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

Tilted-Image-Correction-version1.3.zip

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

We propose a spatial diffraction diagnostic method via inserting a millimeter-gap double slit into the collimated terahertz beam to monitor the minute variation of the terahertz beam in strong-field terahertz sources, which is difficult to be resolved in conventional terahertz imaging systems. To verify the method, we intentionally fabricate tiny variations of the terahertz beam through tuning the iris for the infrared pumping beam before the tilted-pulse-front pumping setups. The phenomena can

用解析方法求出消除中心视场球差、彗差及像散的偏轴两镜系统的结构及面形参数.根据解出的参数进行光线追迹,得到中心视场像斑尺寸在0.2″以内.要改善边缘视场的像质,需要在双曲率面镜上加高次项,并偏离解出的某些参数.对于F/11左右的系统,可以得到±0.6°视场边缘有1.5″～1.9″的像斑角尺寸.这种系统的子午与弧矢焦距不等,相差在1%以内.

We investigate the aberration properties of the conformal optical system with decentered and tilted elements by vector aberration theory. By decentering and tilting the window and corrector of the system, two elements are effectively used together in a particular manner by aberration compensation to achieve off-axis imaging. A conceptual design is performed with a half-field of 2?, the F# of 4, and the wavelength ranging of 3700~4800 nm. The imaging quality can reach the optical diffraction limi

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 。