如何使用爬虫分析 Python 岗位招聘情况 Life is short, you need Python。Python 是一门很优雅的语言，用着挺舒服的。所以就在想，现在的 Python 开发的岗位招聘，公司们需要什么样的人才？要有什么样的技能？以及对应的市场如何？ 所以，我又有了一个大胆的想法。 爬取了上 Python 关键字的招聘岗位，地区锁定在中国四个一线城市，北上深广。选取 top650 条招聘岗位带 Python 关键字的招聘信息进行数据分析。 岗位分布 650 条招聘信息中，各城市岗位数量分布如下图。 上海 228 是最多的，北京 202 排在第二，两者都超过了 200，深圳和广州就和上海北京差得有点多了，分别只有 115 和 91，另外还有 14 个是异地招聘的。当然数据只是针对这前 650 条数据而言！不过总体上也差不多，后面的招聘信息都只是在岗位要求里提到 Python

https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/magnifying-glass-44009#content 跟这个差不多

入学控制 :detective: :detective: :detective: 用于为Kubernetes集群构建和部署动态的微框架。 它减少了检查，验证和/或拒绝对象进入集群所需的样板，使您可以专注于编写要实施的特定业务逻辑。 可以用作和的目标-处理程序可以向提交的资源返回简单的允许/拒绝响应或补丁（突变）。 提供一个可扩展的AdmissionHandler类型，该类型接受一个自定义的接纳函数（称为AdmitFunc ），使您可以轻松添加新的验证或突变Webhook端点。 提供示例Deployment ， Service和ValidatingWebhookConfiguration定义供您构建，并提供作为其他指导。 故障排除 贡献 执照 使用框架 内置的AdmitFuncs 准入控制提供了许多有用的内置AdmitFunc ，包括： EnforcePodAnnotations确保允许的EnforcePodAnnotat

2019 亲测可用 https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/magnifying-glass-44009#content 一模一样

图像超分辨率（ISR） 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率（ISR）的各种残差密集网络的Keras实现，以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括： 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络（Zhang et al.2018） 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留（Wang等人，2018） Keras VGG19网络的多输出版本，用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络，基于（SRGANS，Ledig et al.2017）中的描述 阅读完整的文档，为： : 。 和进行培训和预测。 此外，我们提供了一些脚本，以简化AWS和在云上的培训，仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容，并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献，请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时，可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用： RDN：较大的psnr，较小的psnr，取消噪声 RRDN：甘斯 用法示例： model = RRDN(weights=

npmhub 在每个带有package.json文件的GitHub存储库或文件夹上，滚动到页面底部以查看其npm依赖项及其说明的列表。 npmhub还为以下内容添加了方便的链接： package.json文件 npmjs.com RunKit测试包 BundlePhobia捆绑时查看包装尺寸 PackagePhobia在安装时查看软件包大小 NPMGraph探索子依赖性 UNPKG查看发布到npm的确切内容 右键单击然后选择在该域上启用npmhub，也可以支持GitHub Enterprise。 安装 在Chrome版本也能在歌剧（使用）和边缘。 设计 这是npmhub的样子： 也可以看看 用于在GitHub上显示不同包管理器依赖关系的扩展。 直接跳转到npm软件包的GitHub存储库，例如 。