农夫山泉股份有限公司搜索引擎关键词分析
一、公司介绍 农夫山泉即农夫山泉股份有限公司原名“浙江千岛湖养生堂饮用水有限公司“，其公司总部位于浙江杭州，系养生堂旗下控股公司，成立于1996年9月26日。 该公司是中国大陆一家饮用水生产企业，拥有浙江千岛湖、吉林长白山、湖北丹江口、广东万绿湖、陕西太白山、新疆天山玛纳斯、四川峨眉山、以及贵州武陵山八大优质水源基地。 因为该公司是生产饮用水的企业，并且有功能饮料的业务，所以我选用“饮用水”、“功能饮料”进行搜索。 二、搜索过程 2.1百度搜索 以“饮用水”为关键字进行搜索，有32,000,0
networkx-图的实战利器
最近在学习图相关的东西，networks真的是个神器，在不追求特别高效率的情况下，简直是不能再方便了，简单记录下心得。 一、基础知识 （一）数据结构 数据结构在很大程度上决定了图计算的效率，用了有一段时间的python了，要说效率那一定是dict了，英雄所见略同，networks的数据结构也是一系列的dict的嵌套。
{'A': {'B': {5}}, 'C': {'B': {3}}, 'B': {'A': {2}, 'C': {1}}} 第一个的含义：A-B权重为5。 当然，第三层括号里还
opencv学习（六）：粗略的调整图片对比度和亮度
基本原理：两张图片合成。 先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片，然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。主要用到函数：addWeighted函数
# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
#粗略的调节对比度和亮度
def contrast_brightness_image(src1, a, g):
h, w, ch = src1.shape#获取shape的数值，height和width、通道
opencv学习（七）：图片切割、合并、填充
一、图片切割与合并 原理通过操作图像矩阵来获取或合并指定位置的图像
# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
#截取图片中的指定区域或在指定区域添加某一图片
def jie_image(src1):
src2 = src1[5:89, 500:630]#截取第5行到89行的第500列到630列的区域
cv.imshow("截取", src2)
src1[105:189, 300:430
opencv学习（八）：floodFill填充函数
一、指定颜色填充： （1）代码如下：
#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
#泛洪填充
def fill_color_demo(image): #彩色图片的填充
copyImg=image.copy()
h,w=image.shape[:2]
mask=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)
cv.floodFill(copyImg,mask,(30,30),(0,255,2555),
opencv学习（九）：利用卷积对图像模糊处理
在图像上个人觉得卷积就是：对于某一位置的像素，通过算法来把它附近的所有像素点的值联合起来，重新设置这个像素的大小。（大概就是这样） 这个算法类似有：均值，中值，就是取周围所有像素的均值、中值来设置这个像素的大小。 （关于边界问题：有几种填充方法：补零、边界复制、块复制、镜像复制等方法） 代码如下：
#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_demo(image): #均值模糊
dst=cv.blur(image,(1
opencv学习（十）：高斯模糊理论知识
理论知识： 参考链接： 对Photoshop高斯模糊滤镜的算法总结：http://www.cnblogs.com/hoodlum1980/archive/2008/03/03/1088567.html Python计算机视觉3：模糊,平滑,去噪：https://www.cnblogs.com/smallpi/p/4562345.html 引言： 图像的模糊和平滑是同一个层面的意思，平滑的过程就是一个模糊的过程。 而图像的去噪可以通过图像的模糊、平滑来实现（图像去噪还有其他的方法） 那么怎么才能
opencv学习（十一）：高斯模糊
代码如下：
# 导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
# 确保在0-255之间
def clamp(pv):
if pv > 255:
return 255
if pv < 0:
return 0
else:
return pv
def gaussian_noise(image): # 加噪声
h, w, c = image.shape
for ro
opencv学习（十二）：边缘保留滤波（EPF）
边缘保留滤波（EPF） 代码如下：
#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
#高斯双边模糊EPF
def bi_demo(image):
dst=cv.bilateralFilter(image,0,100,15)
cv.imshow("di_demo",dst)
def shift_demo(image):
dst=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,0,10,50)
cv.ims
opencv学习（十三）：图像直方图
一、安装matplotlib 在cmd环境下，按照自己安装的python位置进入Scripts目录下，输入命令：pip install matplotlib 二、 绘出图片的直方图 代码如下：
#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def plot_demo(image):
plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])
plt
opencv学习（十四）：直方图的反向投影
目标： 直方图反向投影 原理： 反向投影可以用来做图像分割，寻找感兴趣区间。它会输出与输入图像大小相同的图像，每一个像素值代表了输入图像上对应点属于目标对象的概率，简言之，输出图像中像素值越高的点越可能代表想要查找的目标。直方图投影经常与camshift（追踪算法）算法一起使用。 算法实现的方法，首先要为包含我们感兴趣区域的图像建立直方图（样例要找一片草坪，其他的不要）。被查找的对象最好是占据整个图像（图像里全是草坪）。最好使用颜色直方图，物体的颜色信息比灰度图像更容易被分割和识别。再将颜色直
opencv学习（十五）：模板匹配
引言 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。 匹配方法 在 OpenCV 中，提供了相应的匹配函数完成这个操作：matchTemplate、 minMaxLoc matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢，我们还要介绍一
HTML5及CSS3基础知识（持续更新）
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JavaScript（基础案例）
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jQuery（案例实现）
版权声明：下载请评论““我要下载”，我会把资源发送给你” https://blog.csdn.net/qq_43270074/article/details/84894624 一、jQuery概述 1、什么是jQuery？ jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架，是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript代码库（或JavaScript框架）。jQuery设计的宗旨是“write Less，Do More”，即倡导写更少的代码，做更多的事情。它封装JavaScri
eclipse详解及eclipse快捷键
版权声明：下载请评论““我要下载”，我会把资源发送给你” https://blog.csdn.net/qq_43270074/article/details/84894761 eclipse在我们开发中帮了我们很多的忙，其中也有很多的快捷键可以提高我们开发的效率，但是这些快捷快捷键你都知道吗？ 一、eclipse详解 以下是关于eclipse的中英对照，如果遇到不懂的地方可以做参考 「File」菜单 这个菜单可以建立、储存、关闭、打印、汇入及汇出工作台资源以及结束工作台本身。 名称 功能 Ne
opencv学习（十六）：图像的二值化
图像二值化介绍：https://blog.csdn.net/qq_30490125/article/details/80458500 https://blog.csdn.net/what_lei/article/details/49159655 图像二值化：基于图像的直方图来实现的，0白色 1黑色 相关函数说明 函数threshold()的参数说明： cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)#大律法,全局自适应阈值 参数0可改为任意数字但不起作用 cv.THRESH
曝光AG视讯到底是如何套路玩家的，进来看一看
AG视讯技巧玩法，网止【7766855.c0M】ag套路是根据人的心里设置的陷阱，人心是贪婪的也是侥幸的，就算是抛硬币都是一样的50%的概率，这样一来只要一开始玩就买庄或者闲无限下去的情况下，是步会有人输，但是有个致命的硬伤就是个人的本金是有限的，不可能能跟庄家斗下去，所以说玩家主要是要考虑怎么在有限的本金下能红利就是赚的。看到其他的说ag有后台控制什么的，那是不可能发生的，除非你玩的是私网。不要
opencv学习（十六）：超大图像二值化
超大图像二值化的方法 1.可以采用分块方法；2.先缩放处理就行二值化，然后还原大小。 一：分块处理超大图像的二值化问题
#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
#超大图像二值化
def big_image_binary(image):
print(image.shape) #超大图像，屏幕无法显示完整
cw=256
ch=256
h,w=image.shape[:2]
gray=cv.cvtColor(
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