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PHP两个图片合并,并添加文字

今天在做一个东西需要给一个图片加上文字,并加上二维码! 网上找了好多,测试完都无法兼容! 最后我找到一个,图片合并的,比较完美的教程! 然后给他添加上文字,就达到了 我想要的效果!...php /* * 图片加微信二维码,并加文字 */ header('Content-Type: image/png');//输出协议头 $dst_path = '4.png';//背景图 $src_path...www.aeink.com';//这是我用的是二维码 //创建图片的实例 $dst = imagecreatefromstring(file_get_contents($dst_path));//读取背景图片数据流...$src = imagecreatefromstring(file_get_contents($src_path));//读取二维码数据流 //获取水印图片的宽高 list($src_w, $src_h...www.aeink.com'); //输出图片 list($dst_w, $dst_h, $dst_type) = getimagesize($dst_path); imagepng($dst); //将数据进行销毁

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PHP两个图片合并,并添加文字

今天在做一个东西需要给一个图片加上文字,并加上二维码! 网上找了好多,测试完都无法兼容! 最后我找到一个,图片合并的,比较完美的教程! 然后给他添加上文字,就达到了 我想要的效果!...php /* * 图片加微信二维码,并加文字 */ header('Content-Type: image/png');//输出协议头 $dst_path = '4.png';//背景图 $src_path...www.aeink.com';//这是我用的是二维码 //创建图片的实例 $dst = imagecreatefromstring(file_get_contents($dst_path));//读取背景图片数据流...$src = imagecreatefromstring(file_get_contents($src_path));//读取二维码数据流 //获取水印图片的宽高 list($src_w, $src_h...www.aeink.com'); //输出图片 list($dst_w, $dst_h, $dst_type) = getimagesize($dst_path); imagepng($dst); //将数据进行销毁

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    PHP两个图片合并,并添加文字

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    java 两个数组求并集_Java程序获取两个数组的并集

    参考链接: Java程序来计算两个集合的并集 java 两个数组求并集   快速和编程指南,介绍如何使用示例程序在java中获得两个未排序数组的联合。   ...1.概述   在本文中,您将学习如何在java中获得两个数组的并集。 并集是两个集合或所有集合中的所有值。    我们可以使用带有数组的HashSet在Java中执行并集函数。...2.两个带数字的整数数组的并集   让我们编写Java程序来打印两个整数数组的并集。   ...String数组的并集   让我们编写Java程序来打印两个String数组的并集。   ...结论   在本文中,我们已经看到了如何使用HashSet在Java中找到两个数组的并集。    像往常一样,所有示例。 结束了Github 。    如何比较两个字符串?

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    Python截取Excel数据并逐行相减、合并文件

    Excel表格文件,进行数据跨文件合并的具体方法。   ...此外,我们还有2个文件夹,其中有着同样大量、同样文件命名规则、同样数据格式的数据,我们希望将这2个文件夹中与当前文件夹中每一个同名的文件中的同一天的数据合并。   ...然后,通过 os.listdir() 函数获取了ERA5气象数据文件夹和历史数据文件夹中的所有文件名,并在后续的循环中使用。   ...然后,将一些元数据添加到筛选后的数据中,包括点类型和天数。   接下来是两个 for 循环,分别用于处理ERA5气象数据和历史数据。...最后,使用Pandas中的 concat() 函数将筛选后的数据和历史数据合并成一个新的DataFrame。

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    使用 ncov 包获取并分析疫情数据

    昨天的推文里,我介绍了开发一个最简单的 R 包的工作流程,相信不少同学已经对 R 包的开发流程有所了解了,今天我们就用这个 ncov 包获取疫情数据然后分析分析吧!...确诊人数的市级分布 由于我提供的地图数据里面直辖市是作为整体的,所以我手动把获取到的市级数据里面的直辖市数据加总了一下。...注意,这里我是使用城市名称的前两个字匹配的,这样匹配的成功率高一些: city_distribution <- df$city_distribution city_distribution # 导出为...世界各国 ISO 代码对照表 code % select(id = 代码, name = 内容) # 合并...所以我们关注两个时点,第一,什么时候 R0 会低于 1;第二,什么时候 R0 会达到 0。0 之后的预测就没有意义了。

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