文章来源：https://www.88cto.com/article/XpuPdyTT
io模块在解释器的内置open()之上实现了一些类来完成基于文件的输入和输出操作。这些类得到了适当的分解，从而可以针对不同的用途重新组合——例如，支持向一个网络套接字写Unicode数据。
一般情况下可以通过 selenium 来批量获取图片，定位元素，获取URL ，逻辑相对简单:
在做一个小工具，把图片转为icns格式的。 macOS上有个iconutil工具，可以转换。但是如果放在Linux或者Windows上就没法使用了。
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, pickle_protocol=2, _use_new_zipfile_serialization=False)[source]
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, pickle_protocol=2)[source]
如果你的函数需要一个文件，比如 PIL 打开图片，你可以用 io.BytesIO 来模拟，如下：
1、安装第三方库。 pip install pillow 2、函数示例。 #encoding: utf-8 #author: walker #date: 2016-07-26 #summary: 判断图片的有效性 import io import imghdr from os import PathLike from PIL import Image #判断文件是否为有效（完整）的图片 #输入参数为文件路径，或文件对象 def IsValidImage(file): bVa
torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args)[source]
YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。
TypeError: string argument expected, got 'bytes' error(23, 'Failed writing body (0 != 456)')
原文链接：https://pfertyk.me/2017/06/getting-mars-photos-from-nasa-using-aiohttp/
问题导读： 1、TensorFlow中有哪些激活函数？ 2、如何运行激活函数？ 3、TensorFlow有哪些数据源？ 4、如何获得及使用数据源？ 上一篇：TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节 使用矩阵和声明操作 实现激活功能 准备 当我们开始使用神经网络时，我们会定期使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的强制性部分。 激活功能的目标是调整重量和偏差。 在TensorFlow中，激活函数是对张量起作用的非线性运算。 它们是以类似于以前的数学运算的方式运行的函数。 激
这个消息表示试图在不提供密码的情况下读取使用密码加密的文件。在本文中，将展示如何将加密的Excel文件读入pandas。
（1）numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
先用py绘制了xy的图像，然后经过几个命令，让其转化为plot_url，在传给plot.html，就可以了
在DL+图像场景识别的程序中，其输入大多需要PIL的图像格式，而flask上传的图像的格式如何转化为PIL的图像格式，这是碰到的问题之一，因此即时将之记录下来，虽然解决方法很简单。
模块 pickle 实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化。 “Pickling” 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，而 “unpickling” 是相反的操作，会将（来自一个 binary file 或者 bytes-like object 的）字节流转化回一个对象层次结构。Pickling（和 unpickling）也被称为“序列化”, “编组” 1 或者 “平面化”。而为了避免混乱，此处采用术语 “pickling” 和 “unpickling”。
由于python3 对StringIO 集成到io 模块中了，所有python3 import StringIO 改成了 import io，pycurl.Curl() 初始化对象C ，其 属性WRITEFUNCTION 要求传递参数是byte，b.write 需要初始化成io.BytesIO()
想象一下：你正在超市或者菜市场寻找晚餐灵感，但想到昨天餐馆点的好吃的菜，但并不知道那个配方。
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
io模块提供了python用于处理各种类型I/O的主要工具，主要有三种类型的I/O：文本I/O，二进制I/O和原始I/O；这些都是通用类型，各种后备存储可使用其中的每一种类型，所以这些类型的具体对象称为文件对象。他通常的术语叫流和文件对象。每个具体流对象都具有各种功能：可以是只读，只写或读写。它可以允许任意的随机访问；向前或向后寻找任何位置或者只允许顺序访问如套接字或管道的情况下。所有的流都会检测提供给它的数据类型，如给二进制流str字符类型的write()的写方法将会引发一个TypeError异常。
测试时将带有图片的POST请求发送至ip:5000/v1/object-detection/yolov5s
对象是MinIO存储数据的基本单元，也被称为MinIO的文件。对象由元信息（Object Meta）、用户数据（Data）和文件名（Key）组成。对象由存储空间内部唯一的Key来标识。对象元信息是一组键值对，表示了对象的一些属性，例如最后修改时间、大小等信息，同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。
python 3.9zipFile出力结论：利用【zipfile】包import ioimport zipfile直接写入指定文件中：with zipfile.ZipFile(temp_path ,mode='w')as f: f.write(file)返回ByteIObuffer = io.BytesIO() # param1:写入对象 buffer # param2:mode write # param3:compression default'ZIP_STORED(no com
io.StringIO s = io.StringIO() s.write('Hello World\n') 12 print('This is a test', file=s) 15 Get all of the data written so far s.getvalue() 'Hello World\nThis is a test\n' Wrap a file interface around an existing string s = io.StringIO
pickle模块实现了一个算法可以将任意的Python对象转换为一系列字节。这个过程也被称为串行化对象。可以传输或存储表示对象的字节流，然后再重新构造来创建有相同性质的新对象。
要下载存储在谷歌云端硬盘中的文件，使用 files.get方法与文件的ID来下载和alt=mediaURL参数。该alt=mediaURL参数告诉被请求的内容的下载服务器。
通过 Nginx 建立自己的图床后，之前的 Picgo 无法使用，导致在文档中插入图片十分不便，本文记录自己搭建 Python 后端服务来为自己的图床适配 Picgo 的方法。 背景 已经成功搭建 Nginx 图床 PicGo 上传图像十分方便，可以将图像数据放在数据包中向指定服务器发送 此时我们有服务器，有工具，只差中间接洽的桥梁 Python 自带简易后端 flask，可以方便地获取数据包并返回我们需要的数据 实现要点 不同的使用者可能有不同的需求，我提供自己的实现思路，供
Python的io模块提供了多个流式处理接口，具体的处理函数实现位于_pyio.py模块中。 在_io.py模块中，提供了唯一的模块方法open(name, mode=None, buffering=None)，但是没有read()方法。 1. io模块的类图 IOBase -RawIOBase，无缓存的字节流 -+FileIO，操作系统文件流 -BufferedIOBase，缓存的字节流 -+BytesIO -+BufferedReader -+BufferedWriter -+BufferedRandom -+BufferedRWPair -TextIOBase，编码相关的文本流 -+StringIO，文本的内存流 -+TextIOWrapper
最近在学习Libtorch——即Pytorch的C++版本，需要使用 Pytorch 导出的 tensor 以便对模型进行 debug。下面是转换代码，总体原理是将 tensor 转换为二进制数据，再在 C++ 里面读入。
一.代码+注解 import os from PIL import Image import requests import io def save_img(): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36' } url = '动图url'
在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。
Python 安装相关包（直接在命令行运行） qrcode pip install qrcode Image pip install Image 测试 命令行运行:qr "Hello World" 可以在命令行中看到返回的二维码 使用 import qrcode img = qrcode.make('Hello World') img.save("some_file.png")#保存图标 # 转十六进制字符串（需要时使用） import io buf = io.BytesIO() img.save(
你好，我是征哥，一般情况下，Ctrl+C 是最简单的方法，当无法 Ctrl+C 时，我们借助于 Python，以下是具体步骤：
当你提到二维码时，大多数人想到的是仓库管理或产品标签等 "工业 "应用，但这篇文章在很大程度上是关于二维码的个人和社会用途。
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
在模型实际的应用中，一般有两种使用方法，一个是跑批数据，就像我们之前跑验证集那样。比如说我们收集到了很多需要去分类的图像，然后一次性的导入并使用我们训练好的模型给出结果，预测完这一批之后程序就自动关闭了，等到下一次我们有需要的时候再启动。另外一种就是应用于线上服务，构建一个服务等待新的请求，当有请求发起的时候就接收数据，然后给出结果，在没有请求的时候，模型服务仍然处于运行的状态，只不过是等待下一个请求。
该pickle模块实现了用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议。 “Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程， “unpickling”是反向操作，从而将字节流（来自二进制文件或类似字节的对象）转换回对象层次结构。pickle模块对于错误或恶意构造的数据是不安全的。
IO 在编程语言中特指输入和输出「即 input 和 output」。在 IO 编程中 stream （流）是一个重要的概念，一个完整的 IO 操作通常含有 input 和 output 两个数据流，我们称之为输入流和输出流。
图片伪装是在网页元素中，将文字、图片混合在一起进行展示，以此限制爬虫程序直接获取网页内容
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。
利用PyPDF2的PdfFileReader模块打开pdf文件，如果不抛异常，就认为此pdf文件有效。
验证码识别是搞爬虫实现自动化脚本避不开的一个问题。通常验证码识别程序要么部署在本地，要么部署在服务器端。如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口，这是一个极其繁琐耗时的过程。 但是现在我们通过腾讯云云函数 SCF，就可以快速将本地的验证码识别程序发布上线，极大地提高了开发效率。 效果展示 一种比较简单的验证码 识别扭曲变形的验证码 可以看到，识别效果还是蛮好的，甚至超过了肉眼识别率。 操作步骤 传统的验证码识别流程是 图像预处理（灰化，去噪，切割，二值化，去干扰线等） 验证码字
体重保持是现代人需要生活关注的一项事情。我们用Python实现体重管理软件，并根据你吸收和消耗的卡路里的余值进行餐食推荐。
支持 RTSP（Runtime Stream Protocol）协议的摄像头可以很方便地用 opencv i调用
Created with Raphaël 2.1.2登陆页面获取验证码验证码是否正确提交账密信息登陆是否成功获取子网站退出登陆yesnoyesno
动态 UDF的使用最简单，用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
HMAC 算法可用于验证在应用程序之间传递或存储在潜在易受攻击位置的信息的完整性。基本思想是生成与共享密钥组合的实际数据的加密散列。然后，可以使用所得到的散列来检查所发送或存储的消息以确定信任级别，而不发送秘密密钥。
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