HivisionIDPhoto Docker部署以及Springboot接口对接(AI证件照制作)

news2024/11/26 8:52:51

项目简介

项目以及官方文档地址

HivisionIDPhoto 旨在开发一种实用、系统性的证件照智能制作算法。

它利用一套完善的AI模型工作流程，实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。

HivisionIDPhoto 可以做到：

  1. 轻量级抠图（纯离线，仅需 CPU 即可快速推理）
  2. 根据不同尺寸规格生成不同的标准证件照、六寸排版照
  3. 支持 纯离线 或 端云 推理
  4. 美颜
  5. 智能换正装（waiting）

Docker 部署

拉取镜像

官方再docker hub是有镜像源的,但是因为某些原因可能pull失败,我备份了一份到阿里云镜像仓库(官方版本为1.2.9),如下拉取镜像

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zr-dev/hivision_idphotos:v1.0

启动 Gradio Demo 服务

运行下面的命令，在你的本地访问 http://127.0.0.1:7860 即可使用。

docker run -d -p 7860:7860 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zr-dev/hivision_idphotos:v1.0

启动 API 后端服务

此处我将容器内部的8080端口映射到本机的8087,读者可以自定义想要映射的端口

docker run -d -p 8087:8080 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zr-dev/hivision_idphotos:v1.0 python3 deploy_api.py

服务启动后咱们就可以调用服务的接口了**(为了防止特殊原因,api文档也备份了一份在文章末尾,并附上官方接口文档地址)**

Springboot 进行接口对接

抽取配置文件,将HivisionIDPhoto后端服务的地址抽取为配置类

photo:
  id-photo-base-url: http://127.0.0.1:8087

生成证件照(底透明)+添加背景色

  1. 此处我只需要实现生成证件照的功能,总共需要对接如下两个接口,如果读者还有其他需求可以,参考官方文档
  2. callIdPhotoApi
    1. inputPath: 将图片上传到/ai/img/input/2024/10/24/60182299d7d371cbe2b0b7c9f9c8234_20241024111616A001.jpg(即代码中的inputPath)
      1. 上传代码可以参考我的另一篇文章SpringBoot 上传图片-指定目录按照日期存储
    2. height: 生成证件照的高
    3. width: 生成证件照的宽
    4. human_matting_model和face_detect_model可以根据自己的需求更换
  3. addBackground
    1. inputImageBase64: 生成的结果(base64图片)
    2. color: 背景色HEX值，默认为000000
    3. fileService.upload() :将生成的证件照上传到阿里云oss,生成url
import cn.hutool.http.HttpRequest;
import cn.hutool.http.HttpResponse;
import cn.hutool.http.HttpUtil;
import com.alibaba.fastjson2.JSONObject;
import com.aliyun.openservices.shade.com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.hss.common.utils.uuid.UUID;
import com.hss.system.service.FileService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.File;
import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;


/**
 * @author zr 2024/10/24
 */

@Service
@Slf4j
public class ImageProcessor {

    @Autowired
    private FileService fileService;

    @Value("${photo.id-photo-base-url}")
    private String idPhotoBaseUrl;

    public String callIdPhotoApi(String inputPath,Integer height,Integer width) {
        String url = idPhotoBaseUrl+"/idphoto";
        Map<String, String> headers = new HashMap<>();
        // 根据需要添加头部信息，例如：
        // headers.put("Content-Type", "multipart/form-data");

        Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
        parameters.put("input_image", new File(inputPath));
        parameters.put("height", height);
        parameters.put("width", width);
        parameters.put("human_matting_model", "rmbg-1.4"); //人像分割模型，默认为modnet_photographic_portrait_matting。可选值为modnet_photographic_portrait_matting、hivision_modnet、rmbg-1.4、birefnet-v1-lite
        parameters.put("face_detect_model", "mtcnn"); //人脸检测模型，默认为mtcnn。可选值为mtcnn、face_plusplus、retinaface-resnet50
        parameters.put("hd", true);
        parameters.put("dpi", 300);
        parameters.put("face_alignment", true);

        HttpResponse response = httpPost(url, headers, parameters);
        // 处理响应
        String body = response.body();
        JSONObject jsonObject = com.alibaba.fastjson2.JSON.parseObject(body);
        Boolean status = jsonObject.getBoolean("status");
        if (status){
            String imageData = jsonObject.getString("image_base64_hd");
            return imageData;
        } else {
            log.info("请求失败{}");
            return null;
        }
    }

    public String addBackground(String inputImageBase64,String color) {
        String url = idPhotoBaseUrl+"/add_background";
        Map<String, String> headers = new HashMap<>();
        // 根据需要添加头部信息，例如：
        // headers.put("Content-Type", "multipart/form-data");

        Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();

        // 添加请求参数
        parameters.put("input_image_base64", inputImageBase64);
        parameters.put("color", color);
//        parameters.put("kb", kb); //输出照片的 KB 值，默认为None，即不对图像进行KB调整。
//        parameters.put("render", render); //渲染模式，默认为0。可选值为0、1、2，分别对应纯色、上下渐变、中心渐变。
//        parameters.put("dpi", dpi); //图像分辨率，默认为300

        HttpResponse response = httpPost(url, headers, parameters);
        // 处理响应
        String body = response.body();
        JSONObject jsonObject = com.alibaba.fastjson2.JSON.parseObject(body);
        Boolean status = jsonObject.getBoolean("status");
        if (status){
            String imageData = jsonObject.getString("image_base64");
            // 检查并去掉 Base64 前缀
            if (imageData.startsWith("data:image/")) {
                imageData = imageData.substring(imageData.indexOf(",") + 1);
            }
            byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(imageData);
            String upload = fileService.upload(imageBytes, UUID.fastUUID() + ".jpg");
            return upload;
        } else {
            log.info("请求失败{}");
            return null;
        }
    }
    private HttpResponse httpPost(String url,Map<String, String> headers,Map<String, Object> parameter) {
        HttpRequest httpRequest = HttpUtil.createPost(url).form(parameter).addHeaders(headers);
        HttpResponse response = httpRequest.execute();
        log.info("Url: "+httpRequest.getUrl());
        log.info("head: "+JSON.toJSONString(httpRequest.headers()));
        log.info("parame: "+JSON.toJSONString(httpRequest.form()));
        log.info("res: "+response.body());
        return response;
    }
}

测试

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

/**
 * @author zr 2024/10/24
 */
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = HssApplication.class)
@Slf4j
public class IdPhotoTest {
    @Autowired
    private ImageProcessor imageProcessor;

    @Test
    public void callIdPhotoApi() {
        String s = imageProcessor.callIdPhotoApi("/ai/img/input/2024/10/24/60182299d7d371cbe2b0b7c9f9c8234_20241024111616A001.jpg",413,295);
        log.info(s);
    }

    @Test
    public void addBackground() {
        String s = imageProcessor.addBackground(imageProcessor.callIdPhotoApi("/ai/img//input/2024/10/24/23-Authentic-Chinese-Hairstyle-Ideas-00-scaled_20241024133448A001.jpg",413,295), "638cce");
        log.info(s);
    }
}

测试结果

  1. 原图

  1. callIdPhotoApi测试结果

  1. addBackground测试结果

API Docs

官方api文档地址

目录

  • 开始之前：开启后端服务
  • 接口功能说明
    • 1.生成证件照(底透明)
    • 2.添加背景色
    • 3.生成六寸排版照
    • 4.人像抠图
    • 5.图像加水印
    • 6.设置图像KB大小
    • 7.证件照裁切
  • cURL 请求示例
  • Python 请求示例

开始之前：开启后端服务

在请求 API 之前，请先运行后端服务

python deploy_api.py

接口功能说明

1.生成证件照(底透明)

接口名：idphoto

生成证件照接口的逻辑是发送一张 RGB 图像，输出一张标准证件照和一张高清证件照：

  • 高清证件照：根据size的宽高比例制作的证件照，文件名为output_image_dir增加_hd后缀
  • 标准证件照：尺寸等于size，由高清证件照缩放而来，文件名为output_image_dir

需要注意的是，生成的两张照片都是透明的（RGBA 四通道图像），要生成完整的证件照，还需要下面的添加背景色接口。

问：为什么这么设计？
答：因为在实际产品中，经常用户会频繁切换底色预览效果，直接给透明底图像，由前端 js 代码合成颜色是更好体验的做法。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile和input_image_base64二选一传入的图像文件，图像文件为需为RGB三通道图像。
input_image_base64str和input_image二选一传入的图像文件的base64编码，图像文件为需为RGB三通道图像。
heightint否标准证件照高度，默认为413
widthint否标准证件照宽度，默认为295
human_matting_modelstr否人像分割模型，默认为modnet_photographic_portrait_matting。可选值为modnet_photographic_portrait_matting、hivision_modnet、rmbg-1.4、birefnet-v1-lite
face_detect_modelstr否人脸检测模型，默认为mtcnn。可选值为mtcnn、face_plusplus、retinaface-resnet50
hdbool否是否生成高清证件照，默认为true
dpiint否图像分辨率，默认为300
face_alignmentbool否是否进行人脸对齐，默认为true
head_measure_ratiofloat否面部面积与照片面积的比例，默认为0.2
head_height_ratiofloat否面部中心与照片顶部的高度比例，默认为0.45
top_distance_maxfloat否头部与照片顶部距离的比例最大值，默认为0.12
top_distance_minfloat否头部与照片顶部距离的比例最小值，默认为0.1

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64_standardstr标准证件照的base64编码
image_base64_hdstr高清证件照的base64编码。如hd参数为false，则不返回该参数

2.添加背景色

接口名：add_background

添加背景色接口的逻辑是接收一张 RGBA 图像（透明图），根据color添加背景色，合成一张 JPG 图像。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile和input_image_base64二选一传入的图像文件，图像文件为需为RGBA四通道图像。
input_image_base64str和input_image二选一传入的图像文件的base64编码，图像文件为需为RGBA四通道图像。
colorstr否背景色HEX值，默认为000000
kbint否输出照片的 KB 值，默认为None，即不对图像进行KB调整。
renderint否渲染模式，默认为0。可选值为0、1、2，分别对应纯色、上下渐变、中心渐变。
dpiint否图像分辨率，默认为300

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64str添加背景色之后的图像的base64编码

3.生成六寸排版照

接口名：generate_layout_photos

生成六寸排版照接口的逻辑是接收一张 RGB 图像（一般为添加背景色之后的证件照），根据size进行照片排布，然后生成一张六寸排版照。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile和input_image_base64二选一传入的图像文件，图像文件为需为RGB三通道图像。
input_image_base64str和input_image二选一传入的图像文件的base64编码，图像文件为需为RGB三通道图像。
heightint否输入图像的高度，默认为413
widthint否输入图像的宽度，默认为295
kbint否输出照片的 KB 值，默认为None，即不对图像进行KB调整。
dpiint否图像分辨率，默认为300

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64str六寸排版照的base64编码

4.人像抠图

接口名：human_matting

人像抠图接口的逻辑是接收一张 RGB 图像，输出一张标准抠图人像照和高清抠图人像照（无任何背景填充）。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile是传入的图像文件，图像文件为需为RGB三通道图像。
human_matting_modelstr否人像分割模型，默认为modnet_photographic_portrait_matting。可选值为modnet_photographic_portrait_matting、hivision_modnet、rmbg-1.4、birefnet-v1-lite
dpiint否图像分辨率，默认为300

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64str抠图人像照的base64编码

5.图像加水印

接口名：watermark

图像加水印接口的功能是接收一个水印文本，然后在原图上添加指定的水印。用户可以指定水印的位置、透明度和大小等属性，以便将水印无缝地融合到原图中。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile和input_image_base64二选一传入的图像文件，图像文件为需为RGB三通道图像。
input_image_base64str和input_image二选一传入的图像文件的base64编码，图像文件为需为RGB三通道图像。
textstr否水印文本，默认为Hello
sizeint否水印字体大小，默认为20
opacityfloat否水印透明度，默认为0.5
angleint否水印旋转角度，默认为30
colorstr否水印颜色，默认为#000000
spaceint否水印间距，默认为25
dpiint否图像分辨率，默认为300

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64str添加水印之后的图像的base64编码

6.设置图像KB大小

接口名：set_kb

设置图像KB大小接口的功能是接收一张图像和目标文件大小（以KB为单位），如果设置的KB值小于原文件，则调整压缩率；如果设置的KB值大于源文件，则通过给文件头添加信息的方式调大KB值，目标是让图像的最终大小与设置的KB值一致。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile和input_image_base64二选一传入的图像文件，图像文件为需为RGB三通道图像。
input_image_base64str和input_image二选一传入的图像文件的base64编码，图像文件为需为RGB三通道图像。
kbint否输出照片的 KB 值，默认为None，即不对图像进行KB调整。
dpiint否图像分辨率，默认为300

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64str设置KB大小之后的图像的base64编码

7.证件照裁切

接口名：idphoto_crop

证件照裁切接口的功能是接收一张 RBGA 图像（透明图），输出一张标准证件照和一张高清证件照。

请求参数：

参数名类型必填说明
input_imagefile和input_image_base64二选一传入的图像文件，图像文件为需为RGBA四通道图像。
input_image_base64str和input_image二选一传入的图像文件的base64编码，图像文件为需为RGBA四通道图像。
heightint否标准证件照高度，默认为413
widthint否标准证件照宽度，默认为295
face_detect_modelstr否人脸检测模型，默认为mtcnn。可选值为mtcnn、face_plusplus、retinaface-resnet50
hdbool否是否生成高清证件照，默认为true
dpiint否图像分辨率，默认为300
head_measure_ratiofloat否面部面积与照片面积的比例，默认为0.2
head_height_ratiofloat否面部中心与照片顶部的高度比例，默认为0.45
top_distance_maxfloat否头部与照片顶部距离的比例最大值，默认为0.12
top_distance_minfloat否头部与照片顶部距离的比例最小值，默认为0.1

返回参数：

参数名类型说明
statusint状态码，true表示成功
image_base64str证件照裁切之后的图像的base64编码
image_base64_hdstr高清证件照裁切之后的图像的base64编码，如hd参数为false，则不返回该参数

cURL 请求示例

cURL 是一个命令行工具，用于使用各种网络协议传输数据。以下是使用 cURL 调用这些 API 的示例。

1. 生成证件照(底透明)

curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/idphoto" \
-F "input_image=@demo/images/test0.jpg" \
-F "height=413" \
-F "width=295" \
-F "human_matting_model=modnet_photographic_portrait_matting" \
-F "face_detect_model=mtcnn" \
-F "hd=true" \
-F "dpi=300" \
-F "face_alignment=true"

2. 添加背景色

curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/add_background" \
-F "input_image=@test.png" \
-F "color=638cce" \
-F "kb=200" \
-F "render=0" \
-F "dpi=300"

3. 生成六寸排版照

curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/generate_layout_photos" \
-F "input_image=@test.jpg" \
-F "height=413" \
-F "width=295" \
-F "kb=200" \
-F "dpi=300"

4. 人像抠图

curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/human_matting" \
-F "input_image=@demo/images/test0.jpg" \
-F "human_matting_model=modnet_photographic_portrait_matting" \
-F "dpi=300"

5. 图片加水印

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8080/watermark?size=20&opacity=0.5&angle=30&color=%23000000&space=25' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'input_image=@demo/images/test0.jpg;type=image/jpeg' \
  -F 'text=Hello' \
  -F 'dpi=300'

6. 设置图像KB大小

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8080/set_kb' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'input_image=@demo/images/test0.jpg;type=image/jpeg' \
  -F 'kb=50' \
  -F 'dpi=300'

7. 证件照裁切

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8080/idphoto_crop?head_measure_ratio=0.2&head_height_ratio=0.45&top_distance_max=0.12&top_distance_min=0.1' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'input_image=@idphoto_matting.png;type=image/png' \
  -F 'height=413' \
  -F 'width=295' \
  -F 'face_detect_model=mtcnn' \
  -F 'hd=true' \
  -F 'dpi=300'

Python 请求示例

1.生成证件照(底透明)
import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/idphoto"
input_image_path = "demo/images/test0.jpg"

# 设置请求参数
params = {
    "head_measure_ratio": 0.2,
    "head_height_ratio": 0.45,
    "top_distance_max": 0.12,
    "top_distance_min": 0.1,
}
files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {
    "height": 413,
    "width": 295,
    "human_matting_model": "modnet_photographic_portrait_matting",
    "face_detect_model": "mtcnn",
    "hd": True,
    "dpi": 300,
    "face_alignment": True,
}

response = requests.post(url, params=params, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status、image_base64_standard和image_base64_hd三项
print(response)
2.添加背景色
import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/add_background"
input_image_path = "test.png"

files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {
    "color": '638cce',
    "kb": None,
    "render": 0,
    "dpi": 300,
}

response = requests.post(url, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status和image_base64
print(response)
3.生成六寸排版照
import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/generate_layout_photos"
input_image_path = "test.jpg"

files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {
    "height": 413,
    "width": 295,
    "kb": 200,
    "dpi": 300,
}

response = requests.post(url, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status和image_base64
print(response)
4.人像抠图
import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/human_matting"
input_image_path = "test.jpg"

files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {
    "human_matting_model": "modnet_photographic_portrait_matting",
    "dpi": 300,
}

response = requests.post(url, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status和image_base64
print(response)
5.图片加水印
import requests

# 设置请求的 URL 和参数
url = "http://127.0.0.1:8080/watermark"
params = {
    "size": 20,
    "opacity": 0.5,
    "angle": 30,
    "color": "#000000",
    "space": 25,
}

# 设置文件和其他表单数据
input_image_path = "demo/images/test0.jpg"
files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {"text": "Hello", "dpi": 300}

# 发送 POST 请求
response = requests.post(url, params=params, files=files, data=data)

# 检查响应
if response.ok:
    # 输出响应内容
    print(response.json())
else:
    # 输出错误信息
    print(f"Request failed with status code {response.status_code}: {response.text}")

6. 设置图像KB大小

import requests

# 设置请求的 URL
url = "http://127.0.0.1:8080/set_kb"

# 设置文件和其他表单数据
input_image_path = "demo/images/test0.jpg"
files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {"kb": 50, "dpi": 300}

# 发送 POST 请求
response = requests.post(url, files=files, data=data)

# 检查响应
if response.ok:
    # 输出响应内容
    print(response.json())
else:
    # 输出错误信息
    print(f"Request failed with status code {response.status_code}: {response.text}")

7. 证件照裁切

import requests

# 设置请求的 URL
url = "http://127.0.0.1:8080/idphoto_crop"

# 设置请求参数
params = {
    "head_measure_ratio": 0.2,
    "head_height_ratio": 0.45,
    "top_distance_max": 0.12,
    "top_distance_min": 0.1,
}

# 设置文件和其他表单数据
input_image_path = "idphoto_matting.png"
files = {"input_image": ("idphoto_matting.png", open(input_image_path, "rb"), "image/png")}
data = {
    "height": 413,
    "width": 295,
    "face_detect_model": "mtcnn",
    "hd": "true",
    "dpi": 300,
}

# 发送 POST 请求
response = requests.post(url, params=params, files=files, data=data)

# 检查响应
if response.ok:
    # 输出响应内容
    print(response.json())
else:
    # 输出错误信息
    print(f"Request failed with status code {response.status_code}: {response.text}")

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DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL and Agents)&#xff0c;围绕大模型提供灵活、可拓展的AI原生数据应用管理与开发能力&#xff0c;可以帮助企业快速构建、部署智能AI数据应用&#xff0c;通过智能数据分析、洞察…
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整理了一些大模型的课程，非常详细，大模型零基础入门到精通，收藏我这一篇就够了

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目前有多个科普类的大模型课程&#xff0c;这些课程涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。以下是一些主要的科普类大模型课程&#xff1a;复旦大学“大模型开发与赋能”专题讲习班&#xff1a;由复旦大学计算机学院邱锡鹏教授带来的《大模型科普讲解》课程&#xff0c;通过深…
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Chromium 中profile browser 和WebContents三者之间的关系c++

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一、prfile介绍&#xff1a; 1、浏览器默认启动会创建一个默认的profile在Default目录下。 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Chromium\User Data\Default目录下 【与窗口绑定】 proflie与N个browser对象绑定。 2、用户新建一个账户会在User Data目录下新建一个prfol…
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el-datepicker此刻按钮点击失效

el-datepicker此刻按钮点击失效

文章目录 此刻按钮失效原因&#xff1a;使用了禁用未来日期解决办法&#xff1a;重写此刻按钮点击事件代码&#xff08;包含禁用未来日期和时分秒的处理&#xff09;框出主要代码&#xff08;因为包含禁用日期功能&#xff09;&#xff08;取你所需&#xff09; 此刻按钮失效原…
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shodan3，vnc空密码批量连接，ip历史记录查找

shodan3，vnc空密码批量连接，ip历史记录查找

shodan语法&#xff0c;count&#xff0c;honeyscore count 今天带大家继续学习shodan&#xff0c;今天会带大家学一学这个count命令&#xff0c;再学学其他小命令好其实关键命令也没那么多&#xff0c;就是很方便记忆一下就学会了这样子。 shodan count "/x03/x00/x00…
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node和npm

node和npm

背景&#xff08;js&#xff09; 1、为什么js能操作DOM和BOM? 原因&#xff1a;每个浏览器都内置了DOM、BOM这样的API函数 2、浏览器中的js运行环境&#xff1f; v8引擎&#xff1a;负责解析和执行js代码 内置API&#xff1a;由运行环境提供的特殊接口&#xff0c;只能在所…
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【Eclipse系列】eclipse快捷键和设置

【Eclipse系列】eclipse快捷键和设置

本文以4.24版本为例&#xff0c;详细介绍一下常用快捷键&#xff0c;以及如何设置 一、常用快捷键 1.1、代码注释 Ctrl / &#xff1a;注释或取消当前行。Ctrl Shift C&#xff1a;注释或取消当前行。Ctrl Shift / &#xff1a;注释多行。Ctrl Shift \ &#xff1a;取…
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图解Redis 05 | Zset数据类型的原理及应用场景

图解Redis 05 | Zset数据类型的原理及应用场景

介绍 Zset 类型&#xff08;有序集合&#xff09;与 Set 类型相比&#xff0c;增加了一个排序属性 score。对于有序集合 Zset&#xff0c;每个元素由两个部分组成&#xff1a;一个是元素的值&#xff0c;另一个是用于排序的分数 score。 有序集合继承了Set中成员唯一&#xff…
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1D+洪水淹没制图软件+山洪径流模拟与洪水危险性评价技术及典型地区洪水淹没及损失分析

1D+洪水淹没制图软件+山洪径流模拟与洪水危险性评价技术及典型地区洪水淹没及损失分析

1. 软件原理简介&#xff1a; 基于洪水频率计算得到的设计洪水成果&#xff0c;通过水位流量关系将常见年遇洪水的洪峰流量转化为水位&#xff0c;进一步结合洪泛平原DEM数据&#xff0c;采用GIS水文分析方法计算洪泛平原内任一栅格的水流流程&#xff0c;耦合一维水力学模拟计…
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树莓派4处理器超频指南

树莓派4处理器超频指南

概述 在树莓派4的系列硬件中&#xff0c;处理器都是基于Broadcom BCM2711&#xff0c;内部具有4个ARM Cortex-A72和VideoCore VI。如果仔细看&#xff1a;树莓派4B开发板用的是BCM2711B0&#xff0c;主频为 1.5GHz&#xff1b;而Pi 400&#xff08;Keyboard Computer&#xff…
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【华为\荣耀、中兴、华三路由器IPV6设置】

【华为\荣耀、中兴、华三路由器IPV6设置】

华为\荣耀、中兴、华三路由器ipv6设置 华为\荣耀设置-路由器拨号情况下中兴设置-路由器拨号情况下华三设置-光猫拨号情况下&#xff08;待续&#xff09; 华为\荣耀设置-路由器拨号情况下 如图设置就行 中兴设置-路由器拨号情况下 中兴路由器有两个设置地方也是如图设置 …
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浅析Android View绘制过程中的Surface

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前言 在《浅析Android中View的测量布局流程》中我们对VSYNC信号到达App进程之后开启的View布局过程进行了分析&#xff0c;经过对整个App界面的View树进行遍历完成了测量和布局&#xff0c;确定了View的大小以及在屏幕中所处的位置。但是&#xff0c;如果想让用户在屏幕上看到…
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免费送源码：Java+ssm+Springboot Springboot小型仪器公司生产管理系统 计算机毕业设计原创定制

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摘 要 本论文主要论述了如何使用java语言开发一个Springboot小型仪器公司生产管理系统&#xff0c;本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作&#xff0c;采用B/S架构&#xff0c;面向对象编程思想进行项目开发。在引言中&#xff0c;作者将论述小型仪器公司生产管理系统…
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Java学习Day56：暴打舔狗！(SpringBoot)

Java学习Day56：暴打舔狗！(SpringBoot)

1.springboot简介 核心能力&#xff1a;Spring容器、日志、自动配置AutoCongfiguration、Starters web应用的能力&#xff1a;MVC、嵌入式Web服务器 数据访问(持久化)&#xff1a;关系型数据库、非关系型数据库 强大的整合其他技术的能力 只要是Java中牛逼的技术&#xff0c…
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nascpolarssh

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安装cpolarCpolar快速入门教程&#xff1a;群晖NAS系列 - cpolar 极点云官网 设置ssh: 然后&#xff1a;ssh tobecpolard.26.tcp.cpolar.top -p 12774即可进入 跳板机&#xff1a; 设置端口转向ssh -f -N -L 23:localhost:22 tobe192.168.31.44 ssh tobecpolard.26.tcp.cpola…
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相关矩阵图——Python实现

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# 创建一些正常分布的数据 mean [0, 0] cov [[1, 1], [1, 2]] x, y np.random.multivariate_normal(mean, cov, 3000).T# Set up the axes with gridspec fig plt.figure(figsize(6, 6)) grid plt.GridSpec(4, 4, hspa…
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学习笔记：黑马程序员JavaWeb开发教程(2024.10.30)

学习笔记：黑马程序员JavaWeb开发教程(2024.10.30)

5.3 请求响应-请求-简单参数 客户端使用postman实现&#xff0c;服务端通过idea&#xff0c;又两种请求方式&#xff0c;springboot的更加简洁方便 对于RequestParam&#xff0c;可以通过设置requiredflase来让参数不是必须传递的 在请求参数过多的时候&#xff0c;可以将请求参…
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rabbitmq高级特性（2）TTL、死信/延迟队列、事务与消息分发

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目录 1.TTL 1.1.设置消息过期时间 1.2.设置队列过期时间 2.死信队列 2.1.介绍 2.2.演示 3.延迟队列 3.1.模拟实现延迟队列 3.2.延迟队列插件 4.事务与消息分发 4.1.事务 4.2.消息分发 1.TTL 所谓的ttl&#xff0c;就是过期时间。对于rabbitmq&#xff0c;可以设置…
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pip使用

pip使用

pip全称pip install package,是python第三方包sitepackage管理的工具&#xff0c;安装&#xff0c;卸载第三方包。安装python时可以选择安装pip&#xff0c;或自己安装pip 查看pip是否安装&#xff1a;pip --version 安装pip &#xff1a;pip python -m pip install --upgrade…
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早期进程间的通信

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目录 IO进程&#xff08;day06&#xff09; 无名管道 有名管道 信号 IO进程&#xff08;day06&#xff09; 无名管道 原理图 无名管道的特点 只能用于有亲缘关系之间的进程无名管道可以看成是一种特殊的文件&#xff0c;对于它的读写可以使用文件IO如read、write函数.无名管道是…
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