前言 最近在处理游戏敏感词之类的东西，为了加强屏蔽处理，所以需要过滤掉字符串中的除汉字之外的是其他东西如数字，符号，英文字母等。 首先我查阅资料并写了个函数： 示例：返回输入字符串中汉字的个数： std::string StrWithOutSymbol(const std::string &source) { string sourceWithOutSymbol; int i = 0; while (source[i] != 0) { if (source[i] & 0x80 ) { sourceWithOutSymbol += source[i]; source

纳滤 长时间读取的测序数据的过滤和修整。 根据质量和/或读取长度进行过滤，并在通过过滤器后进行可选的修整。 从stdin读取，写入stdout。 （可选）直接从命令行上指定的未压缩文件中读取。 拟用于： fastq提取后直接 映射之前 在提取和映射之间的流中 另请参阅。 由于计算的读取质量与--summary汇总的质量之间，因此该脚本采用v1.1.0版本，因为它也可选地使用--summary参数。 将此参数与albacore的sequence_summary.txt文件一起使用时，将使用摘要中的质量得分进行过滤。 它也更快。 安装和升级： pip install nanofilt pip install nanofilt --upgrade 或者 conda install -c bioconda nanofilt NanoFilt是为Python 3编写的。 用法： Nan

如下所示： #!/usr/bin/python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- import time class Node(object): def __init__(self): self.children = None # The encode of word is UTF-8 def add_word(root,word): node = root for i in range(len(word)): if node.children == None: node.children = {} node.chil

主要介绍了Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能,结合实例形式分析了Python针对抓取保存的csv数据使用pandas进行索引列、过滤、分组、求和等操作的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

这些函数的工作原理是从原始图像中减去称为背景图像的滤波图像，以获得后者的校正版本。 背景图像包含照明梯度，因此可以校正原始图片。 该功能仅适用于灰度图像，如果前景比背景更亮或更暗，用户必须手动输入。 使用的过滤器是最简单的：最小和最大过滤器。 最大值和最小值过滤器分别为图像中的每个像素分配一个新值，该值等于该像素周围邻域中的最大值或最小值。 因此，在这种情况下，通过选择最适合每个应用的邻域或结构元素，可以获得非常好的结果。 以下是代码示例中的行。 要查看运行中的代码，只需下载它，然后在该函数所在的路径中执行以下几行： I = imread('printedtext.png'); SE = strel('矩形',[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,'dark',0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.

随着国民经济的快速发展以及人民生活质量的日益提高，外出旅游逐渐成为人们生活中的一个重要组成部分。由于旅游电子商务网站使得人们旅游的预订和出行更加的方便快捷，使得旅游电子商务快速的发展起来。如今，在线旅游已经成为最流行的电子商务之一，越来越多的人开始通过在线旅游网站制定出游计划。然而，如何帮助游客快速查询所需的旅游信息，更有效的将潜在客户变为购买者是旅游电子商务网站当前亟需解决的问题。 　　因此，本论文设计并实现了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，并对所涉及的一些关键技术进行研究。在本论文中，首先分析了目前电子商务推荐系统的现状，然后介绍了推荐系统的架构以及常用的几种推荐算法，并重点研究了协同过滤算法。通过对协同过滤算法的研究，提出了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，并且基于Hadoop平台设计实现了该旅游推荐系统。

引导图像过滤演示（Python） 引导图像过滤的简单python演示[He et al。 2010]。 引导滤波器可以像流行的双边滤波器一样执行保留边缘的平滑滤波。 在这个演示包中，我还实现了快速引导过滤器[He et al。 2015]。 结果 简单的噪声图像引导滤波器测试： 原始图像的噪点图像。 引导式滤波器像双边滤波器一样平滑噪声图像。 引导图像：噪点图像。 Epsilon（正则化术语，类似于色彩空间中的sigma）：常数0.05。 半径（类似于坐标空间中的sigma）：[5、10、20] 表现 比较以下过滤器的性能： 双边过滤器：OpenCV实现。 引导式过滤器[He et al。 2010]：已在此软件包中实施。 快速导引过滤器[He et al。 2015]：已在此软件包中实施。 与双边过滤器相比，导引过滤器与坐标的过滤西格玛无关。 快速导引滤波器在该实

Javaweb过滤器.zip

基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计与实现.pdf

html中嵌入vue3框架模板（过滤案例）