你可以用以下Python代码来去除Markdown格式的符号：





```python
import markdown
from bs4 import BeautifulSoup
def markdown_to_plain_text(md_text):
    html = markdown.markdown(md_text)
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    return soup.get_text()
md_text = """
# 这是标题
**这是粗体文本**
*这是斜体文本*
"""
plain_text = markdown_to_plain_text(md_text)
print(plain_text)
```

这段代码将Markdown文本转换为HTML，然后用BeautifulSoup提取纯文本。

如何用Python代码来去除Markdown格式

---





# Python开发面试题库：综合考察面试者能力

这个题库涵盖基础语法、数据结构与算法、库的使用、面向对象编程以及解决实际问题的能力。

## 1. 基础语法与数据类型

### 问题1：变量与数据类型

**问题描述：**

编写一个Python函数，接受一个字符串输入，返回字符串的长度。如果输入的不是字符串，则返回“Invalid input”。

**示例代码：**
```python
def string_length(s):
    if not isinstance(s, str):
        return "Invalid input"
    return len(s)
```

### 问题2：列表与字典操作

**问题描述：**

编写一个函数，接受一个列表和一个整数`n`，返回一个新的列表，包含原列表中所有大于`n`的元素。

**示例代码：**
```python
def filter_list(lst, n):
    return [x for x in lst if x > n]
```

### 问题3：字符串操作

**问题描述：**

编写一个函数，将一个字符串中的所有空格替换为下划线。

**示例代码：**
```python
def replace_spaces(s):
    return s.replace(' ', '_')
```

### 问题4：元组解包

**问题描述：**

编写一个函数，接受一个元组，并返回其元素的和。

**示例代码：**
```python
def sum_tuple(t):
    return sum(t)
```

### 问题5：集合操作

**问题描述：**

编写一个函数，接受两个列表，返回它们的交集。

**示例代码：**
```python
def intersect_lists(lst1, lst2):
    return list(set(lst1) & set(lst2))
```

### 问题6：基本运算

**问题描述：**

编写一个函数，接受两个数字，返回它们的乘积。

**示例代码：**
```python
def multiply(a, b):
    return a * b
```

### 问题7：条件判断

**问题描述：**

编写一个函数，判断一个数字是否为偶数。

**示例代码：**
```python
def is_even(n):
    return n % 2 == 0
```

### 问题8：循环与迭代

**问题描述：**

编写一个函数，打印1到10之间的所有数字。

**示例代码：**
```python
def print_numbers():
    for i in range(1, 11):
        print(i)
```

### 问题9：列表推导式

**问题描述：**

编写一个函数，接受一个整数列表，返回所有偶数的平方组成的新列表。

**示例代码：**
```python
def even_squares(lst):
    return [x**2 for x in lst if x % 2 == 0]
```

### 问题10：字典操作

**问题描述：**

编写一个函数，接受一个字典和一个键，返回对应的值。如果键不存在，返回“Key not found”。

**示例代码：**
```python
def get_value(d, key):
    return d.get(key, "Key not found")
```

## 2. 数据结构与算法

### 问题11：斐波那契数列

**问题描述：**

编写一个函数，生成斐波那契数列的前`n`个数。

**示例代码：**
```python
def fibonacci(n):
    sequence = []
    a, b = 0, 1
    while len(sequence) < n:
        sequence.append(a)
        a, b = b, a + b
    return sequence
```

### 问题12：排序算法

**问题描述：**

实现一个快速排序算法，并对一个随机生成的列表进行排序。

**示例代码：**
```python
def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
```

### 问题13：二分查找

**问题描述：**

编写一个函数，使用二分查找在排序列表中查找一个元素，返回其索引。如果元素不存在，返回-1。

**示例代码：**
```python
def binary_search(arr, x):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == x:
            return mid
        elif arr[mid] < x:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1
```

### 问题14：反转链表

**问题描述：**

编写一个函数，反转一个单向链表。

**示例代码：**
```python
class ListNode:
    def __init__(self, value=0, next=None):
        self.value = value
        self.next = next
def reverse_list(head):
    prev = None
    current = head
    while current:
        next_node = current.next
        current.next = prev
        prev = current
        current = next_node
    return prev
```

### 问题15：树的遍历

**问题描述：**

编写一个函数，实现二叉树的前序遍历。

**示例代码：**
```python
class TreeNode:
    def __init__(self, value=0, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right
def preorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    return [root.value] + preorder_traversal(root.left) + preorder_traversal(root.right)
```

### 问题16：寻找数组中的最大值

**问题描述：**

编写一个函数，返回一个整数列表中的最大值。

**示例代码：**
```python
def find_max(lst):
    return max(lst)
```

### 问题17：合并两个有序列表

**问题描述：**

编写一个函数，合并两个有序列表，并返回一个新的有序列表。

**示例代码：**
```python
def merge_sorted_lists(lst1, lst2):
    return sorted(lst1 + lst2)
```

### 问题18：环形链表检测

**问题描述：**

编写一个函数，检测一个链表是否有环。

**示例代码：**
```python
def has_cycle(head):
    slow, fast = head, head
    while fast and fast.next:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
        if slow == fast:
            return True
    return False
```

### 问题19：平衡括号

**问题描述：**

编写一个函数，判断一个字符串中的括号是否平衡。

**示例代码：**
```python
def is_balanced(s):
    stack = []
    matching_bracket = {')': '(', '}': '{', ']': '['}
    for char in s:
        if char in matching_bracket.values():
            stack.append(char)
        elif char in matching_bracket.keys():
            if stack == [] or matching_bracket[char] != stack.pop():
                return False
    return stack == []
```

### 问题20：最短路径算法

**问题描述：**

编写一个函数，使用Dijkstra算法计算图中从一个节点到另一个节点的最短路径。

**示例代码：**
```python
import heapq
def dijkstra(graph, start):
    heap = [(0, start)]
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0
    while heap:
        current_distance, current_node = heapq.heappop(heap)
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(heap, (distance, neighbor))
    return distances
```

## 3. 标准库与第三方库

### 问题21：文件操作

**问题描述：**

编写一个函数，读取一个文本文件，并统计每个单词出现的次数。

**示例代码：**
```python
from collections import Counter
def word_count(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        text = file.read()
    words = text.split()
    return Counter(words)
```

### 问题22：使用Pandas进行数据处理

**问题描述：**

编写一个函数，使用Pandas读取一个CSV文件，并返回其中某一列的平均值。

**示例代码：**
```python
import pandas as pd
def column_average(file_path, column_name):
    df
 = pd.read_csv(file_path)
    return df[column_name].mean()
```

### 问题23：JSON处理

**问题描述：**

编写一个函数，将一个字典转换为JSON字符串，并将其保存到文件中。

**示例代码：**
```python
import json
def dict_to_json_file(data, file_path):
    with open(file_path, 'w') as file:
        json.dump(data, file)
```

### 问题24：日期与时间操作

**问题描述：**

编写一个函数，返回当前日期和时间的字符串表示，格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”。

**示例代码：**
```python
from datetime import datetime
def current_datetime():
    return datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
```

### 问题25：正则表达式

**问题描述：**

编写一个函数，检查一个字符串是否是有效的电子邮件地址。

**示例代码：**
```python
import re
def is_valid_email(email):
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$'
    return re.match(pattern, email) is not None
```

### 问题26：请求库的使用

**问题描述：**

使用`requests`库从一个API获取数据，并解析JSON响应，提取其中的某些字段。

**示例代码：**
```python
import requests
def fetch_data(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    data = response.json()
    return data['desired_field']
api_url = 'https://api.example.com/data'
print(fetch_data(api_url))
```

### 问题27：多线程与多进程

**问题描述：**

编写一个函数，使用多线程来并发执行多个任务。

**示例代码：**
```python
import threading
def task(n):
    print(f'Task {n} is running')
threads = []
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    threads.append(thread)
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()
```

### 问题28：压缩与解压缩

**问题描述：**

编写一个函数，压缩一个目录中的所有文件，并将其解压到另一个目录。

**示例代码：**
```python
import zipfile
import os
def compress_and_extract(src_dir, dest_dir, zip_name):
    with zipfile.ZipFile(zip_name, 'w') as zipf:
        for root, dirs, files in os.walk(src_dir):
            for file in files:
                zipf.write(os.path.join(root, file), file)
    with zipfile.ZipFile(zip_name, 'r') as zipf:
        zipf.extractall(dest_dir)
```

### 问题29：随机数生成

**问题描述：**

编写一个函数，生成一个指定长度的随机字符串，包含大小写字母和数字。

**示例代码：**
```python
import random
import string
def random_string(length):
    characters = string.ascii_letters + string.digits
    return ''.join(random.choice(characters) for i in range(length))
```

### 问题30：数学运算

**问题描述：**

编写一个函数，计算一个给定数字的平方根。

**示例代码：**
```python
import math
def sqrt(n):
    return math.sqrt(n)
```

## 4. 面向对象编程

### 问题31：类与对象

**问题描述：**

编写一个类`Rectangle`，包含初始化方法、计算面积和周长的方法，并实例化一个矩形对象，打印其面积和周长。

**示例代码：**
```python
class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height
    def area(self):
        return self.width * self.height
    def perimeter(self):
        return 2 * (self.width + self.height)
rect = Rectangle(4, 5)
print(f"Area: {rect.area()}, Perimeter: {rect.perimeter()}")
```

### 问题32：继承

**问题描述：**

编写一个类`Square`，继承自`Rectangle`，并覆盖计算面积的方法。

**示例代码：**
```python
class Square(Rectangle):
    def __init__(self, side):
        super().__init__(side, side)
    def area(self):
        return self.width * self.height
```

### 问题33：多态

**问题描述：**

编写两个类`Dog`和`Cat`，都包含一个方法`make_sound`，并在一个函数中调用该方法，展示多态性。

**示例代码：**
```python
class Dog:
    def make_sound(self):
        return "Woof!"
class Cat:
    def make_sound(self):
        return "Meow!"
def animal_sound(animal):
    print(animal.make_sound())
dog = Dog()
cat = Cat()
animal_sound(dog)
animal_sound(cat)
```

### 问题34：封装

**问题描述：**

编写一个类`Person`，包含私有属性`__name`和公开方法`get_name`和`set_name`，用于访问和修改`__name`。

**示例代码：**
```python
class Person:
    def __init__(self, name):
        self.__name = name
    def get_name(self):
        return self.__name
    def set_name(self, name):
        self.__name = name
person = Person("John")
print(person.get_name())
person.set_name("Doe")
print(person.get_name())
```

### 问题35：抽象类

**问题描述：**

编写一个抽象类`Shape`，包含一个抽象方法`area`，并编写一个具体类`Circle`继承自`Shape`，实现`area`方法。

**示例代码：**
```python
from abc import ABC, abstractmethod
class Shape(ABC):
    @abstractmethod
    def area(self):
        pass
class Circle(Shape):
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
    def area(self):
        return 3.14 * self.radius ** 2
```

### 问题36：类方法与静态方法

**问题描述：**

编写一个类`MathOperations`，包含一个类方法`add`和一个静态方法`subtract`。

**示例代码：**
```python
class MathOperations:
    @classmethod
    def add(cls, a, b):
        return a + b
    @staticmethod
    def subtract(a, b):
        return a - b
```

### 问题37：运算符重载

**问题描述：**

编写一个类`Vector`，实现向量的加法运算符重载。

**示例代码：**
```python
class Vector:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __add__(self, other):
        return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
    def __repr__(self):
        return f"Vector({self.x}, {self.y})"
v1 = Vector(2, 3)
v2 = Vector(3, 4)
print(v1 + v2)
```

### 问题38：属性装饰器

**问题描述：**

编写一个类`Circle`，包含一个属性`radius`，使用属性装饰器实现其获取和设置方法，并计算圆的面积。

**示例代码：**
```python
class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius
    @property
    def radius(self):
        return self._radius
    @radius.setter
    def radius(self, radius):
        self._radius = radius
    def area(self):
        return 3.14 * self._radius ** 2
circle = Circle(5)
print(circle.area())
circle.radius = 10
print(circle.area())
```

### 问题39：单例模式

**问题描述：**

编写一个单例类`Singleton`，确保在程序中只有一个实例。

**示例代码：**
```python
class Singleton:
    _instance = None
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls._instance
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
print(singleton1 is singleton2)
```

### 问题40：工厂模式

**问题描述：**

编写一个工厂类`AnimalFactory`，根据给定的类型创建并返回`Dog`或`Cat`对象。

**示例代码：**
```python
class Dog:
    def make_sound(self):
        return "Woof!"
class Cat:
    def make_sound(self):
        return "Meow!"
class AnimalFactory:
    @staticmethod
    def create_animal(animal_type):
        if animal_type == "dog":
            return Dog()
        elif animal_type == "cat":
            return Cat()
        else:
            return None
dog = AnimalFactory.create_animal("dog")
cat = AnimalFactory.create_animal("cat")
print(dog.make_sound())
print(cat.make_sound())
```

##

##  5. 实际问题解决

### 问题41：网络请求与JSON处理

**问题描述：**

使用`requests`库从一个API获取数据，并解析JSON响应，提取其中的某些字段。

**示例代码：**
```python
import requests
def fetch_data(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    data = response.json()
    return data['desired_field']
api_url = 'https://api.example.com/data'
print(fetch_data(api_url))
```

### 问题42：文件读写

**问题描述：**

编写一个函数，从一个文本文件中读取内容，并将其反转后写入另一个文件。

**示例代码：**
```python
def reverse_file_content(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r') as file:
        content = file.read()
    with open(output_file, 'w') as file:
        file.write(content[::-1])
```

### 问题43：日志记录

**问题描述：**

编写一个函数，设置日志记录，记录程序的运行信息。

**示例代码：**
```python
import logging
def setup_logging():
    logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)
    logging.info('This is an info message')
setup_logging()
```

### 问题44：命令行参数解析

**问题描述：**

编写一个脚本，接受命令行参数，并打印这些参数。

**示例代码：**
```python
import argparse
def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
    parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+', help='an integer for the accumulator')
    args = parser.parse_args()
    print(args.integers)
parse_args()
```

### 问题45：图像处理

**问题描述：**

使用Pillow库编写一个函数，打开一张图像并将其转换为灰度图像。

**示例代码：**
```python
from PIL import Image
def convert_to_grayscale(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('L')
    image.show()
convert_to_grayscale('example.jpg')
```

### 问题46：Web爬虫

**问题描述：**

编写一个简单的Web爬虫，从一个网页中提取所有的链接。

**示例代码：**
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_links(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
    return links
print(get_links('https://example.com'))
```

### 问题47：数据可视化

**问题描述：**

使用Matplotlib库绘制一个简单的折线图，展示某个数据集的趋势。

**示例代码：**
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_data(data):
    plt.plot(data)
    plt.xlabel('X-axis')
    plt.ylabel('Y-axis')
    plt.title('Simple Line Plot')
    plt.show()
plot_data([1, 2, 3, 4, 5])
```

### 问题48：数据库操作

**问题描述：**

编写一个函数，连接到SQLite数据库，并执行一个简单的查询。

**示例代码：**
```python
import sqlite3
def execute_query(db_name, query):
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return results
print(execute_query('example.db', 'SELECT * FROM users'))
```

### 问题49：邮件发送

**问题描述：**

编写一个函数，使用`smtplib`发送一封电子邮件。

**示例代码：**
```python
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
def send_email(subject, body, to_email):
    from_email = 'your_email@example.com'
    password = 'your_password'
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = from_email
    msg['To'] = to_email
    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.example.com', 465) as server:
        server.login(from_email, password)
        server.sendmail(from_email, to_email, msg.as_string())
send_email('Test Subject', 'This is a test email.', 'recipient@example.com')
```

### 问题50：Excel操作

**问题描述：**

使用`openpyxl`库编写一个函数，读取Excel文件中的数据，并将其打印出来。

**示例代码：**
```python
import openpyxl
def read_excel(file_path):
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook.active
    for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
        print(row)
read_excel('example.xlsx')
```

---

【Python】Python开发面试题库：综合考察面试者能力

Python





```dart
conda install -c conda-forge facelib
```

【Python】如何正确安装facelib

Python





```dart
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# 数据集1
n1 = [1206, 1174, 1141, 1116, 1037, 986]
Id1 = [0.505, 0.55, 0.595, 0.648, 0.727, 0.799]
# 数据集2
n2 = [596.7, 702.2, 810.4, 919.2, 1012, 1197]
Id2 = [0.306, 0.343, 0.372, 0.409, 0.445, 0.509]
# 数据集3
n3 = [600.6, 718.8, 875.6, 908.4, 1115, 1200]
Id3 = [0.378, 0.389, 0.405, 0.412, 0.437, 0.458]
# 绘制折线图
plt.figure()
# 开环特性      有静差（P）调节      无静差（PI调节）
# 数据集1折线
plt.plot(Id1, n1, marker='o', linestyle='-', label='开环特性', color='r')
for x, y in zip(Id1, n1):
    plt.text(x, y, f'({x:.2f},{y:.2f})', fontsize=9, horizontalalignment='center', color='r')
# 数据集2折线
plt.plot(Id2, n2, marker='s', linestyle='--', label='有静差（P）调节', color='g')
for x, y in zip(Id2, n2):
    plt.text(x, y, f'({x:.2f},{y:.2f})', fontsize=9, horizontalalignment='center', color='g')
# 数据集3折线
plt.plot(Id3, n3, marker='^', linestyle='-.', label='无静差（PI调节）', color='b')
for x, y in zip(Id3, n3):
    plt.text(x, y, f'({x:.2f},{y:.2f})', fontsize=9, horizontalalignment='center', color='b')
# 设置图表属性
plt.xlabel('Id')
plt.ylabel('n')
plt.title('直流电机开闭环特性曲线')
# lengend不要挡住字
plt.legend(loc='lower right')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
# save
plt.savefig("Id_vs_n.png", dpi=300)  # 设置dpi为300
# 显示图表
plt.show()
```

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03213.png)

# 问询、帮助

你如果需要帮助，请看这里：

```csharp
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
```

Python如何绘制直流电机开闭环特性曲线？matplotlib

raw文件，要知道宽、高、通道数、数据类型，就能顺利转化，下面是转化代码：






```python
import numpy as np
import cv2
# 图像的基本信息
width = 640  # 图像宽度
height = 480  # 图像高度
channels = 1  # 图像通道数，例如3表示RGB
dtype = 'uint16'  # 数据类型，根据实际情况可能是'uint8'或'uint16'等
# 使用numpy从RAW文件读取数据
with open('Depth_1714481422987_0.raw', 'rb') as f:
    img_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint16)
# 根据图像尺寸重塑数组
img = img_data.reshape(height, width, channels)
# 转换为 uint8
img_uint8 = (img / 256).astype('uint8')
# 转换为灰度图像
# apply colormap on depth image(image must be converted to 8-bit per pixel first)
im_color = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(img_uint8, alpha=15), cv2.COLORMAP_JET)
# 保存图像
cv2.imwrite('Depth_1714481422987_0_color.png', im_color)
# 显示图像
cv2.imshow('Colored Depth Image', im_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

一般jpg图的转换：

```clike
import numpy as np
import cv2
# 图像的基本信息
width = 640  # 图像宽度
height = 480  # 图像高度
channels = 3  # 图像通道数，例如3表示RGB
dtype = 'uint8'  # 数据类型，根据实际情况可能是'uint8'或'uint16'等
# 使用numpy从RAW文件读取数据
with open('Color_1714481423037_1.raw', 'rb') as f:
    img_data = np.fromfile(f, dtype=dtype)
# 根据图像尺寸重塑数组
img = img_data.reshape(height, width, channels)
# 如果图像数据是16位但cv2.imshow只支持8位，需要转换
if dtype == 'uint16' and cv2.__version__.startswith('3'):
    img = (img / 256).astype('uint8')
cv2.imwrite('Color_1714481423037_1.png', img)
# 显示图像
cv2.imshow('RAW Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

深度图上色，深度图raw文件转为png，如何读取深度图raw文件？

代码：





```python
import gradio as gr
# 这个函数将被绑定到 Gradio 界面的提交按钮上。
# 它简单地返回了上传的图片。
def process_image(image, image2, prompt, style, negative_prompt):
    # 在这里添加你的图像处理逻辑
    return image
# 这个函数用于提供给 gr.Examples 作为示例
def get_example():
    return [
        ["example_face.png", "example_face.png", "A smiling person", "Casual", "blurry background"],
        ["example_face.png", "example_face.png", "A serious person", "Formal", "crowded background"]
    ]
# 使用 Gradio 创建界面
with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        # 创建一个用于上传图片的组件
        face_file = gr.Image(label="上传你的脸部照片", type="pil")
        pose_file = gr.Image(label="上传一个姿势参考图像", type="pil")
        prompt = gr.Textbox(label="提示")
        style = gr.Dropdown(label="风格模板", choices=["Casual", "Formal"])
        negative_prompt = gr.Textbox(label="负面提示")
        # 创建一个提交按钮
        submit_button = gr.Button("提交")
    # 创建一个用于展示结果的图片组件
    gallery = gr.Image(label="生成的图片")
    usage_tips = gr.Markdown(label="使用提示")
    # 当用户点击提交按钮时，调用 process_image 函数，并将上传的图片作为参数传递
    submit_button.click(
        fn=process_image,
        inputs=[face_file, pose_file, prompt, style, negative_prompt],
        outputs=gallery
    )
    # 添加示例到界面中
    gr.Examples(
        examples=get_example(),
        fn=process_image,  # 这里应该是你的处理函数，用于示例
        inputs=[face_file, pose_file, prompt, style, negative_prompt],
        outputs=gallery,
        cache_examples=True,
    )
# 启动 Gradio 应用
demo.launch()
```

效果：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03488.png)

【Python】gradio如何给一个例子在网页中，gr.Examples

Python

## 快捷介绍

```python
www.gpt516.com
https://one.aiskt.com/token
```



代码：

```python
from openai import OpenAI
api_key = "sk-189I1Oj2NleZ3tbg4d32D3D9E2Ab4525Bd84A492"
api_base = "https://api.aiskt.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)
completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你好，你是什么模型，你叫什么名字，你是被谁开发的"},
    # {"role": "user", "content": "你好，你是什么模型"}
  ]
)
print(completion.choices[0].message)
```

## 详细介绍
要使用 Python 访问 OpenAI 的 GPT-4 API，您可以按照以下步骤操作。以下是详细的指南和示例代码。

### 步骤指南：

1. **注册并获取 API 密钥**：
   - 前往 [OpenAI](https://platform.openai.com/) 平台，注册或登录您的账户。
   - 进入 API 部分，生成一个 API 密钥。这个密钥用于验证您的 API 请求。

2. **安装 OpenAI 的 Python 库**：
   - 使用 `pip` 来安装 OpenAI 的 Python SDK：
     ```bash
     pip install openai
     ```

3. **编写 Python 代码**：
   - 在您的脚本中使用生成的 API 密钥进行身份验证，并通过 API 发送请求给 GPT-4 模型。

下面是一个示例代码：

```python
import openai

# 设置您的 API 密钥
openai.api_key = '你的API密钥'

# 向 GPT-4 模型发送请求
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",  # 指定您要使用的模型
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},
    {"role": "user", "content": "如何用 Python 访问 GPT-4 API？"}
  ]
)

# 提取并打印 GPT-4 的响应
message = response['choices'][0]['message']['content']
print(message)
```

### 代码解析：
- `openai.api_key`: 将其设置为您从 OpenAI 平台生成的 API 密钥。
- `openai.ChatCompletion.create`: 该函数用于发送对话给 GPT-4 模型，`messages` 参数包含对话内容。通常需要包括用户的提问（"user"），也可以选择性地添加系统消息（"system"）来指导助手的行为。
- `model`: 该参数应设置为 `"gpt-4"`，以调用 GPT-4 模型。

### 示例输出：
当您运行这段代码时，GPT-4 模型会根据提供的对话返回一个响应，您可以打印该响应，或者将其集成到您的应用程序中。

### 重要说明：
- **速率限制**：OpenAI 对每分钟的请求数量有限制，建议查看 [API 文档](https://platform.openai.com/docs/) 以了解最新的限制和计费详情。
- **错误处理**：建议您使用 `try-except` 块来处理网络问题或无效 API 密钥等错误情况。

### 附加功能：
您还可以根据具体需求调整请求参数，如：
- `max_tokens`: 控制返回内容的长度。
- `temperature`: 控制生成文本的随机性。较高的值（如 0.8）会生成更随机的输出，较低的值（如 0.2）则生成更确定的结果。

通过这段代码，您应该能够成功使用 Python 访问 GPT-4 的 API。如果有更多需求，还可以根据 OpenAI 文档进一步自定义您的 API 请求。

如何使用Python语言访问ChatGPT样式的接口？

# 方案一览





本篇博客将介绍如何在Docker容器中打开SSH连接服务，以及如何使用JetBrains Gateway软件进行代码调试。

## Gateway软件介绍

JetBrains Gateway是一款紧凑型桌面应用，可让您通过 JetBrains IDE 远程工作，甚至无需下载这些IDE。通过在桌面端安装这款软件，您可以直接调试服务器上的代码。

![JetBrains Gateway](/static/img/images/03665.png)

## 启动容器

使用以下命令启动容器，其中 `--net host` 参数是为了让容器使用宿主机的网络。

```bash
docker run -it --net host --gpus all kevinchina/deeplearning:cu11.8ubuntu22.04 bash
```

您也可以指定端口，比如将宿主机的2024端口映射到容器的22端口：

```bash
docker run -it -p 2024:22 --gpus all kevinchina/deeplearning:cu11.8ubuntu22.04 bash
```

## 配置apt源

详细配置apt源，请参考博客：[https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/134291339](https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/134291339)

对于Ubuntu 22.04，配置文件如下：

```bash
vim /etc/apt/sources.list
```

```bash
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
## Pre-released source, not recommended.
# deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
```

## 在容器中安装SSH服务器

在容器内运行以下命令来安装SSH服务器，确保已经安装了openssh-server：

```bash
apt-get update
apt-get install -y openssh-server
```

## 配置SSH服务器

编辑SSH服务器配置文件 `/etc/ssh/sshd_config`，确保以下行被设置为合适的值：

```bash
Port 2024 # 根据需求设置，容器Linux开启SSH服务的默认端口是22
PermitRootLogin yes  # 允许root用户登录（可选，根据需要设置）
PasswordAuthentication yes  # 允许密码身份验证
```

## 生成SSH密钥

如果还没有SSH密钥对，可以生成一个：

```bash
ssh-keygen -t rsa -b 2048
```

## 启动SSH服务

启动SSH服务：

```bash
service ssh start
```

或者，如果容器中使用`systemd`，使用以下命令：

```bash
systemctl start ssh
```

## 为root创建密码

为root创建密码，例如设为 `nihao123`：

```bash
passwd root
nihao123
```

## 连接到容器

现在，可以使用SSH连接到Docker容器。在另一台服务器上执行以下命令：

```bash
ssh -p 2024 user@your_docker_host_ip
```

也可以直接使用root登录：

```bash
ssh -p 2024 root@101.20.31.31
```

请注意，出于安全考虑，建议使用SSH密钥进行身份验证，并将 `PasswordAuthentication` 设置为 `no`。确保防火墙允许通过所选的SSH端口的流量。


## 使用Gateway

这个就比较轻松了，别的服务器都可以ssh连接到容器里面了，此时，Gateway或者其他ssh工具就当然也是可以直接用ssh连接到容器中去。

【Python编程工具】【ssh连接Docker容器】如何使用Docker容器里的python环境，如何调试在容器中的代码

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03756.png)






泊松图像混合（Poisson Image Editing）的原理基于泊松方程。该方法旨在保持图像中的梯度一致性，从而在图像编辑中实现平滑和无缝的混合。以下是泊松图像混合的基本原理和公式：

### 泊松方程

泊松方程是一个偏微分方程，通常用于描述物理和数学中的一些现象。在图像处理中，泊松方程的形式如下：

\[\nabla^2 u = f\]

其中，$\nabla^2$ 是拉普拉斯算子，$u$ 是图像中的像素值，$f$ 是输入图像中的梯度。

### 泊松图像混合

在图像编辑中，泊松图像混合的目标是将源图像 $S$ 中的内容（包含一些掩码区域）融合到目标图像 $T$ 中。设混合结果为 $R$。

1. **定义泊松方程**

   泊松图像混合的目标是找到一个图像 $R$，使得在掩码区域内，$R$ 的梯度与源图像 $S$ 中的梯度相匹配，并且在掩码区域外，$R$ 等于目标图像 $T$。

   \[\nabla^2 R = \nabla^2 S \quad \text{在掩码区域内}\]

   \[R = T \quad \text{在掩码区域外}\]

2. **离散化泊松方程**

   将泊松方程离散化，得到以下方程：

   \[4R_{i,j} - R_{i-1,j} - R_{i+1,j} - R_{i,j-1} - R_{i,j+1} = S_{i,j} \quad \text{在掩码区域内}\]

   \[R_{i,j} = T_{i,j} \quad \text{在掩码区域外}\]

   其中，$R_{i,j}$ 是混合图像中像素 $(i,j)$ 处的值，$S_{i,j}$ 是源图像中像素 $(i,j)$ 处的值，$T_{i,j}$ 是目标图像中像素 $(i,j)$ 处的值。

3. **求解泊松方程**

   这是一个线性方程组，可以通过迭代求解、矩阵求逆等方法来得到混合图像 $R$。

在实际应用中，为了更好地处理边界和获得高质量的混合结果，通常会采用一些改进的算法，如高斯-赛德尔方法、共轭梯度法等。

请注意，上述是泊松图像混合的基本思想和公式，实际实现可能涉及到更多的细节和优化。希望这能帮助理解泊松图像混合的原理。

什么是泊松图像混合

chrome浏览器拖拽图片到本地文件夹，名字是乱的或者重名，那么我们将之前在本地的图片都命名好，就不会存在这个问题。






用python写一个程序，不断监测C:\Users\xjsd\Desktop\outpainting_test_data内的文件名（不算后缀），如果命名不满足f0001【0001是递增的】，就将该文件名改为满足规范的（后缀保持原样）。

python

```python
import os
import re
import time
def rename_files(directory_path):
    # Get a list of existing file names in the directory
    existing_files = [f for f in os.listdir(directory_path) if os.path.isfile(os.path.join(directory_path, f))]
    # Sort the existing file names
    existing_files.sort()
    # Initialize a counter for the new names
    counter = len(existing_files)
    # Iterate through existing files
    for filename in existing_files:
        base_name, file_extension = os.path.splitext(filename)
        # Define the expected pattern f0001
        pattern = re.compile(r'f(\d{4})')
        # Check if the current filename matches the pattern
        match = re.match(pattern, base_name)
        if not match:
            while 1:
                # If not, generate a new filename following the pattern
                new_filename = f'f{str(counter).zfill(4)}{file_extension}'
                # Update the counter
                counter += 1
                # Check if the new filename already exists
                if new_filename not in existing_files:
                    break
            # Rename the file
            old_file_path = os.path.join(directory_path, filename)
            new_file_path = os.path.join(directory_path, new_filename)
            os.rename(old_file_path, new_file_path)
            print(f'Renamed: {filename} -> {new_filename}')
# Replace 'C:\\Users\\xjsd\\Desktop\\outpainting_test_data' with your actual directory path
directory_path = r'C:\Users\xjsd\Desktop\outpainting_test_data'
while 1:
    # Run the rename_files function
    rename_files(directory_path)
    time.sleep(1)
```