数据仓库理论与实战(适用于从事数仓方向的小伙伴)

关于 我发现一些客户的图像在将其上传到他们的网站后神秘地旋转了90或270度。 该文件将在Photoshop中正确显示，但上传后将被错误地旋转。 更奇怪的是，如果您重新下载图像并在Photoshop中将其打开-看起来是正确的！ 老实说，我不确定是什么原因造成的。 有一段EXIF数据，即“ Image Orientation”，以某种方式设置，并以某种方式导致PIL错误地显示图像（或可能正确显示，具体取决于您的视图）。 此修补程序仅查看EXIF数据，然后重新旋转它以撤消“图像方向”标签。 它不会修改EXIF数据。 实际上，一些快速测试表明，一旦运行脚本，大多数EXIF数据都会丢失（目前我还不担心）。 正在安装 img_rotate在上可用，可以与一起安装： pip install img_rotate 命令行使用 使用此脚本的最简单方法是从命令行输入图像的文件名进行修复： >>>

非技术人员在IT公司做PM哪个方向很有利思维导图

项目经理未来职场方向思维导图

高中化学思维导图_化学平衡及化学反应进行的方向.pdf

ERP的发展方向及信息化管理特点

针对传统图像边缘检测算法存在的边缘方向性不强及边缘较粗等问题，提出了一种基于八方向卷积模板的边缘检测算法。算法采用0°、22.5°、 45°、67.5°、 90°、112.5°、135°和157.5°八个方向的卷积模板进行边缘检测，模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定，充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小，能够较好地检测出图像不同的方向边缘。对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化，可得到单像素的图像边缘。实验结果表明，该算法获取的边缘图像边缘较为完整，方向性强且边缘较细，整体效果明显优于传统Sobel算法。

提出了一种方向自适应十字搜索算法，通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板，有效地减少了搜索点数，提高了搜索速度。实验结果表明，该算法在保持与菱形搜索（DS）、正方形—菱形搜索（SDS）、十字—菱形搜索（CDS）和小十字—菱形搜索（SCDS）四种算法相同搜索精度的同时，速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%。

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频（LFM）信号波达方向（DOA）估计算法。该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性，在分数阶傅里叶变换域分离信号。并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵。通过对相关矩阵进行特征值分解，估计信号子空间和噪声子空间，并利用MusIc算法估计宽带LFM信号的波达方向。仿真验证了新方法的有效性。

答优毕业论文 ，答辩的半个小时把老师说懵逼了，嗯 叫我程序员学长