psd文件是Phtoshop图片格式，使用Python的库psd-tools将它进行转换。所有的图片输出的格式为PSD格式。为了方便进行观察与转换，需要将这些PSD文件转换成JPEG，BMP文件。
这是给zhenguo老师的投稿，已经收获50元稿费。 困扰我的问题 我是一名电商美工设计师，俗称电商图片搬运工，我的桌面经常是这样的。 再就是这样的。 各种的psd文件再加上文字无法表达色彩和构图的关键信息，时间一久就让我无法分辨这些区别。 以前的解决办法 以前我的办法就是一张一张的保存。然后放到文件的中。或者是采用新版本或者自带预览功能的软件。（这两种办法要不就是有局限性太麻烦，要不就是做到让哭555555）再加上每天再设计的过程中会产生源源不断的psd文件，所以这个问题是很困扰我的。 遇到转机 后来
https://vampireachao.gitee.io/2022/04/26/python对接oss上传和下载/
在影视或者游戏的制作中我们多多少少会用到Photoshop, 但是Photoshop原生不支持Python, 这样会导致我们平常在做流程的时候打通其他环节到Photoshop的难度就加到了。如果买了Ftrack或者Shotgun的公司他们自带的工具链就支持通过python去操作Photoshop除此之外就通过Python的第三方库comtypes去操作Photoshop
官方文档：https://psd-tools.readthedocs.io/en/latest/
程序是使用pycharm工具，python语言所写。程序包括客户端 client.py 和服务器端 server.py 两部分，利用了python中的socket包。
首先，你需要你和你的朋友在同一个局域网内（做实验可以是同一个热点），然后在你的主机上，运行服务器端 server.py。
1.用户名的验证，首先对存储用户名和密码的信息读取，然后再把输入的用户名和从文件中读取的用户名进行比对，如果比对成功则进行下一步的密码验证，如果没有实现则提示重新输入密码，对密码的验证也有一个输入上限，当密码输入错误3次，程序退出。否则验证成功。
今天教大家用Python脚本来控制小伙伴们Windows电脑的开机密码。没错就是神不知鬼不觉，用random()随机生成的密码，只有你自己知道哦~
作者：LIUSE网络 今天教大家用python脚本来控制小伙伴们windows电脑的开机密码。没错就是神不知鬼不觉，用random()随机生成的密码，只有你自己知道哦~ 代码呢分两部分，一部分是cl
功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。
一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成)。因此可以通过滤波来固定。
这是4月29日，我发布的第一个Python小项目，文本句子基于关键词的KWIC显示，没看到粉丝朋友可以看看下面介绍，知道的，直接跳到文章的求解分析和代码部分。
实小楼同学平常的工作比较繁杂，经常需要处理各类文档，几天时间桌面上就累积了一堆不同类型和名称的文档，显得十分杂乱。实小楼想通过 Python 编写一个脚本，能够自动归类整理不同类型的文档。
一个用Coffeescript编写的通用PSD解析器。它基于PSD.rb，可以让用户以可管理的树形结构处理Photoshop文档，并找出重要的数据，例如文档结构、文档大小、图层/文件夹大小和定位、图层/文件夹名称、图层/文件夹可见性和不透明度、字体数据（通过psd-enginedata）、文本区域内容、字体名称、大小和颜色、颜色模式和位深度、矢量掩模数据、扁平化图像数据和图层组合。它可以在NodeJS和浏览器（使用browserify）中运行。目前还有一些缺失的功能，例如图层组合过滤、内置渲染器和许多图层信息块，但最终目标是与PSD.rb具有完全的功能平衡。其中使用的技术术语包括Coffeescript、PSD、NodeJS、浏览器ify和图层组合。
内容提要：文章对psd文件格式进行了使用说明，另外关于psd格式怎么预览的问题提供了一个补丁供学习者使用，需要这个psd格式预览补丁的朋友直接下载按说明文件进行操作。
老板让做一个在线服装定制的网站，可合成服装的效果图遇到了难处，如果是单纯的图片叠加也比较简单，前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
目的：脑卒中后抑郁(PSD)可能与脑网络特性改变有关。本研究旨在探讨PSD在经典认知任务，即oddball任务下的脑网络特征，以促进我们对PSD发病机制和诊断的认识。
在学tornado的时候涉及以下数据库操作，现在暂时使用mysql数据库，所以选择了一个比较好用的ORM工具sqlalchemy，顺便记一下使用过程 安装 首先安装mysql pip安装必要的库：pip install sqlalchemy 下载mysql-python驱动： http://www.codegood.com/archives/129 如果是32位版本的windows选win32,如果是64的可以选择amd64 配置 首先需要一个数据库配置文件 # -*- coding: utf-8 -*-
psd位置传感器是一种能测量光点在探测器表面上连续位置的光学探测器。是一种新型的光电器件，或称为坐标光电池。它是一种非分割型器件，可将光敏面上的光点位置转化为电信号。psd由p衬底、pin 光电二极管及表面电阻组成。具有位置分辨率高，响应速度快和处理电路简单等优点。
本篇文章是对作者对另一篇文章《基于分类任务的信号(EEG)处理》的扩展，之前文章是从宏观方面介绍利用EEG信号进行分类任务，本文利用详细的代码进行解析，大家可以两篇结合着来看，希望可以帮助到大家。
现在市面上很多的webapp都提供模板功能，所谓模板就是一系列元素的集合，模板的制作一般都需要设计师先在Photoshop等软件中制作好设计好，然后再一定的方式来还原设计稿，要么需要编码要么需要在某些应用中按照设计稿重画设计生成模板数据，都还是比较麻烦的，我们能不能通过psd文件直接生成模板呢？要做到这点我们就需要解析psd文件，而psd文件是Photoshop软件的涉及保存文件，浏览器并不能直接识别，所幸的是psd.js赋予了我们这样的能力。
以上六步中，前两步跟单点响应谱分析一样，后四步将在下面作详细讲解。Ansys/Professional产品中不能进展随机振动分析。
特别注意一下，生成词云的代码在github上word_cloud_py文件中，调用方法就行了。
Gson是谷歌编写的一个jar包，这个jar包主要对json字符串于对象之间进行的数据转换，用起来特别方便可以节省很多的代码提高效率。下面直接上代码大家一看就知道啦！
是一款运行在photoshop中的插件，能够自动将你需要的图层进行输出，以替代传统的手工 "导出web所用格式" 以及使用切片工具进行挨个切图的繁琐流程。 它支持各种各样的图片尺寸、格式、形态输出，方便你在pc、ios、Android等端上使用。 它不需要你记住一堆的语法、规则，纯点击操作，方便、快捷，易于上手 点击下载
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
我们先讲讲锁相放大器的基本结构示于下方图 ，包括信号通道、参考通道、相敏检测器 PSD 和低通滤波器 LPF 等。 各个模块的基本功能描述如下：
数据库是应用程序保存数据的一个重要手段，因此学习python语言的数据库操作也是非常重要的内容。今天我们就来分享pymysql模块的使用。
以上就是python电脑桌面中整理exe程序的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。由于随机信号多在频域上进行分析，而大家往往对时域信号更容易有直观的理解，所以本文多将时域和频域结合起来讲解，以方便理解”
不论你是设计师还是开发者，又或者兼而有之，几个不同版本的文件同时存在于你的电脑当中是一件非常常见，且非常普遍的事情。但是问题在于，随着项目的推进，文档的版本更新非常快，如果没有系统的管理方法，最终的结果往往是陷入混乱。 而专门用来帮你管控版本的方法或者控制优先级的体系，都可以称为版本控制。对于设计项目而言，版本控制应该是整个体系中不可忽视的组成部分，如果没有，混乱常常会随之而来。 从设计师的角度来看 改稿似乎是设计师的宿命。随着产品需求或者客户需求的改变，即使是到了整个设计开发的最终阶段，设计稿都可能有若干
冯大辉老师在程序员圈子中还是比较出名的，大部分都知道他这个人，性格很鲜明。他现在正在创业，公司叫无码科技，他有一个公众号叫小道消息，新榜给的活跃粉丝是30多万数据，他的微博有180万粉，这说明冯老师在科技界还是很有影响力的。
EEG信号是大脑神经元电活动的直接反应，包含着丰富的信息，但EEG信号幅值小，其中又混杂有噪声干扰，如何从EEG信号中抽取我们所感兴趣的信号是一个极为重要的问题。自1932年Dietch首先提出用傅里叶变换方法来分析EEG信号，该领域相继引入了频域分析、时域分析等脑电分析的经典方法。
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awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？文本将着重进行解释。”
了解JSON JSON 指的是 JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation） JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSON 独立于语言 JSON 具有自我描述性，更易理解 JSON 是存储和交换文本信息的语法。类似 XML。 JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。 格式转化 学习了php的基本语法的你们肯定知道数组Array这个基本数据啦，因为我们前端显示出的数据库数据一般由数组表示的，那么基本数据数组和JSON之间要怎么转换呢？ jsonencode(
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随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd函数源程序就直接使用,极易导致概念混淆,得出错误的谱估计.本文详细对比了工程随机振动理论的功率谱定义与Matlab中psd函数计算功率谱的区别,并提出用修正的psd函数计算功率谱的方法,并以一组脉动风压作为随机信号,分别采用原始的psd函数与修正后的psd函数分别对其进行功率谱分析,对比了两者结果的差异,证实了本文提出的修正方法的有效性.1随机振动相关理论1.1傅立叶变换求功率谱理论上,平稳随机过程的自功率谱密度定义为其自相关函数的傅立叶变换:Sxx()=12p+-Rxx(t)eitdt(1)其中,S(xx)()为随机信号x(t)的自功率谱密度,Rxx(t)为x(t)的自相关函数.工程随机振动中的随机过程一般都是平稳各态历经的,且采样信号样本长度是有限的,因此在实用上我们采用更为有效的计算功率谱的方法,即由时域信号x(t)构造一个截尾函数,如式(2)所示:xT(t)=x(t),0tT0,其他(2)其中,t为采样时刻,T为采样时长,x(t)为t时刻的时域信号值.由于xT(t)为有限长,故其傅立叶变换A(f,T)以及对应的逆变换存在,分别如式(3)、(4)所示:A(f,T)=+-xT(t)e-i2pftdt(3)xT(t)=+-A(f,T)ei2pftdt(4)由于所考虑过程是各态历经的,可以证明:Sxx(f)=limT1TA(f,T)2(5)在实际应用中,式(5)是作功率谱计算的常用方法.1.2功率谱分析中的加窗和平滑处理在工程实际中,为了降低工程随机信号的误差,一般对谱估计需要进行平滑处理.具体做法为:将时域信号{x(t)}分为n段:{x1(t)},{x2(t)},…,{xn-1(t)},{xn(t)},对每段按照式(5)求功率谱Sxixi(f),原样本的功率谱可由式(6)求得:Sxx(f)=1nni=1Sxixi(f)(6)如取一样本点为20480的样本进行分析,将样本分割为20段进行分析,每段样本点数为1024.将每段1024个样本点按照式(5)的方法分别计算功率谱后求平均,即可得到经过平滑处理的原样本的功率谱,这样计算出的平滑谱误差比直接计算要降低很多.另一方面,由于实际工程中随机信号的采样长度是有限的,即采样信号相当于原始信号的截断,即相当于用高度为1,长度为T的矩形时间窗函数乘以原信号,导致窗外信息完全丢失,引起信息损失.时域的这种信号损失将会导致频域内增加一些附加频率分量,给傅立叶变换带来泄漏误差.构造一些特殊的窗函数进行信号加窗处理可以弥补这种误差,即构造特殊的窗函数{u(t)},用{u(t)}去乘以原数据,对{x(t)u(t)}作傅立叶变换可以减少泄漏:Aw(f,T)=+-u(t)xT(t)e-i2pftdt(7)其中,Aw(f,T)为加窗后的傅立叶变换.u(t)xT(t)实际上是对数据进行不等加权修改其结果会使计算出
1、事件监听机制概述 事件监听机制，指的是某些组件被执行了某种操作后，触发某些代码的执行。 事件：某些操作，如：单击、双击操作，键盘按下了，鼠标移动了。 事件源：组件，如按钮、文本输入框； 监听器：代码。 注册监听：将事件、事件源、监听器结合在一起，当事件源上发生了某个事件，则触发执行某个监听代码。 常见的事件： 1）点击事件：1、onclick：单击事件 2、ondbclick：双击事件 2）焦点事件：1、obblur：失去焦点，一般用于表单校验
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