它是一种流行的数据格式，因为它也很容易为人类读写。在 Python 中使用 JSON 非常简单！...Python 有两种数据类型，它们组成了在 Python 中使用 JSON 的完美工具: dictionary 和 lists。...用 Python 导入 JSON 库 Python 附带了一个强大而优雅的 JSON 库，可以帮助你对 JSON 进行解码和编码。它可以通过以下方式导入: import json 1....使用 JSON 模块漂亮地打印 JSON Python 的 JSON 模块也可以在命令行中使用: $ echo "{ \"name\": \"Monty\", \"age\": 45 }" | \ python3...JMESPath不是Python标准库的一部分，这意味着你需要使用pip来安装它。
在Python中使用JSON轻而易举，这将使您立即入门。 ? Python有两种数据类型，它们共同构成了使用JSON的理想工具：字典和列表。...让我们探索如何： 加载和编写JSON 在命令行上漂亮打印并验证JSON 使用JMESPath对JSON文档进行高级查询 1.解码JSON Python附带了功能强大且优雅的 JSON库。...它转换为： 反对字典 数组到列表， 布尔值，整数，浮点数和字符串可以识别其含义，并将在Python中转换为正确的类型 任何 null 都将转换为Python的 None 类型 这是一个实际的例子 json.loads...JMESPath不是Python标准库的一部分，这意味着您需要使用pip 或 进行安装 pipenv。...例如， 在虚拟环境中使用 时 ：pip $ pip3 install jmespath $ python3 Python 3.8.2 (default, Jul 16 2020, 14:00:26) >
然而，在全球客户范围扩大的同时，竞争范围也在扩大。 疫情爆发前建立的品牌忠诚度已经有所下降，因为消费者偏离了正常的购物习惯，开始接触那些易于导航，支持在线体验、即时送货和拥有卓越客户服务的品牌。...随着忠诚度的下降，零售商现在面临的挑战是需要在正确的时间，通过正确的渠道，按照客户的条件重新赢得失去的客户，或者获得新的客户， 全渠道体验 在超互联时代，提供更多产品和整合各种渠道将是最大化品牌互动的关键...对于品牌来说，更重要的是让对话在所有渠道上无缝连接，以确保客户可以在任何平台上接听对话，而且在转换过程中不会丢失任何东西。 事实上，客户对这类品牌的忠诚度要高出32%，这使得他们很容易找到购买渠道。...提供会员感 随着在线商务的盛行，客户能够持续数月地获得购物优惠，导致网购星期一和黑色星期五等年度购物活动失去了吸引力。零售商正在利用折扣来刺激精明的消费者进行冲动消费。...如果品牌能够学会如何最好地帮助用户，并告知他们每个渠道的功能，那么在未来获得胜利的可能就更大了。 未来客户群 在没有面对面互动的情况下，剩余的市场份额将由零售商充分利用综合数字渠道赢得。
西顾博客 NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习，就必须学习 NumPy。.../usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18/5/14 下午2:23# @Author : Wugang Li# @File.../usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18/5/15 下午2:52# @Author : Wugang Li# @File.../usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18/5/15 下午3:11# @Author : Wugang Li# @File.../usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18/5/15 下午3:21# @Author : Wugang Li# @File
NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习，就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大，而且入门也不难。.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18/5/14 下午2:23 # @Author : Wugang Li # @File.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18/5/15 下午2:52 # @Author : Wugang Li # @File.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18/5/15 下午3:11 # @Author : Wugang Li # @File.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18/5/15 下午3:21 # @Author : Wugang Li # @File
在Python中，我们可以通过 __name__获得一个函数的名字： >>> def play_game(args): ......在某些情况下，你可能需要一次性按顺序运行多个函数，例如： def step_1(args): .... def step_2(args): .......__name__}') step(args) 在这样的场景下，这个打印名字的功能就有用了。
在python中有多个对应的库可以操作Pdf文件，其中最常用的是Pypdf2PyPDF是一个操作pdf的模块，现在最常用的版本是PyPDF2;需要注意的是，这个库不能操作pdf获取文字信息PyPDF2介绍...PyPDF2PyPdf2中有两个模块，分别是:读取库 PDFFileReader操作库 PdfFileWriter1、使用PDFFileReader可以获取pdf文件的基本信息，还可以获取到每一页pdf...PageObject:在PdfFileReader加载pdf文件后，获取的每一页都会被转换为PageObject对象，对于Pdf的操作，实际就是在操作PageObject对象；下面是PageObject...(page2, ctm, expand=False)类似mergePage方法，可以对page2页面进行矩阵转换操作rotateClockwise(angle)顺时针旋转页面，angle必须是 90 度的增量...rotateCounterClockwise(angle)逆时针旋转页面，angle必须是 90 度的增量scale(sx, sy)缩放页面scaleBy(factor)按固定XY轴比例缩放页面scaleTo
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2007.08854.pdf 代码： 来源： 百度 论文名称：DVI : Depth Guided Video Inpainting for Autonomous...Driving 原文作者：Miao Liao 内容提要 为了在自动驾驶过程中获得清晰的街景和逼真的仿真效果，本文提出了一种基于深度/点云引导的自动视频修复算法，该算法可以去除视频中删除移动的物体，合成缺失区域...通过拼接点云构建密集的3D地图，视频内的帧通过这个3D地图进行几何关联。通过将像素从其他帧转换到当前帧被遮挡的位置，从而填充帧中的目标修补区域。...此外，我们通过3D点云配准来融合多个视频，使用多个源视频修复目标视频，从而解决长时间遮挡的问题，也就是遮挡区域在整个视频中都不可见。据我们所知，百度是最早将多个视频融合在一起进行视频修复工作的。...为了验证我们的方法的有效性，我们在真实的城市道路环境中建立了一个大的视频修复数据集，其中包括同步图像和激光雷达数据，包括许多具有挑战性的场景，如长时间遮挡。
百度指数抓取，再用图像识别得到指数 前言： 土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字： ?...： python图像识别--验证码 selenium用法请参考我的博客： python之selenium 进入百度指数需要登陆，登陆的账号密码写在文本account里面： ?...登陆过后需要打开新的窗口，也就是打开百度指数，并且切换窗口，在selenium用： # 新开一个窗口，通过执行js来新开一个窗口 js = 'window.open("http://index.baidu.com...");' browser.execute_script(js) # 新窗口句柄切换，进入百度指数 # 获得当前打开所有窗口的句柄handles # handles为一个数组 handles = browser.window_handles...代码在我的github上面： TTyb
如果金属贴图中有值低于235 sRGB，那么在Base Color中对应区域的反射值也应该降低。...（如图33） 这样的边缘效应是由于材质的插值造成的，在非导体（电介质）材料与明亮金属这种强对比的过渡边界处尤为明显（如图34）。...2.6.金属/粗糙度工作流的优劣势 ·优势 1. 在M/R工作流中，由于非导体（电介质）的F0都是规定好的，所以设计师在对非导体F0赋值时不易出错。 2....正如我们在M/R工作流中提到的一样，F0值需要从真实世界的测量中获得，而这个F0值一般来说都会是比较暗的值。对于金属而言，由于不同的金属会吸收不同光的波长，所以他会反射出不同的颜色。...3.5.镜面反射/光泽度工作流的优劣势 ·优势 1.边缘效应不会那么明显。 2. 可以在镜面反射贴图中对非导体（电介质）材质的F0值自由调整。
随着向远程工作的转变继续，网络监控变得越来越复杂，云迁移也越来越普遍。当今的网络从核心扩展到边缘再到云，这使得网络可见性对于确保性能和快速解决问题至关重要。...即使在高速网络 （20+ Gbps） 上有数百 TB 的存储空间，您最多也可能获得数天的数据包存储。由于您永远不知道分析中可能需要哪些数据包，因此无法像流数据记录那样对数据进行采样或进行时间平均。...数据包存储将完全在固定介质上，并且考虑到任何有意义的时间长度通常需要的存储量，HDD 仍然是唯一具有成本效益的选择。...虽然这种网络清单映射可能是一项艰巨的手动任务，但许多网络监控软件平台中的设备自动发现工具会为您创建这些列表。没有它，就没有办法绘制网络的外观，也没有办法以网络工程师直观的方式可视化网络的利用率。...许多产品都能够实现这种级别的自动化，但您通常必须询问并验证其中有多少是真正自动化的，以及您必须自己编写多少脚本。这些只是一些简单的网络监控最佳实践，它们应该有助于简化并确保更好的网络可见性。图片
我们有没有办法消除这种瑕疵呢？...下面这幅图也能说明，不同的光线成像在像平面上的不同位置，这就导致了物体的边缘会出现类似于我们第一节看到的彩边现象 横向色差和纵向色差相比有很多不同的特点： 纵向色差在全图出现，而横向色差在图像中心几乎没有...，在图像边缘愈发明显 纵向色差在长焦镜头更加明显，而横向色差在短焦镜头更为常见 纵向色差可以通过调节光圈大小而消弭，而横向色差则与光圈大小无关 纵向色差很难通过软件图像处理的方式消除，而横向色差则有可能通过径向缩放红蓝通道与绿色通道对齐来解决...色差的消除及小结 那么，当我们拿到一幅图像，发现其中有色差时，有没有办法很方便的用一些软件消除色差呢？消除色差的原理是什么呢？...我在我的知识星球中对此进行了详细的解释，如果你感兴趣的话，可以点击这个链接Python图像后处理与优化14-基本流程之消除色差阅读详情。 四. 参考资料 1.
这要求在更接近数据源的地方大幅提高性能，但仍然只能使用非常少的功耗，并且价格便宜。虽然训练将继续在云中进行，但长距离移动大量数据的成本很高，所以边缘AI计算的价值很大。...本地处理的数据越多，成本就越低，获得结果的时间就越快。...在边缘，才刚刚开始关注AI需求并定义满足这些需求的必要功能。 在边缘添加功能以满足其他潜在AI市场是很诱人的，但这通常会导致面积、功耗和复杂性增加，从而损害芯片主要应用的性能。...当某一天必须实时（或快速）需要AI计算做出决定时，边缘AI计算真的会大放异彩。 尽管边缘和AI都有很大的前景，但是组合起来的应用场景和现在的主流有很大差异，在设计过程中有更多的Tradeoffs。...实际的选择也取决于市场的成熟度和要求，对应的场景是否需要考虑灵活性，考虑什么维度的灵活性？这是一个问题？
1460997499750_R&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&word=xxx 其中结尾的xxx...代表要搜索的图片，比如:闪电侠等 以下代码是，提醒要爬取什么图片之后，再自动下载采集，只采集其中的一页 # coding:utf8 import reimport requestsimport os name...= input("请输入你想要的图片：") url = "http://image.baidu.com/search/flip?...requests + re来获取到所有图片的链接，并下载，思路： requests获取到网页内容 用re正则来获取网页中图片的链接 再使用requests来下载图片 注意 采用python3.6，python2...的需要注意编码问题 如果没有requests包的话，请pip install requests安装
1460997499750_R&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&word=xxx 其中结尾的xxx...代表要搜索的图片，比如:闪电侠等 以下代码是，提醒要爬取什么图片之后，再自动下载采集，只采集其中的一页 # coding:utf8 import re import requests import os...name = input("请输入你想要的图片：") url = "http://image.baidu.com/search/flip?...requests + re来获取到所有图片的链接，并下载，思路： requests获取到网页内容 用re正则来获取网页中图片的链接 再使用requests来下载图片 注意 采用python3.6，python2...的需要注意编码问题 如果没有requests包的话，请pip install requests安装
这就导致了大量的计算和高复杂度，并且包含了大量不 必要的操作，因此可以用积分图来减少计算量。 ...3．Haar 级联 Haar 级联是一个基于 Haar 特征的级联分类器，级联分类器能够把弱分类器串联成强分 类器。弱分类器可以理解为性能受限的分类器，它们没有办法正确地区分所有事物。...在强相连与弱相连之间，唯一需要考虑的就是分类器够不够精确的问题。如果试图获得更 精确的结果，那么最终系统就会变成计算密集型，但运行速度慢的系统。精确度和速度的取舍 在机器学习中十分常见。...本文节选自《 OpenCV图像处理入门与实践》，作者荣嘉祺，本文已获得人民邮电出版社转载授权。...文末赠书 OpenCV 4详解教程，基于Python语言实现，剖析利用OpenCV 4进行图像处理的基本操作，配合项目实战，真实应用场景，附赠源代码、讲解视频及PPT。
OpenVINO是用于增强视觉AI计算能力的软件包，可以部署在数据中心到边缘等多种硬件平台上。曾经在百度云智峰会上展示的苏州环卫局实现渣土车实时监控的方案，就是百度云视觉计算的典型应用业务。...为此，百度云基于英特尔最新的Optane和QLC SSD存储介质打造了新一代对象存储系统。...该系统充分发挥了Optane介质的优势，相比传统基于HDD的对象存储性能提升21倍，同时又挖掘了QLC介质高性价比的特点，使得最终系统的总体成本大大低于目前市面上的全闪存方案。...9月25日，百度与Intel共同发起的“5G+AI边缘计算联合实验室”正式揭牌成立，旨在加速国内边缘计算（MEC）技术研发。...双方将充分发挥在技术和应用开发领域的优势，共同对人工智能、车联网、5G、边缘计算、搜索、在线翻译、VR/AR、物联网等方面的技术、产品和商业模式进行探索。
企业存储作为用户数据最后存储的地方，它本质上一种关于信任的生意。用户的这种信任往往是建立在技术、产品乃至品牌等综合因素之上，往往需要存储厂商长期积累才能获得。...全流程加速，性能优于业界2倍； 介质创新，华为创新采用SCM介质和SSD配合，用于数据缓存和冷热分级场景，时延可达0.1ms； 算法创新，作为业界唯一自主研发闪存盘、控制器和操作系统的厂商，华为深刻理解数据存储的全流程...首先在产品方面，华为今年会推出全新的高密度存储产品OceanStor分布式存储，以及针对边缘场景的边缘存储产品。...未来，华为存储还会加大力度来推动全闪存阵列的普及。” 其次，华为希望在2020年的市场中获得更高的市场位置。...而在海外市场，除了产品层面的举措之外，华为希望进一步提升海外客户对自身品牌的信任度，“过去很多客户都是在边缘场景使用华为的存储产品。最近几年，有越来越多的用户开始在核心业务系统上部署华为存储产品。
但是，这些优化方案仅仅是局限在「组件内部」。而一个页面的组成是由无数个小组件「堆砌」而成的。所以，在组件内部的优化只是「局部」小范围的。...同时，「一千个人眼中有一千个哈姆雷特」，有些优化手段换了场景就不灵了。 所以，今天我们来谈点直击要害的优化角度。从更高的层面(「网络通信方向」)来分析一下。 时间不早了，干点正事哇。...简明扼要 对所有「网络通信」都有决定性影响的两个方面:延迟和带宽 传播延迟/传输延迟/处理延迟/排队延迟的时间总和，就是客户端到服务器的「总延迟时间」 光速与分组在介质中传播速度之比，叫做该「介质的折射率...光速与分组在介质中传播速度之比，叫做该「介质的折射率」。这个值「越大」，光在该介质中传播的速度就越慢。 不管环境如何变化，速度依旧是刚性需求。一个2秒内无法打开的web就意味着用户的流失。...然而，网络边缘的容量就小得多了，而且很大程度上取决于「部署技术」，比如拔号连接、 DSL、电缆、各种无线技术、光纤到户，甚至与局域网路由器的性能也有关系。
在很多时候，使用 Python 发送邮件可能没有办法使用邮件服务器提供的 API，因为不是所有的邮件服务商都会提供 API 供客户使用的。 通常使用邮件 API 的邮件发送服务都需要额外的收费。...构建消息对象 在 Python 中有一个库为 MIMEMultipart，我们可以使用这个来构建消息对象。...因为邮件发送服务都需要和第三方的邮件服务器进行通信，在这个通信的过程中，最重要的步骤就是先要获得邮件服务器的链接。...通常这个链接因为有防火墙，发送用户名限制，密码要求等等可能会导致连接获得失败而没有办法拿到连接服务器的对象。 针对遇到的情况具体问题具体分析就可以了。...遵循的原则步骤就是： 构建消息 获得服务器连接 发送邮件 关闭服务器连接 需要注意的是不要忘记关闭服务器连接。 https://www.ossez.com/t/python-smtp/13403
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