各位熱愛 DolphinScheduler 的小夥伴們，4 月份的 DolphinScheduler 社區月報更新啦！這裏將記錄 DolphinScheduler 社區每月的重要更新，歡迎關注！ 月度 Merge 之星 感謝以下小夥伴 4
本文分享自華爲雲社區《華爲雲發佈CodeArts IDE for Python，極致優雅雲原生開發體驗》，作者：華爲雲頭條。 近日，華爲雲正式發佈CodeArts IDE for Python，這是一款內置華爲自主創新的Python語
前言 在當今數字化時代，網絡數據成爲了信息獲取和分析的重要來源之一。然而，隨着網絡數據的廣泛應用，爬蟲技術也逐漸成爲了互聯網行業的熱門話題。爬蟲技術的應用不僅可以幫助企業獲取有價值的信息，還可以用於數據分析、市場研究等領域。然而，隨着爬
作者：陶德坤，EMQX Cloud 開發者。 作爲一名後端開發人員，我經常需要同時運行多個 Jetbrains IDE （集成開發環境），所以經常面臨筆記本電腦過熱問題。我曾嘗試過各種散熱方法，從傳統的風扇到更先進的半導體冷卻系統，但這些
通義靈碼｜7X24的AI智能編程助手 工號：AI001 他叫通義靈碼，一個硅基生命。出生在0101星球，沒有性別，但有人格類型。 他是INTJ，建築師型人格，艾薩克·牛頓和甘道夫同款。 他會寫一點代碼，但不如我們會得多。我看了下他的簡歷，
一、問題 近期頻繁收到關於FullGC的告警 二、基礎知識介紹 2.1 Java內存結構 目前系統使用的是ParNewGC、CMS垃圾回收，此時的1.8JDK內存模型如下： 注意大對象可以直接放到老年代中，可以通過-XX:Pretenur
大家好，我是Python進階者。 一、前言 前幾天在Python白銀交流羣【無敵劈叉小狗】問了一個Python庫下載失敗的問題。問題如下：我在下載模塊的時候下不下來出現這種情況是什麼意思？ 二、實現過程 這裏【莫生氣】給了一個指導：執行那
鍵盤改造 🥋 回憶上次內容 上次練習了複製粘貼 按鍵 作用 <kb
本文分享自華爲雲社區《華爲雲短信服務教你用Perl實現Smgp協議》，作者：張儉。 引言&協議概述 中國電信短消息網關協議（SMGP）是中國網通爲實現短信業務而制定的一種通信協議，全稱叫做Short Message Gateway Pro
大家好，我是Python進階者。 一、前言 前幾天在Python白銀交流羣【Jethro Shen】問了一個Python處理Excel數據讀取的問題。問題如下：有遇到過嗎？同樣的規則 Excel 中 比Python 結果大？ 二、實
大家好，我是Python進階者。 一、前言 前幾天在Python白銀交流羣【無敵劈叉小狗】問了一個Python基礎的問題。問題如下：這種運行結果裏的10.100000001，怎麼能最快改成10.1，所有結果都最多一位小數。 二、實現過程
作者：別象 進入 2024 年，AI 熱度持續上升，翻閱科技區的文章，AI 可謂是軍書十二卷，卷卷有爺名。而麥肯錫最近的研究報告顯示，軟件工程是 AI 影響最大的領域之一，AI 已經成爲了軟件工程的必選項，也有研究稱開發者每天的事務性工作可
隨着大數據技術的快速發展，很多企業開始將Flink引入到生產環境中，以滿足日益複雜的數據處理需求。而作爲一款企業級的數據調度平臺，Apache DolphinScheduler也跟上了時代步伐，推出了對Flink任務類型的支持。 Flink
本文分享自華爲雲社區《從原始邊列表到鄰接矩陣Python實現圖數據處理的完整指南》，作者： 檸檬味擁抱。 在圖論和網絡分析中，圖是一種非常重要的數據結構，它由節點（或頂點）和連接這些節點的邊組成。在Python中，我們可以使用鄰接矩陣來表示
前言 在當今信息爆炸的時代，數據已成爲企業決策和發展的關鍵。而互聯網作爲信息的主要來源，網頁中蘊含着大量的數據等待被挖掘。Python爬蟲技術和數據可視化工具的結合，爲我們提供了一個強大的工具箱，可以幫助我們從網絡中抓取數據，並將其可視
![# 美顏 def meiyan_fun(filename, selected_meiyan): source_img_path = filename t = time.time() dst_filename = str(t) + '.' + source_img_path.split('.')[-1] new_img_filename = 'meiyan' + dst_filename new_img_path = os.path.join(basepath, 'static/images/target', new_img_filename) src_img = cv2.imread(source_img_path) url = "http://127.0.0.1:8866/predict/face_landmark_localization" data = {'images': [cv2_to_base64(cv2.imread(source_img_path))]} headers = {"Content-type": "application/json"} r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 打印預測結果 result = r.json()["results"] data = result[0]['data'][0] face_landmark = np.array(data, dtype='int') if isinstance(selected_meiyan, str): # 瘦臉 if selected_meiyan == '4': src_img = thin_face(src_img, face_landmark) cv2.imwrite(new_img_path, src_img) # 美白 elif selected_meiyan == '2': src_img = whitening(src_img, face_landmark) cv2.imwrite(new_img_path, src_img) # 在瘦臉的基礎上，繼續放大雙眼 elif selected_meiyan == '3': enlarge_eyes(src_img, face_landmark, radius=13, strength=13) cv2.imwrite(new_img_path, src_img) # 全套 elif selected_meiyan == '1': src_img = whitening(src_img, face_landmark) # cv2.imwrite(new_img_path, src_img) enlarge_eyes(src_img, face_landmark, radius=13, strength=13) cv2.imwrite(new_img_path, src_img) else: raise Exception('選擇設置有誤') else: raise Exception('設置有誤') print('美顏照已生成，已保存到' + new_img_path) return new_img_filename](https://pic1.xuehuaimg.com/proxy/csdn/https://private.codecogs.com/gif.latex?%23%20%25u7F8E%25u989C%20def%20meiyan_fun%28filename%2C%20selected_meiyan%29%3A%20source_img_path%20%3D%20filename%20t%20%3D%20time.time%28%29%20dst_filename%20%3D%20str%28t%29%20+%20%27.%27%20+%20source_img_path.split%28%27.%27%29%5B-1%5D%20new_img_filename%20%3D%20%27meiyan%27%20+%20dst_filename%20new_img_path%20%3D%20os.path.join%28basepath%2C%20%27static/images/target%27%2C%20new_img_filename%29%20src_img%20%3D%20cv2.imread%28source_img_path%29%20url%20%3D%20%22http%3A//127.0.0.1%3A8866/predict/face_landmark_localization%22%20data%20%3D%20%7B%27images%27%3A%20%5Bcv2_to_base64%28cv2.imread%28source_img_path%29%29%5D%7D%20headers%20%3D%20%7B%22Content-type%22%3A%20%22application/json%22%7D%20r%20%3D%20requests.post%28url%3Durl%2C%20headers%3Dheaders%2C%20data%3Djson.dumps%28data%29%29%20%23%20%25u6253%25u5370%25u9884%25u6D4B%25u7ED3%25u679C%20result%20%3D%20r.json%28%29%5B%22results%22%5D%20data%20%3D%20result%5B0%5D%5B%27data%27%5D%5B0%5D%20face_landmark%20%3D%20np.array%28data%2C%20dtype%3D%27int%27%29%20if%20isinstance%28selected_meiyan%2C%20str%29%3A%20%23%20%25u7626%25u8138%20if%20selected_meiyan%20%3D%3D%20%274%27%3A%20src_img%20%3D%20thin_face%28src_img%2C%20face_landmark%29%20cv2.imwrite%28new_img_path%2C%20src_img%29%20%23%20%25u7F8E%25u767D%20elif%20selected_meiyan%20%3D%3D%20%272%27%3A%20src_img%20%3D%20whitening%28src_img%2C%20face_landmark%29%20cv2.imwrite%28new_img_path%2C%20src_img%29%20%23%20%25u5728%25u7626%25u8138%25u7684%25u57FA%25u7840%25u4E0A%25uFF0C%25u7EE7%25u7EED%25u653E%25u5927%25u53CC%25u773C%20elif%20selected_meiyan%20%3D%3D%20%273%27%3A%20enlarge_eyes%28src_img%2C%20face_landmark%2C%20radius%3D13%2C%20strength%3D13%29%20cv2.imwrite%28new_img_path%2C%20src_img%29%20%23%20%25u5168%25u5957%20elif%20selected_meiyan%20%3D%3D%20%271%27%3A%20src_img%20%3D%20whitening%28src_img%2C%20face_landmark%29%20%23%20cv2.imwrite%28new_img_path%2C%20src_img%29%20enlarge_eyes%28src_img%2C%20face_landmark%2C%20radius%3D13%2C%20strength%3D13%29%20cv2.imwrite%28new_img_path%2C%20src_img%29%20else%3A%20raise%20Exception%28%27%25u9009%25u62E9%25u8BBE%25u7F6E%25u6709%25u8BEF%27%29%20else%3A%20raise%20Exception%28%27%25u8BBE%25u7F6E%25u6709%25u8BEF%27%29%20print%28%27%25u7F8E%25u989C%25u7167%25u5DF2%25u751F%25u6210%25uFF0C%25u5DF2%25u4FDD%25u5B58%25u5230%27%20+%20new_img_path%29%20return%20new_img_filename)
