用Python字符串的方式看黑人抬棺,我的快乐就这么简单

3天干完6个月的活,Claude把模型搬上AMD 一条挺刺激的消息:Anthropic 给投资人的材料里有一张幻灯片,写着它的 Claude Mythos Preview 只花了大约​,就摸清了怎么让另一个 Claude 模型在 AMD 的 MI355X 上跑起来。同一处还写了个对照数字:过去给一块新芯片做推理适配,通常要几十名工程师、​。3 天对 6 个月,这个比值太扎眼,当天中文互联网上就冒出一堆「英伟达的护城河塌了」的说法。我把能翻到的材料都翻了一遍,越看越觉得,塌掉的那一小块是真的,可塌的位置和很多人想的不一样。 阅读详情

单纯的我,总会有很多快乐

首先先看看成品:

在这里插入图片描述

不多说啥废话了,直接给代码吧:

很多人学习python,不知道从何学起。
很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!
QQ群:961562169

import cv2
import subprocess
from moviepy.editor import *
from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw
import os
from cv2 import VideoWriter, VideoWriter_fourcc, imread, resize
def get_char(r,g,b,alpha = 256):
    ascii_char = list("#RMNHQODBWGPZ*@$C&98?32I1>!:-;. ")
    if alpha == 0:
        return ''
    length = len(ascii_char)
    gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
    unit = (256.0+1)/len(ascii_char)
    return ascii_char[int(gray/unit)]

def video_to_pic(vp,video_path):
    number = 0
    if vp.isOpened():
        video = VideoFileClip(video_path)
        audio = video.audio
        audio.write_audiofile(video_path.split(".")[0]+".mp3")
        r,frame = vp.read()
        if not os.path.exists('cache_pic'):
            os.mkdir('cache_pic')
        os.chdir('cache_pic')
    else:
        r = False
    while r:
        number += 1
        cv2.imwrite(str(number)+'.jpg',frame)
        r,frame = vp.read()
    print('\n由视频一共生成了{}张图片!'.format(number))
    os.chdir("..")
    return number, video_path.split(".")[0]+".mp3"


def img_to_char(image_path,raw_width,raw_height,task):
    width = int(raw_width/ 6)
    height = int(raw_height / 15)
    im = Image.open(image_path).convert('RGB')#必须以RGB模式打开
    im = im.resize((width,height),Image.NEAREST)
    txt = ''
    color = []
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            pixel = im.getpixel((j, i))
            color.append((pixel[0],pixel[1],pixel[2])) #将颜色加入进行索引
            if len(pixel)==4 :
                txt +=get_char(pixel[0],pixel[1],pixel[2],pixel[3])
            else:
                txt +=get_char(pixel[0],pixel[1],pixel[2])
        txt += '\n'
        color.append((255,255,255))

    im_txt = Image.new("RGB",(raw_width,raw_height),(255,255,255))
    dr = ImageDraw.Draw(im_txt)
    font = ImageFont.load_default().font
    x,y = 0,0
    font_w,font_h=font.getsize(txt[1])
    font_h *= 1.37 #调整字体大小
    for i in range(len(txt)):
        if(txt[i]=='\n'):
            x += font_h
            y = -font_w
        dr.text((y,x),txt[i] ,fill = color[i])
        y+=font_w
    os.chdir('cache_char')
    im_txt.save(str(task)+'.jpg')
    os.chdir("..")
    return 0


def star_to_char(number,save_pic_path):
    if not os.path.exists('cache_char'):
        os.mkdir('cache_char')
    img_path_list = [save_pic_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1,number+1)] #生成目标图片文件的路径列表
    task = 0
    for image_path in img_path_list:
        img_width , img_height = Image.open(image_path).size   #获取图片的分辨率
        task += 1
        img_to_char(image_path, img_width , img_height, task)
        print('{}/{} is finished.'.format(task,number))
    print('=======================')
    print('All image was finished!')
    print('=======================')
    return 0

def jpg_to_video(char_image_path,FPS):
    video_fourcc=VideoWriter_fourcc(*"MP42")  # 设置视频编码器,这里使用使用MP42编码器,可以生成更小的视频文件
    char_img_path_list = [char_image_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1,number+1)] #生成目标字符图片文件的路径列表
    char_img_test = Image.open(char_img_path_list[1]).size   #获取图片的分辨率
    video_writter= VideoWriter('video/new_char_video.mp4' , video_fourcc , FPS , char_img_test)
    load = 'loading'
    count = 0 #用来清空load进度条的计数
    for image_path in char_img_path_list:
        img = cv2.imread(image_path)
        video_writter.write(img)
        load = load + '.'
        count += 1
        if count % 50 == 0 :
            load = 'loading'
            print()
        print('\r',load,end='')
    video_writter.release()
    print('\n')
    print('=======================')
    print('The video is finished!')
    print('=======================')
    return 'video/new_char_video.mp4'

def video_add_mp3(file_name, mp3_file):
    outfile_name = file_name.split('.')[0] + '-finish.mp4'
    subprocess.call('ffmpeg -i ' + file_name
                    + ' -i ' + mp3_file + ' -strict -2 -f mp4 '
                    + outfile_name, shell=True)

if __name__ == '__main__':
    video_path = 'video/video.mp4'
    save_pic_path = 'cache_pic'
    save_charpic_path = 'cache_char'

    vp = cv2.VideoCapture(video_path)
    number, mp3_file = video_to_pic(vp,video_path)
    FPS = vp.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    star_to_char(number , save_pic_path)
    vp.release()
    file_name = jpg_to_video(save_charpic_path,FPS)
    video_add_mp3(file_name, mp3_file)
如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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