shigen最近在修改ruoyi的框架，看到了框架自带的banner图，就是一个不爽，于是动手整改了一下。先来看下效果：
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【摘要】 Python 是为嵌入式系统编写代码的绝佳选择。它使您能够更快地开发您的代码，并提供您在低级语言中找不到的安全保证。您现在已经掌握了使用 Python 开始嵌入式开发之旅的知识，并熟悉了一些可用的选项。
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
PHP验证码识别实例，识别的过程包括对图像的二值化、降噪、补偿、切割、倾斜矫正、建库、匹配，最后会提供实例代码，能够直接运行识别。
我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。
主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格，背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。
首先我们需要选择一个现成的手机壁纸作为模板，我选择了这种以自己姓氏为主题的专属手机壁纸。
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理，最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来， 完成自动检测手机条码质量的功能。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
在倾斜开关中球以不同的倾斜角度移动，以制造触发电路。倾斜开关模块使用双向传导的球形倾斜开关。当它向一侧倾斜时，只要倾斜度和力满足条件开关就会通电，从而输出低电平信号。
今天给大家分享一个关于HBase数据倾斜的排查案例，不懂调用链？不懂HBase？没关系，看完包懂~
最近在研究鼠标流量，找到如下的文章： https://www.cnblogs.com/hackxf/p/10670844.html 根据这个师傅的说法，不同的鼠标抓到的流量不一样，一般的鼠标流量是四个字节，第一个字节表示按键指示左键右键，第二个字节表示水平位移，为正（小于127）是向右移动，为负（补码负数，大于127小于255）是向左移动。第三个字节表示垂直位移，为正（小于127）是向上移动，为负（补码负数，大于127小于255）是向下移动。事实上，起作用的只是三个相邻的字节。 然而，有些鼠标的流量似乎不那么标准，比如上面那个师傅，他抓出来的流量是8字节的，于是他就取了1、2、3字节来进行分析。而我抓到的流量是6字节的。 如下图：
下面我们就来讲解一些常用的Spark资源配置的参数吧，了解其参数原理便于我们依据实际的数据情况进行配置。
任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。 单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
几乎每天都会被源码社群的同学问各种sql的优化问题（有在群里问的，有私聊的），有的同学描述问题比较清晰，再加上需要优化的sql的业务逻辑不是特别复杂，所以，我能很快定位问题，并协助解决；但有的同学就没那么幸运，业务逻辑复杂，也没办法描述的更细致，真正的优化可能还需要去深入了解业务逻辑，所以，最终还是得靠自己去解决问题。
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：
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点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？还是使用 QQ 里面的工具？ 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。
随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
Markdown语法 1.标题 一阶标题： # 一阶标题 或 Ctrl+1 二阶标题： # 二阶标题 或 Ctrl+2 三阶标题： # 三阶标题 或 Ctrl+3 四阶标题： # 四阶标题 或 Ctrl+4 五阶标题： # 五阶标题 或 Ctrl+5 六阶标题： # 六阶标题 或 Ctrl+6 2.有序与无序列表 有序：数字+英文小数点(.)+Tab/空格 例：1.+Tab/空格 无序：(+ - *)+Tab/空格 例：-+Tab/空格 3.代码块 1.```+python+回车
Hive性能优化 1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分，本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,
Spark 中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。
最近写CFD的东西，发现主机造轮子太累，还是用matlab吧，有点忘记了，复习一下啦~
业务场景中经常会有各种热key或大key的问题，如果未能及时处理，可能会导致服务性能下降、用户体验变差，甚至引发大面积故障。所以本文针对这两个问题进行讲解，提供发现/监控的方法以及处理的解决方案。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具，能让你「所截即所得」。 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？还是使用 QQ 里面的工具？ 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列（五）】
打开或新建一张报表，右键单击报表的某个单元格，设置该单元格的类型为“条形码类型”，则与该单元格相关的设置显示在属性视图中，如下图所示：
实现函数 ToLowerCase()，该函数接收一个字符串参数 str，并将该字符串中的大写字母转换成小写字母，之后返回新的字符串。
【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本，用于给人脸数据集戴口罩。
font-weight的各项属性，查看https://blog.csdn.net/jinse29/article/details/123272048
元胞数组定义 : 使用 cell 定义元胞数组 , 其中的两个参数分别是行数和列数 ;
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。
pillow是Python平台事实上的图像处理标准库。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。 所以我们使用它在环境里做图像的处理。
本文介绍了Hive数据倾斜问题及其解决方案，包括使用Combine、Map端Join、自定义Partitioner等方法。同时，还介绍了如何诊断数据倾斜以及Hive数据倾斜的解决方案。通过合理的设计和优化，可以有效地解决Hive数据倾斜问题，提高数据处理的效率。
《大数据面试题 V3.0》，这次不仅是之前自己收集的部分，还有就是把牛客上别人分享的经验贴给爬了，现在暂时做了个初步总结。
研究生三年，作为一名非计算机专业的学生，能够从一名纯小白(Python不会，机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer，个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
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