今天的的更文应该是LeetCode刷题，文章都已经写完了，但是今天中午小伙伴们在我的交流群里讨论前几天的文章用Python来一场人工造雪，大家都不满足仅仅是一个图片的雪花，都想来一场动态的人工降雪。自己这两天也一直在思考如何实现动态的雪花，中午看着窗外飘起的雪花突然想到自己之前做过的python实战用Python优雅的打飞机，这个游戏里的所有对象都是动态的，只需要把里面的飞机换成雪花就可以了。
新时代，人们有人信新的追求，自然而然会有新发明的诞生。去年，在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间， 20 国青年投票选出中国的“新四大发明”：高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面，再进行付款。这种新的支付方式，造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。
常见的二维码为QR Code最早于1994年被日本公司Denso Wave的腾弘原发明并且由原来的条形码改造而来，相比条形码数据能力存储能力都大大提升。
NumPy 数组可用于存储和操作位图数据。我们可以将位图表示为一个布尔数组，其中每个元素对应于位图中的一个像素。要创建位图，我们可以使用以下代码：
位运算是对整数在内存中的二进制表示进行操作的一种方法。在计算机中，数据是以二进制形式存储的，位运算可以直接操作这些二进制位，从而实现高效的数据处理。Python支持以下常见的位运算符：
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
ImageFont模块定义了相同名称的类，即ImageFont类。这个类的实例存储bitmap字体，用于ImageDraw类的text()方法。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第17章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（QSPI
最近有个新闻很火，说谷歌 AI 技术曾判定美国登月任务的照片存在虚假内容 有大佬找到了出处，使用的是google 的论文arxiv，代码开源在GitHub
PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式（3NF）模式。另外，一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式，而是共享这两种模式的特性；这些模式被称为混合模式模型。
根据文章内容总结的摘要
前几天在Python最强王者群【鶏啊鶏。】问了一个Python网络爬虫的问题，这里拿出来给大家分享下。
之前写过一篇文章，对位图这个数据结构及其在 Java 中的应用做了详细的介绍，同时也简单介绍了 Redis 中的位图。
所有的图块被光栅化转化为位图后，合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad，然后该指令提交给浏览器进程，浏览器接收到DrawQuad命令，从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区，显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区，由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
索引是由持久类维护的结构，InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
GC 标记-清除算法由标记阶段和清除阶段构成。在标记阶段会把所有的活动对象都做上标记，然后在清除阶段会把没有标记的对象，也就是非活动对象回收。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第18章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SPI
DouAPI是戴兜在15年底开始提供的一项服务，DouAPI在这3年左右的时间里， 根据Uptimerobot的监控数据， 可用率基本在90%以上。完全可以说是戴兜维护最走心的一个项目了。寒假开始用NodeJS重写了DouAPI，目前已经完成了几个基本接口的重制，目前仍在持续开发。
在开发软件时，我们经常需要判断一个元素是否在一个集合中，比如，如何判断单词的拼写是否错误（判断单词是否在已知的字典中）；在网络爬虫里，如何确认一个网址是否已经爬取过；反垃圾邮件系统中，如何判断一个邮件地址是否为垃圾邮件地址等等。
由于有开发者反馈位图字体不会用，上周对位图字体的官网文档进行了更新，把细节介绍的更清晰了。今天，又遇到有没看文档的开发者来提问位图字体的使用问题，因此将官网文档同步到公众号，让更多人知道，也希望大家遇到问题，先翻一下官网文档和社区，再进行提问。
大家都知道Flash处理矢量图比位图要慢，而具体的性能上对比也有不少的前人已经做过。
Python wxPython在资源上比较小，而且官方文档也不好找，wxPython在python 2.x和python 3.x安装上有区别： 以下为python3.x安装为例： 1.网上下载whl文件安装：路径：https://wxpython.org/Phoenix/snapshot-builds/ 文件名解释： wxPython_Phoenix-3.0.3.dev2812+b3485d4-cp35-cp35m-win_amd64.whl cp35代表python版本3.5 然后用pip安装即可完成安装。
想必大家对占位图都不会陌生吧，非常犀利的一个工具，当然也有非常多优秀的网站为我们提供这样的接口。 唯一遗憾的是国内的站点非常少。
使用UNIQUE关键字，可以指定索引中的每条记录都有一个唯一的值。 更具体地说，这确保了索引(以及包含索引的表)中的两条记录不能具有相同的排序值。 默认情况下，大多数索引使用大写字符串排序(使搜索不区分大小写)。 在本例中，值“Smith”和“SMITH”被认为是相等的，而不是唯一的。 CREATE INDEX不能指定非默认索引字符串排序规则。 通过在类定义中定义索引，可以为各个索引指定不同的字符串排序规则。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第16章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SD卡方
Tech 导读 本文将深入探讨如何在百万级别的高并发场景下实现高效的数据检索和处理。重点关注倒排索引的实现机制，这是一种使搜索更加迅速的数据结构，以及位图计算，一种优化存储和提高检索效率的技术。通过实际案例分析可以了解这些技术如何帮助处理大规模数据集，保证响应速度，并在高负载环境下维持系统的稳定性。
前段时间领导给了一个任务：编程实现对一个指定论坛的舆情监控，在所有帖子中找出含有公司相关名称的帖子，查看是否不良言论，防止舆情风险。
近日有粉丝表示太好用了，问能不能添加批量添加图片的功能，粉丝的需求就是我输出的动力，安排！
位图索引是一种很高效的索引结构，对于多属性过滤的聚合查询很高效，玩的就是 bit。
本次故障环境为4台服务器，每台服务器12块盘分为2组raid,共8组raid。经客户描述共4个节点，其中一个节点故障之后仍在继续使用，第二个节故障之后，进行过一系列的重新上线操作，导致管理存储软件无法使用。 为防止在数据恢复过程中由于部分操作对原始磁盘造成不可还原的修改,导致数据出现二次丢失，对原始磁盘进行镜像备份。北亚工程师进行详细分析，获取到5台节点服务器上的所有硬盘的底层镜像。经过分析，发现底层部分索引位图被破坏。对全部镜像文件进行分析，根据底层数据重组raid，并提取每组raid中的map，对数据map进行分析，根据位图手工索引数据，排除部分损坏位图。客户主要数据为SQL server数据库，经初步检测，索引位图有部分损坏，因此若提取数据卷后数据有损坏，可针对数据库进行修复。 【数据恢复过程】 1.重组RAID 工程师对RAID条带大小、盘序、校验方向的关键信息分析后，判断成员盘离线顺序。分别对十组RAID进行重组，并生成RAID镜像文件。
自己添加字体和图片也可 需要我的自己加群下载群文件970353786 ojbk晚安！
你可能已经在你的项目中用上了CSS Animation和CSS transition。如果还没有用上，那你有点out了。快去看下CSS-Trick上的这两篇关于animation和transition的文章。你在使用中一定发现了有些动画很流畅，而有些则很卡。为什么呢？
本来打算推一篇如何使用 Python 从 PDF 中提取文本内容的文章，但是因为审核原因，公众号上发不出来。尝试排查了一个小时，还是没有搞定，索性就放弃挣扎了。我在这里放出来文章的第一部分，如果有兴趣，可以前往我的 Github 或者码云上查看全文。
1.什么是bitmap？为什么使用bitmap？Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势？2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器，即最多可能有216=65536个容器(container)，存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位，它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值，属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时，我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时，我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。
位图和矢量图是计算机图形中的两大概念，这两种图形都被广泛应用到出版，印刷，互联网[如flash和svg]等各个方面，他们各有优缺点，两者各自的好处几乎是无法相互替代的，所以，长久以来，矢量跟位图在应用中一直是平分秋色。
网上下载的图片，有一些会有水印。水印的实现可以用透明贴图来做。透明贴图就是让两张图片合并的时候，重叠的部分中使一些颜色不显示，从而达到透明的效果。 如果用GDI来实现的话，具体方法步骤可多可少，少的可
#include "stdafx.h" #include <windows.h> // Windows的头文件 #include<stdio.h> //#include <gl/glew.h> // 包含最新的gl.h,glu.h库 //#include <gl/glut.h> // 包含OpenGL实用库 #include <gl/glaux.h> // GLaux库的头文件 //#include<gl/GLU.h> #pragma comment(lib, "open
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通过选择与值集中指定的值相匹配的数据值，通过迭代位图块序列中的值，%FIND谓词允许筛选结果集。 当标量表达式的值与valueset中的值匹配时，此匹配将成功。 如果值集值不匹配任何标量表达式值，%FIND返回空字符串。 无论显示模式如何，这个匹配总是在逻辑(内部存储)数据值上执行。
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saveas 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/saveas.html
位图是由像素（Pixel）组成的，像素是位图最小的信息单元，存储在图像栅格中。 每个像素都具有特定的位置和颜色值。按从左到右、从上到下的顺序来记录图像中每一个像素的信息，如：像素在屏幕上的位置、像素的颜色等。位图图像质量是由单位长度内像素的多少来决定的。单位长度内像素越多，分辨率越高，图像的效果越好。位图也称为“位图图像”“点阵图像”“数据图像”“数码图像”。
参考 https://www.cnblogs.com/lbser/p/3322630.html https://blog.csdn.net/catoop/article/details/111689777
使用python PIL库读取图像，该方法返回一个 Image 对象，Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等)，大小和颜色模式(RGB)，它含有一个show()方法用来显示图像：
本章节为大家讲解按钮控件显示位图和流位图的方法，之所以做这章节是因为太多初学者问这方面的问题，所以专门做一下。
本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路，精确统计和近似统计的细节及各种优缺点，并给出了统计计数在具体业务使用的建议。
使用 Cocos Creator 制作的游戏中可以使用三类字体资源：系统字体，动态字体和位图字体。
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