Wie man mit Python Bilder in Charaktergemälde umwandelt
Das erste Problem besteht darin, Graustufen zu simulieren:
1 Nach dem Login kopieren | Gray = 0.2126 × R + 0.7152 × G + 0.0722 × B Nach dem Login kopieren |
pip install PIL
aus. pip install PIL
。
如果是Python 3,运行 pip install pillow
。
接下来直接上代码吧:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Nach dem Login kopieren | from PIL import Image #设置显示的字符集 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ") WIDTH = 130 HEIGHT = 50 def get_char(r,g,b,alpha = 256): if alpha == 0: return ' ' length = len(ascii_char) gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b) unit = (255.0 + 1)/length return ascii_char[int(gray/unit)] if __name__ == '__main__': img = "E:/WindowsDocuments/G7/Desktop/1.png" im = Image.open(img) im = im.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.NEAREST) txt = "" for i in range(HEIGHT): for j in range(WIDTH): txt += get_char(*im.getpixel((j,i))) txt += '\n' print(txt) Nach dem Login kopieren |
如果想要输出到文件,可以在定义的部分,加上想要保存的文件名 OUTPUT = 'output.txt'
Wenn es Python 3 ist, führen Sie pip install Pillow
aus.
1 2 Nach dem Login kopieren |
OUTPUT = 'output.txt' code> und schreibe ihn dann am Ende ein: <p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/465/014/168430524918227.png" class="lazy" alt="Wie man mit Python Bilder in Charaktergemälde umwandelt"></p>#🎜🎜##🎜🎜#rrreee#🎜🎜##🎜🎜#rrreee#🎜🎜##🎜🎜# #🎜🎜## 🎜🎜##🎜🎜#Endlich haben wir das: #🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜#
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MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Hadidb: Eine leichte, hochrangige skalierbare Python-Datenbank Hadidb (HadIDB) ist eine leichte Datenbank in Python mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit. Installieren Sie HadIDB mithilfe der PIP -Installation: PipinstallHadIDB -Benutzerverwaltung erstellen Benutzer: createUser (), um einen neuen Benutzer zu erstellen. Die Authentication () -Methode authentifiziert die Identität des Benutzers. fromHadidb.operationImportUseruser_obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Es ist unmöglich, das MongoDB -Passwort direkt über Navicat anzuzeigen, da es als Hash -Werte gespeichert ist. So rufen Sie verlorene Passwörter ab: 1. Passwörter zurücksetzen; 2. Überprüfen Sie die Konfigurationsdateien (können Hash -Werte enthalten). 3. Überprüfen Sie Codes (May Hardcode -Passwörter).

MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.

Die MySQL -Verbindung kann auf die folgenden Gründe liegen: MySQL -Dienst wird nicht gestartet, die Firewall fängt die Verbindung ab, die Portnummer ist falsch, der Benutzername oder das Kennwort ist falsch, die Höradresse in my.cnf ist nicht ordnungsgemäß konfiguriert usw. Die Schritte zur Fehlerbehebung umfassen: 1. Überprüfen Sie, ob der MySQL -Dienst ausgeführt wird. 2. Passen Sie die Firewall -Einstellungen an, damit MySQL Port 3306 anhören kann. 3. Bestätigen Sie, dass die Portnummer mit der tatsächlichen Portnummer übereinstimmt. 4. Überprüfen Sie, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind. 5. Stellen Sie sicher, dass die Einstellungen für die Bindungsadresse in my.cnf korrekt sind.

MySQL Workbench kann eine Verbindung zu MariADB herstellen, vorausgesetzt, die Konfiguration ist korrekt. Wählen Sie zuerst "Mariadb" als Anschlusstyp. Stellen Sie in der Verbindungskonfiguration Host, Port, Benutzer, Kennwort und Datenbank korrekt ein. Überprüfen Sie beim Testen der Verbindung, ob der Mariadb -Dienst gestartet wird, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind, ob die Portnummer korrekt ist, ob die Firewall Verbindungen zulässt und ob die Datenbank vorhanden ist. Verwenden Sie in fortschrittlicher Verwendung die Verbindungspooling -Technologie, um die Leistung zu optimieren. Zu den häufigen Fehlern gehören unzureichende Berechtigungen, Probleme mit Netzwerkverbindung usw. Bei Debugging -Fehlern, sorgfältige Analyse von Fehlerinformationen und verwenden Sie Debugging -Tools. Optimierung der Netzwerkkonfiguration kann die Leistung verbessern

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

Als Datenprofi müssen Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Dies kann Herausforderungen für das Datenmanagement und die Analyse darstellen. Glücklicherweise können zwei AWS -Dienste helfen: AWS -Kleber und Amazon Athena.
