Bablosoft

Можно ли запретить заново подгружать уже установленные ранее модули?

Поддержка

  • F

    Был ли запрос.. Проблема с кэшем

    Поддержка
    0 Votes
    2 Posts
    427 Views
    ?

    Думаю не просто так отдельно реализация есть проверки на запрос (просто был он или нет) и сохранение всех данных у этих же запросов. (●'◡'●)

  • B

    Можно ли сделать цветным success?

    Поддержка
    0 Votes
    7 Posts
    736 Views
    DoctorKrolicD

    @Dodok https://wiki.bablosoft.com/web-interface/ - это вики, доступна из кабинета на странице меню редактирования веб-интерфейса
    https://www.youtube.com/watch?v=SOu0uBhNewE - это туториал от разработчика

  • foowee800F

    Можно ли экспортировать данные из результатов в excel

    Поддержка
    0 Votes
    7 Posts
    837 Views
    moonsoonM

    @Fox принято понято.

  • IvanMI

    Существует ли CPU & RAM Limiter для BAS?

    Поддержка
    0 Votes
    11 Posts
    1305 Views
    IvanMI

    @UserTrue

    команда tasklist отдает список процессов со всей нужной инфой

    Благодарю. Надо будет осознать как это делается.

    70883ff6-6cbd-4254-bc31-970c5f0488bc-изображение.png

  • mocardM

    Можно ли сравнить Фото по Фото а не по размеру файла?

    Поддержка
    0 Votes
    3 Posts
    632 Views
    G

    Вот код на питоне которые исщет похожие картники
    Там задаются 4 картинки вычисляется их хеш и потом исщется та которая наиболее похожа другую
    может его можно как то адаптрировать под javascript
    если питон не знаешь учи

    вообще то принцип такой картика уменьшается в размере переводится в черно белую и потом вычисляется ее хеш который потом сравнивается с другими такими же похожими картиками.

    Еще можно заморачаться и написать нейросеть которая будет определять что у тебя там на картники или на что это вообще похоже но в этом я не силен.

    import cv2 #Функция вычисления хэша def CalcImageHash(FileName): image = cv2.imread(FileName) #Прочитаем картинку resized = cv2.resize(image, (8,8), interpolation = cv2.INTER_AREA) #Уменьшим картинку gray_image = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Переведем в черно-белый формат avg=gray_image.mean() #Среднее значение пикселя ret, threshold_image = cv2.threshold(gray_image, avg, 255, 0) #Бинаризация по порогу #Рассчитаем хэш _hash="" for x in range(8): for y in range(8): val=threshold_image[x,y] if val==255: _hash=_hash+"1" else: _hash=_hash+"0" return _hash def CompareHash(hash1,hash2): l=len(hash1) i=0 count=0 while i<l: if hash1[i]!=hash2[i]: count=count+1 i=i+1 return count hash1=CalcImageHash("1.png") hash2=CalcImageHash("2.png") hash3=CalcImageHash("3.png") hash4=CalcImageHash("4.png") print(hash1) print(hash2) print(hash3) print(hash4) print(CompareHash(hash1, hash2)) print(CompareHash(hash1, hash3)) print(CompareHash(hash1, hash4)) print(CompareHash(hash2, hash3)) print(CompareHash(hash2, hash4)) print(CompareHash(hash3, hash4)) minHash = CompareHash(hash1, hash2) img = 1 if(CompareHash(hash1, hash3) < minHash): minHash = CompareHash(hash1, hash3) if(CompareHash(hash1, hash4) < minHash): minHash = CompareHash(hash1, hash4) if(CompareHash(hash2, hash3) < minHash): minHash = CompareHash(hash2, hash3) img = 2 if(CompareHash(hash2, hash4) < minHash): minHash = CompareHash(hash2, hash4) img = 2 if(CompareHash(hash3, hash4) < minHash): minHash = CompareHash(hash3, hash4) img = 3 print(img, minHash)