小编Nov*_*vak的帖子

我是Android Studio的新手,并试图将一个相当古老的项目从Eclipse导入Android Studio.我收到了可怕的错误:

错误:任务':app:processDebugManifest'的执行失败.

清单合并失败,出现多个错误,请参阅日志

我已经尝试了许多高评价的解决方案,但没有运气.但我的实际问题是:这些该死的日志文件在哪里？!

在找到并检查日志文件之前,我无法更深入地解决问题或提出更详细的问题,而Android Studio似乎完全隐藏了这些日志文件.

在 Jupyter notebook 中使用 iPyWidgets 和 Matplotlib 时，即使有多个子图和多个带有多个滑块的变量，也很容易获得实时更新的图形。只需设置 aninteract以包含激活的绘图函数，以及两个滑块变量的构造函数：

%pylab inline
from ipywidgets import *
from IPython.display import display
import numpy as np
import matplotlib

t = np.arange(0.0, 4*pi, 0.01)

def pltsin(f1, f2):
    ax11 = plt.subplot(121)
    ax11.set_title('Plot 1')
    ax11.plot(t, sin(2*pi*t*f1/4/pi), 'k'); ax11.grid(True)
    ax11.plot(t, cos(2*pi*t*f1/4/pi), 'r'); ax11.grid(True)

    ax12 = plt.subplot(122)
    ax12.set_title('Plot 2')
    ax12.plot(t, sin(2*pi*t*f2/4/pi), 'k'); ax12.grid(True)
    ax12.plot(t, cos(2*pi*t*f2/4/pi), 'r'); ax11.grid(True)

    plt.show()

interact(pltsin, f1 = (1, 2, 0.01), f2 = (1, 2, 0.01))

这可以很容易地扩展到一个图，其中（比如）三个滑块在一个窗口中控制三个多项式系数（即，没有子图）。

但是，有一个重置按钮将非常有用，它将所有变量返回到它们的默认状态。如何使 ipywidget 按钮的 on_click 方法影响滑块的变量和图形本身？

我有一个在 python 2 中创建的泡菜文件（我不知道具体是如何创建的）。它打算由以下 python 2 行加载，在 python 3 中使用时（不出所料）不起作用：

with open('filename','r') as f:
    foo, bar = pickle.load(f)

结果：

“ascii”编解码器无法解码位置 1219 中的字节 0xc2：序号不在范围内 (128)

手动检查文件表明它是 utf-8 编码的，因此：

with open('filename','r', encoding='utf-8') as f:
    foo, bar = pickle.load(f)

结果：

类型错误：需要类似字节的对象，而不是“str”

使用二进制编码：

with open('filename','rb', encoding='utf-8') as f:
    foo, bar = pickle.load(f)

结果：

ValueError：二进制模式不采用编码参数

没有二进制编码：

with open('filename','rb') as f:
    foo, bar = pickle.load(f)

结果：

UnpicklingError: 无效的加载键，“ ”。

这个泡菜文件是不是刚刚坏了？如果没有，我怎样才能在 python 3 中撬开这个东西？（我已经浏览了大量相关问题，但还没有找到任何有用的东西。）

最后，请注意原始

导入 cPickle 作为泡菜

已被替换为

导入 _pickle 作为泡菜

假设我有一个numpy数组图像，该图像已被二值化：所有值都是0或255。在opencv的python变体中，我可以这样做：

conn = cv2.connectedComponentsWithStats(mask, 8, cv2.CV_32S)

而conn物体会告诉我：

• 有多少个连接的组件（标签）
• 原始图像中每个像素的标签
• 每个连接组件的边界框和面积
• 每个连接组件的质心位置

此外，可以保证标签0是“背景”标签，但是根据文档，没有任何迹象表明该背景是如何确定的。

假设我的图像是白色背景上的黑点，实际上无法保证行为：可能是一个实际上使背景溢出的黑点（留下“背景角”）或多个小块点，甚至是黑点以这种方式排列在它们之间创建白色小岛，等等。

但是我只对我的黑点感兴趣。

当我不相信openCV提供的背景组件的颜色时，是否有一种简单的Python方式来确定每个连接段的基础颜色？或者：我是否缺少关于connectedComponent功能或OpenCV API的明显信息？