patpalyer显示视频分辨率等属性2021-10-04

最新推荐文章于 2025-07-13 22:32:50 发布

小强的学习日记

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/software1996/article/details/120607363

博客提及patpalyer可显示视频分辨率等属性，还提到了tab键，与信息技术相关的关键信息主要是patpalyer显示视频属性这一内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

patpalyer显示视频分辨率等属性
tab键

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【python实用小脚本-135】Python 实现图像卡通化：轻松将照片转换为卡通风格

kylner的博客

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本文介绍了一个基于Python和OpenCV的图像卡通化工具imagecartoonizer.py。该工具通过灰度转换、中值滤波去噪、自适应阈值边缘提取和双边滤波颜色处理，最后合成卡通效果图像。操作简单高效，适用于社交媒体头像制作和创意设计等场景，帮助用户快速实现照片卡通化效果。源码已开源并提供下载链接。

使用SpringAOP自定义权限控制注解

青衫客36的博客

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本文通过自定义注解对 Controller 层的方法实现访问控制，其核心原理是基于 Spring AOP 的面向切面编程机制。系统在运行时由 Spring 生成目标类的动态代理对象，在方法执行前织入权限校验逻辑，从而实现对用户访问权限的统一拦截与验证，确保接口调用符合预设的安全规则。

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深入浅出 Python Asynchronous I/O：从 asyncio 入门到实战

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想象一下你在厨房做饭，需要同时烧水、切菜和炒菜。同步 (Synchronous)：你先把水壶放到灶上，然后就一直盯着它，直到水烧开。之后，你再去切菜，切完所有菜后，最后才开始炒菜。在这个过程中，当你在等待水烧开时，你什么也做不了，时间被白白浪费。异步 (Asynchronous)：你把水壶放到灶上后，就不管它了，直接去切菜。切菜的间隙，你抽空看一眼水开了没。水一开，你就去处理。这样，等待水烧开的时间被你用来切菜，整个做饭的效率大大提高。[3]代码的世界也是如此。

Python 编程冷知识--第二章：字符串的神秘驻留现象

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为什么同样是字符串赋值，有的is比较返回True，有的却返回False？这背后就是字符串驻留（String Interning）机制在起作用。

[Python 基础课程]字典

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Python字典是一种无序、可变的数据结构，用于存储键值对。键必须是不可变类型（如字符串、数字），值可以是任意数据类型。字典用花括号{}定义，键值对用冒号:连接。访问元素使用键而非索引，可用get()方法避免KeyError。字典支持添加、修改和删除操作，使用del或pop()删除元素，clear()清空字典。遍历字典有三种方式：通过keys()获取所有键、直接遍历键，或使用items()同时获取键值。字典的键必须唯一，值可以不同类型，元素顺序不固定。

https——TCP+TLS

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设备与PC验证TLS会话复用。——附件附带wireshark抓包

Python 网络爬虫中 robots 协议使用的常见问题及解决方法

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本文探讨了Python网络爬虫开发中robots协议的正确应用与常见问题处理。文章指出协议解析不准确（如误读User-agent通配符、路径匹配偏差）、特殊场景应用（动态URL、子域名处理）、协议与实际爬取冲突（标识不符、Crawl-delay适用）以及协议缺失/不规范等是主要问题来源。针对这些问题，文章提出了精确匹配优先、路径模式匹配、合理计算请求间隔等解决方案，强调保持爬虫标识一致性、遵守"合理爬取"原则的重要性。开发者在保证爬虫高效运行的同时，必须将合规性作为首要原则，尊重网站限制

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Python爬虫实战：研究XlsxWriter 库相关技术

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关于Anaconda插件开发挑战赛

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本文介绍了LeetCode简单题1342的解法，题目要求计算将非负整数num变为0所需的操作次数。操作规则为：偶数时除以2，奇数时减1。作者采用简单模拟的方法，通过循环判断num的奇偶性并进行相应操作，同时计数步骤。该解法时间复杂度为O(log n)，效率较高。文中还复习了基础语法如取模运算、整数除法和while循环的使用。示例输入14的输出为6步，详细解释了每一步的操作过程。文章最后提供了系列总目录链接。

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chao_789的博客

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iframe操作前记得用切换上下文操作完成后使用返回主页面新开窗口操作需配合切换句柄保存主窗口句柄是一种更稳定的“回退方案”如你有更多关于 iframe 嵌套、iframe 中的 iframe、或是弹窗窗口处理的具体例子，也欢迎继续提问！我可以帮你写出更实用的模板代码。

python暑假班第二次作业

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Linux如何设置自启动程序？

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端到端自动驾驶VAD模型ONNX和TensorRT转换以及推理部署（附转换后模型）

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介绍了VAD模型从PyTorch到ONNX再到TensorRT的完整部署流程。搭建基于PyTorch 1.9.1+cu111的环境，对原始模型进行测试验证。在ONNX导出阶段，针对Python原生操作、不支持的算子等问题进行了修改，包括替换linspace为arange、实现自定义bilinear_grid_sample等。接着使用TensorRT-10.0.0.6进行模型转换，解决了动态轴不支持的问题。最终在Python环境下完成TensorRT模型推理测试，结果表明转换后的模型性能与原始模型结果一致。

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该系统以 Python 为开发语言，借助 Flask 框架的灵活性搭建后端架构，结合 MySQL 数据库进行数据存储。系统涵盖了学生管理、教师管理、竞赛信息发布、报名管理、消息通知等核心功能，为学生、教师和管理员提供了一个集成化的管理平台。在系统开发过程中，深入调研了校园学科竞赛管理的现状，明确了各角色的需求，设计了合理的功能模块架构。

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