图像处理——（源）addWeighted函数编程实现
找了很久addWeighted函数的实现，硬是没找到，气的自己码一码。效果还不错。 源理是线性混合操作，g(x)=(1-a)f1(x)+af2(x),0<=a<=1;产生时间上的画面重叠。 像网上一样先来函数解析（找到的都是这个，讲一下函数怎么用，再调用一下函数看看效果，看得吐血） addWeighted原函数： void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma,
Redis---分片
12.分片 分片是将数据划分为多个部分的方法，可以将数据存储到多台机器里面，这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。 假设有4个Redis实例R0,R1,R2,R3，还有很多表示用户的键user:1,user:2,.....有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例。 最简单的方式是范围分片，例如用户id从0-1000的存储到实例R0，用户id从1001-2000的存储到实例R1等等。但是这样需要维护一张映射范围表，维护的代价很高。 还有一种方式是哈希分片，使用哈希函数将
架构成长之路：SpringBoot中三分钟上手日志堆积系统kafka(附源码)
kafka消息堆积能力比较强，可以堆积上亿的消息，特别适合日志处理这种实时性要求不太高的场景，同时支持集群部署，相比redis堆积能力和可靠性更高 可以通过下面的步骤快速上手这个kafka 获取一个可用的kafka实例 可以使用docker一键启动一个kafka集群 git clone https://github.com/simplesteph/kafka-stack-docker-compose.git
cd kafka-stack-docker-compose
docker-comp
Python 查看模块的帮助文档，方法和帮助信息
参考链接：https://blog.csdn.net/u013810296/article/details/55509284 这里介绍下python自带的查看帮助功能，可以在编程时不中断地迅速找到所需模块和函数的使用方法 查看方法 通用帮助函数help() python中的help()类似unix中的man指令，熟悉后会对我们的编程带来很大帮助 进入help帮助文档界面，根据屏幕提示可以继续键入相应关键词进行查询，继续键入modules可以列出当前所有安装的模块： help> modules
python元组字典集合类型及其内置方法（下）
列表补充 补充方法 清空列表 clear # clear 清空列表
l = [1, 2, 3, 4, 4]
print(l.clear()) # clear没有返回值（None）
print(l)
# None
# [] 统计列表中指定元素出现的次数 count # count 统计一个元素在列表中出现了几次
l = [1, 2, 3, 4, 4]
print(l.count(4))
# 2 列表反向、排序 reverse sort（带参数，可指定按正序/ 反序
Anaconda虚拟环境控制
1. Anaconda添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes conda第三方镜像源地址：h
spring学习笔记七（Bean初始化及销毁逻辑处理）
Bean初始化及销毁逻辑处理 如果我们要在bean初始化后或者销毁之前做一些处理该如何做呢？ spring提供给我们两种方法： 一、在spring配置文件中配置init-method 、destroy-method 二、让Bean实现接口InitializingBean、DisposableBean并实现其对应afterPropertiesSet（初始化）、destroy（销毁）方法，spring在初始化和销毁bean时会分别调用该方法。
选择器高级，from提交方式
from提交方式 前台向服务器请求数据时，需要向后台提交请求数据，提交的方式有两种，get和post两种方式。 两者之间有很大的区别；get 提交数据非常快，效率高但是数据不安全。post提交数据的效率不高但是安全性比较高。 选择器高级 高级选择器就是基础选择器的组合。 1 群组选择器：可以同时定义不同标签的相同属性， <div class="div1 aa">15461</div>
<div class="div2 bb">45451</div>
<div cla
将 库 编译成aar
1、生成aar 2、在项目中引用 3、gradle 中写入： implementation fileTree(include: ['*.jar', '*.aar'], dir: 'libs')
androidTestImplementation('com.android.support.test.espresso:espresso-core:2.2.2', {
exclude group: 'com.android.support', module: 'su
7.4数据类型及内置方法（二）
列表 1.count 统计字符出现的次数 l = [1,2,2,4,5,6]
l2 = l.count(2)
print(l2) 2.clear 清空列表中的数据 l = [1,2,2,4,5,6]
l1 = l.clear()
print(l)
print(l1) 3.reverse l = [1,2,2,4,5,6]
l.reverse()
print(l) 4.sort 把列表中的数据按照从小到大的顺序排序（升序） l = [1,5,7,6,2,4,3]
l.sort()
python学习(2019.7.4)
7.4 学习内容 1.python的历史: python2:源码不统一,有重复的功能代码 python3:源码统一,没有重复的功能代码 2.python是一个什么编程语言: 编译型:只翻译一次 优点:执行速度快 缺点:开发速度慢 代表:C 解释型:逐行翻译 缺点:执行速度慢 优点:开发速度快 代表:python 3.python的种类 Cpython Jython IronPython PyPy 4.变量-输出 什么是变量? 就是将一个临时的值储存在内存中(储存中间值/起别名) 变量能干什么?
各位大神们，帮帮忙呗，谢谢！
一家汽车租赁公司出租多种车辆，车型及租金情况如下： 类型（type）：轿车 客车 货车 自行车 品牌： 轿车：1.大众 150/天， 2. 别克 200/天 3.宝马 500/天 4.奔驰 760/天 客车：1， 8座 600/天 2， 16座 860/天 3. 24座 1080/天 货车：1. 油车 3000/天 2. 煤车 4500/天 自行车：1.摩拜（7/天） 2.小黄车（6/天） 3.小蓝车（6.5/天） 4.哈罗（8/天） 司机类开车的方法，大牛司机（轿车300/天，客车500/天
react——axios 和fetch-jsonp
1.安装模块 npm install axios --save / npm install fetch-jsonp --save 2.在使用的页面引入 import axios from 'axios' import fetchJsonp from 'fetch-jsonp'; axios import React from 'react'
import axios from 'axios'
class Axios extends React.Component{
constru
大中型网络入侵要案直击与防御
大中型网络入侵要案直击与防御 下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1h5M7c2FcTeSCaWpQjjx1Hg 提取码：7yj4 本书以解析各种网络环境下攻防案例的形式来讲解各种网络攻击与防护技术，从“黑客攻击”与“安全工作者防守”双向角度来进行介绍。每一章节的内容按照如下脉络展开：典型攻防案例再现→案例的简单分析→黑客攻击技术的系统讲解→网管安全防护解决方案→入侵手法与防护难点深度分析。全书真实
JavaScript与页面交互
JavaScript与页面交互联系首先要与html标签建立联系，下面来看几种关联标签的方法。 1.通过标签id来关联标签： <body>
<h2 id="hh">数据类型</h2>
</body>
<script>
let h2=document.getElementById('hh');
console.log(h2); console.log(hh); id是标签的唯一标识 所以也可以通过id直接拿到标签
</script> ==> <h2 id="
Jupyter Notebook 插件安装
刚才安装notebook插件jupyter_contrib_nbextensions，搜了很多教程都没有作用。直到用了这个命令，一行解决。 pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install 打开打开 Jupyter Notebook，可以看到主界面餐单栏多出了 Nbextensions 选项，点击可以展开拓展程序选项：
loj 6077/bzoj 2431
首先我们考虑一个暴力的dp： 我们从小到大加入每个数，当我们加入第$i$个数时，可能产生的逆序对数量是$[0,i-1]$（这个证明考虑把第$i$个数放在哪即可），这样可以列出一个递推式： 设状态$dp[i][j]$表示已经加到了第$i$个数，此时的逆序对个数为$j$，那么有转移：$dp[i][j]=\sum_{k=j-i+1}^{j}dp[i-1][k]$ 这个转移的时间复杂度是$O(n^{3})$ 然后考虑优化，显然那个求和式可以用前缀和优化，时间复杂度降成$O(n^{2})$ 这样已经可以
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