很多时候，我们系统上安装了好几个版本的Python, 此时，我们往往没办法确定通过pip安装的包会存放到那个目录下的site-packages中，可以通过如下代码获取：
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$ python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print get_python_lib()" |
在Ubuntu 16.04 LTS系统上，这个输出是存在问题的，执行命令后输出的目录是：
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/usr/lib/python2.7/dist-packages |
实际上，通过pip命令安装的目录有很大一部分被安装到了
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/usr/local/lib/python2.7/dist-packages |
目录下。
git submodule使得我们可以把他人的项目作为我们自己的子项目来进行管理，当对方修改后，一个简单的同步命令就可以完成代码的自动同步，方便我们的开发。添加一个项目到我们的工程中，比如：|
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$ git submodule add git@github.com:jjz/pod-library.git pod-library |
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$ git submodule update --init --recursive |
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$ git submodule update --recursive --remote |
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$ git submodule deinit pod-library $ git rm -f pod-library $ rm -rf .git/modules/pod-library |
最近在使用百度统计的网站安全功能的时候，被报告存在873端口被打开的情况,刚开始以为是被入侵了，后来发现是在测试功能的时候无意安装了rsync导致的rsyncd在873端口进行监听。
解决方法就是卸载rsync即可：
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$ sudo apt-get purge --auto-remove rsync #需要重启机器，否则端口可能出现长时间仍然开放的状态 $ sudo reboot |
最近在分析请求链接的时候发现有对wp-config.php.bak的下载请求，被吓了一跳。在WordPress的某些升级操作中，会特意备份wp-config.php方便出现问题后的回退。如果有人恶意下载这个文件，会导致数据库密码以及配置信息的泄漏，后果影响很大。
对于使用Apache 2.4的服务器来说，比较简单，只要在.htaccess中，使用如下配置即可：
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#reject all .bak,.old file download because wordpress upgrade may rename #wp-config.php to wp-config.php.bak <FilesMatch (.*)\.(bak|old)> Order allow,deny deny from all </FilesMatch> |
类似如下的CSS声明：
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#progress { background: #333; border-radius: 13px; height: 10px; width: 300px; padding: 3px; } #progress:after { content: ''; display: block; background: orange; width: 0%; height: 100%; border-radius: 9px; } |
HTML中的声明如下：
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<div id="progress" style="text-align: center; margin-left: auto; margin-right: auto;"></div> |
需要动态修改CSS的width属性。
由于是伪元素样式，并不属于DOM对象,因此，我们没有办法直接通过JQuery来修改。
比较完美的解决方法如下：
定义如下函数，对样式表遍历，根据名称获取我们指定的样式对象
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function getRuleWithSelector(selector) { var numSheets = document.styleSheets.length; var numRules; var sheetIndex; var ruleIndex; // Search through the style sheets. for (sheetIndex = 0; sheetIndex < numSheets; sheetIndex += 1) { numRules = document.styleSheets[sheetIndex].cssRules.length; for (ruleIndex = 0; ruleIndex < numRules; ruleIndex += 1) { if (document.styleSheets[sheetIndex].cssRules[ruleIndex].selectorText === selector) { return document.styleSheets[sheetIndex].cssRules[ruleIndex]; } } } return null; } function isNull(arg) { return ((undefined == arg) || (null == arg) ||('' == arg)); } |
使用时候的代码如下：
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var afterRule = getRuleWithSelector("#progress::after"); if (true != isNull(afterRule)){ afterRule.style.width = '20%'; } |
Ubuntu 16.04 LTS上使用Python2与Python3是共存的，而且默认使用Python2，如果使用Python3则需要明确指定。
1.安装Python3版本的PIP
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$ sudo apt-get install python3-pip $ sudo pip3 install --upgrade pip |
2.安装Python3版本的NumPy
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$ pip3 install numpy |
3.安装Python3版本的OpenCV
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$ sudo pip3 install opencv-python |
注意，目前的Python3版本的OpenCV是不支持cv2.imshow()的，具体查看https://pypi.python.org/pypi/opencv-python，可以看到如下信息：
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**Q: Why I can't open GUI windows (``cv2.imshow()``) on GNU/Linux distribution X or on macOS?** A: Like above, OpenCV was not compiled against GTK or Carbon. Support for these might be added in the future. |
Android Studio 2.3调试小米手机MIUI 8.7.4的时候，安装APK一直失败,错误信息如下：
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$ adb install-multiple -r /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_7.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_6.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_8.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_9.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_3.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_4.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/dep/dependencies.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_2.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_5.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_0.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_1.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/outputs/apk/app-debug.apk $ adb shell pm uninstall com.guo.duoduo.anyshareofandroid $ adb install-multiple -r /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_7.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_6.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_8.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_9.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_3.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_4.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/dep/dependencies.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_2.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_5.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_0.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_1.apk /Users/longsky/Source/AnyShareOfAndroid/app/build/outputs/apk/app-debug.apk $ adb shell pm uninstall com.guo.duoduo.anyshareofandroid DELETE_FAILED_INTERNAL_ERROR Error while Installing APKs |
网上查询了一下，是MIUI自身的优化导致的问题。
解决方法就是在MIUI->设置->更多设置->开发者选项->启用MIUI优化，关闭这个选项就可以了。
Android Studio 2.3 adb install-multiple Failed to create session Failure [UNS...
Python 2.7自带的SimpleHTTPServer默认是HTTP/1.0，导致在投放简单的视频的时候，一般是无法通过FFMPEG进行播放的,主要是HTTP/1.0不支持Content-Range导致无法快进以及视频的Seek操作。并且比较悲剧的是，如该修改成HTTP/1.1协议，默认只有一个连接在处理，导致只要第一个用户不断开，第二个连接基本上连接不上。
网上搜索了以下，找到了用twisted代码来实现比较简单，并且性能还不错的服务器。
本文实例讲述了Python基于twisted实现简单的web服务器，分享给大家供大家参考。具体方法如下：
1.首先是通过PIP安装twisted
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$ sudo pip install twisted |
2. 新建htm文件夹,在这个文件夹中放入显示的网页文件
3. 在htm文件夹的同级目录下,建立web.py,代码如下:
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from twisted.web.resource import Resource from twisted.web import server from twisted.web import static from twisted.internet import reactor PORT = 1234 ######################################################################## class ReStructed(Resource): """""" #---------------------------------------------------------------------- def __init__(self, filename, *a): """Constructor""" self.rst = open(filename).read() def render(self, request): return self.rst resource = static.File('htm/') resource.processors = {'.html':ReStructed} resource.indexNames = ['index.html'] reactor.listenTCP(PORT, server.Site(resource)) reactor.run() |
执行脚本
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$ python web.py |
然后浏览器访问：http://127.0.0.1:1234/就可以看到内容了。
Chrome总是缓存页面，Internet Explorer,FireFox,Opera都提供了自己方式可以关掉缓存,实在不行在HTTP头中加上 "Cache-Control"为"no-cache"，可是顽固的Chrome无效，依旧自动缓存。现在新版的Chrome在Developer Tools（F12调出来）的Network标签中有了个Disable cache选项，可以解决这类问题。
如下图：
Openface是一个基于深度神经网络的开源人脸识别系统。该系统基于谷歌的文章FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering。Openface是卡内基梅隆大学的Brandon Amos主导的。
如果是服务器版本的ubuntu,可能默认Python都没有安装
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#如果没有安装python的话，执行最小安装命令即可，目前我们需要的是Python2 $ sudo apt-get install python-minimal $ sudo apt-get install python-pip $ sudo pip install --upgrade pip #如果没有安装git的话，此处需要手工安装 $ sudo apt-get install git #编译dlib时候需要 $ sudo apt-get install cmake $ sudo apt-get install libboost-dev $ sudo apt-get install libboost-python-dev |
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$ git clone https://github.com/cmusatyalab/openface.git |
opencv|
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$ sudo apt-get install libopencv-dev $ sudo apt-get install python-opencv |
python库|
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$ cd openface $ pip install -r requirements.txt $ sudo pip install dlib $ sudo pip install matplotlib |
Torch7参考链接 ubuntu 16.04 LTS上安装Torch7
编译完成后，路径变量被加入了.bashrc，我们需要刷新一下Shell的环境变量
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# 使 torch7 设置的刚刚的环境变量生效 source ~/.bashrc |
lua库|
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$ luarocks install dpnn #下面的为选装，有些函数或方法可能会用到 $ luarocks install image $ luarocks install nn $ luarocks install graphicsmagick $ luarocks install torchx $ luarocks install csvigo |
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$ python setup.py build $ sudo python setup.py install |
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$ sh models/get-models.sh #参考 https://cmusatyalab.github.io/openface/models-and-accuracies/ 下载对应的模型 $ wget https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/nn4.v1.t7 -O models/openface/nn4.v1.t7 |
执行的脚本face_detect.py代码如下：
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#!/usr/bin/env python2 import argparse import cv2 import os import dlib import numpy as np np.set_printoptions(precision=2) import openface from matplotlib import cm fileDir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) modelDir = os.path.join(fileDir, '..', 'models') dlibModelDir = os.path.join(modelDir, 'dlib') if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( '--dlibFacePredictor', type=str, help="Path to dlib's face predictor.", default=os.path.join( dlibModelDir, "shape_predictor_68_face_landmarks.dat")) parser.add_argument( '--networkModel', type=str, help="Path to Torch network model.", default='models/openface/nn4.v1.t7') # Download model from: # https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/nn4.v1.t7 parser.add_argument('--imgDim', type=int, help="Default image dimension.", default=96) # parser.add_argument('--width', type=int, default=640) # parser.add_argument('--height', type=int, default=480) parser.add_argument('--width', type=int, default=1280) parser.add_argument('--height', type=int, default=800) parser.add_argument('--scale', type=int, default=1.0) parser.add_argument('--cuda', action='store_true') parser.add_argument('--image', type=str,help='Path of image to recognition') args = parser.parse_args() if (None == args.image) or (not os.path.exists(args.image)): print '--image not set or image file not exists' exit() align = openface.AlignDlib(args.dlibFacePredictor) net = openface.TorchNeuralNet( args.networkModel, imgDim=args.imgDim, cuda=args.cuda) cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL) frame = cv2.imread(args.image) bbs = align.getAllFaceBoundingBoxes(frame) for i, bb in enumerate(bbs): # landmarkIndices set "https://cmusatyalab.github.io/openface/models-and-accuracies/" alignedFace = align.align(96, frame, bb, landmarkIndices=openface.AlignDlib.OUTER_EYES_AND_NOSE) rep = net.forward(alignedFace) center = bb.center() centerI = 0.7 * center.x * center.y / \ (args.scale * args.scale * args.width * args.height) color_np = cm.Set1(centerI) color_cv = list(np.multiply(color_np[:3], 255)) bl = (int(bb.left() / args.scale), int(bb.bottom() / args.scale)) tr = (int(bb.right() / args.scale), int(bb.top() / args.scale)) cv2.rectangle(frame, bl, tr, color=color_cv, thickness=3) cv2.imshow('video', frame) cv2.waitKey (0) cv2.destroyAllWindows() |
在Shell中如下执行代码：
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$ python demos/face_detect.py --image=xx.jpeg |
识别完成后会弹出识别到的面部图片。