Beyond Compare 4是一款强大的文件同步对比工具，可以轻松地将文件从一个文件夹中同步、复制并移动到另一个文件夹中，重命名和删除文件，甚至可以将一个文件夹的时区设置应用于另一个文件夹。文本文件可以使用内置的并排文件查看器进行比较，同样使用颜色突出显示各种差异。其他功能还包括二进制文件的快速比较、打印支持、剪贴板支持和可选的自动备份。
站在巨人的肩头才会看见更远的世界，这是一篇来自技术牛人的神总结，运用多年实战经验总结的CTF取证方法，全面细致，通俗易懂，掌握了这个技能定会让你在CTF路上少走很多弯路，不看真的会后悔！
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从我们见到的各种图像识别软件来看，机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体，但实际上，这有一个前提：你要用这些类别的图像，对它进行过训练。 确切地说，该叫它“图像分类”。 建立一个图像分类器并不复杂，技术博客Source Dexter上最近发表的一篇文章，介绍了该如何快速用TensorFlow实现图像分类。 以下是量子位节选自这篇文章的内容： 在进入正题之前，我们先讲一些基本概念。 图像分类是怎样实现的？ 向一个训练过
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能，可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像，因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
最近在做一个和对象识别相关的项目，由于团队内技术栈偏向 JavaScript，在已经用 Python 和 Tensorflow 搭建好了对象识别服务器后，为了不再增加团队成员维护成本，所以尽可能将训练和识别之外的任务交给 Node.js 来做，今天要讲到的图片预处理就是其中之一。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。
对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。
Beyond Compare是一款mac文件同步对比工具，可以帮助你找到并协调源代码、文件夹、图像和数据间的差异，即使包括zip文档中或者FTP站点上的文件。另外它还可以同步化文件夹并验证不同备份。
XKCD是一个流行的极客漫画网站，其官网首页有一个 Prev 按钮，让用户导航到前面的漫画。如果你希望复制该网站的内容以在离线的时候阅读，那么可以手动导航至每个页面并保存。但手动下载每张漫画要花较长的时间，你可以用python写一个脚本，在几分钟内完成这件事！
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
Python是一种通用的编程语言，在分析数据方面非常流行，它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
在当今数字化时代，照片处理和文档编辑是许多领域中不可或缺的任务。从个人创作到企业文档，人们经常需要快速而有效地处理大量照片，并将它们整合到文档中。Python作为一种强大而灵活的编程语言，为自动化这一过程提供了理想的平台。
要上传和管理地理空间数据集，请使用代码编辑器中的资产管理器。资产管理器位于代码编辑器左侧的资产选项卡上（图 1）。有关上传栅格（图像）数据的说明，请参阅导入栅格数据，有关上传表格数据的说明，请参阅导入表数据。您的资产最初是私有的，但可能会与他人共享。有关详细信息，请参阅 共享资产部分。
文件是计算机中用于存储数据的一种数据结构。它可以是文本文件、图像文件、音频文件、视频文件等等。文件由一系列字节组成，每个字节都有一个唯一的地址。文件可以在计算机的硬盘、固态硬盘、光盘等存储介质上存储，并且可以在需要时被读取和写入。文件通常有一个文件名和一个扩展名来标识其类型和内容。文件名是文件的主要标识符，而扩展名则指示文件的类型。例如，一个名为"document.txt"的文件，文件名是"document"，扩展名是"txt"，表示这是一个文本文件。文件可以被组织成文件夹（也称为目录）的层次结构。文件夹可以包含其他文件夹和文件，这样就形成了一个文件系统。文件系统使得我们可以方便地组织和管理大量的文件。通过文件操作，我们可以打开、创建、读取、写入、复制、移动、删除等等。文件操作是计算机程序中常见的操作之一，它使得程序能够与外部存储设备进行交互，并处理和管理数据。
本博客将重点关注光流，这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。
1.图像标记 1.1 <img src="图像URL“/> src指定图像文件的路径和文件名，它是img标记的必需品。 1.2 文本属性 alt ：在图像无法显示时告诉用户该图片的内容。 1.3 图像的宽高属性 width，height 两者不能同时使用 1.4 图像的边框的属性 border ：可以为图像添加边框，设置边框的宽度，但边框颜色的调整仅仅通过HTML属性时不能通过的。 1.5 图像的边距属性 vspace 和hspace 1.6图像的对齐方式用align表示 2.相对路径和绝对路径 1.绝对路径 绝对路径一般是指带有盘符的路径
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。
在人工智能绘画领域，“炼丹”和“打标”是两个比较专业的术语，它们有着特定的含义和作用。
src（source的缩写）是的必要属性，它用于指定图像文件的路径和文件名。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。
from PIL import ImageColor # pip install pillow # http://pillow-zh-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/installation.html ImageColor.getcolor('red', 'RGB') (255, 0, 0) ImageColor.getcolor('red', 'RGBA') # A 透明度，png图片 (255, 0, 0, 255) # 切换到工作目录，有图片文件的地方 %cd D:\py
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。
Transmit 5 是一款适用于 Mac 操作系统的文件传输工具，由 Panic 公司开发。它提供了多种传输协议，包括 FTP、SFTP、WebDAV、Amazon S3 等等。用户可以通过简单的拖放操作来上传和下载文件，同时还能够对服务器上的文件进行修改、删除、重命名等操作。
问耕 编译自 Source Dexter 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作者简介：akshay pai，数据科学工程师，热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库，你可以使用这个框架以及Python编程语言，构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架，开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目，你可以直接在你的应用中使用，或者
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
树形结构在软件中随处可见，例如操作系统中的目录结构、应用软件中的菜单、办公系统中的公司组织结构等。如何运用面向对象的方式来处理这种树形结构是组合模式需要解决的问题。组合模式通过一种巧妙的设计方案使得用户可以一致性的处理整个树形结构或者树形结构的一部分，也可以一致性的处理树形结构中的叶子节点（不包含子节点的节点）和容器节点（包含子节点的节点）。
之前写过一个类似的代码，是把水印信息打散以后随机添加到原图中，并提供了水印信息的提取功能，请参考：Python实现图像空域随机水印加入与提取。本文代码功能：为指定文件夹中的所有图像文件批量添加水印，水印位置在左上角、中间、右下角这三个位置中随机选择。 from random import randint from os import listdir from PIL import Image #打开并读取其中的水印像素，也就是不是白色背景的像素 #读到内存中，放到字典中以供快速访问 im = Image.o
当垃圾处理不当时，就会发生回收污染 - 比如回收带有油的披萨盒。或者当垃圾被正确处理但准备不当时 - 如回收未经冲洗的果酱罐。
该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的
树形结构在软件中随处可见，比如操作系统中的目录结构，公司组织结构等等，如何运用面向对象的方式来处理这种树形结构是组合模式需要解决的问题。组合模式通过一种巧妙的设计方案来使得用户可以一致性地处理整个树形结构或者树形结构的一部分，也可以一致地处理树形结构中的叶子节点（不包含子节点的节点）和容器节点（包含子节点的节点），本次我们就将学习一下用来处理树形结构的组合模式。
本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法。
计算机视觉是人工智能的一个重要领域。计算机视觉是一门关于计算机和软件系统的科学，可以让计算机对图像及场景进行识别和理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等分支领域。因为有众多的现实需求，目标检测可能是计算机视觉中最有价值的的领域。在本教程中，我会简要介绍目标检测的概念、开发者面临的挑战和我们提供的解决方案包括高效率的目标检测代码。
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人
在计算机视觉和图像处理应用中，使用适当的编码格式对图像进行压缩和存储是至关重要的。H.264是一种广泛使用的视频压缩编码标准，可以将图像序列编码为高质量、低比特率的视频文件。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库将静态图像编码为H.264视频文件。
针对Microsoft® Windows®的简单文件恢复软件解决方案，可在Windows XP®、Windows Vista®、Windows 7、Windows 8、Windows 8.1和Windows10操作系统上运行。恢复SSD和传统硬盘、存储卡、USB硬盘和USB闪存驱动器上丢失、丢失或删除的文件，并从格式化或损坏的卷中检索数据。利用快速扫描和深度扫描来优化您的恢复。
在Android中进行图像处理的任务时，有时我们希望将处理后的结果以图像文件的格式保存在内部存储空间中，本文以此为目的，介绍将Bitmap对象的数据以PNG格式保存下来的方法。
无论你对数据恢复了解多少，EasyRecovery全面的数据恢复软件，它能够轻松恢复所有的文件类型，包括文档、表格、图片、音视频和其他文件等，支持恢复不同存储介质数据：硬盘、光盘、U盘/移动硬盘、数码相机、Raid文件恢复等，能恢复包括文档、表格、图片、音视频等各种文件，多年的历史，是一款值得信赖的de数据恢复软件。
上周在 安恒萌新粉丝群：928102972分享介绍了 binwalk，今天分享一款同样可以用来文件还原分离的神器。 foremost是一个 控制台程序，用于根据页眉，页脚和内部数据结构 恢复文件。 Foremost可以处理图像文件，例如由 dd， Safeback， Encase等生成的图像文件，或直接在驱动器上。页眉和页脚可以由配置文件指定，也可以使用命令行开关指定内置文件类型。这些内置类型查看给定文件格式的数据结构，从而实现更可靠，更快速的恢复。在 数字取证中和 CTF中常用来恢复、分离文件。它默认支持 19种类型文件(jpg, gif, png, bmp, avi, exe, mpg, mp4, wav, riff, wmv, mov, pdf, ole, doc, zip, rar, html, cpp 等文件)的扫描识别恢复，还可以通过(通过配置它的配置文件 foremost.conf)增加新的支持类型。
你不需要任何数学知识就可以跟着我。只要高中数学和一点python编程经验就足够了！我会带你走过每一步，制作和训练你的第一个模型。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 今天分享的文章介绍了 8 种非常实用的小功能，希望能给大家带来帮助！ 作者：Christopher Tao 本文由Python猫整理 译者：王坤祥@InfoQ 原文：Eight “No-Code” Features In Python (https://towardsdatascience.com/eight-no-code-features-in-python-15744e8c01f4) 近几年 Python 语言之所以流行，是因
注意 在Pygame中，原点(0, 0)位于屏幕左上角，向右下方移动时，坐标值将增大。在1200×800 的屏幕上，原点位于左上角，而右下角的坐标为(1200, 800)。
近几年 Python 语言之所以流行，是因为我们可以使用它编写更少的代码来实现复杂的功能。Python 开发者社区非常欢迎那些封装了复杂实现但是对使用者十分友好的工具包。
给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件，使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像，原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
