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一、更新 语法 db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) 参数说明： query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。 update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的 upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。 multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。 writeConcern :可选，抛出异常的级别。 更新一个字段 db.col.insert({ title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库', by: '菜鸟教程', url: 'http://www.runoob.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100 }) 将标题为 MongoDB 教程

框架与框架要解决的核心问题 我做房子卖给用户住，由用户自己安装门窗和空调，我做的房子就是框架，用户需要使用我的框架，把门窗插入进我提供的框架中。框架与工具类有区别，工具类被用户的类调用，而框架则是调用用户提供的类。 框架要解决的核心问题 我在写框架（房子）时，你这个用户可能还在上小学，还不会写程序呢？我写的框架程序怎样能调用到你以后写的类（门窗）呢？ 因为在写才程序时无法知道要被调用的类名，所以，在程序中无法直接new 某个类的实例对象了，而要用反射方式来做。 综合案例 先直接用new语句创建ArrayList和HashSet的实例对象，演示用eclipse自动生成 ReflectPoint类的equals和hashcode方法，比较两个集合的运行结果差异。 然后改为采用配置文件加反射的方式创建ArrayList和HashSet的实例对象，比较观察运行结果差异。 引入了elipse对资源文件的管理方式的讲解。 Eg： package july78javaEnhance; //利用资源文件加上反射操作！ import java.io.FileInputStream ; import java.io.InputStream; import java.util.Collection; import java.util.Properties; public class

所谓的像素重映射就是：我们对原图的每一个像素值进行提取，然后经过一个函数变换，映射到我们空白的目标图片上，就得到一张新的图片，这个就是像素重映射。具体的基础知识，看这个博客：https://blog.csdn.net/qq_41167777/article/details/84947439 =========================== 下面这个代码运行，有好几种结果，主要就是，你按下 1，2，3，0，等等，会出现不同的图片展示。 =============================== 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 using namespace std; 4 using namespace cv; 5 6 Mat src, dst, map_x, map_y; 7 const char* input_win = "input"; 8 int index = 0; 9 const char* out_put = "hough-line-detection"; 10 void update_map(void); 11 int main(int agrc, char** agrv) { 12 src = imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\111.jpg"

ylbtech-ionic-CSS：ionic 网格(Grid) 1. 返回顶部 1、 ionic 网格(Grid) ionic 的网格(Grid)和其他大部分框架有所不同，它采用了弹性盒子模型(Flexible Box Model) 。而且在移动端，基本上的手机都支持。row 样式指定行，col 样式指定列。 同等大小网格 在带有 row 的样式的元素里如果包含了 col 的样式，col 就会设置为同等大小。 以下实例中 row 的样式包含了 5 个 col 样式，每个 col 的宽度为 20%。 <div class="row"> <div class="col">.col</div> <div class="col">.col</div> <div class="col">.col</div> <div class="col">.col</div> <div class="col">.col</div> </div> 尝试一下 » 指定列宽 你可以设定一行中各个列的大小不一样。默认情况下，列都会被划分为同等大小。但你也可以按百分比来设置列的宽度（一行为 12 个网格）。 <div class="row"> <div class="col col-50">.col.col-50</div> <div class="col">.col</div> <div class="col"

直接从某一列查询出最大值或最小值很容易，通过group by字句对合适的列进行聚合操作，再使用max()/min()聚合函数就可以求出。 样本数据如下： key_id x y z A 1 2 3 B 5 5 2 C 4 7 1 D 3 3 8 求查询每个key的最大值，展示结果如下： key_id col A 3 B 5 C 7 D 8 方案一： 对于列数不是很多的可以用case when语句， select key_id, case when case when x > y then x else y end < z then z else case when x < y then y else x end end as gre from sherry.greatests 方案二： 如果有4列，5列可以先转为行数据再用聚合函数求， select key_id, max(col) from (select key_id, x as col from sherry.greatests union all select key_id, y as col from sherry.greatests union all select key_id, z as col from sherry.greatests) as foo group by key_id 来源： https://www

''' 【课程2.3】 数据归一化/标准化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。 在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权 最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上 0-1标准化 / Z-score标准化 ''' import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 数据标准化 # （1）0-1标准化 # 将数据的最大最小值记录下来，并通过Max-Min作为基数（即Min=0，Max=1）进行数据的归一化处理 # x = (x - Min) / (Max - Min) df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10)*20, 'value2':np.random.rand(10)*100}) print(df.head()) print('------') # 创建数据 def data_norm(df,*cols): df_n = df.copy() for col in cols: ma = df_n[col].max() mi = df_n

直接从某一列查询出最大值或最小值很容易，通过group by字句对合适的列进行聚合操作，再使用max()/min()聚合函数就可以求出。 样本数据如下： key_id x y z A 1 2 3 B 5 5 2 C 4 7 1 D 3 3 8 求查询每个key的最大值，展示结果如下： key_id col A 3 B 5 C 7 D 8 方案一： 对于列数不是很多的可以用case when语句， select key_id, case when case when x > y then x else y end < z then z else case when x < y then y else x end end as gre from sherry.greatests 方案二： 如果有4列，5列可以先转为行数据再用聚合函数求， select key_id, max(col) from (select key_id, x as col from sherry.greatests union all select key_id, y as col from sherry.greatests union all select key_id, z as col from sherry.greatests) as foo group by key_id 来源： https://www