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mysql 迁移7
修改zabbix统计数据过期时间 [root@new-master mysql]# vim /var/lib/zabbix/percona/scripts/get_mysql_stats_wrapper.sh [root@new-master mysql]# grep 120 /var/lib/zabbix/percona/scripts/get_mysql_stats_wrapper.sh if [ `expr $TIMENOW - $TIMEFLM` -gt 120 ]; then [roo
2K20编辑于 2022-03-21 - 来自专栏技术杂记
mysql 迁移7
修改zabbix统计数据过期时间 [root@new-master mysql]# vim /var/lib/zabbix/percona/scripts/get_mysql_stats_wrapper.sh [root@new-master mysql]# grep 120 /var/lib/zabbix/percona/scripts/get_mysql_stats_wrapper.sh if [ `expr $TIMENOW - $TIMEFLM` -gt 120 ]; then [roo
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
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）。 7个类别的SVM模型后已经被学习，本文训练好的模型可以用于识别面部表情。 三、模型改进用于遮挡面部 为进一步提高遮挡的鲁棒性，本文改进面部表情识别模型，改进的模型融合了两个训练好的深度ConvNets迁移的高层特征，且使用相同7个类的SVM分类器，其有240维高层组合特征去对 7个表情状态分类。
2.3K90发布于 2018-04-17 - 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)
b,7 卷积核5*5，stride1*1，stride小为了更好更细的提取特征。 （三层3*3的感受野是7*7） 一个5*5的卷积核，感受域是5*5，两层5*5的感受野就是9*9，三层是13*13，每多一层就+k_size-1，其实如果中间组合了pooling，感受野还是会进一步扩大的 下面计算一下： 第一层卷积：1+（5-1）=5 第一层池化：5+（3-1）=7 基本特征跨度double 第二层卷积：7+（5-1）*2=15 第二层池化：15+（3-1）*2=19 基本特征跨度double 其实我也很好奇标签优化是怎么做的，原来7类，他优化到10类，用10类的训练，之后怎么回到7类？fine-tuning？好像也没必要，单纯从conv层提取特征来讲，7个标签和10个标签应该无差。 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！
2.1K40编辑于 2022-07-28 - 来自专栏云云众生s
如何从CentOS 7迁移到AlmaLinux
CentOS 7 已寿终正寝。虽然旅程愉快，但它已经结束了。迁移到 AlmaLinux 是一个简单的升级路径。它比你想象的更容易。以下是操作方法。 您可以将 CentOS 7 升级到 CentOS Stream，但大多数人对此持谨慎态度（因为 Stream 的滚动发布特性）。另一个选择是迁移到其他发行版，例如 AlmaLinux。 更新 CentOS 7 在进行迁移之前，您需要确保升级 CentOS 7。CentOS 7 的生命周期已于 2024 年 6 月 30 日结束，因此可能没有可用的更新。 以下修复程序应解决从 CentOS 7 迁移时最常报告的问题： sudo rmmod pata_acpi echo PermitRootLogin yes | sudo tee -a /etc/ssh/ 升级 AlmaLinux 现在您已从 CentOS 7 迁移到 AlmaLinux 8，是时候从 AlmaLinux 8 升级到 AlmaLinux 9 了。
84210编辑于 2024-07-18 - 来自专栏鱼的爱情看不出泪水
CentOS 7 迁移到Rocky Linux 9
我们知道CentOS 7在2024年6月30日停止支持，在此前，陆陆续续已经有人迁移了。但是如果还未迁移，现在迁移可能会遇到不同的问题。例如我们源地址发生了变化。下面我们给大家演示迁移升级。 CentOS 7 Update 因为原版源已经从mirror.centos.org改为vault.centos.org，默认是找不到新更新的。 CentOS 7 to CentOS 8 Stream 1GiG - CentOS 7 to CentOS 8 sudo yum update -y sudo yum install epel-release 如果使用leapp-data,只支持从Rocky 8升级到Rocky 9,不支持CentOS 8 升级并迁移为Rocky 9 或CentOS 8 升级并迁移为Alma 9。 这是一个迁移临时方案。
3.4K13编辑于 2024-08-07 - 来自专栏全栈程序员必看
Win7迁移基础知识(2)：USMT（用户状态迁移工具）
Win7迁移基础知识(2)：USMT（用户状态迁移工具） 一、使用USMT 1、安装USMT USMT是随着Windows AIK安装的。 然后映射网络路径，例如： C:\User\user1\> net use n: \\win7pc\usmt C:\User\user1\> n: 二、扫描用户状态 1、扫描 示例如下： N:\>ScanState /i:migapp.xml /i:miguser.xml /genconfig:config.xml 2、排除无需迁移的项目 用记事本打开config.xml ，可以看到将要迁移的项目都已经列出清单 可以从Windows.old迁移，方便在安装新操作系统后进行迁移。 （3）提高成功率。脱机时不会锁定文件，Windows PE还消除了对联机系统的管理员级别访问权限的需要。 运行整个过程的速度非常快，不复制本地磁盘上的文件，并且在升级到Windows7时可以节省时间。 使用USMT在脱机时从使用Windows.old的默认全新安装迁移文件。
3.1K11编辑于 2022-07-05 - 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
论文：http://niessnerlab.org/papers/2018/7headon/headon_preprint.pdf 来自德国慕尼黑工业大学、斯坦福大学等的一组研究人员最近开发了一个AI， 它可以将你的实时的面部表情、眼球运动和姿势转换成肖像，使得图像中的人看起来像是真的在说话和移动。 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 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IT者
SVN仓库从Windows迁移至Linux(CentOS 7)
场景 SVN仓库需要从Windows 10操作系统整体迁移至Linux CentOS 7 操作系统 迁移准备 需要先在Linux那台操作系统的服务器上安装SVN，具体安装教程看这篇文章：Linux（CentOS 7）安装SVN详解 安装完成以后新建一个新的仓库，仓库名最好和需要迁移的仓库名字对应 操作过程 Windows平台SVN管理使用的是VisualSVN，比如你的仓库路径位置：D:\svn\AProject 之间的 svnadmin dump AProject -r 100:200 > D:\AProject.dump 导出完成之后把导出的AProject.dump上传到服务器 导入 最好提前创建好一个和需要迁移的 新建的仓库，这里模拟把之前导出的AProject.dump文件上传到了服务器/svn下 svnadmin load /svn/AProject < /svn/AProject.dump 到此位置算是SVN库迁移完毕 VisualSVN-SvnAuthz.ini这个就是，如图修改 配置新SVN仓库账户和权限 把上面找到的账户和密码，还有权限文件，按照这篇文章里面的设置去修改成一样的即可Linux（CentOS 7）
2.7K20编辑于 2022-10-31 - 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 - 来自专栏HelloCode开发者学习平台
emoji表情处理
emoji在社交类APP很常用,比如发动态,圈子,还有回复评论,还有会话 4EFD08C4-32F7-46F1-97A5-291B19D3EF03.png 在玩弄emoji 我想这位大神更牛逼:http
1.7K20编辑于 2023-03-23 - 来自专栏WindCoder
wordpress自定义表情及管理不同表情包
原本是在寻找七牛的解决方案，没想到顺便把表情这块先解决了。 先说下基本的： 一般表情图片会放在imges/smilies一类的文件夹中，具体的还要看各自主题。 自定义方式： 1.将表情图片放置在imges/smilies一类的文件夹中或替换里面的表情图片。 如果不配置的话输出的表情替代字符在发布时就不能被正确替换成表情图片或者干脆只显示字符没有图片。。。 --[if IE 7]> <! 参考资料:wordpress自定义表情及管理不同表情包
1.4K30发布于 2018-09-19 - 来自专栏云计算教程系列
如何从FirewallD迁移到CentOS 7上的Iptables
与大多数其他Linux发行版一样，CentOS 7使用netfilterLinux内核中的框架来访问流经网络堆栈的数据包。这为检查和操作数据包提供了必要的接口，以实现防火墙系统。 CentOS 7附带了一个替代服务firewalld，它实现了同样的目的。 该iptables 命令实际上是单独使用的firewalld，但默认情况下该iptables 服务未安装在CentOS 7上。 在本指南中，我们将演示如何iptables在CentOS 7上安装服务并将防火墙firewalld迁移到iptables。 > 参考文献：《How To Migrate from FirewallD to Iptables on CentOS 7》
1.5K00发布于 2018-10-16 - 来自专栏AI研习社
博客 | 代码+论文+解析 | 7种常见的迁移学习
最近调研了不少迁移学习的工作，本文选取7种常见的迁移学习分享给大家。因为我感觉迁移学习在NLP领域的很多任务中有很大的利用价值，毕竟高质量的标注数据是很少的，而人工标注费时费力，而且质量不一定好。 Online transfer learning 在线迁移学习 在线迁移学习的框架 2.1 动机 把在线学习和迁移学习相结合，用于训练的源领域的数据在开始训练前并不是全部确定的，而是随着时间的推移而不断增加 6.2 目的 将强化学习与迁移学习相结合，同时利用强化学习和迁移学习的优势。 代码： https://github.com/yaserkl/TransferRL 推荐理由：深度学习+强化学习+迁移学习做文本的自动摘要，充分理由三者的优势互补，很适合学习。 7. Adversarial transfer learning 对抗迁移学习 7.1 动机 迁移学习一般是单向的迁移，那么如果双向进行对抗的迁移学习的话，效果可能会更好，因为可以互相迁移而共享共有的数据和特征
1.1K30发布于 2019-05-13 - 来自专栏小黑博客
CentOS 7.X 迁移国产系统 bcLinux8.2
python-magiccat /etc/bclinux-sysmt/files/bclinux-sysmt_upgrade_repositories.repoyum remove -y cloud-init3、评估迁移环境 也会把 nginx 卸载，所以提前备份 nginx 相关配置文件[root@localhost ~]# rpm -qa|grep openssl11-libsopenssl11-libs-1.1.1k-7. el7.x86_64[root@localhost ~]# yum remove -y openssl11-libs-1.1.1k-7.el7.x86_645、 重新评估LANG=en_US.UTF-8 LEAPP_NO_RHSM=1 LEAPP_VERBOSE=1 leapp preupgrade --no-rhsm龙蜥迁移系统知识库6、停止服务systemctl stop mysqld7、正式迁移环境
65710编辑于 2025-05-16 - 来自专栏云计算D1net
云平台之间迁移的7个关键步骤
相反，到目前为止，很多企业主要关注的是简化云平台之间迁移的流程和技术。 以下可以帮助用户构建策略并执行迁移的7个关键步骤： 1.确定自己的目标 使用云平台的动机因组织而异。 其结果是实现云平台迁移的战术计划。 3.识别和准备数据和应用程序 数据和元数据的捕获和准备将是预迁移过程的重要组成部分。 7.将工作负载切换到新环境 最后一步是将企业的工作负载切换和迁移到新平台。与任何迁移事件一样，这种迁移最好在非工作时间和低需求时间完成，因为可能会有一些停机时间。 迁移方案 如今，云迁移的场景和云计算用户一样多。然而，这些是最常见的云平台之间的迁移方法： •重新托管/重新替换：此方法也称为提升和转移，通常涉及将应用程序从内部部署迁移到云平台。
4.4K50发布于 2019-06-18
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