MySQL的全国城市四级联动以及通过读取JSON文件两种方法获取全国城市县区四级联动

加权平均值法 平均值法 单通道提取(分量法) 最大值法

IDE：vs，用odbc与ado两种方式访问sqlserver，亲测可行。

问题描述： 在一个8×8的国际象棋棋盘上放置8个皇后，要求每个皇后两两之间不“冲突”，即没有一个皇后能“吃掉”任何其他一个皇后，简单的说就是没有任何两个皇后占据棋盘上的同一行或同一列或同一对角线，即在每一横列、竖列、斜列都只有一个皇后。 要求：用三种方法实现

用ISE与Modelsim进行FPGA后仿真(时序仿真)的两种方法

跨域 虽然有同源策略的存在，但是在js中跨域也依然很常见，有document.domain、window.name、图片ping、jsonp、CORS，在这里简单总结下图片ping、jsonp和CORS备忘。 图片ping 图片可以从任何URL中加载，所以将img的src设置成其他域的URL，即可以实现简单的跨域，可以使用onload和onerror事件来确定是否接受到了响应。 var img=new Image(); img.src='//www.jb51.net'; img.onerror=function(){ alert('error'); } img.onload=funct

如下所示： import numpy as np data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) y = np.array([1,2,3,4,5]) print '-------第1种方法：通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------' data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) data_num, _= data.shape #得到样本数 index = np.arange(

三种更新主线程的方法；handler的两种

在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白，我在这篇博客记录了四种处理的方法。 首先导入包： import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图： img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：) print('大小：{}'.forma

.NET生成静态文件(HTML)的三种方法