使用说明 : 1、本程序可以作什么？ 本程序功能分为两个部分： 一部分是：批量查找指定路径下的文件中的内容中，是否包含要查询的项目。并把查询出的内容分文件存储。 一部分是：将文本文件导入EXCEL中，可以将上一步查找的结果导入，也可以自己选择文件导入（支持多选）。 2、如何使用他？ a、批量查找： 首先，在“读入位置”按钮处设置你所要读取的文件的存放位置，此时程序会自动读入此文件夹下所有文件，以供选择；其次，用“>>”或“>”将要读取的文件选入读取队列，当然如果选错了可以用“<<”或“<”删除队列，或者鼠标双击选中项删除；再次，点击“+”按钮，添加查找项目到查找项目列表，一次只可以添加一条，如需添加多条则需要重复添加操作；如果添加错误可以双击选中项删除或选中后点击“-”按钮。最后，点击“开始查找”，程序将会把查找结果输出保存到指定路径下面的output文件夹下面，你可以选择是否打开目录查看。如果需要查询的文件有文件头，可以选择“保留文件首行”。 b、EXCEL导入： 首先，选择导入方式，导入方式分为“查询结果导入”和“新选文件导入”两种；当选择“查询结果导入”时，本程序将把“读入位置”处“output”文件夹下文件批量导入EXCEL。当选择“新选文件导入”时，本程序在点击“开始导入”时将弹出窗口，您可以自己选择需要导入文件（支持多选），导入EXCEL。其次，设置导入文件时的分割符，默认为“|”，本程序只支持按照分隔符导入。最后，点击“开始导入”按钮开始导入。 3、本程序不判断所查找的文件类型 由于本程序在读入文件时，并没有校验文件的内容和文件类型，因此本程序会读取用户所选择的任意文件，即使此文件是二进制格式的。不论是查询或者是导入功能都是这样。本程序将按行读取所选择的文件（或者有换行符的），在读取完文件后，无论是否找到，都会创建和源文件相同类型的文件，即使是.exe或.rar（一般是打不开的），文件名存储为“output”+原文件名。即使没有找到任何相匹配的内容，本程序也会创建文件，这时后文件大小是0字节，可以按照大小排列看到。 4、请使用“清除文件”按钮及时清除查询结果 程序在查询和创建文件的过程中，不会判断是否已经执行过查询操作。如果已经执行过查询操作，“output”文件夹下就会存在查询出的文件，当再次执行查询时，本程序会在已存在的文件后追加查询结果。这样就会出现重复的记录或内容。因此，当需要多次查询时，每次查询前需要点击“清空文件”按钮删除output文件夹，才能保证查找的准确。 5、本程序不会判断运行的环境，因此在运行过程中可能会有些未知的错误 本程序在win7环境，vs2012，Netframe4.0下编译通过。本程序支持winxp及以上操作系统。执行EXCEL导入的时候，需要安装Office。Office的版本在2003以上就可以。但是不同我Office版本对导入性能，有一定的影响。Excel2003，最多256列，即2的8次方，最多65536行，即2放入16次方； Excel2007及以上版本，最多16384列，即2的14次方，最多1048576行，即2的20次方。因此如果需要导入的单个文件的行数或者列数，超过了所安装Office版本的最多行列数，程序将会报错！

跛脚助手 LAME 库的 C++ 包装器，可将 PCM (*.wav) 和 mp3 的转换减少到仅两行代码。 视窗 来自CodeProject的文章，在Github中看不到，所以创建它供公众使用。 苹果电脑 基于Windows版本修改 在 Mac 上为 Mac 应用编译蹩脚的脚本： 在 Mac 上为 iOS 应用编译蹩脚的脚本：

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table JS 添加行和删除行 实现JS添加table的一行和删除一行技术

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波,把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取,并结合小波消噪技术,在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位。仿真表明上述方法是有效的。

话不多说，直接上代码吧！ import numpy as np A = np.delete(A, 1, 0) # 删除A的第二行 B = np.delete(B, 2, 0) # 删除B的第三行 C = np.delete(C, 1, 1) # 删除C的第三列 参考引用： https://stackoverflow.com/questions/1642730/how-to-delete-columns-in-numpy-array 以上这篇如何实现删除numpy.array中的行或列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。

Python 10行代码完成AI图像目标检测-附件资源

OpenCV色块识别-1Z实验室 作者: 阿凯 出品: 1Z实验室(1zlab) Make Things Easy 前言 在OpenCV上实现颜色识别是很多人入门计算机视觉(OpenCV)首先会去学习的算法. 而且颜色识别可以广泛应用于色块追踪, 巡线等机器人项目. 为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的上位机脚本, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是逐行注释的, 也可以作为你的项目参考 . 备注: 代码兼容Windows, Mac, Ubuntu 目录 1选择ROI区域 桌面上放置着一个瓶盖, 如果我们想识别蓝色瓶盖的话, 第一步就需要截取蓝色瓶盖的蓝色区域的子图(ROI, Region Of Interest, 感兴趣区域). 选择ROI区域代码在01-选择ROI区域

行波有一个定义：在一个信号中，如果在两个连续的局部最大值之间存在一个大于零的局部最小值，或者如果在两个连续的局部最小值之间存在一个小于零的局部最大值，那么这两个连续的局部最大值之间的部分（或局部最小值）称为骑行波。 函数riding_wave.m 旨在消除由经验AM-FM 分解方法产生的FM 信号中的行波。 参考： [1] 杨志, 杨丽, 青青, 等. 一种消除经验AM/FM解调中出现的横波的方法[J]. 数字信号处理, 2008, 18(4): 488-504。 https://doi.org/10.1016/j.dsp.2007.07.003 。