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  • 来自专栏zhangdd.com

    nginx每天自动切割日志脚本

    nginx是现在应用比较广泛的轻量级web应用服务器,可做前端负载,也可以添加不同插件做应用服务器,比如直播 点播流媒体等 今天分享的是nginx自动切割日志的脚本 [root@localhost logs USR1 信号是重新打开日志文件 find ${logs_path} -name "access_*" -type f -mtime +30 -exec rm {} \; ##自动删除30天前的日志

    63710发布于 2018-08-01
  • 来自专栏java开发的那点事

    08-Nginx日志切割-脚本+定时任务自动切割日志

    因为设置的是每分钟执行一次, 已经拆了很多个文件了, 一般在生产, 如果日志量较大的话可以考虑一天或者半天拆一次, 如果日志量不是很大, 可以考虑一周或者两周拆一次

    34620编辑于 2022-09-13
  • 来自专栏一个小白

    jdk8按照大小切割List集合

    按照大小进行切割List,并返回list集合,如图: 测试图 [image.png] @Test public void testOne(){ List<String> testList testList.add("c"); testList.add("d"); testList.add("e"); System.out.println("按照每组2个进行切割 :"+splitList(testList,2)); System.out.println("按照每组3个进行切割:"+splitList(testList, 3)); System.out.println("按照每组1000个进行切割:"+splitList(testList, 1000)); } public static <T> List<List

    1.3K40发布于 2021-08-03
  • 来自专栏数据库相关

    k8s nginx 的日志切割

    默认情况下,ingress-nginx日志是没有做切割的,这就造成了很糟糕的体验, 日志越来越大,占着磁盘空间。

    1.4K20发布于 2020-03-20
  • SRT字幕驱动视频自动分镜切割:电影解说批量生成的工程实现思路

    这意味着切割点是可以被程序自动计算出来的,不需要人眼逐帧对齐。 本文围绕这个思路,拆解一套基于SRT时间戳驱动的视频自动分镜切割方案,涵盖SRT解析、时间戳匹配、FFmpeg命令封装,以及工具链整合的完整实现路径。 五、自动化工具链整合:NarratorAlSkill接入上面的步骤解决了"从字幕到切割片段"的问题,但完整的解说视频生产流程还包括:解说文案生成、配音合成、片段拼接、字幕烧录。 六、手动剪辑vs.自动切割:实测效率差距有多大以一条标准30分钟电影解说视频(约50个片段)为基准,实测两种方式的耗时差异大致如下。 自动化流程的时间分布完全不同。脚本运行阶段约2分钟完成时间戳匹配,FFmpeg批处理导出约8分钟,加上人工校对误匹配片段的时间,整体控制在25分钟以内。

    8310编辑于 2026-04-22
  • 来自专栏数据库相关

    K8s Ingress的日志切割

    selfLink: /apis/apps/v1/namespaces/ingress-nginx/deployments/ingress-nginx-controller uid: 6b3045e1-b8a6 metadata.namespace - name: LD_PRELOAD value: /usr/local/lib/libmimalloc.so image: k8s.gcr.io ingress-nginx/configmaps/ingress-nginx-controller uid: 12b1b526-fa3c-4680-b4fb-e7f0d9ebbb94 ingress-nginx的日志切割脚本 脚本定时执行 # 在每台宿主机上都跑一个cronjob定时任务(或者各种调度平台也行,只要能到宿主机即可),负责执行这个切割日志的脚本 附:一个ingress的demo apiVersion: extensions / pathType: ImplementationSpecific ingrss的日志采集 流程: 1、这里是把全部vhost的日志都打到了 access.log 中 2、部署在k8s

    2.3K00发布于 2021-02-13
  • 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏

    【短视频运营】短视频剪辑 ② ( 进入剪辑主界面 | 导入素材 | 切割视频 )

    文章目录 一、进入剪辑主界面 二、导入素材 三、切割视频 一、进入剪辑主界面 ---- 启动软件后 , 在 " 本地草稿 " 选项卡中 , 选择 " 开始创作 " 选项 , 之后 , 进入了剪辑软件的工作页面 ; 二、导入素材 ---- 左上角是 " 素材库 " , 点击 " 导入 " 按钮 , 可以导入视频 / 音频 / 图片 素材 ; 导入视频后 , 点击视频右下角的 符号 , 视频出现在了 底部 时间轴 中 , 中间的 播放器 是视频的预览画面 , 右侧的面板可以对视频的 画面 , 音频 , 变速 , 动画 , 调节 等方面进行修改 ; 三、切割视频 ---- 导入视频后 , 时间轴很短 , 点击 , 即可在相应位置进行分割 ; 将前面的黑色部分切割出去 ; 然后使用 A 快捷键 , 切换成 " 选择状态 " , 选中开头的黑色视频片段 , 点击 删除 按钮 , 或者使用 Delete , 回退 键 , 删除该视频片段 ; 删除后的视频片段如下 :

    1.4K20编辑于 2023-03-30
  • 来自专栏魏杰的技术专栏

    Apache日志文件每日自动切割的配置方法

    错误日志 ErrorLog logs/error_log 修改为 ErrorLog “| /usr/local/apache/bin/rotatelogs /usr/local/apache/logs/error_log_%Y%m%d 86400 480”

    62810编辑于 2022-12-23
  • 来自专栏用户1069690的专栏

    使用logrotate对宝塔的网站日志进行自动切割

    或 dnf install logrotate 乌班图(Ubuntu):sudo apt-get install logrotate 或 apt install logrotate 二、原理 其实“切割 www/wwwlogs/*.log { # 间隔时间:daily=每天/weekly=每周/monthly=每月/yearly=每年 daily # 保留份数,超过该数量的旧日志自动删除 宝塔本身也有日志切割功能,如果没有压缩之类的需求,可以使用宝塔的功能。 最后的最后,还有一个福利。开发者们,欢迎您加入腾云先锋(TDP)反馈交流群,群内有丰富的活动可收获积分和成长值,兑换惊喜福利。

    1.3K20编辑于 2022-06-27
  • 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂

    【YOLOv8新玩法】姿态评估寻找链接切割

    前言 Hello大家好,今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现工件切割点位置预测,主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练,生成一个工件切割分离点预测模型 01 制作数据集 02 模型训练 跟训练YOLOv8对象检测模型类似,直接运行下面的命令行即可: yolo train model=yolov8n-pose.pt data=mul_lines_dataset.yaml frame = cv.imread("D:/bird_test/back1/lines_002.png") bgr = format_yolov8(frame) fh, fw, fc = => 8400x8 out_prob = np.squeeze(res, 0).T result_kypts, confidences, boxes = wrap_detection cx = kpts[0] cy = kpts[1] cv.circle(frame, (int(cx), int(cy)), 3, (255, 0, 255), 4, 8,

    41210编辑于 2023-12-26
  • 来自专栏速科德电机科技

    工业机器人切割铣削钻孔自动化加工应用

    随着机器人技术的不断发展,工业机器人自动化加工方式在近几年得到了极大的普及和应用。 在航天航空、工业,特别是汽车零部件加工领域,机器人切割、钻孔、铣削、倒角、去毛刺、去毛边等应用技术日趋成熟和完善,被大量企业投入使用,提高效率和生产力,提升产品质量。 机器人切割机器人自动切割改变了传统的切割技术,它的切口平整,精确度高,省去了后续打磨工序,并且效率高、操作简单。 ABB机器人+Kasite 4036DC-T高速电主轴 汽车ABS材料切割图片机器人钻孔机器人自动化钻孔具有精度高、灵活性高的特点,借助特殊配置的钻孔任务,在自动测量孔位准确性、快速一致性打孔方便具有突出优势 ABB机器人+Kasite 4060 ER-S高速电主轴 新能源汽车锂电池盖板钻孔图片机器人铣削铣削对于加工精度的要求非常高,机器人自动化铣削加工,通过软件调节机器人运动速度,减少震颤,摩擦等误差问题,

    95230编辑于 2022-07-06
  • 来自专栏杨丝儿的小站

    【研究日记】虚拟歌姬自动调教之歌曲音频切割的问题

    ⭐️介绍 虚拟歌姬自动调教是我正在研究的一个深度学习的落地方式。期间为了提升模型的效果,我们尝试了很多方法,其中之一便是这篇文章将要讨论到的歌曲音频切割。 ⭐️目标 歌曲音频切割的目标是根据歌曲波形信息,将每一个字对应的音频进行切割。 ⭐️挑战 相较于一般的对话音频,歌曲音频中字与字的间隔非常模糊,就算是人自己也不容易清晰辨识歌曲音频中的每一个字。 过程 经过连续几个休息日的复现和实验,我整理了以下几种切割方案。 ⭐️根据停顿对歌曲进行切割 顾名思义就是根据静音区间进行切割。设置响度阀值,低于这个响度的音频都视作静音片段。 采用VAD算法预处理后再使用Kmeans方法速度更快,效果更好,可以实现在停顿部分进行切割。 因此最开始的虚拟歌姬自动调教项目需要放缓。 参考 Python pydub实现语音停顿切分 py_speech_seg 一个比较完备但未开发完成的音频切割方法库 还是不会VAD?

    70430编辑于 2022-03-21
  • 来自专栏用户8715145的专栏

    视频内容自动审核包括什么 视频内容自动审核的作用

    目前短视频是一个非常流行的平台,人们通常会利用各种各样的短视频平台分享自己的快乐。对于平台来说,视频内容自动审核能省下很多的时间,尤其是在人工方面会减少成本。 一个视频需要进行两次审核,第1次是初审,第2次是复审,初审主要就是自动审核,复审就是需要通过人工进行审核。 视频内容自动审核包括什么 包括了审核视频当中的文字,还有图像等等是否符合要求。 视频内容自动审核的作用 自动审核可以省下很多的人力成本,因为自动审核的意义就是通过电脑技术来进行审核。能够将视频内容当中的每一帧一个图片进行识别,然后检查是否有违规的词语或者是图片。 如果是用人力去审核的话,审核人员需要观看每一个视频内容,非常的浪费时间。如果一审是自动审核,二审是人工审核的话,对于视频内容方面的把控会更加细致,减少违规视频的出现。 视频内容自动审核的技术已经发展的非常迅速,不少平台还在不断的优化其审核技术,希望可以通过技术来减少人力成本。不仅能够为公司省下一笔开销,还能够让平台的视频内容更加丰富。

    3.9K20编辑于 2021-12-31
  • 来自专栏骤雨重山

    腾讯视频自动签到脚本

    吐槽:该死的 TX 视频不能自动增长成长值了!必须要自己手动签到.签到页面还难找,麻烦的要死.那么弄个脚本自动签到一下吧.我快一年好莱坞会员 6 了一直升级不到 7.估计得挂一年才到 7.坑! 准备 cookie 腾讯云函数 开始 1.先按下F12,登录腾讯视频https://v.qq.com,扫码,账号密码登录都可以. 2.找到下面的链接 https;//access.video.qq,com text=%e7%ad%be%e5%88%b0%e6%88%90%e5%8a%9f%ef%bc%8c%e8%8e%b7%e5%be%97%e5%88%86%e6%95%b0%ef%bc%9a' + sign[42:-14]+'&desp=%e7%ad%be%e5%88%b0%e6%88%90%e5%8a%9f%ef%bc%8c%e8%8e%b7%e5%be%97%e5%88%86%e6%95%b0% 或者每天的凌晨 3 点自动执行 自定义周期 0 0 3 测试一下. 有可能返回 null ,登陆自己的腾讯视频,看看有没有签到,如果签到了,就是OK的!

    5.6K10编辑于 2022-01-17
  • 来自专栏python爱好部落

    自动化剪视频

    最近需要录制视频,讲解产品,和市场人员讲解功能点。 现在AI不是很火么,想搞个AI自动播报。 开始我尝试用pyttsx3,发现机器发声,效果不好。 想想以前折腾,别人用Edge文本播报功能做了个产品。 "你好啊,我是智能语音助手" --write-media hello_in_cn.mp3 WEBVTT 00:00:00.100 --> 00:00:00.525 你好 程序会自动将时间轴和语音文本匹配输出 要生成视频,就可以用pynimate来生成数据视频: def generate_vedio(): df = pd.DataFrame( { "time": video, *txts]) fn, ext = splitext(video_file) video.write_videofile(f'{fn}_2带字幕{ext}') 这样,一个自动视频就制作完成了 经常看到视频自动数据播报,或者人情世故鸡汤等,估计就是用这样批量生产的,看来我找到了流量密码。

    89340编辑于 2023-09-01
  • 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员

    【Spring实战】—— 8 自动装配

    本篇介绍一下自动装配的知识,Spring为了简化配置文件的编写。采用自动装配方式,自动的装载需要的bean。 自动装配 有以下几种方式:   1 byName 通过id的名字与属性的名字进行判断,要保证Bean实例中属性名字与该装配的id名字相同。    4 autodetect 自动装配,这个测试了,3.0.5版本不可用了,不知道是不是被移除了。    xml version="1.0" encoding="UTF-8"? xml version="1.0" encoding="UTF-8"?

    709100发布于 2018-01-17
  • 来自专栏Dance with GenAI

    AI自动下载视频网站页面的视频

    很多视频网站,可以在线免费看,但是无法下载。一般情况下,网站视频播放是采用了m3u8技术。 在ChatGPT中输入提示词: 写一个Python程序,可以下载网页中的m3u8视频,具体步骤:用户输入一个视频地址,然后检测网页中的mu3u8视频地址,然后开始下载mu3u8视频,保存到文件夹:D:\ Camera Roll\85100071_480p_20240520094120 ChatGPT的回复: 以下是一个基于 yt-dlp 的 Python 脚本,可以自动检测网页中的 M3U8 视频地址并下载保存到指定目录 使用 yt-dlp 自动解析 M3U8 地址。 下载视频并保存到指定文件夹。 运行说明: 每次输入视频地址后会自动下载,不退出程序。 如果检测到文件名重名,会自动添加序号避免冲突。 输入 exit 退出程序。

    92310编辑于 2025-02-18
  • CodeBuddy Code CLI代码宇宙:一句话完成视频切割工具开发

    输入一句话即可完成带图形界面的程序开发:请帮我用python实现视频切割工具开发,带图形界面,能根据需要将长视频切割成短视频保存。 它是专为写代码而生的。 会自动根据要求梳理任务形成todolist,并演进迭代多个版本。 开发代码情况如下: 全部代码功能开发完成后,自动总结如下: 生成图形界面运行效果如下: 执行效果如下: 我们可以看到视频已按照我们的要求完成切割,并且时间在设定的20S内! CLI还具备调用外部工具和自动debug等多种丰富的能力。 我告诉它:有bug,我想要按我设置的任意长度进行切割,比如2分钟,3分钟这样。 出错了,但是没关系,它会自动修复!!!

    61432编辑于 2025-09-28
  • 来自专栏云计算运维

    使用 SubSync 自动同步视频字幕

    (本文字数:1331,阅读时长大约:2 分钟) 让我分享一个场景:当你想要观看一部电影或视频,而又需要字幕时,在你下载字幕后,却发现字幕没有正确同步,也没有其他更好的字幕可用。现在该怎么做? 如果字幕在整个视频中的时间延迟相同,这可能会起作用。但如果不是这种情况,就需要 SubSync 出场了。 我播放一个视频不同步的字幕进行了一个简单的测试。令我惊讶的是,它工作得很顺利,我得到了完美的同步字幕。 使用 SubSync 很简单。启动这个应用,它会让你添加字幕文件和视频文件。 image.png 你需要在界面上选择字幕和视频的语言。它可能会根据选择的语言下载额外的资源。 image.png 请记住,同步字幕需要一些时间,这取决于视频和字幕的长度。

    2.6K30发布于 2021-09-01
  • 来自专栏用户5909132的专栏

    自动视频质量保障

    出现包浆视频的原因可能因为:一、视频历史久远;二、视频压缩处理;三、视频编辑操作等等,COS上的视频来源众多,大小质量参差不齐,涉及到的视频处理环节穿成像、编辑、处理、编/转/解码、渲染、显示,这时候不出现渣画面那肯定是 为了使用户的视频不因为质量问题而错失关注与商机,数据万象在整个生产过程中需要帮助用户进行源视频的质量分析,判别是否要进行增强操作以及通过视频视频评价确定视频美化的效果是否合格,在分发到不同平台时根据用户侧的反馈结合视频质量评分调整视频参数 典型的COS视频质量自动化保障流程: Step1、用户将视频上传到COS后即可开始使用视频质量评分,通过质量评分将素材进行质量分级。 Step2、为每个质量分级的素材进行其质量级别适配的处理方式。 数据万象视频质量评分接口请参考:https://cloud.tencent.com/document/product/460/76906 整个质量保障过程均为自动化流程,无需人工介入,以提升用户体验为目标 客观评价指利用数学模型对视频的画质进行自动化的评估与量化,同时保证评价结果无限接近于主观评价结果。

    59130编辑于 2022-08-26
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