重新编译了下 MagickWand (for Win32) 散分

Mistruster 2008-12-09 10:01:50
最近又重新编译了一下 MagickWand for PHP (Windows 版本)
所采用 ImageMagick 版本为 6.4.7
PHP 版本为 4.4.9 和 5.2.6
(Linux 下的需要安装 ImageMagick这里就不提供了)

http://www.imagemagick.com.cn/php/php_4.4.9_magickwand_q8_st.dll
http://www.imagemagick.com.cn/php/php_4.4.9_magickwand_q16_st.dll
http://www.imagemagick.com.cn/php/php_4.4.9_magickwand_q32_st.dll

http://www.imagemagick.com.cn/php/php_5.2.6_magickwand_q8_st.dll
http://www.imagemagick.com.cn/php/php_5.2.6_magickwand_q16_st.dll
http://www.imagemagick.com.cn/php/php_5.2.6_magickwand_q32_st.dll

其中QuantumRange
Q8 为 255 MaxRGB
Q16 为 65535 MaxRGB
Q32 为 4294967295 MaxRGB
...全文
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Mistruster 2008-12-19
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还好用的是 PHP 5.2.6 没有用当时最新的 5.2.7

php.net 官方网站上的 PHP 5.2.7 Released 发布于[04-Dec-2008]
结果没几天就发布了 5.2.8 [08-Dec-2008]

并且:
PHP 5.2.7 has been removed from distribution
Due to a security bug found in the PHP 5.2.7 release, it has been removed from distribution. The bug affects configurations where magic_quotes_gpc is enabled, because it remains off even when set to on. In the meantime, use PHP 5.2.6 until PHP 5.2.8 is later released.
jim8590251 2008-12-16
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支持............
Mistruster 2008-12-16
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[Quote=引用 7 楼 hzcenter 的回复:]
Linux有没有支持?
[/Quote]

Linux 下需要自己编译啊
jinsuo_1986 2008-12-10
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学习下!!
帮顶~
daly2008 2008-12-10
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学习。。
Zijian_Zhang 2008-12-10
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恭喜楼主,ImageMagick这个是比GD强大得多的图像处理扩展,支持很多甚至是你没听说过的图片格式,顶一下,接分
hzcenter 2008-12-09
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Linux有没有支持?
knight0450 2008-12-09
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接分接分~~
aniwn 2008-12-09
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帮顶
接分
phpboy 2008-12-09
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UP

学习。。

接分
程序猿之殇 2008-12-09
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恭喜,呵呵.
ImageMagick是一个强大的图片处理库
Mistruster 2008-12-09
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做图的
hzcenter 2008-12-09
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有什么用处的?
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时电商用户行为分析与预测(Python版本+pyspark+可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务规模持续扩大,用户在浏览、加购、收藏与购买等环节产生的行为数据呈现高并发、高吞吐与强时效特征。传统离线批处理分析难以满足运营决策对实时性的要求。本文设计并实现了一套基于 Spark 的实时电商用户行为分析与预测系统,围绕“数据采集—流式计算—指标落库—可视化展示—销售预测”的完整链路展开研究与工程实践。 系统采用前后端分离架构:前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 构建管理端与数据大屏;后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful 接口,并结合 JWT 完成管理员身份认证;实时链路以 Kafka 作为消息中间件承接行为事件,以 Spark Structured Streaming 完成按小时窗口的 PV、UV、加购、收藏、购买与销售额聚合;预测模块基于 Spark ML 线性回归对销售额序列进行建模,并输出 RMSE、MAE、MAPE 等误差指标。数据持久化采用 MySQL,数据库名为 db_ecommerce,核心业务表均以 t_ 前缀命名。 测试结果表明,系统能够稳定完成管理员登录、个人中心维护、行为与商品管理、实时统计展示、销售预测对比及流水线状态监控等功能,具备较好的可扩展性与教学示范价值,可为电商运营提供实时洞察与辅助决策支持。 本文的主要工作包括:完成系统需求分析与总体架构设计;绘制实体属性图与实体关系图并完成八张核心业务表设计;实现基于 Kafka 与 Spark 的实时统计及销售预测链路;完成 Vue

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