python VideoCapture使用时,报错

python 3.4.3
VideoCapture VideoCapture-0.9.5-cp34
Pillow 3.0

import os
from VideoCapture import Device
import time

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')
i += 1

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





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


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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: </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 = 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: </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 = 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]( 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 "", line 66, in <module> > detect() > File "", line 60, in detect > detect_video(YOLO(**vars(FLAGS)), FLAGS.output) > File "/home/dwy5/wy/classface_yolo3/", line 239, in detect_video > image = Image.fromarray(frame) > File "/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/PIL/", 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 = image = Image.fromarray(frame) image = yolo.detect_image(image) ```
错误信息如下: Traceback (most recent call last): File "./tools/", 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@" 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 = # 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 ``` #!/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() else: #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) ``` ``` #!/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() ```
pycharm 打开摄像头失败
# pycharm 打开摄像头失败 ## 环境 pycharm2019.2,python3.7 ,Mac OS X10.14 ```py import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cv2.imshow("Video", frame) if cv2.waitKey(1) == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 报错 /usr/local/bin/python3.7 "/Users/pig/学习/编程练习/Pycharm/Python 2.7/cv_test/" Process finished with exit code 134 (interrupted by signal 6: SIGABRT)
爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载
爬虫福利一:27报网MM批量下载 点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python 或IDE运行即可。 ...
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
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首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API ...
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人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
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每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
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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。 ...
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...
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...
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...
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...
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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;...
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
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...
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:
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
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...
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...
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...
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...
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...