img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

时间: 2023-07-24 22:11:27 浏览: 176
这行代码使用OpenCV的`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。 它接受两个参数： - `image`：要转换的彩色图像。 - `cv2.COLOR_BGR2GRAY`：将彩色图像转换为灰度图像的标志。 该函数将彩色图像转换为灰度图像的过程是通过对彩色图像的每个像素进行加权平均来实现的。转换后的灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示该位置的灰度级别。 在这个例子中，`img2gray`变量将保存转换后的灰度图像。你可以使用`img2gray`进行后续的图像处理或分析。
相关问题

使用如下python代码:import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_threshold(img, thresh, maxval=255): return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0) img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray') # plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png",bbox_inches='tight',pad_inches = -0.1),为什么保存下来的图片跟原图尺寸不一样

这可能是由于保存图像时使用的坐标轴设置不正确导致的。通过调整代码中的 `plt.xticks([])` 和 `plt.yticks([])` 部分，可以尝试修改保存的图像尺寸与原图一样。 请尝试将以下代码段替换原来的 `plt.xticks([]), plt.yticks([])` 部分： ```python plt.axis('off') plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png", bbox_inches='tight', pad_inches=-0.1) ``` 这样，将会隐藏坐标轴并保存图像，同时保持与原图相同的尺寸。

img_bgr = show_circle_color(img_bgr, red, treasure2) File "D:\23101\比赛\光电赛\maze_car\maze.py", line 176, in show_circle_color img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.error: OpenCV(4.7.0) d:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.simd_helpers.hpp:92: error: (-2:Unspecified error) in function '__cdecl cv::impl::`anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::`anonymous namespace'::Set<1,-1,-1>,struct cv::impl::A0x981fb336::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0x981fb336::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,int)' > Invalid number of channels in input image: > 'VScn::contains(scn)' > where > 'scn' is 3

这个错误提示是在使用OpenCV库的cv2.cvtColor函数时出现的，它提示输入图像的通道数不正确。根据错误信息，你的输入图像是单通道灰度图像，但是在使用cv2.cvtColor函数时却指定了输出图像的通道数为3，即BGR图像。这个错误可以通过检查输入图像的通道数，并根据需要将其转换为正确的输出通道数来解决。
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rar

CvtColor()

是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。
cpp

opencv rgb图像批量转换为gray图像

opencv rgb图像批量转换为gray图像。可通过cmake 运行
cpp

cvtColor函数的源代码

cvtColor函数的源代码 这个是OpenCv的cvtColor的函数源代码

import numpy as np import cv2 as cv import glob # termination criteria criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0) objp = np.zeros((67,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) # Arrays to store object points and image points from all the images. objpoints = [] # 3d point in real world space imgpoints = [] # 2d points in image plane. images = glob.glob('.jpg') for fname in images: img = cv.imread(fname) gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Find the chess board corners ret, corners = cv.findChessboardCorners(gray, (7,6), None) # If found, add object points, image points (after refining them) if ret == True: objpoints.append(objp) corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners, (11,11), (-1,-1), criteria) imgpoints.append(corners2) # Draw and display the corners cv.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners2, ret) cv.imshow('img', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()为什么没有加载出图片

这段代码中使用了glob.glob函数来获取所有.jpg文件，但你需要确保这些文件与代码在同一目录...path = '/your/image/folder/path/' images = glob.glob(path + '*.jpg') 其中，将path替换为你的图片文件夹路径。

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img=cv.imread("1.jpg",0) plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) img = cv.imshow("image",img) img = cv.waitKey() plt.show() import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img=cv.imread("1.jpg") img_gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY,0) equ=cv.equalizeHist(img_gray) plt.figure("原始灰度直方图") plt.title('Origin') plt.hist(img_gray.ravel(),256)的注释

3. 将原始图像转换为灰度图像，使用cv.cvtColor函数将BGR图像转换为灰度图像。 4. 对灰度图像进行直方图均衡化处理，使用cv.equalizeHist函数实现。 5. 使用Matplotlib绘制均衡化后图像的灰度直方图，并显示原始...

import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('user.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 噪声去除 blur = cv2.GaussianBlur(edges, (3, 3), 0) # 显示图像 cv2.imshow('image', blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 灰度化处理，使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像，存储在gray中。 3. 边缘检测，使用cv2.Canny()函数对灰度图像进行边缘检测，得到边缘检测结果，存储在edges中。 4. 噪声去除，使用cv2.GaussianBlur()...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\guidao.py", line 20, in <module> imggray = cv2.cvtColor(selected_files, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

imggray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) images.append(imggray) # 显示灰度图像 for img in images: cv2.imshow("Gray Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，...

cv2.cvtColor

cv2.cvtColor() 是 OpenCV 中的一个函数，用于将图像从一种颜色空间转换到...gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 这里将 img 图像从 BGR 颜色空间转换成灰度颜色空间，得到了 gray_img 图像。

解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后，它定义了一个阈值列表...

解释 Mat gray = img; Cv2.CvtColor(img, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Mat equalImg = img; Cv2.EqualizeHist(gray, equalImg); hist = img; int[] channels = { 0 }; Rangef[] inRanges = new Rangef[] { new Rangef(0, 256) }; int[] histSize = { 256 }; Mat[] equals = new Mat[] { equalImg }; Cv2.CalcHist(equals, channels, new Mat(), hist, 1, histSize, inRanges); Mat histImage = Mat.Zeros(400, 512, MatType.CV_8UC3); for (int i = 1; i <= hist.Rows; i++) { Point p1 = new Point(2 * (i - 1), 400 - 1); Point p2 = new Point(2 * i - 1, 400 - hist.At<float>(i - 1) / 15); Scalar scalar = new Scalar(255, 255, 255); Cv2.Rectangle(histImage, p1, p2, scalar, -1); } result = histImage; Bitmap bitmap1 = BitmapConverter.ToBitmap(result); pictureBox1.Image = bitmap1;

接下来，利用 Cv2.CvtColor 方法将原始图像转换为灰度图像，再利用 Cv2.EqualizeHist 方法对灰度图像进行直方图均衡化，得到均衡化后的图像。 然后，通过 Cv2.CalcHist 方法计算均衡化后的图像的直方图。其中 ...

images= glob.glob('./image/*.jpg') # print(images) for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Find the chess board corners # If desired number of corners are found in the image then ret = true ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE) """ If desired number of corner are detected, we refine the pixel coordinates and display them on the images of checker board """ if ret == True: objpoints.append(objp) # refining pixel coordinates for given 2d points. corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria) imgpoints.append(corners2) # Draw and display the corners img = cv2.drawChessboardCorners(img, CHECKERBOARD, corners2, ret) # cv2.imshow('img',img) # cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # h, w = np.array(img).shape[:2] h, w = img.shape[:2] """ Performing camera calibration by passing the value of known 3D points (objpoints) and corresponding pixel coordinates of the detected corners (imgpoints) """ ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) print("Camera matrix : \n") print(mtx) print("dist : \n") print(dist) print("rvecs : \n") print(rvecs) print("tvecs : \n") print(tvecs)这段代码有错误，请帮我找出来

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE) ...

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

13. img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 将图像转换为灰度图像。 14. img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) 对灰度图像进行高斯模糊处理，降低图像噪声。 15. img_canny = cv2....

写出下列代码可以实现什么功能： #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形，变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

4. 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，使用cv2.cvtColor函数。 5. 创建一个掩码(mask)，根据指定的颜色上下限范围过滤出感兴趣的颜色区域，使用cv2.inRange函数。 6. 对掩码进行膨胀和腐蚀操作，使用cv2.erode...

gray_img = cv2.cvtColor(blur_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

第二个参数cv2.COLOR_BGR2GRAY是指定颜色空间转换的方式，这里是将BGR（蓝绿红）颜色空间转换为灰度颜色空间。 最终，gray_img变量保存了经过颜色空间转换后的灰度图像，可以用于接下来的图像处理和分析。

img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()怎么将这段代码的图片还原回去

color_image = cv2.cvtColor(img2gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 这个代码将灰度图像转化为BGR格式的彩色图像，但是这并不会还原出原始的彩色图像，因为在将彩色图像转化为灰度图像时，会丢失掉图像中的一些颜色...

请为我解释每一行代码，增加注释 def image_recognize(img_path, save_path): # Find haar cascade to draw bounding box around face frame = cv2.imread(img_path) facecasc = cv2.CascadeClassifier( r'D:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imwrite(save_path, frame) return save_path

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 将读取的图像转换为灰度图像。 faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) 使用人脸检测器对灰度图像进行人脸检测，...

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt # 读取图片并转为灰度图像img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 计算灰度直方图hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # 显示灰度直方图plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])plt.show() # 计算二维直方图hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)hist2d = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) # 显示二维直方图plt.imshow(hist2d, interpolation="nearest")plt.show()

首先，使用cv2.imread()函数读取一张图片并转为灰度图像。然后，使用cv2.calcHist()函数计算灰度直方图和二维直方图。最后，使用matplotlib库中的plt.hist()函数和plt.imshow()函数分别显示灰度直方图和二维直方图。...

import cv2 import numpy as np from PIL import Image import turtle # 读取照片 img = cv2.imread("2.jpg") # 将照片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours( edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓转换为线稿数据 outline = "" for contour in contours: outline += "M\n" for pt in contour: outline += f"{pt[0][0]} {pt[0][1]}\n" outline += "Z\n" # 设置画笔 turtle.pen(pensize=2, pencolor="black") # 将线稿数据转换为坐标列表 coords = [] for c in outline: if c == "M": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.penup() turtle.goto(x, y) turtle.pendown() elif c == "L": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.goto(x, y) # 隐藏画笔 turtle.hideturtle()报错NameError: name 'f' is not defined

根据你提供的代码，报错是因为 f 这个变量没有定义。在你的代码中，似乎没有定义 f 这个变量，因此会出现 "NameError: name 'f' is not defined" 的错误。 推测可能是你在将轮廓数据转换为坐标列表时，使用了一...

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![R语言数据包使用详细教程party](https://img-blog.csdnimg.cn/5e7ce3f9b32744a09bcb208e42657e86.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5aSa5Yqg54K56L6j5Lmf5rKh5YWz57O7,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center) # 1. R语言和party包简介 R语言是一种广泛用于统计分析和数据可视化领域的编程语言。作为一种开源工具，它拥有庞
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在设计基于80C51单片机和PCF8563的电子时钟时，如何编写中断服务程序以确保时间的精确更新和防止定时器溢出？

在设计电子时钟系统时，编写中断服务程序是确保时间精确更新和防止定时器溢出的关键步骤。首先，我们需要了解PCF8563的工作原理，它是一个实时时钟（RTC）芯片，能够通过I²C接口与80C51单片机通信。PCF8563具有内部振荡器和可编程计数器，可以通过编程设置定时器中断。 参考资源链接：[基于80C51与PCF8563的单片机电子时钟设计详解](https://wenku.csdn.net/doc/18at3ddgzi?spm=1055.2569.3001.10343) 要编写中断服务程序，你需要按照以下步骤操作： 1. **初始化定时器**：首先，需要初始化80C51的定时器模块，包
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Java并发处理的实用示例分析

资源摘要信息: "Java并发编程案例分析" Java作为一门成熟的编程语言，一直以其强大的性能和丰富的API支持而著称。其中，Java并发API提供了强大的并发控制能力，使得开发者可以在多线程环境中编写高效且可预测的代码。在分析"ConcurrencyExamples"项目时，我们将探究Java并发API的几个关键知识点，包括线程的创建与管理、同步机制、线程协作以及并发工具类的使用。 首先，线程是并发编程的基础。在Java中，线程可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口来创建。Thread类提供了基本的线程操作方法，如start()启动线程，run()定义线程执行的代码，interrupt()中断线程等。实现Runnable接口则允许将运行代码与线程运行机制分离，更符合面向对象的设计原则。 接下来，当我们涉及到多个线程的协作时，同步机制成为了关键。Java提供了一些同步关键字，如synchronized，它可以用来修饰方法或代码块，确保同一时刻只有一个线程能执行被保护的代码段。此外，volatile关键字可以保证变量的可见性，即一个线程修改了变量的值后，其他线程可以立即看到修改后的结果。 Java并发工具类库也是处理并发问题的利器。例如，java.util.concurrent包中的Executor框架为线程池的创建和管理提供了灵活的方式。通过线程池可以有效地管理线程资源，减少线程创建和销毁的开销。同时，该包中还包括了CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等同步辅助类，它们能够帮助我们实现复杂的线程同步逻辑，简化多线程编程。 此外，Java并发API还提供了各种锁的实现，如ReentrantLock，它比synchronized关键字提供了更灵活的锁定机制。例如，它支持尝试非阻塞的获取锁、可中断的获取锁以及超时获取锁等多种方式。ReentrantReadWriteLock是另一种锁，它允许多个读操作同时进行，但写操作时会互斥读操作，适用于读多写少的场景。 最后，Java并发API还提供了并发集合，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等，它们专为并发场景设计，保证了在高并发下的性能和线程安全。ConcurrentHashMap在多线程环境下提供了一个线程安全的哈希表，并且比传统的Hashtable有更好的性能。CopyOnWriteArrayList则通过写入时复制的策略，来保证列表在迭代时的线程安全。 综上所述，Java并发API是Java语言中处理并发问题的强大工具集。通过合理使用这些API和工具类，开发者可以编写出既高效又可靠的多线程应用程序。而"ConcurrencyExamples"项目中应该包含了这些关键知识点的实例代码和演示，为学习Java并发编程的开发者提供了实际操作的机会。 对于"ConcurrencyExamples-master"这个压缩包文件列表，我们可以推测它包含了实现上述并发概念的示例代码。这可能包括多个Java源代码文件，演示了如何使用Java并发API创建线程、同步机制、线程协作以及使用并发工具类的具体用法。通过分析这些示例代码，可以加深对Java并发编程的理解，并掌握如何在实际项目中运用这些技术。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩