typedef struct { PyObject_HEAD Py_ssize_t ma_used; uint64_t ma_version_tag; PyDictKeysObject *ma_keys; PyObject **ma_values; } PyDictObject; 其中, ma_used 记录了字典中元素的个数; ma_version_tag 记录了字典版本,每次字典有修改该值都会变;指针 ma_keys 指向一个 PyDictKeysObject 类型的...
python的图像处理模块 除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。 目录 一、PIL库 一、安装命令 二、Image模块 三、format类 四、Mode类 五、co...
uint32) def calcu_elements(a, b, c): for i in range(0, len(a), 1): c[i] = a[i] ** 5 + 2 * b[i] %timeit calcu_elements(a, b, c) Out: 24.6 s ± 48.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 这种方式性能就更差了,由于不能使用向量化计算,也不...
self._ctype_cbs[self._callback_count] = cb if status != UC_ERR_OK: raise UcError(status) return _h2.value浏览完整代码 来源:unicorn.py 项目:jxzhxch/unicorn示例19def stat(self, key): """Stat object, returns, size/timestamp""" psize = c_uint64() pmtime = c_uint64() ret = se...
64位的Hook 因为64位hook是封装的Detour,比32位需要多定义一个函数指针,而且只能hook函数。所以hook之前需要知道被Hook的函数参数有几个,类型如果不知道的话,可以像上面一样都定义成c_uint64。 回调函数的参数跟被Hook函数的参数必须一样,如果参数很多,你也可以用*arg来表示,示例代码如下: ...
uint64sysidentifier; charmock_auth_nonce[MOCK_AUTH_NONCE_LEN]; struct timeval tv; pg_crc32ccrc; 这个函数只会在初始化的时候调用一次,用来创建控制文件和初始化XLOG segment。 我们先看看第一个XLOG文件名称生成: #define XLogFilePath(path, tli, logSegNo, wal_segsz_bytes)\ ...
Python 深度学习教程(全) 原文:Deep Learning with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、机器学习和深度学习简介 深度学习的主题最近非常受欢迎,在这个过程中,出现了几个术语,使区分它们变得相当复杂。人们可能会发现,由于主题之间大量的重叠,将每个领域整齐地分
grayHist = np.zeros([256], np.uint64) #图像的灰度级范围是0~255 for r in range(rows): for c in range(cols): grayHist[image[r][c]] +=1 return grayHist if __name__ == "__main__": img = cv2.imread(r'C:\Users\x\Desktop\2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
(np.uint64).max) arepassed in, it is very likely they will be converted to float so thatthey can stored in an `ndarray`. These warnings apply similarly to`Series` since it internally leverages `ndarray`.Parameters---arg : scalar, list, tuple, 1-d array, or SeriesArgument to be conve...
img = np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8) t,rst = cv.threshold(img,125,255,cv.THRESH_BINARY) print("img = \n",img) print("thresh = \n",t) print("rst = \n",rst) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.