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Author: BeardedManZhao

src_code/README-Chinese.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ![image](https://user-images.githubusercontent.com/113756063/194830221-abe24fcc-484b-4769-b3b7-ec6d8138f436.png) 算法之星-机器大脑
 
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@@ -669,7 +669,7 @@ public class MAIN1 {
  // 将一些图像文件转换成为一个图像矩阵对象
  ColorMatrix colorMatrix1 = ColorMatrix.parseGrayscale("C:\\Users\\Liming\\Desktop\\fsdownload\\test2.bmp");
  // 对图像进行二值化
- colorMatrix1.globalBinary(ColorMatrix._G_, 100 , 0xffffff, 0);
+ colorMatrix1.globalBinary(ColorMatrix._G_, 100, 0xffffff, 0);
  colorMatrix1.show("腐蚀之前的 image");
  // 开始对图像矩阵进行腐蚀操作
  colorMatrix1.erode(2, 2, false).show("腐蚀之后的 image");

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 # ![image](https://user-images.githubusercontent.com/113756063/194830221-abe24fcc-484b-4769-b3b7-ec6d8138f436.png) Algorithm Star-MachineBrain
 
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src_code/src/main/java/zhao/algorithmMagic/MAIN1.java

@@ -1,18 +1,23 @@
 package zhao.algorithmMagic;
 
-import zhao.algorithmMagic.operands.matrix.ColorMatrix;
+import zhao.algorithmMagic.operands.table.FDataFrame;
+import zhao.algorithmMagic.operands.table.FinalSeries;
 
 import java.sql.SQLException;
 
-
 public class MAIN1 {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
- // 将一些图像文件转换成为一个图像矩阵对象
- ColorMatrix colorMatrix1 = ColorMatrix.parseGrayscale("C:\\Users\\Liming\\Desktop\\fsdownload\\test2.bmp");
- // 对图像进行二值化
- colorMatrix1.globalBinary(ColorMatrix._G_, 100 , 0xffffff, 0);
- colorMatrix1.show("腐蚀之前的 image");
- // 开始对图像矩阵进行腐蚀操作
- colorMatrix1.erode(2, 2, false).show("腐蚀之后的 image");
+ // 创建一个空的 DataFrame 对象
+ FDataFrame select = FDataFrame.select(
+ FinalSeries.parse("id", "name", "sex", "age"), 1
+ );
+ // 手动插入数据
+ select.insert(
+ FinalSeries.parse("1", "zhao", "M", "19"),
+ FinalSeries.parse("1", "tang", "W", "18"),
+ FinalSeries.parse("1", "yang", "W", "20")
+ );
+
+ System.out.println(select);
  }
 }

src_code/src/main/java/zhao/algorithmMagic/operands/matrix/ColorMatrix.java

@@ -1171,11 +1171,25 @@ public double avg(byte colorMode) {
  * @return 图像矩阵经过了腐蚀操作之后返回的新矩阵对象。
  */
  public ColorMatrix erode(int width, int height, boolean isCopy) {
+ return erode(width, height, isCopy, Color.BLACK);
+ }
+
+ /**
+ * 图像腐蚀函数，在该函数的处理之下，可以对图像某些不足够的颜色数值进行腐蚀操作，
+ *
+ * @param width 用于腐蚀的图像卷积核的宽度
+ * @param height 用于腐蚀的图像卷积核的高度
+ * @param isCopy 如果设置为true 则代表在一个新的矩阵对象中进行腐蚀的操作计算，如果设置为false 则代表在原矩阵的基础上进行腐蚀不会出现新矩阵对象。
+ * @param backColor 图像矩阵中的背景颜色数据对像，在该对象中有很多的颜色，您需要指定一种颜色作为图像矩阵中的腐蚀者身份。
+ * @return 图像矩阵经过了腐蚀操作之后返回的新矩阵对象。
+ */
+ public ColorMatrix erode(int width, int height, boolean isCopy, Color backColor) {
  // 计算出来最终的图像的长宽
  int rowCount = this.getRowCount() - (this.getRowCount() % height);
  int colCount = this.getColCount() - (this.getColCount() % width);
  int maxRowIndex = rowCount - height - 1;
  int maxColIndex = colCount - width - 1;
+ int colorNum = backColor.getRGB();
  ColorMatrix res = isCopy ? ColorMatrix.parse(this.copyToNewArrays()) : this;
  // 开始不断的提取出子矩阵数据
  for (int y = 0; y < maxRowIndex; ) {
@@ -1188,20 +1202,20 @@ public ColorMatrix erode(int width, int height, boolean isCopy) {
  boolean isR = false;
  for (Color[] colors : nowSub.toArrays()) {
  for (Color color : colors) {
- if (color.getRGB() == 0xff000000) {
+ if (color.getRGB() == colorNum) {
  // 发现了黑色 直接将该子矩阵中的所有颜色更换为黑色
  isR = true;
  }
  }
  if (isR) {
  for (Color[] toArray : nowSub.toArrays()) {
- Arrays.fill(toArray, Color.BLACK);
+ Arrays.fill(toArray, backColor);
  }
  break;
  }
  }
  // 一行的检测结束，如果这一行中有黑色像素，那么代表子矩阵被替换完毕，进行合并
- if (isR){
+ if (isR) {
  // 合并子矩阵到矩阵中
  res.merge(nowSub, x, y);
  }

src_code/src/main/java/zhao/algorithmMagic/operands/vector/SparkVector.scala

@@ -53,14 +53,6 @@ final class SparkVector(sparkContext: SparkContext, vector: org.apache.spark.mll
  else throw new OperatorOperationException("'DoubleVector1 multiply DoubleVector2' 时，两个'DoubleVector'的向量所包含的数量不同，DoubleVector1=[" + length1 + "]，DoubleVector2=[" + length2 + "]\n" + "When 'DoubleVector1 multiply DoubleVector2', the two vectors of 'DoubleVector' contain different quantities, DoubleVector1=[" + length1 + "], DoubleVector2=[" + length2 + "]")
  }
 
- /**
- *
- * @return 将本对象中存储的向量序列数组拷贝到一个新数组并将新数组返回，这里返回的是一个新数组，支持修改等操作。
- *
- * Copy the vector sequence array stored in this object to a new array and return the new array. Here, a new array is returned, which supports modification and other operations.
- */
- override def copyToNewArray(): Array[Double] = vector.toArray
-
  /**
  * 计算两个向量的内积，也称之为数量积，具体实现请参阅api说明
  * <p>
@@ -85,6 +77,14 @@ final class SparkVector(sparkContext: SparkContext, vector: org.apache.spark.mll
  else throw new OperatorOperationException("'DoubleVector1 innerProduct DoubleVector2' 时，两个'DoubleVector'的向量所包含的数量不同，DoubleVector1=[" + doubles1.length + "]，DoubleVector2=[" + doubles2.length + "]\n" + "When 'DoubleVector1 innerProduct DoubleVector2', the two vectors of 'DoubleVector' contain different quantities, DoubleVector1=[" + doubles1.length + "], DoubleVector2=[" + doubles2.length + "]")
  }
 
+ /**
+ *
+ * @return 将本对象中存储的向量序列数组拷贝到一个新数组并将新数组返回，这里返回的是一个新数组，支持修改等操作。
+ *
+ * Copy the vector sequence array stored in this object to a new array and return the new array. Here, a new array is returned, which supports modification and other operations.
+ */
+ override def copyToNewArray(): Array[Double] = vector.toArray
+
  /**
  * @return 该类的实现类对象，用于拓展该接口的子类
  */

src_code/update/1.15_1.16-Chinese.md

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 # ![image](https://user-images.githubusercontent.com/113756063/194830221-abe24fcc-484b-4769-b3b7-ec6d8138f436.png) 算法之星-机器大脑
 
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 # ![image](https://user-images.githubusercontent.com/113756063/194830221-abe24fcc-484b-4769-b3b7-ec6d8138f436.png) Algorithm Star-MachineBrain
 
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