python中使用PIL读取图片，这个图片应事先保存在哪里？

使用代码： #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import PIL from PIL import Image im=Image.open('tiananmen.jpg') im.show() 运行结果：  谢谢大家的建议，尽管没有解决我的问题。 我重新下载了PIL，然后就可以了

ubuntu安装PIL时安装不成功

我的ubuntu12.04,python是2.7的, 要安装PIL库 当我用 sudo pip install pil安装时,错误提示: Could not find any downloads that satisfy the requirement pil Some externally hosted files were ignored (use --allow-external pil to allow). 当用sudo apt-get install python-imaging可以安装成功,但是运行程序的时候有错误提示: The _imaging C module is not installed 请问这两种安装的方法有什么区别吗?请问如何可以使第一种方法安装成功?恳请各位大师指点,谢谢.

python中的PIL图形处理

 想请问一下，PIL中的高度和宽度单位是什么呢，比如这个1200，还有*20是什么意思呢， 初次接触PIL，请大家指导啊，谢谢

python引入PIL做验证码,发现字体不支持

这里只给出出问题的函数代码吧, ``` def create_strs(): c_chars = get_chars() strs = ' %s ' % ' '.join(c_chars) font = ImageFont.truetype('/Library/Fonts/Arial.ttf',18)#这里是photojudge.py的第38 行 font_width,font_height = font.getsize(strs) draw.text(((width - font_width) / 3,(height - font_height) / 3),strs,font = font,fill = fg_color) return ''.join(c_chars) ``` 是不支持38行的字体格式吗?如何查看支持哪种字体格式?或者安装可以使支持这种格式?请老师指点,谢谢.

python截屏问题 win32和PIL

服务器部署截屏程序，本地远程登录服务器的时候能正常截屏，如果把远程界面关闭或者最小化的时候，截屏就会失败 使用PIL的情况： ``` coordinate = (0, 0, 60,20) pic = ImageGrab.grab(coordinate) ``` 错误信息： ``` File "E:\python-workspace\crawler-20150529\spiders\gz_spider.py", line 141, in _do_crawl_img_by_screenshot pic = ImageGrab.grab(coordinate) # 截图 File "D:\Python27\lib\site-packages\PIL\ImageGrab.py", line 34, in grab size, data = grabber() IOError: screen grab failed ``` 使用win32截屏也是用户界面打开的时候能成功，把远程界面退出或者最小化的时候截屏失败，代码如下： ``` GrabUtil.py def grab(dpath,args): ''''' 参数为指定保存的目录 返回图片文件名,文件名格式:日期.jpg 如:2009328224853.jpg ''' hwnd = 0 hwndDC = win32gui.GetWindowDC(hwnd) mfcDC=win32ui.CreateDCFromHandle(hwndDC) saveDC=mfcDC.CreateCompatibleDC() saveBitMap = win32ui.CreateBitmap() MoniterDev=win32api.EnumDisplayMonitors(None,None) #w = MoniterDev[0][2][2] #h = MoniterDev[0][2][3] w = args[2] h = args[3] #print w,h　　　#图片大小 saveBitMap.CreateCompatibleBitmap(mfcDC, w,h) saveDC.SelectObject(saveBitMap) saveDC.BitBlt((0,0),(w, h) , mfcDC, (args[0],args[1]), win32con.SRCCOPY) cc=time.gmtime() bmpname=str(cc[0])+str(cc[1])+str(cc[2])+str(cc[3]+8)+str(cc[4])+str(cc[5])+'.bmp' saveBitMap.SaveBitmapFile(saveDC, bmpname) pic = Image.open(bmpname) pic.save(os.path.join(dpath, 'xxxxx.jpeg'), 'jpeg') os.remove(bmpname) return pic ``` 报错信息： ``` File "E:\python-workspace\crawler-20150529\spiders\sele.py", line 162, in _do_crawl_img img = self._do_crawl_img_by_screenshot() File "E:\python-workspace\crawler-20150529\spiders\sz_spider.py", line 149, in _do_crawl_img_by_screenshot pic = grab(self.storage_path,coordinate) File "E:\python-workspace\crawler-20150529\GrabUtil.py", line 24, in grab saveDC.BitBlt((0,0),(w, h) , mfcDC, (args[0],args[1]), win32con.SRCCOPY) error: BitBlt failed ``` 初步判定原因：win7 服务器用户登录的时候截屏没有问题，本地远程登陆这台服务器的时候也没有问题，远程界面最小化的时候界面可能调用的是本地服务器的本地方法截屏，所以失败，当我关闭远程界面的时候，这个时候服务器是没有用户登录的状态，所以截屏也失败了，希望那位大牛能帮忙解决问题，告知具体原因

python PIL ImageGrab.grab()截屏问题

```python3 grab = ImageGrab.grab() grab = ImageTk.PhotoImage(grab) self.canvas.create_image(1920 // 2, 0, anchor='n', image=grap) ``` **python3.7.2，pillow6.1.0** 为什么显示不出截图来呢？canvas是已经正确创建的，如果改成下面的加载文件canvas就可以显示 ```python3 image_file = ImageTk.PhotoImage(file='..//images//test.bmp') self.canvas.create_image(1920 // 2, 0, anchor='n', image=image_file) ```

请问有没有压缩图片的库啊?python

请问python有没有图片压缩的库呢... 网上找了一圈,发现全部是pil裁剪图片,或者缩放图片改变大小的. 我想的是有没有那个库是的不修改图片尺寸,压缩图片的呢? 网上看了一些..比如 jpegoptim 但是没有对应python的.. 请问有没呢?

Python PIL Django如何将一张任意大小的图片改成指定大小而不产生挤压例如instagram

如题目，我想知道intsagram那种软件，图片是怎样处理的，我试过很多方法都失败了。 直接用PIL的按比例缩图得到得图片不满足我想要得要求 比如一张1058*900得图片我想改成300*300用什么方法比较好而且能最大得保留图片不受挤压？ 在instagram上 无论我上传得图片是多大得，什么样子得尺寸最后展示得都是正方形，我想知道是怎样实现得

python - 怎么保存PIL.Image到MySQL数据库

从网上下载了一张图片，使用PIL.Image调整图片大小后，怎么保存调整后的图片到数据库？ 

python3.5中安装PIL包，显示成功，但是导入的时候报错 ImportError

我是windows64位的系统，在网上找到了支持python3.x的PIL包，在命令行里使用pip命令安装，显示successfully成功，但是编写文件的时候from PIL import Image出现错误，ImportError:DLL load failed: 找不到指定的模块。网上搜了下，好像是动态链接库目录的问题，具体怎么回事我也不清楚，也不知道去哪找.dll文件，哪位大神帮忙解答一下 ，万分感谢！ python3.x的64位系统的PIL网址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pil 对了，我下载的是Pillow-3.0.0-cp35-none-win_amd64.whl这个包

Python中使用tesserocr时如何确定适合的阀值

在进行爬虫识别图形验证码时,为提高准确度,需要自己进行灰度,二值化等操作。 阀值的不同，对结果也会有较大影响，所以，我想问：如何确定阀值的最佳值或范围。 ```python import tesserocr from PIL import Image image = Image.open('F:/code.jpg') image=image.convert('L') threshold=120 #这个阀值是我一点点实验出来的 table=[] for i in range(256): if i<threshold: table.append(0) else: table.append(1) image=image.point(table,'1') result = tesserocr.image_to_text(image) print(result) ``` 

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

利用python对excel进行截图并保存的时候，经常性出现excel没有正常关闭，导致截图失败。

利用python对excel进行截图并保存的时候，经常性出现excel没有正常关闭，导致截图失败。源代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # Datetime:2019/12/30 11:45 # Author:sys from win32com.client import Dispatch, DispatchEx import pythoncom,os from PIL import ImageGrab, Image import uuid #coding:utf-8 # screen_area——类似格式"A1:J10" ''' 函数参数名：filename：需要截图的文件名和路径 sheetname：需要截图的文件的sheet名称 save_image_name:截图后保存的图片名称，格式为save_image_name.png ''' def Excel_Catch_Screen(filename, sheetname ,save_image_name): """ 对excel的表格区域进行截图——用例：""" filename = os.path.abspath(filename) pythoncom.CoInitialize() # excel多线程相关 excel = DispatchEx("Excel.Application") # 启动excel #del excel #这个地方很重要，杀死excel进程是这个地方起作用 excel.Visible = False # 不显示Excel，而True可视化 excel.DisplayAlerts = True # 是否显示警告,关闭系统警告(保存时不会弹出窗口) workbook = excel.workbooks.Open(filename) # 打开excel sheet = workbook.worksheets[sheetname] # 选择sheet screen_area = sheet.UsedRange #有内容的区域 screen_area.CopyPicture() # 复制图片区域 sheet.Paste() # 粘贴 #img_name='告警截图' img_name=save_image_name excel.Selection.ShapeRange.Name = img_name # 将刚刚选择的Shape重命名，避免与已有图片混淆 sheet.Shapes(img_name).Copy() # 选择图片 img = ImageGrab.grabclipboard() # 获取剪贴板的图片数据 print(img) # 可以弄个报错 img.save(img_name + '.png') # 保存图片 #workbook .Close(SaveChanges=0) # 关闭工作薄，不保存 workbook.Close(False) # 关闭Excel文件，不保存 excel.Quit() # 退出excel del excel #这个地方很重要，杀死excel进程是这个地方起作用 pythoncom.CoUninitialize() # 关闭多线程 os.remove(filename) if __name__ == '__main__': #pass filename = "excel_output.xls" sheetname = 'Sheet1' Excel_Catch_Screen(filename,sheetname,'告警截图') #删除文件 ``` ``` 出现的告警如下图所示：  这该怎么处理啊？

python如何修改代码，使数据按列写入excel内？

 **问题一：**找了挺多方法都没能顺利解决，目前觉得问题可能是在最后一个for循环。因为最后一个循环不是一行一行输出，而是排序后直接输出三行，所以使用 for i range()的办法也行不通。 <mark>截取最后一段代码 ``` for node_id in top_k: human_string = node_lookup.id_to_string(node_id) # 获取置信度 score = predictions[node_id] print('%s' % (human_string)) sheet.write(count,1,'%s\n' % (human_string)) ``` **问题二：**虽然图片我是按1.jpg、2.jpg、3.jpg....这样编码，但是有时候读取输出却不是按顺序输出的，而是乱的，比如2、3、1如下图。  **辛苦各位大佬啦！** **下面是完整代码** ``` import tensorflow as tf import os import xlwt import numpy as np import re from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt count=0 workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet("Sheet Name1") class NodeLookup(object): def __init__(self): label_lookup_path = 'inception_model/imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt' uid_lookup_path = 'inception_model/imagenet_synset_to_human_label_map.txt' self.node_lookup = self.load(label_lookup_path, uid_lookup_path) def load(self, label_lookup_path, uid_lookup_path): # 通过tensorflow读文件方法把文件读入，加载分类字符转 'n*******' 对应各分类名称的文件 proto_as_ascii_lines = tf.gfile.GFile(uid_lookup_path).readlines() uid_to_human={} # 一行一行读取数据 for line in proto_as_ascii_lines: # 去掉换行符 line = line.strip('\n') # 按照 '\t' 分割 parsed_items = line.split('\t') uid = parsed_items[0] human_string = parsed_items[1] # 保存编号字符串与分类名称的关系 uid_to_human[uid] = human_string # 加载分类字符串n*******对应分类编号1-1000的文件 proto_as_ascii = tf.gfile.GFile(label_lookup_path).readlines() node_id_to_uid = {} for line in proto_as_ascii: if line.strip().startswith('target_class:'): target_class = int(line.strip().split(':')[1]) elif line.strip().startswith('target_class_'): target_class_string = line.strip().split(':')[1].strip() node_id_to_uid[target_class] = target_class_string[1:-1] # 建立分类编号 1-1000 与对应分类名称的映射关系 node_id_to_name = {} for key,val in node_id_to_uid.items(): name = uid_to_human[val] node_id_to_name[key] = name # 最后得到如 {449: 'tench, Tinca tinca', ...} return node_id_to_name # 传入分类编号1-1000 返回分类名称，因为 inception-v3 分类结果返回的是编号不是直接给名称 def id_to_string(self, node_id): if node_id not in self.node_lookup: return '' return self.node_lookup[node_id] # 创建一个图来存放google训练好的模型 with tf.gfile.FastGFile('inception_model/classify_image_graph_def.pb','rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='') node_lookup = NodeLookup() with tf.Session() as sess: # 拿到softmax的op # 'softmax:0'这个名字，可以在网络中找到这个节点，它的名字就'(softmax)', softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0') for root,dirs,files in os.walk('images/'): ###把要测图片放入Images文件夹 for file in files: image_data = tf.gfile.FastGFile(os.path.join(root,file),'rb').read() # 运行softmax节点，向其中feed值 # 可以在网络中找到这个名字，DecodeJpeg/contents， # 据此可以发现，根据名字取网络中op时，如果其名字带括号，就用括号内的名字，如果不带括号，就用右上角介绍的名字。 # 而带个0，是默认情况，如果网络中出现同名节点，这个编号会递增 predictions = sess.run(softmax_tensor,{'DecodeJpeg/contents:0':image_data}) predictions = np.squeeze(predictions)# 把结果转化为1维数据 image_path = os.path.join(root, file) print(image_path) img = Image.open(image_path) sheet.write(count,0, image_path) # row, column, value # 排序，拿概率最大的3个值，然后再对这3个值倒序 top_k = predictions.argsort()[-3:][::-1] for node_id in top_k: human_string = node_lookup.id_to_string(node_id) # 获取置信度 score = predictions[node_id] print('%s' % (human_string)) sheet.write(count,1,'%s\n' % (human_string)) count=count+1 workbook.save('Excel_test1.xls') ```

使用Python的模块tesserocr报错，一直显示编码问题，有大佬知道么？

运行Python的tesserocr和pillow模块来进行一次图片识别，但是图片这些都没问题，运行的时候也没出现网上所说的API问题，而是指出我的编码错误，但是编码错误又在tesserocr.pyx文件里面，不知道我是安装的时候出问题了还是哪一个环境出问题了 **代码：** ``` import tesserocr from PIL import Image image = Image.open('C:\\Users\李舜生\Desktop\python_workspace\\test_1.png') print(tesserocr.image_to_text(image)) ``` **报错信息** ``` C:\Users\李舜生\Desktop\python_workspace\venv\Scripts\python.exe C:/Users/李舜生/Desktop/python_workspace/install.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/李舜生/Desktop/python_workspace/install.py", line 1, in <module> import tesserocr File "C:\Users\李舜生\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tesserocr\__init__.py", line 1, in <module> from ._tesserocr import * File "tesserocr.pyx", line 52, in init tesserocr._tesserocr UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 9: invalid start byte Process finished with exit code 1 ``` 有哪位好心的大佬能指导一下么

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提示ImportError: No module named Image

我ubuntu安装了PIL,在python环境下输入:import Image时没有提示错误,可以运行. 但是我电脑同时安装了virtualenv,当在venv环境下输入import Image时会提示ImportError: No module named Image. 我想可能是虚拟环境下没有PIL 的问题,于是我又在venv环境下安装Python Imaging Library 1.7,然后又输入了一遍sudo apt-get install python-imaging. 没想到在venv环境下进行来上述两步后,再输入import Image时仍然提示同样的错误. 都装过了为什么还是提示没有Image呢?哪位老师指点一下,谢谢.

pyinstaller 打包python程序后出错，提示："NoModuleFindError"

在用pyinstaller打包python程序 pyinstaller版本为：3.3.1 python 版本：3.6.1 系统版本：Windows-10-10.0.16299-SP0 ---------------------------------------------- 我的python程序名为：data_processing_gui.py 程序在python环境下正常运行。 打包使用的格式为：pyinstaller -F -p <导入的包路径> myprogram.py 完整打包命令为： ``` pyinstaller -F -p C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\bin;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pydicom;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\radiomics;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pywt;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pywt\_extensions;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\SimpleITK;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\PIL;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\nrrd;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy -i C:\Users\fanyu\Desktop\work\package\image\doctor.ico data_processing_gui.py pause ``` 打包过程无报错，打包完成后运行程序提示出错信息： ``` Traceback (most recent call last): File "data_processing_gui.py", line 12, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\radiomics\__init__.py", line 15, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\radiomics\imageoperations.py", line 6, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\pywt\__init__.py", line 17, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\pywt\_functions.py", line 17, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 714, in load_module module = loader.load_module(fullname) File "pywt/_extensions/_pywt.pyx", line 1, in init pywt._extensions._pywt (pywt\_extensions\_pywt.c:31281) ModuleNotFoundError: No module named 'pywt._extensions._cwt' [7564] Failed to execute script data_processing_gui ``` 这里给出的错误是找不到包，但是打包时已包含了pywt._extensions的路径，不知什么地方有错误，求大神支招~

python对excel表格内容进行截图并保存的时候，经常性的出现类似告警，哪位帮忙看一下咋解决？

from win32com.client import Dispatch, DispatchEx import pythoncom,os from PIL import ImageGrab, Image import uuid #coding:utf-8 # screen_area——类似格式"A1:J10" ''' 函数参数名：filename：需要截图的文件名和路径 sheetname：需要截图的文件的sheet名称 save_image_name:截图后保存的图片名称，格式为save_image_name.png ''' def Excel_Catch_Screen(filename, sheetname ,save_image_name): """ 对excel的表格区域进行截图——用例：""" filename = os.path.abspath(filename) pythoncom.CoInitialize() # excel多线程相关 excel = DispatchEx("Excel.Application") # 启动excel #del excel #这个地方很重要，杀死excel进程是这个地方起作用 excel.Visible = False # 不显示Excel，而True可视化 excel.DisplayAlerts = True # 是否显示警告,关闭系统警告(保存时不会弹出窗口) workbook = excel.workbooks.Open(filename) # 打开excel sheet = workbook.worksheets[sheetname] # 选择sheet screen_area = sheet.UsedRange #有内容的区域 screen_area.CopyPicture() # 复制图片区域 sheet.Paste() # 粘贴 ''' name = str(uuid.uuid4()) # 重命名唯一值 image_name = name[:6] excel.Selection.ShapeRange.Name = image_name # 将刚刚选择的Shape重命名，避免与已有图片混淆 ''' #img_name='告警截图' img_name=save_image_name excel.Selection.ShapeRange.Name = img_name # 将刚刚选择的Shape重命名，避免与已有图片混淆 sheet.Shapes(img_name).Copy() # 选择图片 img = ImageGrab.grabclipboard() # 获取剪贴板的图片数据 print(img) # 可以弄个报错 img.save(img_name + '.png') # 保存图片 #workbook .Close(SaveChanges=0) # 关闭工作薄，不保存 workbook.Close(False) # 关闭Excel文件，不保存 excel.Quit() # 退出excel del excel #这个地方很重要，杀死excel进程是这个地方起作用 pythoncom.CoUninitialize() # 关闭多线程 os.remove(filename) if __name__ == '__main__': #pass filename = "excel_output.xls" sheetname = 'Sheet1' Excel_Catch_Screen(filename,sheetname,'告警截图')  我感觉应该是excel没关闭导致的，该咋弄？

终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私有的数

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大家好，我是 Rocky0429，一个连数据结构和算法都不会的蒟蒻… 学过数据结构和算法的都知道这玩意儿不好学，没学过的经常听到这样的说法还没学就觉得难，其实难吗？真难！ 难在哪呢？当年我还是个小蒟蒻，初学数据结构和算法的时候，在忍着枯燥看完定义原理，之后想实现的时候，觉得它们的过程真的是七拐八绕，及其难受。 在简单的链表、栈和队列这些我还能靠着在草稿上写写画画理解过程，但是到了数论、图...

西游记团队中如果需要裁掉一个人，会先裁掉谁？

2019年互联网寒冬，大批企业开始裁员，下图是网上流传的一张截图： 裁员不可避免，那如何才能做到不管大环境如何变化，自身不受影响呢？ 我们先来看一个有意思的故事，如果西游记取经团队需要裁员一名，会裁掉谁呢，为什么？ 西游记团队组成： 1.唐僧 作为团队teamleader，有很坚韧的品性和极高的原则性，不达目的不罢休，遇到任何问题，都没有退缩过，又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命，既给

开挂的人生！那些当选院士，又是ACM/IEEE 双料Fellow的华人学者们

昨日，2019年两院院士正式官宣，一时间抢占了各大媒体头条。 朋友圈也是一片沸腾，奔走相告，赶脚比自己中了大奖还嗨皮！ 谁叫咱家导师就是这么厉害呢！！！ 而就在最近，新一年度的IEEE/ACM Fellow也将正式公布。 作为学术届的顶级荣誉，不自然地就会将院士与Fellow作比较，到底哪个含金量更高呢？ 学术君认为，同样是专业机构对学者的认可，考量标准不一，自然不能一概而论。 但...

聊聊C语言和指针的本质

坐着绿皮车上海到杭州，24块钱，很宽敞，在火车上非正式地聊几句。 很多编程语言都以 “没有指针” 作为自己的优势来宣传，然而，对于C语言，指针却是与生俱来的。 那么，什么是指针，为什么大家都想避开指针。 很简单， 指针就是地址，当一个地址作为一个变量存在时，它就被叫做指针，该变量的类型，自然就是指针类型。 指针的作用就是，给出一个指针，取出该指针指向地址处的值。为了理解本质，我们从计算机模型说起...

Python语言高频重点汇总

Python语言高频重点汇总 GitHub面试宝典仓库——点这里跳转 文章目录Python语言高频重点汇总**GitHub面试宝典仓库——点这里跳转**1. 函数-传参2. 元类3. @staticmethod和@classmethod两个装饰器4. 类属性和实例属性5. Python的自省6. 列表、集合、字典推导式7. Python中单下划线和双下划线8. 格式化字符串中的%和format9.

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观

代码详解：如何用Python快速制作美观、炫酷且有深度的图表

全文共12231字，预计学习时长35分钟生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。报告根据对“坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸...

程序员一般通过什么途径接私活？

二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？ 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 20W。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉，我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外

（经验分享）作为一名普通本科计算机专业学生，我大学四年到底走了多少弯路

今年正式步入了大四，离毕业也只剩半年多的时间，回想一下大学四年，感觉自己走了不少弯路，今天就来分享一下自己大学的学习经历，也希望其他人能不要走我走错的路。 （一）初进校园 刚进入大学的时候自己完全就相信了高中老师的话：“进入大学你们就轻松了”。因此在大一的时候自己学习的激情早就被抛地一干二净，每天不是在寝室里玩游戏就是出门游玩，不过好在自己大学时买的第一台笔记本性能并不是很好，也没让我彻底沉...

如何写一篇技术博客，谈谈我的看法

前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub精选文章，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 我一直推崇学技术可以写技术博客去沉淀自己的知识，因为知识点实在是太多太多了，通过自己的博客可以帮助自己快速回顾自己学过的东西。 我最开始的时候也是只记笔记，认为自己能看得懂就好。但如果想验证自己是不是懂了，可以写成技术博客。在写技术博客的...

字节跳动面试官这样问消息队列：分布式事务、重复消费、顺序消费，我整理了一下

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群，欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...

面试还搞不懂redis，快看看这40道面试题（含答案和思维导图）

Redis 面试题 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型？ 3、使用 Redis 有哪些好处？ 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势？ 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？ 6、Redis 是单进程单线程的？ 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ 8、Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？ 9、Redis 常见性...

大学四年自学走来，这些珍藏的「实用工具/学习网站」我全贡献出来了

知乎高赞：文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合，涉及面非常广，小白和老手都可以进来看看，或许有新收获。

互联网公司的裁员，能玩出多少种花样？

裁员，也是一门学问，可谓博大精深！以下，是互联网公司的裁员的多种方法：-正文开始-135岁+不予续签的理由：千禧一代网感更强。95后不予通过试用期的理由：已婚已育员工更有责任心。2通知接下来要过苦日子，让一部分不肯同甘共苦的员工自己走人，以“兄弟”和“非兄弟”来区别员工。3强制996。员工如果平衡不了工作和家庭，可在离婚或离职里二选一。4不布置任何工作，但下班前必须提交千字工作日报。5不给活干+...

【设计模式】单例模式的八种写法分析

网上泛滥流传单例模式的写法种类，有说7种的，也有说6种的，当然也不排除说5种的，他们说的有错吗？其实没有对与错，刨根问底，写法终究是写法，其本质精髓大体一致！因此完全没必要去追究写法的多少，有这个时间还不如跟着宜春去网吧偷耳机、去田里抓青蛙得了，一天天的....

《面试宝典》：检验是否为合格的初中级程序员的面试知识点，你都知道了吗？查漏补缺

欢迎关注文章系列，一起学习 《提升能力，涨薪可待篇》 《面试知识，工作可待篇》 《实战演练，拒绝996篇》 也欢迎关注公 众 号【Ccww笔记】，原创技术文章第一时间推出 如果此文对你有帮助、喜欢的话，那就点个赞呗，点个关注呗！ 《面试知识，工作可待篇》-Java笔试面试基础知识大全 前言 是不是感觉找工作面试是那么难呢？ 在找工作面试应在学习的基础进行总结面试知识点，工作也指日可待，欢...

关于研发效能提升的思考

研发效能提升是最近比较热门的一个话题，本人根据这几年的工作心得，做了一些思考总结，由于个人深度有限，暂且抛转引入。 三要素 任何生产力的提升都离不开这三个因素：人、流程和工具，少了其中任何一个因素都无法实现。 人，即思想，也就是古人说的“道”，道不同不相为谋，是制高点，也是高层建筑的基石。 流程，即方法，也是古人说的“法”。研发效能的提升，也就是要提高投入产出比，既要增加产出，也要减...

微博推荐算法简述

在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？ 推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。推荐系统迎来爆发的机会，变得离用户更近： 快...

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