leetcode 661. Image Smoother(图片平滑)

【Agent从入门到实践】40 容错优化:异常处理、重试机制、降级策略 各位小伙伴,咱们的多Agent框架一路优化到现在,决策快、执行效率高、资源用得省,看似啥都行,但只要一遇到网络波动、工具故障、数据异常调用web_search工具时网络超时,整个检索任务直接失败,写作Agent没数据可用向量库连接异常,向量检索直接崩掉,依赖检索结果的Agent全趴窝单个Agent执行出错,整个并行任务流程直接中断,前功尽弃高并发下部分工具调用失败,框架没有备用方案,只能返回任务失败说白了,咱们之前的框架只有正常执行逻辑,没有异常兜底逻辑。 阅读详情

Given a 2D integer matrix M representing the gray scale of an image, you need to design a smoother to make the gray scale of each cell becomes the average gray scale (rounding down) of all the 8 surrounding cells and itself. If a cell has less than 8 surrounding cells, then use as many as you can.

Example 1:
Input:
[[1,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1]]
Output:
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]
Explanation:
For the point (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor(3/4) = floor(0.75) = 0
For the point (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor(5/6) = floor(0.83333333) = 0
For the point (1,1): floor(8/9) = floor(0.88888889) = 0

图片平滑,每个像素求它和它8邻域的平均值取floor,也就是向下取整

思路:
直接暴力解决,但是注意边界条件
而且注意java的floor函数返回是double,要down cast

    public int[][] imageSmoother(int[][] M) {
        if(M == null || M.length == 0) {
            return new int[1][1];
        }
        int m = M.length;
        int n = M[0].length;
        int[][] result = new int[m][n];
        
        for(int i = 0; i < m; i++) {
            for(int j = 0; j < n; j++) {
                int up = (i == 0) ? i : i-1;
                int down = (i == m-1) ? i : i+1;
                int left = (j == 0) ? j : j-1;
                int right = (j == n-1) ? j : j+1;
                result[i][j] = smoother(M, up, down, left, right);
            }
        }
        
        return result;
    }
    
    int smoother(int[][] M, int up, int down, int left, int right) {
        float tmp = 0f;
        int count = 0;
        
        for(int i = up; i <= down; i++) {
            for(int j = left; j <= right; j++) {
                tmp += M[i][j];
                count ++;
            }
        }
        return (int)Math.floor(tmp/count);
    }
SIMULINK开发项目实例 1000 例专栏之第960例--基于电力系统稳定性的建模与仿真场景:-含分布式电源的配电网电压稳定性研究 间歇性与随机性:例如,太阳能依赖于日照强度,风能依赖于风速,这使得它们的输出功率具有不确定性。逆变器接口:大多数分布式电源通过逆变器接入电网,这对电网的动态响应特性产生了影响。位置分散:通常分布在用户侧或靠近负荷中心的位置。本文详细介绍了如何使用Simulink结合Simscape Electrical 构建一个用于研究含分布式电源配电网电压稳定性的模型,并提供了详细的仿真流程说明。 阅读详情

相关推荐

深入解析docx4j:从Word到PDF的高保真转换实战

本文深入解析了如何使用纯Java开源库docx4j实现Word到PDF的高保真转换。针对中文环境,重点讲解了字体映射原理、Linux服务器字体部署方案,并提供了完整的代码示例和配置方法。同时,文章涵盖了表格、图片处理、性能优化及生产环境部署指南,帮助Java开发者构建稳定、可控的文档转换服务。

weixin_29237635的博客 675

【神奇的技巧】leetcode - 661. Image Smoother【整数位信息使用 + 二维数组边界考虑 + 数组的巧妙使用】

题目1: 661. Image Smoother Given a 2D integer matrix M representing the gray scale of an image, you need to design a smoother to make the gray scale of each cell becomes the average gray scale (

课桌 2296

批量读取_MCGS触摸屏如何实现批量读取modbus数据的方法?

前两天,在一个QQ群里,有同行的朋友问,在MCGS中如何实现批量读取数据,因为他当时面临设备,通讯协议才是MODBUS RTU,同时厂家说地址不能分开读,必须是连续的。鉴于他提供的消息是能够设置的地方都试过了。为此,我直接告诉通过脚本,批量读取的方案。那么这个方案究竟如何实现?且看我下面慢慢道来。一、工具1.modsim:仿真PLC或者第三方设备。2.MCGS组态软件3.串口软件:在电脑中生成两不...

weixin_32511509的博客 8162

[leetcode-661-Image Smoother]

Given a 2D integer matrix M representing the gray scale of an image, you need to design a smoother to make the gray scale of each cell becomes the average gray scale (rounding down) of all the 8 surro...

weixin_33832340的博客 174

【图像超分】论文复现:Pytorch实现SRCNN!保姆级复现教程!提供完整代码和最优权重模型(x2、x3、x4)!科研级论文曲线图!计算平均PSNR和SSIM!代码Windows和Linux都可用!

由于很多同学反应没用过jupyter notebook,更习惯用pycharm项目的形式跑代码。于是,本文将用pycharm项目的形式,重新复现SRCNN!【图像超分】论文复现:新手入门!Pytorch实现SRCNN,数据预处理、模型训练、测试、评估全流程详解,注释详细,简单修改就可以训练你自己的图像数据,有训练好的模型下载地址,随取随用。

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 4704

用 Custom Entity 打造 RAP Value Help:从能跑到好用的深度踩坑笔记

本文介绍了在RAP项目中实现Value Help(Fiori输入帮助)的完整流程。通过Custom Entity方式,开发者可以灵活构建不依赖数据库实体的值帮助功能,但需手动实现CDS原本提供的过滤、排序、分页等能力。文章以一个典型场景为例,详细说明了如何为Partner维护界面的City字段创建可搜索的值帮助,包括创建查询实现类、绑定CDS Custom Entity、服务发布等关键步骤,并特别指出了处理排序分页请求等常见问题。最后强调在ABAP Cloud环境下需要自行实现查询能力,而非依赖传统工具类。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 142

Image Smoothing via L0 Gradient Minimization

研究背景与意义图像分解:将图像分解为具有不同特征的两层或多层图像。应用领域:图像去噪,图像增强,高动态图像压缩。(1)非真实感图像(卡通,铅笔画)(2)去除卡通图像中的振铃现象(去噪)(3)对比度增强(图像增强)(4)图像压缩(HDR图像压缩)(5)边缘矫正,使边缘变换更平缓L0 smothing算法原理图像分解为基础层图像和细节层图像:I=S+DI=S+D 式中,II为输入图像,SS为基础层图像,

u011961856的专栏 3405

20、超声多普勒成像技术全解析

本文全面解析了超声多普勒成像技术,涵盖彩色血流成像(CFI)、能量多普勒成像、超快多普勒成像和矢量多普勒成像的原理、流程、优势及临床应用场景。详细探讨了各成像模式的特点,如CFI的血流方向与速度可视化、能量多普勒对小血管的高灵敏度、超快多普勒的高帧率分析能力,以及矢量多普勒消除角度依赖性的创新方法。同时分析了技术面临的挑战及未来发展趋势,包括更高分辨率、人工智能辅助诊断和便携式设备的发展,为医学影像研究和临床诊断提供重要参考。

z2a3b4c5d的博客 279

leetcode每日-2022.03-24-661. 图片平滑器

图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器,用于对图像的每个单元格平滑处理,平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。 每个单元格的 平均灰度 定义为:该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值,结果需向下取整。(即,需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值)。 如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况,则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格(即,需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值)。 给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ,返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。 ..

qq_39866805的博客 586

如何调试10G/25G以太网IP自协商/Link Training

如果是40G/50G, 100G以太网,选的是多通道的IP,务必保证两端的通道0是正确对接上的,因为在做自协商的时候,以太网只使用通道0,其它通道需在自协商完成后再加入工作。b. 自协商的工作完全由IP自动完成的,所以只要配置没问题,你只需要耐心等待就可以看到自协商的完成,以an_good_check为标志,并且进入下一步linktraining。c. 在LT的过程中,首先你要等到IP能够锁定LT帧,即frame_lock拉高,然后你就可以进行你自己的LT算法了,与AN不同LT是由客户手动完成的。

qq_43416206的博客 1509

机器人多学科仿真软件:Webots_(19).Webots的插件与扩展开发

通过上述步骤,您可以开发和使用Webots的插件、扩展和接口,以增强其功能和灵活性。

kkchenjj的博客 926

661. Image Smoother

Given a 2D integer matrix M representing the gray scale of an image, you need to design a smoother to make the gray scale of each cell becomes the average gray scale (rounding down) of all the 8 surrou

xdhc的博客 382

【感知模块算法】障碍物detect+trace+prediction方向介绍

系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、多维度看感知问题,体会复杂性二、障碍物/环境目标detect方向1.视觉目标检测方向(1)图像处理认知(2)视觉基础理论部分1、获取数据集---python网页爬虫、买数据、自己录数据、使用开源比赛的数据集2、opencv库的学习3、深度学习框架学习(3)视觉目标检测理论(1)目标检测的概念(2)目标检测的应用场景(3)现有目标检测框架原理及论文【这仅仅是我当初入门学习的框架~

qq_35635374的博客 2894

【Leetcode】661. 图片平滑器(Image Smoother)

Leetcode - 661 Image Smoother (Easy) 题目描述:包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ,平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。 Input: [[1,1,1], [1,0,1], [1,1,1]] Output: [[0, 0...

厉兵秣码 230

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

Leetcode 661. 图片平滑器661. Image Smoother

661. 图片平滑器 包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ,平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。 示例 1: 输入: [[1,1,1], [1,0,1], [1,1,1]] 输出: [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 解释: 对...

歌古道的博客 380

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

leetcode 661. Image Smoother 图片平滑器

邹九的个人博客 476

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

Leetcode661.Image Smoother图片平滑器

包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度(向下舍入) ,平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。 示例 1: 输入: [[1,1,1], [1,0,1], [1,1,1]] 输出: [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, ...

Ha12312的博客 133

LeetCode - 661 - 图片平滑器(image-smoother)

一 目录 不折腾的前端,和咸鱼有什么区别目录一 目录二 前言三 解题及测试四 LeetCode Submit五 解题思路二 前言 难度:简单涉及知识:数组题目地址:https://lee...

weixin_41806099的博客 180

leetcode 661. 图片平滑器(Image Smoother)

目录 题目描述: 示例 1: 解法: 题目描述: 包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ,平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。 示例 1: 输入: ...

weixin_30897079的博客 187

力扣 661. 图片平滑器

题目 包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ,平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。 示例 输入: [[1,1,1], [1,0,1], [1,1,1]] 输出: [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 解释: 对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0 对于点 (0,1), (1,

(ง •_•)ง没有困难的工作,只有勇敢的狗狗 256

【Leetcode】661. Image Smoother(Easy)

1.题目Given a 2D integer matrix M representing the gray scale of an image, you need to design a smoother to make the gray scale of each cell becomes the average gray scale (rounding down) of all the 8 s...

不想做菜鸟的小螃蟹 315

LeetCode-661:Image Smoother (灰度图像平滑)

给定表示图像灰度的二维整数矩阵M,平滑图像,使每个单元格的灰度值成为所有包括周围8个单元格及其本身的平均灰度

大树先生的博客 1564

Leetcode 661.图片平滑器

模拟、二维前缀和

cwtnice的博客 1081

【LeetCode】661. Image Smoother

661. Image Smoother

lollipop94的博客 352
上一篇: leetcode 643. Maximum Average Subarray I(最大平均子数组)
下一篇: leetcode 665. Non-decreasing Array(非下降数组)
蓝羽飞鸟
博客等级 码龄8年 1万+粉丝 727原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

蓝羽飞鸟

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值