python VideoCapture使用时,报错

python 3.4.3
VideoCapture VideoCapture-0.9.5-cp34
Pillow 3.0

代码:
import os
from VideoCapture import Device
import time

SLEEP_TIME = 3
i = 0
cam = Device(devnum=0, showVideoWindow=0)
while i < 10:
cam_time = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', time.localtime(time.time()))
cam_name = 'camera' + cam_time + '.jpg'
cam.saveSnapshot(cam_name, 3, 1, 'bl')
os.remove(cam_name)
time.sleep(SLEEP_TIME)
i += 1

运行时,提示
File "D:\Python34\lib\site-packages\VideoCapture__init__.py", line 234, in saveSnapshot
self.getImage(timestamp, boldfont, textpos).save(filename, **keywords)
File "D:\Python34\lib\site-packages\VideoCapture__init__.py", line 154, in getImage
'RGB', (width, height), buffer, 'raw', 'BGR', 0, -1)
File "D:\Python34\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2053, in fromstring
"Please call frombytes() instead.")
Exception: fromstring() has been removed. Please call frombytes() instead.

请问有什么解决办法

3个回答

都没有人回复,,我也碰到这个问题了。感觉像库不兼容

D:\Python34\lib\site-packages\VideoCapture__init__.py这个文件第234行的fromstring函数名改成frombytes就好了

File "D:\Python34\lib\site-packages\VideoCapture__init__.py", line 154, in getImage

把init文件第153行的fromstring改成frombytes就好了

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# OpenCV的库,如下是代码 ``` import os import sys import cv2 import numpy as np def normalize(X, low, high, dtype=None): """Normalizes a given array in X to a value between low and high.""" X = np.asarray(X) minX, maxX = np.min(X), np.max(X) # normalize to [0...1]. X = X - float(minX) X = X / float((maxX - minX)) # scale to [low...high]. X = X * (high-low) X = X + low if dtype is None: return np.asarray(X) return np.asarray(X, dtype=dtype) def read_images(path, sz=None): """Reads the images in a given folder, resizes images on the fly if size is given. Args: path: Path to a folder with subfolders representing the subjects (persons). sz: A tuple with the size Resizes Returns: A list [X,y] X: The images, which is a Python list of numpy arrays. y: The corresponding labels (the unique number of the subject, person) in a Python list. """ c = 0 X,y = [], [] for dirname, dirnames, filenames in os.walk(path): for subdirname in dirnames: subject_path = os.path.join(dirname, subdirname) for filename in os.listdir(subject_path): try: if (filename == ".directory"): continue filepath = os.path.join(subject_path, filename) im = cv2.imread(os.path.join(subject_path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if (im is None): print ("image " + filepath + " is none") else: print (filepath) # resize to given size (if given) if (sz is not None): im = cv2.resize(im, (200, 200)) X.append(np.asarray(im, dtype=np.uint8)) y.append(c) except IOError as (errno, strerror): print ("I/O error({0}): {1}".format(errno, strerror)) except: print ("Unexpected error:", sys.exc_info()[0]) raise print (c) c = c+1 print (y) return [X,y] def face_rec(): names = ['Gaving', 'Mengxing', 'Cookie'] if len(sys.argv) < 2: print ("USAGE: facerec_demo.py </path/to/images> [</path/to/store/images/at>]") sys.exit() [X,y] = read_images(sys.argv[1]) y = np.asarray(y, dtype=np.int32) if len(sys.argv) == 3: out_dir = sys.argv[2] model = cv2.face.createEigenFaceRecognizer() model.train(np.asarray(X), np.asarray(y)) camera = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\OPCV\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml') while (True): read, img = camera.read() faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) roi = gray[x:x+w, y:y+h] try: roi = cv2.resize(roi, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) print (roi.shape) params = model.predict(roi) print ("Label: %s, Confidence: %.2f" % (params[0], params[1])) cv2.putText(img, names[params[0]], (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 255, 2) if (params[0] == 0): cv2.imwrite('face_rec.jpg', img) except: continue cv2.imshow("camera", img) if cv2.waitKey(1000 / 12) & 0xff == ord("q"): break cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": face_rec() def original(): # This is where we write the images, if an output_dir is given # in command line: out_dir = None names = ['Gaving', 'Mengxing', 'Cookie'] # You'll need at least a path to your image data, please see # the tutorial coming with this source code on how to prepare # your image data: if len(sys.argv) < 2: print ("USAGE: facerec_demo.py </path/to/images> [</path/to/store/images/at>]") sys.exit() # Now read in the image data. This must be a valid path! [X,y] = read_images(sys.argv[1]) # Convert labels to 32bit integers. This is a workaround for 64bit machines, # because the labels will truncated else. This will be fixed in code as # soon as possible, so Python users don't need to know about this. # Thanks to Leo Dirac for reporting: y = np.asarray(y, dtype=np.int32) # If a out_dir is given, set it: if len(sys.argv) == 3: out_dir = sys.argv[2] # Create the Eigenfaces model. We are going to use the default # parameters for this simple example, please read the documentation # for thresholding: #model = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() model = cv2.face.createEigenFaceRecognizer() # Read # Learn the model. Remember our function returns Python lists, # so we use np.asarray to turn them into NumPy lists to make # the OpenCV wrapper happy: model.train(np.asarray(X), np.asarray(y)) # We now get a prediction from the model! In reality you # should always use unseen images for testing your model. # But so many people were confused, when I sliced an image # off in the C++ version, so I am just using an image we # have trained with. # # model.predict is going to return the predicted label and # the associated confidence: camera = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while (True): read, img = camera.read() faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) roi = gray[x:x+w, y:y+h] roi = cv2.resize(roi, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) print (roi.shape) params = model.predict(roi) print ("Label: %s, Confidence: %.2f" % (params[0], params[1])) cv2.putText(img, names[params[0]], (x,y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 255, 3) cv2.imshow("camera", img) if cv2.waitKey(1000 / 12) & 0xff == ord("q"): break [p_label, p_confidence] = model.predict(np.asarray(X[0])) # Print it: print ("Predicted label = %d (confidence=%.2f)" % (p_label, p_confidence)) # Cool! Finally we'll plot the Eigenfaces, because that's # what most people read in the papers are keen to see. # # Just like in C++ you have access to all model internal # data, because the cv::FaceRecognizer is a cv::Algorithm. # # You can see the available parameters with getParams(): print (model.getParams()) # Now let's get some data: mean = model.getMat("mean") eigenvectors = model.getMat("eigenvectors") # We'll save the mean, by first normalizing it: mean_norm = normalize(mean, 0, 255, dtype=np.uint8) mean_resized = mean_norm.reshape(X[0].shape) if out_dir is None: cv2.imshow("mean", mean_resized) else: cv2.imwrite("%s/mean.png" % (out_dir), mean_resized) # Turn the first (at most) 16 eigenvectors into grayscale # images. You could also use cv::normalize here, but sticking # to NumPy is much easier for now. # Note: eigenvectors are stored by column: for i in xrange(min(len(X), 16)): eigenvector_i = eigenvectors[:,i].reshape(X[0].shape) eigenvector_i_norm = normalize(eigenvector_i, 0, 255, dtype=np.uint8) # Show or save the images: if out_dir is None: cv2.imshow("%s/eigenface_%d" % (out_dir,i), eigenvector_i_norm) else: cv2.imwrite("%s/eigenface_%d.png" % (out_dir,i), eigenvector_i_norm) # Show the images: if out_dir is None: cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` [图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/23/1555987806_94322.jpg) 一直报错,第一次发帖求助,希望大佬不吝赐教!
yolo video python cv2图像转PIL fromarray报错
``` > > Traceback (most recent call last): > File "yolo_video.py", line 66, in <module> > detect() > File "yolo_video.py", line 60, in detect > detect_video(YOLO(**vars(FLAGS)), FLAGS.output) > File "/home/dwy5/wy/classface_yolo3/yolo.py", line 239, in detect_video > image = Image.fromarray(frame) > File "/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2508, in fromarray > arr = obj.__array_interface__ > AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__array_interface__' > > ``` 经常异常终止报错 ``` vid = cv2.VideoCapture(0) ··· ··· return_value, frame = vid.read() image = Image.fromarray(frame) image = yolo.detect_image(image) ```
python使用opencv处理视频流调用cv2.resizeWindow方法报错?
错误信息如下: Traceback (most recent call last): File "./tools/test.py", line 36, in <module> cv2.resizeWindow("enhanced", 640, 360); cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv/modules/highgui/src/window_QT.cpp:592: error: (-27:Null pointer) NULL guiReceiver (please create a window) in function 'cvResizeWindow' 代码: ``` # -*- coding: utf-8 -*- import PIL import cv2 if __name__ == '__main__': writeVideo_flag = True video_src = "rtsp://admin:Admin123@85.18.13.222" video_capture = cv2.VideoCapture(video_src) source_file = '/approot1/ioth/ai/tf-faster-rcnn-master' print(video_capture.isOpened()) if writeVideo_flag: # 将检测的视频结果输出到output.avi,detection.txt # Define the codec and create VideoWriter object w = int(video_capture.get(3)) print(w) h = int(video_capture.get(4)) print(h) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') out = cv2.VideoWriter(source_file + '/img/output.avi', fourcc, 15, (w, h)) list_file = open(source_file + '/img/detection.txt', 'w') frame_index = -1 fps = 0.0 fpscount = 0 #while True: ret, frame = video_capture.read() # frame shape 640*480*3 print(frame) while True: if ret == True: #窗口可以随意调整大小 #这行报错 cv2.resizeWindow("detect Inout", 640, 360); fpscount += 1 else: break; if fpscount % 1 == 0: image = PIL.Image.fromarray(frame) ```
用python实现opencv报错an integer is required
以下是代码 managers.py ``` #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy import time '''     视频管理 ''' class CaptureManager(object): def __init__(self,capture,previewWindowManager = None,shouldMirrorPreview = False): self.previewWindowManager = previewWindowManager self.shouldMirrorPreview = shouldMirrorPreview #定义非公有变量,单下划线开始,为保护变量,只有类对象或子类对象可以访问 protected #如果以双下划线开始,为私有成员变量,只有类对象自已可以访问,像private self._capture = capture self._channel = 0 self._enteredFrame = False self._frame = None self._imageFilename = None self._videoFilename = None self._videoEncoding = None self._videoWriter = None self._startTime = None self._framesElapsed = long(0) self._fpsEstimate = None @property def channel(self): return self._channel @channel.setter def channel(self,value): if self._channel != value: self._channel = value self.frame = None @property def frame(self): if self._enteredFrame and self._frame is None: _,self._frame = self._capture.retrieve() return self._frame @property def isWritingImage(self): return self._imageFilename is not None @property def isWritingVideo(self): return self._videoFilename is not None #只能同步一帧 def enterFrame(self): """Capture the next frame,if any.""" if self._capture is not None: #but first,check that any previous frame was exited. #assert not self._enteredFrame,'previous enterFrame() had no matching exitFrame()' if self._capture is not None: self._enteredFrame = self._capture.grab() else: None def exitFrame(self): """可以从当前通道中取得图像,估计帧率,显示图像,执行暂停的请求,向文件中写入图像""" #计算帧率 if self.frame is None: self._enteredFrame = False return #Update the FPS estimate and related variables.通过窗体显示图像 if self._framesElapsed == 0: self._startTime = time.time() else: timeElapsed = time.time() - self._startTime self._fpsEstimate = self._framesElapsed/timeElapsed self._framesElapsed += 1 #Draw to the Window,if any.保存图像文件 if self.previewWindowManager is not None: if self.shouldMirrorPreview: mirroredFrame = numpy.fliplr(self._frame).copy() self.previewWindowManager.show(mirroredFrame) else: self.previewWindowManager.show(self._frame) #Write to the image file,if any.保存图像文件 if self.isWritingImage: cv2.imwrite(self._imageFilename,self._frame) self._imageFilename = None #Write to the video file,if any.保存视频文件 self._writeVideoFrame() #Release the frame.释放资源 self._frame = None self.enteredFrame = False def writeImage(self,filename): """Write the next exited frame to an image file."""#保存图片,公有函数 self._imageFilename = filename def startWritingVideo(self,filename,encoding = cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0')): """Start writing exited frames to a video file."""#开始保存视频,公有函数 self._videoFilename = filename self._videoEnchding = None self._videoWriter = None def _writeVideoFrame(self):#停止视频写入,公有函数 if not self.isWritingVideo: return if self._videoWriter is None: fps = self._capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) if fps == 0.0: #The capture's FPS is unknown so use an entimate. if self._framesElapsed < 20: #Wait until more frames frames elapse so that the estimate is more stable. return else: fps = self._fpsEstimate size = (int(self._capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),\ int(self._capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) self._videoWriter = cv2.VideoWriter(self._videoFilename,self._videoEncoding,fps,size) self._videoWriter.write(self._frame) '''     窗口管理,支持键盘事件 ''' class WindowManager(object): def __init__(self,windowName,keypressCallback = None): #窗体名称#按键回调函数 self.keypressCallback = keypressCallback self._windowName = windowName self._isWindowCreated = False @property def isWindowCreated(self):#检查窗体是否被创建 return self._isWindowCreated def creatWindow(self):#创建窗体 cv2.namedWindow(self._windowName) self._isWindowCreated = True def show(self,frame):#显示图像 cv2.imshow(self._windowName,frame) def destroyWindow(self):#关闭窗体释放资源 cv2.destroyWindow(self._windowName) self._isWindowCreated = False def processEvents(self): keycode = cv2.waitKey(1) if self.keypressCallback is not None and keycode != -1: #Discard any non-ASCII info encoded by GTY. keycode &= 0xFF self.keypressCallback(keycode) ``` cameo.py ``` #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from managers import WindowManager,CaptureManager class Cameo(object): def __init__(self): self._windowManager = WindowManager('Cameo',self.onKeypress) self._captureManager = CaptureManager(cv2.VideoCapture(0),self._windowManager,True) def run(self): """Run the main loop.""" self._windowManager.creatWindow() while self._windowManager.isWindowCreated: self._captureManager.enterFrame() frame = self._captureManager.frame #TODO:Filter the frame (Chapter 3). self._captureManager.exitFrame() self._windowManager.processEvents() def onKeypress(self,keycode): """Handle a keycode. space -> 载图 tab -> 启动和停止视频录制 escape -> 退出应用 """ if keycode == 32: #space self._captureManager.writeImage('screenshot.png') elif keycode == 9:#tab if not self._captureManager.isWritingVideo: self._captureManager.startWritingVideo("screencast.avi") else: self._captureManager.stopWritingVideo() elif keycode == 27:#escape self._windowManager.destroyWindow() if __name__ == "__main__": Cameo().run() ```
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现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
工作十年的数据分析师被炒,没有方向,你根本躲不过中年危机
2020年刚刚开始,就意味着离职潮高峰的到来,我身边就有不少人拿着年终奖离职了,而最让我感到意外的,是一位工作十年的数据分析师也离职了,不同于别人的主动辞职,他是被公司炒掉的。 很多人都说数据分析是个好饭碗,工作不累薪资高、入门简单又好学。然而今年34的他,却真正尝到了中年危机的滋味,平时也有不少人都会私信问我: 数据分析师也有中年危机吗?跟程序员一样是吃青春饭的吗?该怎么保证自己不被公司淘汰...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
Linux对文件(包括目录)有很多常用命令,可以加快开发效率:ls是列出当前目录下的文件列表,选项有-a、-l、-h,还可以使用通配符;c功能是跳转目录,可以使用相对路径和绝对路径;mkdir命令创建一个新的目录,有-p选项,rm删除文件或目录,有-f、-r选项;cp用于复制文件,有-i、-r选项,tree命令可以将目录结构显示出来(树状显示),有-d选项,mv用来移动文件/目录,有-i选项;cat查看文件内容,more分屏显示文件内容,grep搜索内容;>、>>将执行结果重定向到一个文件;|用于管道输出。
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc API 对象的简单...
为什么说程序员做外包没前途?
之前做过不到3个月的外包,2020的第一天就被释放了,2019年还剩1天,我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能(ps:非技术上的认知也算) 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻,但高不成低不就,只有外包offer,那请往下看。 外包公司你应该...
终于!疫情之下,第一批企业没能熬住面临倒闭,员工被遣散,没能等来春暖花开!
先来看一个图: 这个春节,我同所有人一样,不仅密切关注这次新型肺炎,还同时关注行业趋势和企业。在家憋了半个月,我选择给自己看书充电。因为在疫情之后,行业竞争会更加加剧,必须做好未雨绸缪,时刻保持充电。 看了今年的情况,突然想到大佬往年经典语录: 马云:未来无业可就,无工可打,无商可务 李彦宏:人工智能时代,有些专业将被淘汰,还没毕业就失业 马化腾:未来3年将大洗牌,迎21世界以来最大失业潮 王...
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