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tooltip: {//自定义tip show: true, trigger: 'axis', show: true, //default true showDelay: 0,//显示延时，添加显示延时可以避免频繁切换 hideDelay: 50,//隐藏延时 transitionDuration: 0,//动画变换时长 backgroundColor: 'rgba(0,0,0,0.7)',//背景颜色（此时为默认色） borderRadius: 8,//边框圆角 padding: 10, // [5, 10, 15, 20] 内边距 position: function (p) { // 位置回调 // console.log && console.log(p); return [p[0] + 10, p[1] - 10]; }, formatter: function (params, ticket, callback) { // console.log(params); var tip = "上报时间" + ' : ' + params[0].name + "<br/>"; for (var i = 0, l = params.length; i < l; i++) { if(params[i].seriesName=='温度'){ tip += '<br/>' + '

一、SIFT提出的目的和意义 二、SIFT的特征简介 三、SIFT算法实现步骤简述 四、图像集 五、匹配地理标记图像 六、SIFT算法代码实现 代码 结果截图 小结 七、SIFT实验总结 八、实验遇到的问题 一、SIFT提出的目的和意义 1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度 空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子 －SIFT（尺度不变特征变换），该算法在2004年被加以完善。 二、SIFT的特征简介 SIFT算法可以解决的问题 目标的旋转、缩放、平移（RST） 图像仿射/投影变换（视点viewpoint） 弱光照影响（illumination） 部分目标遮挡（occlusion） 杂物场景（clutter） 噪声 三、SIFT算法实现步骤简述 SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。 SIFT算法实现特征匹配主要有三个流程，1、提取关键点；2、对关键点附加 详细的信息（局部特征），即描述符；3、通过特征点（附带上特征向量的关 键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立景物间的对应关系。 图1 需要配置vfleat安装包 使用开源工具包 VLFeat 提供的二进制文件来计算图像的 SIFT特征 。这里附上VLFeat 工具包链接http://www.vlfeat.org/

随着移动互联网的发展以及机器学习等热门领域带给人们的冲击，让越来越多的人接触并开始学习 Python。无论你是是科班出身还是非科班转行，Python 无疑都是非常适合你入门计算机世界的第一门语言，其语法非常简洁，写出的程序易懂，这也是 Python 一贯的哲学「简单优雅」，在保证代码可读的基础上，用尽可能少的代码完成你的想法。 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 那么，我们学习 Python 到什么程度，就可以开始找工作了呢，大家都知道，实践是检验真理的唯一标准，那么学到什么程度可以找工作，当然得看市场的需求，毕竟企业招你来是工作的，而不是让你来带薪学习的。 所以，今天我们就试着爬取下拉钩上关于 Python 的招聘信息，来看看市场到底需要什么样的人才。 网页结构分析 打开拉钩网首页，输入关键字「Python」，接着按 F12 打开网页调试面板，切换到「Network」选项卡下，过滤条件选上「XHR」，一切准备就绪之后点击搜索，仔细观察网页的网络请求数据。 从这些请求中我们可以大致猜测到数据好像是从 jobs

作者：徐麟 历年录取率 可能很多经历过高考的人都不知道高考的全称，高考实际上是普通高等学校招生全国统一考试的简称。从1977年国家恢复高考制度至今，高考经历了许多的改革，其中最为显著的变化就是录取率的显著提升，曾经的“千军万马过独木桥”的场景得到了一定程度的缓解。 我们首先看下1977-2018年历年的录取人数和未录取（落榜）人数变化情况，本文数据均来自于网络公开高考数据： 可以看到1977年恢复高考之后的几年，由于种种原因，高考人数到达了一个比较高的点，随后有所下降。到2000年之后，高考的人数有了进一步的提升，录取人数也随之大幅提升，2008、2009达到了顶峰，2010年之后参与高考的人数趋于平稳。 通过上图也可以发现，早期的高考难度之高，未录取人数是录取人数的数倍之多，而且早期的高考实际上在开始之前有预选的过程，能够参加高考的考生实际上已经经过了一轮大浪淘沙的过程。随着教育改革，越来越多的考生有机会通过高考接受更进一步的教育。 我们通过下面的百分比图，对于录取率的变化进一步加深认知： 部分代码如下： ``` setwd('D:/爬虫/高考') data = read_excel('历年录取率.xlsx') data_year = melt(data,id.vars = '年份',measure.vars = c('录取','未录取'), variable.name=

a=[ ' 序号 ' ,1,2,3,4,5 ] b =[ ' 成本 ' ,20,45,12,34,67 ] import pandas c = pandas.Series(a) d = pandas.Series(b) e = pandas.DataFrame(list(zip(c,d))) print (e) 0 1 0 序号 成本 1 1 20 2 2 45 3 3 12 4 4 34 5 5 67 # 设置新列名 e.columns=[ ' 序号 ' , ' 成本 ' ] # 重置索引 e=e.drop(0,axis= 0).reset_index() e.drop( ' index ' ,axis=1,inplace= True) print (e) 序号 成本 0 1 20 1 2 45 2 3 12 3 4 34 4 5 67 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4375161/blog/4326140

画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”，简约方便。下面具体介绍以下。 一、画曼哈顿图 install.packages("qqman") library(qqman) 　　 1、准备包含SNP, CHR, BP, P的文件gwasResults（如果没有zscore可以不用管），如下所示： 2、上代码，如下所示： manhattan(gwasResults) 　　 如果觉得不够美观，考虑添加一下参数： manhattan(gwasResults, main = "Manhattan Plot", ylim = c(0, 10), cex = 0.6, cex.axis = 0.9, col = c("blue4", "orange3"), suggestiveline = F, genomewideline = 6, chrlabs = c(1:20, "P", "Q")) 　　 二、画 QQ plot 图 直接上代码： qq(gwasResults$P) 　　 同样的，还可以修改参数，美观一下： qq(gwasResults$P, main = "Q-Q plot of GWAS p-values", xlim = c(0, 7), ylim = c(0, 12), pch = 18, col = "blue4", cex = 1.5, las = 1) 　　 三

以下内容转载自Crape的文章《web页面上的旋转矩形碰撞》 作者：Crape 链接： https://juejin.im/post/5eede991e51d45740950c946 来源：掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前言 本文主要是总结一下web页面中的旋转矩形的碰撞检测，碰撞算法本身并不难，只是需要注意web坐标系在计算中的影响。碰撞检测应该是在游戏等场景中很常见且基础的功能，本文记录了在 JavaScript API GL 遇到了这类碰撞问题的调研和实现的过程。 需求场景 用户在地图上实现MultiLabel文本标注覆盖物时，会由于两个label坐标过近，或者地图的旋转、缩放产生的变化而相互重叠。目前label的背景色均为透明且暂时还不支持配置，文字重叠之后识别度下降很多，就计划先实现label之间的避让功能。检测到两个label碰撞时，根据优先级选择隐藏其中的一个，保证文字的可读性。 确定算法 在JSAPI GL中，label并不是在三维空间中的，而是绘制在屏幕上的，只是会根据用户视角的移动实时计算出label在屏幕坐标中所处的位置，然后在每一帧中进行绘制。label实际上就是一行文字，我们可以把它用一个矩形包围起来，当做整体计算，因为每个字之间的相对位置并不会变

import math from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line3D from pyecharts.faker import Faker data = [] for t in range(0, 25000): _t = t / 1000 x = (1 + 0.25 * math.cos(75 * _t)) * math.cos(_t) y = (1 + 0.25 * math.cos(75 * _t)) * math.sin(_t) z = _t + 2.0 * math.sin(75 * _t) data.append([x, y, z]) c = ( Line3D() .add( "", data, xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="value"), yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="value"), grid3d_opts=opts.Grid3DOpts( width=100, depth=100, rotate_speed=150, is_rotate=True ), ) .set_global_opts( visualmap_opts

以下内容转载自Crape的文章《web页面上的旋转矩形碰撞》 作者：Crape 链接： https://juejin.im/post/5eede991e51d45740950c946 来源：掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前言 本文主要是总结一下web页面中的旋转矩形的碰撞检测，碰撞算法本身并不难，只是需要注意web坐标系在计算中的影响。碰撞检测应该是在游戏等场景中很常见且基础的功能，本文记录了在 JavaScript API GL 遇到了这类碰撞问题的调研和实现的过程。 需求场景 用户在地图上实现MultiLabel文本标注覆盖物时，会由于两个label坐标过近，或者地图的旋转、缩放产生的变化而相互重叠。目前label的背景色均为透明且暂时还不支持配置，文字重叠之后识别度下降很多，就计划先实现label之间的避让功能。检测到两个label碰撞时，根据优先级选择隐藏其中的一个，保证文字的可读性。 确定算法 在JSAPI GL中，label并不是在三维空间中的，而是绘制在屏幕上的，只是会根据用户视角的移动实时计算出label在屏幕坐标中所处的位置，然后在每一帧中进行绘制。label实际上就是一行文字，我们可以把它用一个矩形包围起来，当做整体计算，因为每个字之间的相对位置并不会变

这篇文章主要介绍了对python pandas中 inplace 参数的理解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改 inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改； ​inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。 默认是False，即创建新的对象进行修改，原对象不变，和深复制和浅复制有些类似。 例： inplace=True情况： import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"]) data=df.drop(["A"],axis=1,inplace=True) print(df) print(data) >> B C 0 0.472730 -0.626685 1 0.065358 0.031326 2 -0.318582 1.123308 3 -0.097687 0.018820 None inplace=False情况： df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"]) data=df