假设我在Neo4j中有一个由5个节点组成的集合,这样集合中的每个节点都至少连接到集合中的另一个节点。我想从Neo4J中提取节点集合及其交互所形成的子图。目前,我使用的是一个非常原始的方法,它涉及到试图从系统中的每个节点找到与其他每个节点的匹配:
我想知道如何使用OpenCV在我的摄像机上检测图像。该图像可以是500个图像中的一个。 我此刻正在做的事: 我想要检测的图像是2-5KB小的。很少有人在上面发短信,但其他的只是一些迹象。这里有一个例子: 你们知道我怎么做吗?
我有一个jfilechooser,它帮助搜索和选择图像上传到项目数据库。还有一个缩略图类可以将上传的图像压缩成所需的大小。运行文件选择器的按钮action_performed的代码如下:
我一直在关注OpenLayers网站上的图标颜色示例,http://openlayers.org/en/latest/examples/icon-color.html?q=color. 这对于我处理png和jpg图像很有效,但是当我切换到使用svg图像时,颜色一点也没有改变。没有错误。颜色就是不变。 下面是发生颜色变化的代码片段: 任何建议将不胜感激!
我正在创建一个自定义的ImageView,它将我的图像裁剪成一个六边形形状,并添加一个边框。我想知道我的方法是正确的还是我的做法是错误的。有一堆自定义库已经这样做了,但没有一个开箱即用的形状,我正在寻找。话虽如此,这更多的是一个关于最佳实践的问题。 您可以在这个要点中看到完整的类,但主要问题是这是否是最好的方法。我觉得不对,部分原因是一些神奇的数字,这意味着它可能会在某些设备上搞砸。 下面是代码的
在我的XML文件中,我使用位图如下 在这里,图标的图像宽度超过了屏幕。 我试过android:width="100dp "等等。但是它不起作用。 完整的XML文件: 我如何能减少上面位图的宽度和高度?
我正在尝试使用2.3.0绘制chart.js水平条形图- 但它只显示一个小节。我错过了什么?
我有一个如下定义的表视图 当用户单击时,我使用单击的项目详细信息重新加载表。在我重新加载之前,我对表项调用清除 现在,当我单击另一个项目并尝试重新加载表格时,它看起来像下面这样。这是非常奇怪的,因为应该只有一行,但行的大小是一样的,就像从以前的点击,其余的行是空的,除了图标。当我点击图标时,没有任何反应。任何人以前都面临过这种情况。有人知道这是什么原因吗? 我的工具定义如下。它们只是2 的
我正在尝试写一些程序,在那里我加载图像到一个面板。以下是我的5个问题: 1>可以加载什么样的(扩展)图像有限制吗?我试着加载一个.bmp文件,即使我用.jpg重命名了它,它也没有加载。但是,加载了一些扩展名为.png或.jpg的其他文件。 就是这样。用一些例子来详细说明会很好。提前道谢。
英文原文:http://emberjs.com/guides/views/manually-managing-view-hierarchy/ 视图通常采用{{view}}助手来创建其子视图。然而有时手动管理视图的子视图非常有用。Ember.ContainerView 便是用来完成该功能的。 当在代码中添加和删除一个ContainerView的视图时,这些渲染的视图的HTML将被添加,或从匹配的DO
英文原文:http://emberjs.com/guides/views/inserting-views-in-templates/ 到目前为止,我们已经讨论了如何为单独的视图编写模板。然而,随着应用开发的深入,为了封装页面上的不同区域,你可能会经常需要创建一个层次化的视图结构。每个视图负责处理事件和维护需要显示的属性。 {{view}} 为了将一个子视图添加到父视图中,可以使用{{view}}助
除了把画布绘图保存到本地存储或离线数据库,我们也可以使用data URL把画布绘图保存为图像,以便用户再把它保存到本地计算机。本节,我们将获取画布绘图的data URL,再把它设置为image对象的源,以便用户可以右击,作为PNG图像进行下载。 绘制步骤 按照以下步骤,把画布绘图另存为图像: 1. 定义画布上下文,并绘制一幅云状图形: window.onload = function(){
图表秀支持“公开分享”和“密码分享”,分享链接可以直接播放展示图册和图表,保留所有动态交互效果。 1.分享图表 点击图表编辑页工具栏上方的“分享”按钮,或者,我的资源页里图表缩略图浮动“分享”按钮。即可弹出分享对话框。 2.分享图册 点击图册编辑页工具栏上方的“分享”按钮,或者,我的资源页里图册缩略图浮动“分享”按钮。即可弹出分享对话框。 3.公开分享和密码分享 在弹出的分享对话框中,选择“公开分
目标 在本章中,我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。 介绍 在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维,是因为我们仅考虑一个特征,即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中,您要考虑两个特征。 通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。 已经有一个python示例(samples / python / color_histogram