1.为什么pillow插件不能离线安装
2.基于JetPack离线安装torch和编译安装torchvision（arm架构）
3.如何用python给女神写一封照片情书？亲测表白率100%~
4.程序员最浪漫的源码表白方式，将情书写在她的源码照片里，Python简直太厉害啦~
5.Pytorch torchvision与Pillow(PIL)双线性插值resize的源码区别
为什么pillow插件不能离线安装
需要安装python-dev用来编译一些c写的python库pil或者pillow想要正常工作，可能还需要libjpeg-devlibpng-dev等依赖库先安装依赖库，源码再重新安装pillow库。源码如果在线pip不能安装，源码销氪源码可以使用离线的源码方式安装，下载pillow源码，源码然后用pip安装:pipinstallpillow--2.3.tar.gz！源码
基于JetPack离线安装torch和编译安装torchvision（arm架构）
在搭建基于arm架构的源码AI服务过程中，我遇到了一些挑战并记录了相关步骤。源码首先，源码针对JetPack 5.1环境，源码需要从官网下载预先编译的源码torch离线包，适应Python3.8版本，源码并确保torch与torchvision版本对应。下载后的文件看起来是这样的：
离线文件下载后:
接着，将文件传至服务器，通过命令行安装，flash导航按钮源码这里使用百度pip源加速依赖包的下载：
安装命令:
安装成功后，继续下载torchvision源码，例如0..0版本，解压并准备安装Pillow，因为torchvision需要它：
下载vision-0..0版本:
安装Pillow:
如果Pillow缺失，需要先安装。接下来，编译安装torchvision：
进入vision-0..0目录并编译安装:
这一步需要一些时间。为避免频繁编译，我们可以将源码转换为whl文件，便于后续快速安装：
源码转whl:
转换后的whl文件:
最后，你可以在dist文件夹中找到转换好的whl文件`torchvision-0..0-cp-cp-linux_aarch.whl`，将其保存备用，以备后续使用。这样，通过这些步骤，你就能在arm架构服务器上离线安装并编译torch和torchvision了。
如何用python给女神写一封照片情书？亲测表白率%~
如何用Python给女神写一封照片情书？实现步骤
想要在像素中书写情书，网页源码转txt使用Pillow这个库是关键。 是由无数像素组成的，放大后即为一个个小方格。准备工作
使用Pillow库对进行操作，需先通过pip安装此库。Pillow介绍
安装后，通过示例学习如何新建、保存，绘制元素，以及合并。实战演练
步骤分三：获取女神照片，编写代码，展示效果。实现代码
源码资料请查看文章末尾。生成超过上传限制，仅展示效果截图。照片效果展示
代码生成的效果，如图所示。大贰游戏源码字迹呈竖排，长宽比影响字迹方向。效果实例
提供照片放大细节图，自行放大查看更清晰效果。 表白成功率%，快来尝试吧！其他照片示例
提供更多照片示例，供参考。 有问题或Python相关疑问，欢迎评论区留言或私信。感谢支持，关注或点赞鼓励。 文章到此结束，下篇再见，我是小熊猫。程序员最浪漫的表白方式，将情书写在她的照片里，Python简直太厉害啦~
这光棍节，推荐系统 python源码表弟准备向心仪的女孩表白，决心在节前脱单。
表弟找到我，求我给他指点迷津。我本不想多事，毕竟他是我表弟，为他洗脚也乐意。我传授了他程序员浪漫的杀手锏：假装给她拍照，然后把情书内容写在照片上，打印出来送给她。
要实现情书藏于像素，我们用到Python中的Pillow库。由无数像素组成，像素放大后，就是一个个小方格。
首先，需要安装Pillow库。使用pip安装即可。
了解Pillow基础，我们先尝试新建并保存，看看效果。运行代码后，一张名为img.jpg的在默认路径下生成。
我们来看下生成的，萌萌的，正是我们要的风格。
在学习Python过程中，初学者往往不清楚如何入门，如何系统学习，尤其是当基础知识掌握后，如何进一步提升。我特地准备了丰富的学习资源，包括免费视频教程、电子书籍和源代码。点击（**蓝色字体**）即可获取。还有大佬们随时解答疑问。
我们尝试重新绘制，加入线条，再次确认操作效果。然后合并两张，观察融合后的效果。一切顺利。
实战开始，分为三步：创建文案、像素尺寸、字体类型、路径等基本信息；创建小图填充内容；在大图上填充内容；最后，循环遍历每个像素点，将文字嵌入。
让我们看看表弟心仪女孩的照片，准备开始操作。
编写代码实现，如下是代码概览。结果生成的效果如下，因上传限制无法完整显示，仅截取部分效果展示。
字的排列根据尺寸调整，横版照片的字会是横排。
分享结束，我为各位准备了Python视频教程，包括入门、进阶和实战案例，希望对你们有所帮助。记住，努力是成功的唯一途径，加油！
Pytorch torchvision与Pillow(PIL)双线性插值resize的区别
Pytorch的torchvision和Pillow库都提供了双线性插值算法用于图像缩放，但它们的具体实现和处理方式有所不同。这些微小的差异可能在肉眼难以察觉，但在像素值层面却能体现出来，特别是在数据预处理过程中，顺序改变可能导致模型精度的细微变化。
核心差异在于处理步骤和点的选择策略。torchvision对输入的处理依赖于数据类型：如果是tensor，会采用自定义算法；如果是Pillow的Image对象，则调用Image的算法。这可能导致ToTensor和Resize操作顺序不同时，结果出现偏差。例如，torchvision通常使用四邻近像素进行插值，而Pillow则可能使用更多邻近像素，导致像素值计算上的差异。
以一个6x9图像缩小到4x2为例，Pillow的插值选择点的方式会比Pytorch更广泛，这可能导致像素值计算的细微变化。尽管这种差异在视觉上可能不明显，但在模型的精度评估中，这种小差别不容忽视。
次要影响因素还包括源代码细节和实验分析，但这些影响相对较小。实验结果显示，将ToTensor和Resize操作顺序改变，或者仅对比torchvision和Pillow的Resize操作，都会产生显著的像素值差异。与torchvision的典型双线性插值相比，Pillow的实现虽然略有偏差，但差距已经减小，更接近Pillow自身的算法。
