.cn/2...
2022-07-07 15:32【God港】
阅读更多QML初学
一、新建项目 1.选择Qt Quick Application Empty https://img blog.csdnimg.cn/9ff88b6866884dbe9a944bf00b1475b2.png 2.命名为QmlDemoa,然后全部为下一步 https://img blog.csdnim...
2022-07-07 15:32【God港】
阅读更多skimage学习(3)——Gamma 和 log对比度调整、直方图均衡、为灰度图像着色
1、Gamma 和 log对比度调整 本示例通过对输入图像进行伽马和对数校正来调整图像对比度。 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import data, img as...
2022-07-07 15:32【原知】
阅读更多skimage学习(3)——使灰度滤镜适应 RGB 图像、免疫组化染色分离颜色、过滤区域最大值
1、使灰度滤镜适应 RGB 图像 有很多滤镜是用于灰度图像而不是彩色图像的。为了简化创建可以适应RGB图像的函数的过程,scikit image提供了adapt rgb装饰器。 要实际使用adapt rgb装饰器,您必须决定如何调整RGB图像,以便与灰度过滤器一起使用。有两个预定义的处理程序: e...
2022-07-07 15:32【原知】
阅读更多skimage学习(2)——RGB转灰度、RGB 转 HSV、直方图匹配
1、RGB转灰度 此示例将具有 RGB 通道的图像转换为具有单个灰度通道的图像。 每个灰度像素的值计算为相应的红色、绿色和蓝色像素的加权和: Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B CRT 荧光粉使用这些权重,因为它们比同等权重更能代表人类对红色、绿色和蓝色的感知。 ...
2022-07-07 15:32【原知】
阅读更多skimage学习(1)
1、生成结构化元素 这个例子展示了如何使用skimage中的函数。生成结构元素的形态学。每个图的标题表示函数的调用。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl toolkits.mplot3d import Axes3D...
2022-07-07 15:32【原知】
阅读更多【Seaborn】组合图表:PairPlot和JointPlot
前言 上一章节有介绍 FacetGrid 、 JointGrid 、 PairGrid ,这三者都是 axes level 的方法,通过命名方式也可以看出来, FacetGrid 、 JointGrid 、 PairGrid 是创建的坐标系,然后需要自己去绑定数据。 但对于 JointGrid 和...
2022-07-07 15:32【AwesomeTang】
阅读更多【Seaborn】组合图表:FacetGrid、JointGrid、PairGrid
前言 Seaborn 中有几种特殊的组合图表: FacetGrid 、 JointGrid 、 PairGrid ,不同于我们在上一章讲到的组合图表,这三种组合图表是 Seaborn 中根据我们常用的统计场景已经将图表组合封装好了,我们只需要简单的绑定我们的数据即可完成绘制。 FacetGrid ...
2022-07-07 15:32【AwesomeTang】
阅读更多【Seaborn】组合图表、多子图的实现
介绍 seaborn 可以非常便捷的将各种图表组合起来,如在上一章使用 row 和 col 参数可以非常快速的根据数据生成多个图表; 本章主要介绍根据我们自己的个性需求生成组合图表,这里组合图表分成两种形式: 1. 多子图:在一个画布上绘制多个坐标系; 1. 图表重叠:将多个图表在一个坐标系展示;...
2022-07-07 15:32【AwesomeTang】
阅读更多Skimage learning (3) -- gamma and log contrast adjustment, histogram equalization, coloring gray images
1、Gamma and log Contrast adjustment This example adjusts the image contrast by performing gamma and logarithmic correction on the input image . i...
2022-07-07 16:57【Original knowledge】
阅读更多Process from creation to encapsulation of custom controls in QT to toolbar (I): creation of custom controls
One 、 Project creation Read many articles about the creation of custom controls on the Internet , I feel that I have shortcomings , Let me take th...
2022-07-07 16:58【God port】
阅读更多QML beginner
One 、 New projects 1. choice Qt Quick Application Empty https://img blog.csdnimg.cn/9ff88b6866884dbe9a944bf00b1475b2.png 2. Name it QmlDemoa, Then ...
2022-07-07 16:58【God port】
阅读更多The process of creating custom controls in QT to encapsulating them into toolbars (II): encapsulating custom controls into toolbars
One 、 Project creation So let's create one first VS project . https://img blog.csdnimg.cn/7ceda37e362143fba9b96719ad9148c1.png Two 、 Environment ...
2022-07-07 16:58【God port】
阅读更多Pychart ide Download
Download address Official website address : https://img blog.csdnimg.cn/2e72c8d527364ab3bd1cdd6332d3af7b.png Here we download the community vers...
2022-07-07 16:58【God port】
阅读更多
边栏推荐
- 【数据挖掘】视觉模式挖掘:Hog特征+余弦相似度/k-means聚类
- 108.网络安全渗透测试—[权限提升篇6]—[Windows内核溢出提权]
- 拜拜了,大厂!今天我就要去厂里
- leetcode刷题:二叉树23(二叉搜索树中的众数)
- What are the benefits of ip2long?
- 利用棧來實現二進制轉化為十進制
- Internal sort - insert sort
- Excuse me, does PTS have a good plan for database pressure measurement?
- 时空可变形卷积用于压缩视频质量增强(STDF)
- ICLR 2022 | 基于对抗自注意力机制的预训练语言模型
猜你喜欢
Original article , Reprint please indicate the source . Topic type : Simple type C++ Explain Sum of two numbers The title is as follows 4 so...
Basic introduction 1. Appearance mode (Facade), Also called “ Process mode : A skin mode is a set of interfaces in a subsystem Provide a consiste...
Write it at the front Today, let's talk about Throttle and prevent shaking , This is an old concept , There are also many practical application...
null Address of thesis : Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments Code address : This paper should be rea...
List of articles problem : 1 Question why 21 resolvent : 30 ending 34 problem : Xcode Here are some situations : Certificate installation f...
bbeef8b900646e3b85435b6655673648.gif https://img blog.csdnimg.cn/img convert/bbeef8b900646e3b85435b6655673648.gif 全国高考成绩陆续出炉,延期的上海高考也即将开场。为考生加油鼓劲之余,也...
1 brief introduction in the light of DBSCAN Clustering algorithm is sensitive to parameters , Parameter selection depends on experience , In this ...
I was busy at work two days ago , involves @Transactional Control of transactions , He studied it carefully , Quite a gain , It took several days t...
文章目录 数据清洗 1 脏数据 4 数据预处理 27 清洗数据 42 数据清洗 脏数据 通常我们获得的数据不可能都是百分百无错误的,一般都会存在一些问题,比如数据值缺失、数据值异常大或小、格式错误和非独立数据错误。 通过下面代码生动生成一组脏数据,如图所示在最后一行输出了一个dtype =...
a321a7af13ce0385543f6fbf603bc4df.gif e1bfaf829067994073b0dc3aac7f84e1.gif 6e681ca94b918ba48302bbd609f377c7.jpeg 18f60afb80f0bc192f61905b4fee187e....