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  • 本文实例讲述了Python比较两个图片相似度的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:这段代码...附件提供完整测试代码和对比图片。#!/usr/bin/python# Filename: histsimilar.py# -*- coding: utf-8 -*-impor...

    本文实例讲述了Python比较两个图片相似度的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

    这段代码实用pil模块比较两个图片的相似度,根据实际实用,代码虽短但效果不错,还是非常靠谱的,前提是图片要大一些,太小的图片不好比较。附件提供完整测试代码和对比用的图片。#!/usr/bin/python

    # Filename: histsimilar.py

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import Image

    def make_regalur_image(img, size = (256, 256)):

    return img.resize(size).convert('RGB')

    def split_image(img, part_size = (64, 64)):

    w, h = img.size

    pw, ph = part_size

    assert w % pw == h % ph == 0

    return [img.crop((i, j, i+pw, j+ph)).copy() \

    for i in xrange(0, w, pw) \

    for j in xrange(0, h, ph)]

    def hist_similar(lh, rh):

    assert len(lh) == len(rh)

    return sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l - r))/max(l, r)) for l, r in zip(lh, rh))/len(lh)

    def calc_similar(li, ri):

    # return hist_similar(li.histogram(), ri.histogram())

    return sum(hist_similar(l.histogram(), r.histogram()) for l, r in zip(split_image(li), split_image(ri))) / 16.0

    def calc_similar_by_path(lf, rf):

    li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))

    return calc_similar(li, ri)

    def make_doc_data(lf, rf):

    li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))

    li.save(lf + '_regalur.png')

    ri.save(rf + '_regalur.png')

    fd = open('stat.csv', 'w')

    fd.write('\n'.join(l + ',' + r for l, r in zip(map(str, li.histogram()), map(str, ri.histogram()))))

    # print >>fd, '\n'

    # fd.write(','.join(map(str, ri.histogram())))

    fd.close()

    import ImageDraw

    li = li.convert('RGB')

    draw = ImageDraw.Draw(li)

    for i in xrange(0, 256, 64):

    draw.line((0, i, 256, i), fill = '#ff0000')

    draw.line((i, 0, i, 256), fill = '#ff0000')

    li.save(lf + '_lines.png')

    if __name__ == '__main__':

    path = r'testpic/TEST%d/%d.JPG'

    for i in xrange(1, 7):

    print 'test_case_%d: %.3f%%'%(i, \

    calc_similar_by_path('testpic/TEST%d/%d.JPG'%(i, 1), 'testpic/TEST%d/%d.JPG'%(i, 2))*100)

    # make_doc_data('test/TEST4/1.JPG', 'test/TEST4/2.JPG')

    电脑技术网从python分析问题步骤Python比较两个图片相似度的方法分析来看,对python分析问题步骤Python比较两个图片相似度的方法的结果。

    完整实例代码点击此处本站下载。

    希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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  • 1.java中创建线程方式     1>继承Thread类,重写run()方法;   ...方法步骤     1>定义一个类(TestThread)继承Thread;  &n...

    1.java中创建线程的方式
        1>继承Thread类,重写run()方法;

        2>实现Runnable接口,实例化Thread类


    2.继承Thread类
    实现代码

    new Thread(){
    	@Override
    	public void run(){
    		while(true){
    			try {
    				Thread.sleep(2000);
    			} catch (InterruptedException e) {
    				e.printStackTrace();
    			} 
    		}
    	}
    }.start();
    

    方法步骤
        1>定义一个类(TestThread)继承Thread;

        2>重写run()方法;

        3>创建多线程对象;

        4>对象调用start()方法,开启一个线程


    3.实现Runnable接口
    实现代码

    new Thread(new Runnable(){
    	public void run(){
    		while(true){
    			try {
    					Thread.sleep(2000);
    			} catch (InterruptedException e) {
    					e.printStackTrace();
    			}
    			System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    			}
    	 }
    }).start();
    

    方法步骤
        1>定义一个类(如PrimeRun)实现Runnable接口,覆盖Runnable接口中的run方法;

        2>通过Thread类建立线程对象,将Runnable接口的子类实例对象作为实际参数传递给Thread类的构造方法;


    4.两种方式的对比分析
    相对于继承Thread类来说,实现Runnable接口有以下优点
        1>适合多个线程处理同一资源的情况;

        2>可以避免java单继承带来的局限性;

        3>有利于程序的健壮性,代码能被多个线程共享,实现代码和数据的独立。

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  • 大家好,在网上看到过很多vue源码解析,大多是copy...首先,本人采取是最简单debugger调试方法,按照步骤与逻辑分层次解析vue源码,我认为这是最快、最简单、也是最有效的方法。本文使用vue调试代码如下:

    大家好,在网上看到过很多vue源码的解析,大多是copy和摘抄的,少有自己的理解,所以下决心花时间整理一遍自己对vue源码的理解。我只是一个普普通通的码农,如果本文有写的不对之处,希望各路大神指正,谢谢!

    vue版本:2.5.17

    源代码相关链接:https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/vue/2.5.17/vue.js

    首先,本人采取的是最简单的debugger调试方法,按照步骤与逻辑分层次解析vue源码,我认为这是最快、最简单、也是最有效的方法。本文使用的vue调试代码如下:

    <div id="main">
      <h1>count: {{times}}</h1>
      <p @click="cons">{{text}}</p>
    </div>
    <script src="./vue2.5.17/dist/vue.js"></script>
    <script>
      var timeId = null
      var vm = new Vue({
        el: '#main',
        data: function () {
          return {
            times: 1,
            text: "我的"
          };
        },
        created: function () {
          var me = this;
          timeId = setInterval(function () {
            me.times++;
          }, 1000);
        },
        methods: {
          cons() {
            console.log(6211)
            debugger
            this.text = "你的"
          }
        }
      });
    

    这是一个非常简单的例子,但可以很好地帮助我们解读vue的整个运行流程。

    render渲染篇

    首先找到mount周期函数,查看options的值,其实就是我们使用new Vue创建的实例对象
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下面是template的值,即即将渲染的模板(html字符串)
    在这里插入图片描述
    然后进入创建编译函数createCompileToFunctionFn
    在这里插入图片描述
    进入createCompiler里,得到ast的值,即一个id为main的标签,内部包含三个字节点,分别是h1标签,文本标签(换行符标签),p标签

    下面是code属性的render在这里插入图片描述
    进入mountComponent函数
    在这里插入图片描述
    主要是调用了callHook方法,实现beforeMount(加载前的)生命周期
    在这里插入图片描述
    进入callHook方法,调用pushTargetpopTarget方法,完成生命周期beforeMount(此时vm的_hasHookEvent未定义,不需要绑定事件)
    在这里插入图片描述
    下面是_hasHookEvent方法:
    在这里插入图片描述
    这里关键的一步是给当前实例vm,绑定更新的函数_update,然后生成watcher实例,实现vm和更新组件的监视,当数据改变时,即通过watcher来通知更新。
    在这里插入图片描述
    进入watcher函数
    在这里插入图片描述
    之后进入到get方法,去获取数据
    在这里插入图片描述
    pushTarget函数里通过Dep绑定刚才Watcher监视数据的变化,h1标签中的times数据变成了1,这时通过vm实例绑定的_update方法。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    先调用_render方法,得到idmain的节点后,调用_update方法。
    在这里插入图片描述
    之后通过__patch__方法,
    在这里插入图片描述
    对新旧节点进行对比在这里插入图片描述
    主要去研究这句代码:
    createChildren(vnode, children, insertedVnodeQueue);
    在这里插入图片描述
    之后销毁旧的节点,进入
    在这里插入图片描述
    函数销毁在这里插入图片描述
    之后原节点销毁了,被新节点取代。
    在这里插入图片描述
    经过一系列的判断,进入parseHTML
    在这里插入图片描述
    渲染的大致流程是使用indexOf寻找开头的div标签,即”<”,最后将全部标签渲染到页面上。

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  • 1.细分分析细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。细分用于解决...

    在大数据分析和产品、运营优化方面,大数据分析方法是其核心,那么如何做好数据分析呢,今天我们来讲讲互联网运营中的数据分析方法。

    6d7798f265479c5aae3ce879a4904294.png

    1.细分分析

    细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。

    细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。细分用于解决所有问题。比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

    2.对比分析

    对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括:时间对比,空间对比,标准对比。时间对比有三种:同比,环比,定基比。例如:本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式,可以分析业务增长水平,速度等信息。

    3.漏斗分析

    转化漏斗分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

    漏斗帮助我们解决两方面的问题:在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

    4.同期群分析

    大数据的数据有多大?同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。

    同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单,但却十分直观。同期群只用简单的一个图表,直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失变化情况。以前留存分析只要用户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚高。

    5.聚类分析

    聚类分析具有简单,直观的特征,网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。

    用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,关键词等。例如:在页面分析中,经常存在带?参数的页面。比如:资讯详情页面,商品页面等,都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率,退出率等指标不准确的问题,通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

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对比分析的步骤和方法