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mysql 迁移4
切换keepalived ip 变更新master keepalived优先级，重载的方式切换 [root@new-master ~]# vim /etc/keepalived/keepalived.conf [root@new-master ~]# /etc/init.d/keepalived reload ; watch -n .2 ip a 使用给新master keepalived 升优先级重载的方式切IP 使用 watch 来观察ip变化 ---- 从两边密切监控观察检查应用与数据库状态 使用n
1.8K30编辑于 2022-03-22 - 来自专栏计算机视觉战队
深度卷积网络迁移学习的脸部表情识别
这次看的这篇paper主要提出一个基于深度卷积网络迁移学习的有效脸部表情识别模型。 在MSRA-CFW数据库中通过1580类脸部识别的任务训练深度卷积网络（ConvNets），且从训练的深度模型迁移高层特征去识别脸部表情。 主要工作： 设计了一个有效的面部表情识别模型，通过一个从深度ConvNets迁移学习的新想法去提取鲁棒特征用于面部表情识别，并提供了新的混合深度ConvNets去提高迁移特征的鲁棒性适用于遮挡情况。 二、面部表情识别 深度ConvNets充分训练后，采用多类SVM和来自训练好的深度ConvNets迁移的120维高层特征去分类7个表情状态（6个基本表情和一个自然表情）。 图4 不同遮挡率的遮挡人脸 ? 图5 在遮挡面部块的改进前后模型结果 五、总结 提出了一种有效的面部表情识别模型，其是来自训练的深度ConvNets迁移的鲁棒特征。
2.3K90发布于 2018-04-17 - 来自专栏技术杂记
mysql 迁移4
确认备份数据 在销毁slave和原master前，这是最后一次可以备份原库统计数据的机会 生产数据已经陈旧，不一致了 确认后可以进行下一步 ---- 备份新master以便重建 [root@new-master nfs]# time nohup /usr/bin/innobackupex --defaults-file=/etc/my.cnf --user=root --password=xxxxxxxxxx /data/nfs/test_full_backup >> /data/nfs/full_
75820编辑于 2022-03-21 - 来自专栏有趣的django
4.alembic数据迁移工具
alembic是用来做ORM模型与数据库的迁移与映射。 charset=utf8 （4）将models所在的目录路径添加到env.py，并指定target_metadata import sys,os # 1. #2.os.path.dirname(__file__)：获取当前文件的目录 #3.os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))：获取当前文件目录的上一级目录 #4. -m:本次迁移做了哪些修改 upgrade:将指定版本的迁移文件映射到数据库中，会执行版本文件中的upgrade函数 head:代表当前的迁移脚本的版本号 downgrade:会执行指定版本的迁移文件中的 if __name__ == '__main__': app.run() （3）初始化 alembic init alembic （4）alembic.ini sqlalchemy.url =
2.2K30发布于 2019-02-13 - 来自专栏用户1998800的专栏
mysql为utf8mb4存储emoji表情
找到后请在以下三部分里添加如下内容： [client] default-character-set = utf8mb4 [mysql] default-character-set = utf8mb4 = utf8mb4_unicode_ci init_connect='SET NAMES utf8mb4' 3. utf8mb4 character_set_server utf8mb4 character_set_system utf8 collation_connection utf8mb4_unicode_ci 但必须保证这几个变量必须是utf8mb4。 将数据库、表、列三个同时也转换成utf8mb4 更改数据库编码：ALTER DATAbase alfredsw CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci
59410编辑于 2023-07-24 - 来自专栏程序员的诗和远方
django,mysql存储emoji表情,utf8mb4
今天在做后台的时候发现一个错误： Incorrect string value: '\xF0\x9F\x90\xA8' for column 'signature' at row 1 发现是参数里面是一个iOS的表情 ，也就是系统自带的emoji表情。 上网了解了一下emoji表情，原来一般的字符包括中文用utf8的话，mysql是用3个字节去存储的，而emoji表情要用4个字节的utf8，也就是utf8mb4格式。 'OPTIONS': {'charset':'utf8mb4'}, }, } 主要是这句'OPTIONS': {'charset':'utf8mb4'} 然后再尝试插入emoji表情，结果正常 网上有更完整的关于存储emoji表情到mysql的例子可以参考：http://blog.manbolo.com/2014/03/31/using-emojis-in-django-model-fields
2.4K60发布于 2018-05-02 - 来自专栏未竟东方白
【Matlab】表情合成尝试（4）——Dlib库混合编译
前面三篇文章搞了大致的处理流程，但是有个非常重要的问题还没解决——我们的人脸特征点(landmarks)是手动标定的。特征点在实际使用中自然是需要自动标定的，经过网上查找有个C++库称为Dlib可以解决自动标记68个landmark的问题，这就是我们要找的东西。
1.4K10发布于 2020-07-29 - 来自专栏Java进阶
mysql uftb8mb4 储存 emoji 表情失败
血淋淋的惨痛教训 众所周知 mysql 存 emoji 表情要用 utf8mb4 这个字符集 OK 没问题，设置 nick_name 为 utf8mb4 varchar(50) 测试的结果： ? 总结： 1、我设置了utf8mb4 还是无法储存部分 moji 表情的原因是：新的moji 表情越来越多，mysql 版本却没有跟上，导致新的moji 表情存不进去。 2、mysql 存 moji 表情 不要完全依赖 utf8mb4这个字符集来帮你处理 ， 可以就选用utf8 长度给长一点 转 base64 后存，取的时候再转成字符串就行，当然转base64 的 encode 4、就算是高并发场景，遇到生产环境大量报错不要慌，不要急，要稳住心态，只要一些硬性指标（比如订单量）没有下降就还能撑住。 5、学会批判的看事情，百度得到的答案不一定对，相信很多人遇到要存moji 表情 都是 直接谷歌或是百度 mysql 如何存 emoji表情，然后看到一堆文章，找了篇看起来很多的，就拿着参考开始实践了。
3.1K30发布于 2019-02-20 - 来自专栏全栈程序员必看
面部表情还是面目表情(怎样调整面部表情)
各种运算图和各种阶段各种流程的兼容问题： Nan问题和clip注意事项： 生产队列报错： 打印graph 其他操作失误与注意事项： 网盘 git链接： ---- 概要： 问题来源： kaggle的一个表情识别的训练集 这图尔康应该是“幸福”，也就是“Happiness”，不好说，表情太淡吧也许，确实不算笑的“happy”。裁剪成大头，依然没改变！ Disgust :-8.54 Fear :-2.30 Happy :0.83 Sad :0.84 Surprise :-4.88 Neutral :1.84 相比老模型，表情包的 ): ('I', 'I;32'), ((1, 1), '>u4'): ('I', 'I;32B'), ((1, 1), '<i4'): ('I', 'I'), ((1, 1), '>i4'): ('I' , 'I;32BS'), ((1, 1), '<f4'): ('F', 'F'), ((1, 1), '>f4'): ('F', 'F;32BF'), ((1, 1), '<f8'): ('F', 'F
2.1K40编辑于 2022-07-28 - 来自专栏云计算与数据库
MongoDB分片迁移原理与源码（4）
MongoDB分片迁移原理与源码 异步删除数据 在from shard将迁移结果提交到config服务器成功后，from shard就会执行删除原数据的操作；如果迁移的参数"_waitForDelete 孤儿文档会造成数据的不一致，甚至一个数据块迁移了一部分然后被打断，后续相同的数据块重新迁移的时候，有可能造成迁移始终不成功的问题。 4.0 版本中迁移触发的阈值太低，导致迁移产生的性能问题太高 该问题主要从参考文献中得出来的结论。 详情可参考《MongoDB疑难解析：为什么升级之后负载升高了》 除此之外，由于整个迁移不是原子的，且存在异步过程，导致中间失败，产生其他问题的可能。 由数据迁移至MongoDB导致的数据不一致问题及解决方案
1.1K00发布于 2020-04-04 - 来自专栏新智元
【换脸AI升级版】面部表情、身体动作、视线方向都能实时迁移
HeadOn的视频演示： 研究人员在论文里将这个系统称为“首个人体肖像视频的实时的源到目标（source-to-target）重演方法，实现了躯干运动、头部运动、面部表情和视线注视的迁移”。 为了解决视线注视的问题，该团队之前开发了FaceVR： 研究团队去年在Face2Face上所做的工作为HeadOn的大部分能力提供了框架，但Face2Face只能实现面部表情的转换，HeadOn增加了身体运动和头部运动的迁移 这个虚拟形象具有完整头部的参数化3D模型，使用混合形状进行表情控制，并与个性化的上身模型集成。 自动合成一个上半身模型 一种新的实时重现算法利用这个代理来真实地映射面部表情和眼睛注视，以及捕获的源参与者对目标参与者的头部动作和身体动作。 如果你曾使用Animoji或Bitmoji来聊天，你可能已经注意到这些表情看起来是多么不自然——至少对我们这些看动画片长大的人来说很不自然——说话时不会动脑袋和脖子，面部表情也只有那几种。
3.2K30发布于 2018-06-22 - 来自专栏晓晨的专栏
IdentityServer4 3.1.x 迁移到 4.x
一.前言 IdentityServer4 4.x已经正式发布了，根据官方的 Release Note，3.1.x 到 4.x 的变更也是非常多，今天在将代码迁移到 4.x 遇到了一些问题在此记录下来，我使用的 IdentityServer4 的各种数据持久化，比如 ClientStore，ResourceStore 等，都是完全自定义的，非 EntityFramework，如果你是使用的 EF 那么官方提供了迁移脚本 4.x: ? 4.IResourceStore 的变化 ? 五.总结 以上就是我在 IdentityServer4 3.1.x 到 4.x 迁移所遇到的各个问题，所有问题都解决了并且成功运行。 官方开了一个 issues 记录迁移的问题，如果大家有难以解决的问题，不妨去提交：https://github.com/IdentityServer/IdentityServer4/issues/4592
75841发布于 2020-10-26 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 2-4-4 编写迁移
有关迁移的入门资料，请查看 the topic guide. 数据迁移和多数据库 在使用多个数据库时，需要解决是否针对某个特定数据库运行迁移。例如，你可能 只 想在某个特定数据库上运行迁移。 在这个例子中，我们默认使用uuid.uuid4。 运行 makemigrations 命令。 编辑创建的迁移文件。 name='uuid', field=models.UUIDField(max_length=32, unique=True, default=uuid.uuid4) apps.get_model('myapp', 'MyModel') for row in MyModel.objects.all(): row.uuid = uuid.uuid4( model_name='mymodel', name='uuid', field=models.UUIDField(default=uuid.uuid4,
69010编辑于 2022-11-27 - 来自专栏LVM
redmine-4.X版本迁移到docker
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD="123456" -e MYSQL_DATABASE=redmine -d mysql:5.7 --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
1.4K10编辑于 2021-12-07 - 来自专栏新智元
「社交达人」GPT-4！解读表情、揣测心理全都会
随便打开一个视频，该模型就开始分析人物表情，得出人物情绪的结论。 然后，在右侧的prompt栏还可以提出问题，让AI进一步分析视频中暗流涌动的社交谜题。 分析数据基于三个不同的来源： GPT-4-only：该子集仅由 GPT-4 通过提示创建。 基于电影：为了避免数据污染，这部分数据基于从2022年之后上映的电影中提取的各种场景。 当上下文没有非语言线索，且交互要么完全由GPT-4生成，要么基于电影时，Claude的表现优于 GPT-4。 而如果上下文包含了非语言线索，那GPT-4总是比Claude更好。 其次， Koko Mind中的所有交互都是由GPT-4生成的，需要人工验证，这使得数据集难以扩展。 另外，虽然Koko Mind在数据集中提供了经过人工验证的答案，研究人员在评估时没有使用这些答案作为参考，并且由于这些答案是由GPT-4生成的，因此它们可能会偏向GPT-4。
30620编辑于 2023-08-07 - 来自专栏友儿
qqFace中文表情符号转为表情gif
qqFace中文表情符号转为表情gif 做聊天室引入qqFace的是否发现我们发出来的是 [:偷笑] 格式。我们需要对其发送的文本内容进行替换。 替换成成功后 目前网上的教程没有新版本的qqFace.js的中文表情符号转为表情gif的教程，所以只能自己动手去写一个。 思路： 正则匹配到[:偷笑]等中文表情符号代码 console.log(replace_em('[:偷笑]')); function replace_em(str,path) { path :'qqface/gif/';//path为表情 *.gif 所在的目录 return str.replace(/\[:([\s\S]+?)
1.7K30编辑于 2022-09-11 - 来自专栏素质云笔记
网络表情NLP（二）︱特殊表情包+emoji识别
互联网现在面临很多新网络文体，比如弹幕文体、小红书的种草文体、网名等，这些超短文本中本身字符特征就比较少，但是表情包占比却很多，这是重要信息呀。 相关代码+数据可见我的github：py-yanwenzi 相关文章： 网络表情NLP（一）︱颜文字表情实体识别、属性检测、新颜发现 网络表情NLP（二）︱特殊表情包+emoji识别 几种特殊符号 1 emoji表情识别 github：https://github.com/carpedm20/emoji 安装： $ ! 2.1 判断是否是表情 from collections import defaultdict import re frequencies = defaultdict(int) #判断是否是表情 def import re def identifyEmoji(desstr): ''' 识别表情 ''' co = re.compile(r'\\u\w{4}|\\U\w{8
3.8K10编辑于 2021-12-07 - 来自专栏未竟东方白
【Matlab】表情合成尝试（2）——传统的表情映射
然后我们找到目标人脸，将目标人脸的无表情标记与基础人脸的无表情标记进行简单对齐，通常来说人的无表情状态应该是相似的。 最后我们使用目标人脸有表情的标记矩阵对无表情的目标人脸进行变形便可以得到带表情的人脸了，也就完成了表情映射。那接下来一步一步。 二.进行表情标记 使用Matlab来进行表情标记是表情合成的第一步，我们需要将最能圈出人的表情的部分圈出来。 （下图是如论文类的实例对两张作为基础脸的小哥和无表情的小姐姐进行了标识） ? ? ? 三.向量计算及变形 获得上面的表情矩阵后就要来进行表情变形了。 接着把这个偏移矩阵作用于目标无表情脸上，就能得到目标的有表情矩阵，我们现在还不知道得到的表情矩阵到底效果如何，只能先期待是可以的。
1.2K10发布于 2020-07-29 - 来自专栏R0A1NG 技术分享
typecho添加表情
教程 本站用的是cuteen主题，别的主题可能位置不同 1.下载表情到/usr/theme/Cuteen/static/emoji/文件夹下 2.修改emoji.json文件 [quote color } ] } 在倒数第二个}后面添加 3.修改inc文件夹下的ctx.php，搜索$content = preg_replace_callback(找到表情解析的地方 '%', '',urldecode($match[1])) . '.jpg">'; } 再到后台css，添加 .emotion-bqtt{width:80px;} 刷新服务器缓存和浏览器缓存,再次点开表情
1.6K10编辑于 2022-02-19 - 来自专栏全栈程序员必看
微表情识别
表情识别 2019.12更新了仓库依赖。 简介 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。 在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。 注意，GUI预测只显示最可能是人脸的那个表情，但是对所有检测到的人脸都会框定预测结果并在图片上标记，标记后的图片在results目录下。
2.1K20编辑于 2022-07-25
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