Yunfeng's Simple Blog

Love, Life, Linux

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在读《流畅的Python》时，偶然看到下面的语句：

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with urlopen(URL) as remote, open(JSON, 'wb') as local:
    local.write(remote.read())

突然才发现，原来多个with语句可以写到一起!

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使用ffmpeg可以方便地从视频中抽取图像帧：

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ffmpeg -i /path/to/video.mp4 image-folder/%06d.jpg

但实际测试发现，抽取的图像帧比较模糊，有明显的块效应。

搜索时有人说可以加-q:v 1 -qmin 1 -qmax 1来提高图像质量

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ffmpeg -i /path/to/video.mp4 -q:v 1 -qmin 1 -qmax 1 image-folder/%06d.jpg

测试发现确实有一些提升，但还是能看到明显的模糊。

最后发现，把抽取的图像格式从.jpg修改为.png，结果就是高清且无块效应的了：

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ffmpeg -i /path/to/video.mp4 image-folder/%06d.png

另外PNG格式的图像存储大小要大一些，但不会太大，还是能接受的。

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概述

前段时间突然发现，我之前对git stash的使用都是错误的。

具体说来，我是这么使用的：在远端有新的提交，需要git pull来拉取合并时，发现本地有一些未提交的修改，功能也没实现，不适合做一次commit。这时候我执行git stash隐藏本地的修改，然后执行git pull来拉取远端的更新，在最新代码基础上重新实现stash的那些代码中的功能。

这里的问题是，重新实现stash代码中的那一步，其实完全可以用git stash pop来替代，执行这个命令会在最新代码基础上作用stash的代码，不用再重新实现一遍了（不过这时可能会有代码冲突需要解决）。所以我之前是把git stash当git checkout -- .来用了，也就是抛弃了本地的代码更新，显然是有问题的。

正确流程基本上是这样：

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git stash # 或者 git stash push，效果一样
git pull # 可能有冲突需要手动合并
git stash pop # 可能有冲突需要手动合并

下面记录一下 git stash 提供的功能和一些参数。

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多年以后，想起2022，我会回忆起哪个画面？为了解答这个问题，我回想过去的这些年份，2021，2020，……2005，看能想到什么。除了有些年份里，我结婚，毕业，所以有记忆深刻的事件，大部分年份我甚至想不起任何事情。对于一个模糊的数字，在多年以后，我们确实难以将它和自己一天天度过的日常事情关联起来。虽然2022年发生了很多事情，但大部分还是会被遗忘，但我还是尽量想用详细的文字记录下来，这样当以后想会看那年我身上发生了什么的时候，我知道只要在浏览器里面输入vra.github.io/2022/12/31/summary-2022，这些时刻都会清晰地浮现在我眼前。

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概述

有时候我们在git commit后才发现，之前的一些提交有些问题，比如有些代码忘提交了或者有一些typo需要修改。如果要修改的地方是需要添加到最后一次提交上的，那么可以参考我的这篇博文修改，如果是在非最后一次提交上的，那么就需要用git rebase来操作。这里简单记录一下操作的过程。

TL;DR
操作命令简要来说是这样:

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# 使用git log 查看历史提交，得到需要修改的那次提交的commit id
git log
# 执行rebase命令，注意<commit-id>后面有一个^，表示修改在此次提交前
git rebase -i '<commmit-hash>^' # 如果是修改第一次提交，使用 git rebase -i --root
# 修改代码
vim changed-file
# git add 添加更新后的文件
git add changed-file
# git commit 提交，注意需要使用后面三个选项，并且不需要加commit信息，因为会采用之前的commit信息
git commit --all --amend --no-edit
# 使用--continue来完成 git rebase
git rebase --continue

后面会使用一个具体的（假）例子来演示这个过程。

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1. 概述

在我们使用Python中的dict时，常常需要判断某个关键字是否已经在dict中，如果不存在则创建，非空则进行另外的操作。例如统计一篇文章中所有单词出现次数的代码，大致写法如下：

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words_num = {}

for word in words:
    if word not in words_num.keys():
        words_num[word] = 1
    else:
        words_num[word] += 1

这样写总是需要判断key是否在dict中，不是很优雅。

Python标准库collections中defaultdict类可以很好的解决这个问题。这个类使用与dict几乎一样，除了可以在初始化时设置key的默认类型和数值。类的声明格式为defaultdict(default_factory=None, /[, ...])，default_factory是一个callable的变量。

别的使用与dict无异，正常使用即可。

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有时候，在git commit后，我们会发现一些文件忘了提交了，或者需要修改，而且这些提交和修改是与上一次commit的主题一致的，这时候再执行一遍相同的git commit就会让提交记录显得比较冗余，有没有办法将修改后的文件加到最后一次的提交记录里面呢？搜索后发现这里给了一个解决办法，git add文件后调用git commit --amend -no-edit即可：

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git add <file_path>
git commit --amend --no-edit

注意：如果之前的代码已经提交的话，需要执行git push --force来推送代码以替代之前的提交记录。

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在Linux和Mac下，执行du -sh 来统计目录大小时，默认不统计以点开头的文件或者目录，比如.local，因此得到不准确的统计结果。从这里知道，要统计隐藏文件和目录，可以这么用:

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# 只统计隐藏文件或者目录
du -sh .[^.]*

# 统计隐藏文件或者目录和常规文件
du -sh .[^.]* *

结合 sort -h，可以快速得到比较大的目录：

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du -sh .[^.]* * |sort -h

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1. 概述

今年我和团队成员一起组织了了ECCV上的一个学术比赛。从1.31日开始准备材料开始，到前两天(10.28日) 把奖金和奖状发给选手，活动结束，整个周期持续了近9个月，真的是出乎意料。整体流程包括Workshop Proposal编写和申请、Workshop合并（多个申请团队合并成一个Workshop），网站搭建，比赛数据和baseline准备，比赛平台搭建，比赛奖金申请，比赛宣传和选手招募、比赛论文评审、参加线上Workshop介绍比赛，奖金和证书颁发等等，第一次参与组织这种比赛，学到了挺多东西，这里记录备忘，下次参考。需要说明的是，这里的分享的都是个人观点，与我所在公司无关。

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问题定义

假如有张1000x1000的图像，我们要将它切成20x20的小patch，该怎么处理呢？
最简单的方法就是采用两重for循环，每次计算小patch对应的下标，在原图上进行crop:

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import numpy as np

size = 1000
ncols = 20
nrows = 20
img = np.random.rand(size, size)

patches = []

for i in range(size//ncols):
	for j in range(size//nrows):
		patch = img[ncols*i:ncols*(i+1), nrows*j:nrows*(j+1)]
		patches.append(patch)

patches = np.array(patches)

但这样总共需要循环50*x50=2500次，而我们知道 Python 的 for 循环比较慢，因此整体开销还是比较大的，有没有更快的方式呢？

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