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CSV:简单格式下隐藏的那些坑

摘要:本文将盘点处理CSV数据时我遇到的一些坑。 本文分享自华为云社区《CSV—简单格式下隐藏的那些坑》,作者:aKi。 前言 CSV(Comma-Separated Values),是一种通用的、相对简单的文件格式。其文件以纯文本形式存储表格数据,文件可由任意数目的记录组成,记录间以换行符分隔,每条记录由字段组成,字段间的分隔符是特定字符或字符串,最常见的是以逗号作为分隔符。 例如:下面是一个含有三行内容的csv文件。 CSV格式广泛应用于程序之间转移表格数据,这些程序在格式上是不兼容的,在没有高效的数据迁移工具时,CSV就成为最好的中间格式之一,因此大部分程序也都支持CSV数据的导入和导出。例如,从A程序导出CSV文件,再将该文件导入至B程序。这一过程看似简单,但其中也存在着不少隐含的坑,下面我们就来盘点一下常见的三种坑。 坑一:换行和逗号 前文中我们提到过CSV文件中每条记录是通过换行符分隔的,常用逗号作为分隔符。但在实际处理数据时会遇到字段中也存在换行和逗号的情况,如果A程序没有处理好对应的数据,在导入B程序时就会产生错误的数据或记录。 例如:下面CSV文件中第二行的记录中第四...

Python从0到1丨细说图像增强及运算

摘要:本文主要讲解常见的图像锐化和边缘检测方法,即Roberts算子和Prewitt算子。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十七.图像增强及运算篇之图像锐化Roberts、Prewitt算子实现边缘检测》,作者: eastmount。 一.图像锐化 由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷,或者受其他外界因素的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后,图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响,就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变得清晰[1]。 图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰,经过平滑的图像变得模糊的根本原因是图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算,从而使图像变得清晰。微分运算是求信号的变化率,具有较强高频分量作用。从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减,因此可以用高通滤波器来使图像清晰。但要注意能够进行锐化处理...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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