1.Python也能成为毕加索？我用Python给小姐姐画了幅油画
2.抖音抖音小视频采集，姐姐接口姐姐你爱的源码源码**姐信息都在这里！
3.关于运行DynaSLAM源码这档子事(OpenCV3.x版)
4.成品网站源码入口隐藏通道很多劲爆资源？半职业玩家不敢怨尤认可都是姐姐接口姐姐最新一手信息！
5.使用Copyonwrite改造本地缓存

Python也能成为毕加索？我用Python给小姐姐画了幅油画

       小编的源码源码室友最近遇到了艺术系的女神，画功了得，姐姐接口姐姐让人羡慕。源码源码机关网站源码不甘落后的姐姐接口姐姐小编决定用Python来展示技术的魅力，就用它来给加上油画滤镜，源码源码看看效果如何。姐姐接口姐姐今天，源码源码我就来分享这个过程，姐姐接口姐姐用简单易懂的源码源码方式解释背后的原理。

       首先，姐姐接口姐姐将转油画的源码源码原理是这样的：通过一系列算法步骤，将原图转化为灰度图像，姐姐接口姐姐并进行归一化处理。接着，fast源码怎么导入程序会遍历，对每个小区域进行像素值分析，统计出现频率最高的像素值，然后计算平均值，模拟油画的效果。这个过程可能会稍显耗时，但耐心等待，一幅艺术气息十足的油画就完成了。

       如果你对源码或者详细步骤感兴趣，不用担心，我们会在B站制作教程视频，一步步详解整个过程，并附上源码。此外，如果你对Python有其他疑问或者想学习更多好玩的Python应用，不妨关注我们的庄家间谍指标源码公众号菜鸟学Python，那里有丰富的原创案例，涵盖了Python入门到进阶的方方面面，还有实战经验、数据分析和机器学习等内容，期待你的加入。

       现在就让我们动手操作，用Python画出一幅属于你的艺术作品吧！

抖音抖音小视频采集，你爱的**姐信息都在这里！

       最近抖音的流行势头令人瞩目，继内涵段子之后，它似乎开启了网络视频的新时代。

       即便是腾讯公司支持的微视，也未能抵挡住抖音秒视频带来的独特魅力。

       既然抖音如此受追捧，我们来深入探讨一下，hpv药品溯源码如何通过数据采集手段，获取平台上那些俘获众多小哥哥**姐喜爱的**姐信息吧！

       1. 通过分享视频网页源代码获取数据

       互联网上的所有数据，抖音也不例外，都可以通过采集技术获取。

       通常情况下，我们在使用爬虫技术采集信息时，是基于网站的前端代码，即我们通过鼠标右键查看网页源代码看到的内容。

       由于抖音的视频只在APP上显示，我们无法直接查看源代码。然而，抖音视频可以通过分享到微信，然后在浏览器中打开查看，获取链接形式为：douyin.com/share/video/...（视频id号）。

       在查看分享的直播源码云豹科技视频页面时，我们可以利用右键查看视频的源代码。

       通过源代码，可以详细获取到视频作者和视频的详细信息等，比如：

       上述信息均可以从分享的视频链接源代码里提取出来。

       执行程序后，我们能清楚地看到视频名称和作者的详细信息。

       有趣的是，原本对其他人不透明的视频播放数据，在前端代码中也有所展示，包括作者信息、视频详情、视频封面、视频链接、视频宽度、视频高度、视频ID、作者头像、PageUrl等一个视频的完整信息。

       下图展示了我采集到的部分视频数据。

       通过分析分享视频的URL构造，我们可以发现它非常简单，由douyin.com、share、video和视频ID（如）四个部分组成。前三部分是固定的，唯一变化的是视频ID。按照正常的爬虫逻辑，我们只需用脚本不断递增该ID，即可遍历所有视频。

       在实际操作过程中，抖音对视频ID进行了加密处理，简单递增视频ID构造的URL访问显然是不可行的。

       但通过Fiddler抓包获取的抖音数据，字段值和命名方式能揭示出许多细节。

关于运行DynaSLAM源码这档子事(OpenCV3.x版)

       源码运行记录

       本次记录基于OpenCV 3.x版本的DynaSLAM源码运行过程。

       基础环境

       根据DynaSLAM源码的Readme文件，需确保Python 2.7环境，并在Anaconda中建立虚拟环境进行后续操作。此记录面向OpenCV 3.x版本，对于版本适配的修改在第四大点，其余为通用步骤。

       满足ORB-SLAM2条件

       由于DynaSLAM基于ORB-SLAM2编写，需预装C++或C++0x编译器、Pangolin、OpenCV和Eigen3。DynaSLAM最初仅支持OpenCV 2.4.，但年有开发者提交了OpenCV 3.x支持代码。我使用的是OpenCV 3.4.5版本。

       安装其他库

       遵循开源代码Readme指南：

       安装boost库：sudo apt-get install libboost-all-dev

       克隆DynaSLAM源码并下载h5文件：git clone /BertaBescos/DynaSLAM.git，从github.com/matterport/M...下载h5文件，存入DynaSLAM/src/python/目录下。

       创建并激活Anaconda新虚拟环境，安装tensorflow和keras。

       测试环境，若输出“Mask R-CNN is correctly working”表示配置完成。然而，实际操作可能遇到问题，如：

       未安装scikit-image：sudo pip install scikit-image

       安装pycocotools时需在Python 2.7环境下执行以确保生成_mask.so文件，否则运行Check.py会报错。

       将pycocotools文件夹复制到src/python/目录。

       源码修改

       感谢某**姐提交的代码修改，针对OpenCV 3.x使用做了适配，删除了CMakeLists.txt中的-march=native（可消除Segment Default错误），并修改了/Thirdparty/DBoW2/CMakeLists.txt、include/Conversion.h和src/Conversion.cc文件。确保与自用的OpenCV 3.x版本兼容。

       编译与运行

       编译DynaSLAM源码，运行时不给后面两个参数默认执行ORB-SLAM2。若只想使用MaskRCNN功能但不保存mask，将PATH_MASK设为no_save。若遇到Light Track无法初始化的问题，增加ORB参数中特征点的数量，通常设置为。

       至此，DynaSLAM源码运行记录完成。

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使用Copyonwrite改造本地缓存

       背景

       周四下午正在吃的下午茶,偷闲刷了一会手机(光明正大的),突然就有客服中心的**姐找上门来说xxx操作又出现失败了,但是多点几次又没问题了(之前也出现过,可是代码中没有任何异常处理和日志的输出很难排查,没办法老代码,前任写的我也没办法,只能加上等复现的时候再看看),看着**姐焦急的表情,下午茶瞬间就不香了,找bug去!

产生原因定位

       在rancher上输入账号找到对应的服务,根据关键字找到相关日志映入眼帘的是java.lang.NullPointException跟随报错的行数找到了相关代码块:

if(StringUtils.isNotEmpty(feeSetting.getFileId())){ returnschoolService.deal(sysConfigService.getString("url"));}

       其中报错的是

schoolService.deal(sysConfigService.getString("url"));

       定位问题,应该是调用StringgetString(Stringkey);空指针导致的.

分析

       相关代码:

publicStringgetString(Stringkey){ if(configs==null){ initConfig();}returnconfigs.get(key);}

       其中initConfig()的实现:

privatevoidinitConfig(){ synchronized(lock){ if((configs==null)||configs.isEmpty()){ configs=newHashMap<String,String>();//从db中加载到configsloadSysConfig();}}}

       其中configs是个成员变量

privatestaticMap<String,String>configs=null;复制代码

       查了一下数据库,有对应的数据存在,不是数据的问题

       getString(Stringkey)接口内部没报错,说明这个程序没报错

       抓了抓头(有点意思),只有Map中没有相应的数据才有可能报空指针,查找了相关方法,找到了如下代码:

publicvoidreload(){ if((configs!=null)&&!configs.isEmpty()){ configs.clear();this.initConfig();}}

       只有一处调用该方法

@ComponentpublicclassSysConfgMQListenerimplementsMessageListenerConcurrently{ protectedfinalLoggerlog=LoggerFactory.getLogger(SysConfgMQListener.class);@AutowiredprivateISysConfigServicesysConfigService;@OverridepublicConsumeConcurrentlyStatusconsumeMessage(List<MessageExt>msgs,ConsumeConcurrentlyContextcontext){ log.info("SysConfgMQListenerretrieving...");for(MessageExtmsg:msgs){ log.info("messageExt,body:{ }",newString(msg.getBody()));this.sysConfigService.reload();}returnConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}}

       这是RocketMq的消费者这里调用了,而且还是广播模式,所有节点都能消费,这个Mq的生产者是在后台触发刷新时候产生的.

真相只有一个

       首先触发Mq的消费,导致Map刷新,重新加载调用reload()

       当执行configs.clear();之后Map就是一个空对象,没有任何数据

       如果这个时候是有多个线程访问getString(Stringkey)获取到的值就是null

改造

       第一个想到的是用Redis来替换,但是很快就自我否定了,这个接口在没有触发刷新机制的前提下运行了几年是好好的,而且基础配置放Redis的话过期时间的设置不好判断,并且还要多个IO的传递,性能没有本地的Map好.

       第二个想到的方案就是在getString(Stringkey)方法中加锁,这只能当做下下策

       正在一筹莫展的时候,突然灵光一闪,这不是跟注册中心很像吗?各个客户端去拉取数据,而nacos为了高性能就是用了Copyonwrite的思想来实现的,越想越行,干!

       代码改造如下:

publicvoidreload(){ if((configs!=null)&&!configs.isEmpty()){ //先清除再加载会出现,在两个操作之间请求的接口获取都为空//configs.clear();//this.initConfig();this.reloadForConfigs();}}

       其中this.reloadForConfigs();

privatevoidreloadForConfigs(){ Map<String,String>newConfigs=newHashMap<>();try{ List<Config>datas=configDao.listConfigs();if(datas!=null){ for(Configcf:datas){ newConfigs.put(cf.getKey(),cf.getValue());}}}catch(Exceptione){ LogUtil.exception(log,e);}if(CollectionUtil.isNotEmpty(newConfigs)){ //替换旧的this.configs=newConfigs;}}

       这改造完上线之后,跟踪了一段时间日志中也没发现空指针(**姐也不来找我了-_-,不开森),有那么一点点的成就感.

总结

       开发的时候要考虑多线程和并发场景

       遇到问题别慌,认真分析

       好的方案不是一蹴而就的

       多读好的代码如框架源码,不断的积累,现在用不上,某一时刻就用上了

作者：董懂