小编LJS*_*ver的帖子

滤波操作涉及卷积和在位置滤波值(x,y)也将取决于像素的强度(x-a,y-b)与a,b >0.

因此,直接使用相同的图像会导致意外的行为,因为在计算过程中我会采用一些已经过滤的数据而不是原始数据.

题

是否opencv像函数内部管理这个问题cv::GaussianBlur(.),cv::blur等？它是安全的给一个参考同Mat双方src和dst参数？谢谢

Google Apps Engine将Google Datastore作为唯一的NoSQL数据库提供(我认为它基于BigTable).

在我的应用程序中,我有一个类似社交的数据结构,我想像在图形数据库中那样对其进行建模.我的应用程序必须保存异构对象(用户,文件,...)和它们之间的关系(例如user1 OWNS file2,user2 FOLLOWS user3等).

我正在寻找一种模拟这种典型情况的好方法,我想到了两个解决方案系列:

1. 基于列表的解决方案:任何对象都包含其他相关对象的列表,列表中的对象存在本身就是这种关系(正如Google在JDO部分中所说的那样https://developers.google.com/appengine/docs/java/datastore/jdo/relationships).

2. 基于图形的解决方案:节点和关系都是对象.对象独立于关系存在,而每个关系包含对两个(或更多)连接对象的引用.

这两种方法的优点和缺点是什么？

关于方法1:这是一个人们可以想到的更简单的方法,它也出现在官方文档中,但是:

• 每个有向关系都会使对象记录增长:例如,对象维度限制给出的可能关系的数量是否有任何限制？
• 这是JDO功能还是数据存储结构允许自然实现该方法？
• 关系搜索时间会随着列表而增加,这个解决方案是否适合大(百万)关系？

关于方法2:每个关系可以具有更高级别的特征(它是一个对象,它可以具有属性).我认为内存大小不是Google的问题,但是:

• 每个关系都需要自己的记录,因此每个相关夫妇的搜索时间将随着关系总数的增加而增加.这适合大量的关系(数百万,数十亿)？即如果Google的结构良好,Google是否有很好的搜索记录？或者我将很快处于这样一种情况:如果我想搜索User1的朋友User4,我必须等待几秒钟？
• 另一方面,随着新关系的添加,每个对象的维度不会增加.

你能帮助我找到两种方法的其他重点,以这种方式选择最佳模型吗？