衣服自己洗

在本地添加了各种测试代码，或者解决冲突失败的情况下，想要完全放弃本地的任何改动（包括已经提交但未推送的变动），直接从远端获取最新的代码记录，可以采用下面的命令。

简单、暴力、好用。

git fetch –all
git reset –hard origin/master
git pull

最近无意间发现了 PM2 这个工具，它是 node的进程管理工具，可以用来简化node应用的相关任务，例如自动重启、负载均衡等，而且使用也比较简单。

在安装了 nodejs后，只需要 npm install -g pm2 来全局安装PM2即可。

常见命令：
pm2 start PATH
pm2 status
pm2 stop APP_ID

在启动的时候，有一个 -i 参数需要提下，该参数表明启动的实例，可用于负载均衡。如果是传递 0 或者 max，则表示根据机器当前CPU核数来确定实例数目。

在使用git提交代码的时候，有时候处于某些原因，希望撤回远程仓库里的记录，例如：
– 代码错误，影响编译或者产生bug
– 测试代码错误提交
– 敏感信息提交
– 内容或者作者信息错误或者不完善

那么对应的方式可以怎么做呢？首先我们可以运行:
git reset --hard HEAD~n
这里的数字n就是你想回滚的提交数，最近的一次的提交就写1，其次就写2，以此类推。运行后，就会提示 HEAD is now at commit xxxx。

再强制推送到远端
git push --force

然后远端的内容就更新了，需要注意的是，如果在你原始的提交后，别人也提交了内容，那么在经过操作后，对方的内容也随之消失了。

最近要实现一段代码逻辑，里面涉及到了好几个条件。最后整理出一个表格，但是感觉应该把这个表格作为注释放到代码文件里，方便后来的维护人员。

可是找了好久都没有找到这样的工具，后来终于被我无意间给发现了，分享给大家。

https://tableconvert.com/?output=text

有时候经常发生要删除、移动、重命名文件夹/文件的时候，系统提示有程序正在使用，导致操作无法继续。

不妨按照下面的方式：

1. 打开资源监视器
2. 选择 “CPU”标签页，可以看到下面第三行“关联的句柄”，里面还有个搜索框
3. 在搜索框里输入受影响的文件夹名称，回车等待一段时间
4. 下面列表就会显示具体是哪个进程在占用

这个还是蛮方便的，不需要使用 Unlocker 之类的第三方程序。

在 Firefly 通过编译安装的升级 python 的时候，编译始终有些乱七八糟的错误。一气之下，就更新了固件到 Ubuntu 18.04 系统上，再编译升级报错就少了很多，一点点终于升级成功了。

可是按照网上的操作安装 opencv-python 时总是提示找不到，怀疑是这个并没有针对 ARM 的版本吧。使用 python-opencv 只有 2.7 的可以安装上。

只好通过网上的帖子，编译安装 opencv，当前最新的版本是 4.3，按照这里，还有这里。经过漫长的等待，虽然有很多警告，不过终于是安装成功了。

先下载最新的版本
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.3.0.tar.gz

然后解压缩 tar zxvf opencv.4.3.0.tar.gz

进入到其目录，并创建 build 子目录
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ..
make -j4
sudo make install

最后可以使用 import cv2 来验证

网上的帖子里说在使用 cmake 时传递的参数会导致很多错误，所以就直接使用了最少的参数。好在没有什么问题。

这几天在寻思怎么安全地保存文件，以前一直是放到 MongoDB 里的 GridFs ，但是看到网上有人现身说法，提示千万不要用数据库存储文件，如果文件损坏就无法挽回了。想一想还是有几分道理的，搞得我都有点不自信了。

经过一番搜索，发现了 MinIO 这么一个工具。

其实我并不在乎是否支持亚马逊的S3，也不关心是否是分布式，其服务器端够轻量，蛮不错。

从其官网下载文件后，就可以运行试一试拉。

minio.exe server c:\data

程序会输出当前的 appkey 和 secretkey，以及可访问的 url 地址。默认的账号和密码就是 minioadmin，登录进去看了看，就是和普通的网盘界面差不多。

创建了 bucket，上传文件，然后在文件夹里确认。

基本上，每创建一个 bucket ，就会在程序的根目录下创建一个同名的文件夹，里面存放上传的文件。此外，还有生成一些文件相关的元数据保存在config文件夹里。我尝试了本地直接删除文件夹，然后在网页里上传也会正确提示这个bucket 不存在了。不过 config 文件夹里还是会有一个同名文件夹不会被删除。当然啦，这样的场景，对于真实产线其实就比较少见了。

这个工具有一个比较厉害的是如果一半的硬盘坏掉了，都可以把文件恢复过来，而且是基于文件粒度的。像一些磁盘坏道修复工具，粒度都是基于分区的，速度会慢很多。听起来很有趣的样子。

Yolo 作为当下比较流行的物体检查AI模型之一，还是得到了大家的青睐，主要说来有几个因素：

1、检测的范围广。按照官方的说法是可以支持9000种常见的分类，并且Yolo v2覆盖了 coco 的数据集。
2、检测的准确率高。我拿实际照片跑了下，还是有意外的惊喜。
3、检测速度快。使用普通的 CPU就可以运行 Tiny YOLO 低配版的数据集，我的笔记本上大概会是12s左右。在 2080Ti 显卡上跑 Yolo v2或者 v3的版本速度都很快，毫秒级别的响应。

原本是想在树莓派上运行，所以尝试的是源码安装。如果缺少什么依赖库，自行安装。

git clone https://github.com/pjreddie/darknet

cd darknet
make

编译完成后，还需要去下载权重文件，这个就比较大了，我先后找过好几个不同的版本，好在都找齐了。

运行命令

./darknet detect cfg/yolo.cfg weights/yolo.weights data/dog.jpg

如果想试一试乞丐版本，就换成下面的参数：

./darknet detect cfg/tiny-yolo.cfg weights/tiny-yolo.weights data/dog.jpg

运行后，会在根目录下生产一张 predictions.jpg 结果图片，多次运行命令会覆盖掉先前的图片。

在我的 Firefly 上是可以成功编译成功的，但是加载权重文件预测时失败了，不知道是内存不够用还是什么情况，网上有很多类似的提问，浏览了好多，还有修改版的权重文件提供，反正我是没有成功，看起来想在树莓派上跑起来不太可行了。

有哪位同学可以跑通，麻烦告诉下我。

最近被各种统计和归总纠结着，从系统里查询然后在 Excel 里填数据。就寻思着是否有方式可以加速，网上检索下，果然找到有访问 JIRA 现成的库。

pip3 install jira

认证
JIRA的访问是有权限的，在访问Jira项目时首先要进行认证，JIRA Python库提供了3种认证方式：

通过Cookis方式认证（用户名，密码）
通过Basic Auth方式认证（用户名，密码）
通过OAuth方式认证

form jira import JIRA

jira = JIRA('http://jira.***.com/', auth=('用户名', '登录密码')

返回的jira对象便可以对Jira进行操作。主要的操作包括：

• 项目
• 问题
• 搜索
• 关注者
• 评论
• 附件

项目（Project）
jira.projects(): 查看所有项目列表
jira.project(“项目的Key”): 查看单个项目

项目对象的主要属性及方法如下：

• key: 项目的Key
• name: 项目名称
• description: 项目描述
• lead: 项目负责人
• projectCategory: 项目分类
• components: 项目组件
• versions: 项目中的版本
• raw: 项目的原始API数据

print(jira.projects()) # 打印所有你有权限访问的项目列表
project = jira.project('某个项目的Key')
print(project.key, project.name, project.lead)

问题（Issue）
Issue是 JIRA 的核心，JIRA 中的任务，用户Story，Bug实质上都是一个Issue。
单个问题对象可以通过jira.issue(“问题的Key”)得到，问题的主要属性和方法如下：

• id: 问题的id
• key: 问题的Key
• permalink(): 获取问题连接
• fields: 问题的描述，创建时间等所有的配置域
• raw: 问题的原始API数据

配置域（Fields）
一般问题的ields中的属性分为固定属性和自定义属性，自定义属性格式一般为类似customfield_10012这种。常用的问题的Fields有：

• assignee：经办人
• created: 创建时间
• creator: 创建人
• labels: 标签
• priorit: 优先级
• progress:
• project: 所示项目
• reporter: 报告人
• status: 状态
• summary: 问题描述
• worklog: 活动日志
• updated: 更新时间
• watches: 关注者
• comments: 评论
• resolution: 解决方案
• subtasks: 子任务
• issuelinks: 连接问题
• lastViewed: 最近查看时间
• attachment

issue = jira.issue('JRA-1330')
print(issue.key, issue.fields.summary, issue.fields.status)

关注者/评论/附件

• jira.watchers(): 问题的关注者
• jira.add_watcher(): 添加关注者
• jira.remove_watcher(): 移除关注者
• jira.comments(): 问题的所有评论
• jira.comment(): 某条评论
• jira.add_comment()：添加评论
• comment.update()/delete(): 更新/删除评论
• jira.add_attachment(): 添加附件

issue = jira.issue('JRA-1330')

print(jiaa.watchers(issue)) # 所有关注者
jira.add_watcher(issue, 'username') # 添加关注者

print(jira.comments(issue)) # 所有评论
comment = jira.comment(issue, '10234') # 某条评论
jira.add_comment(issue, 'new comment') # 新增评论
comment.update(body='update comment') # 更新评论
comment.delete() # 删除该评论

print(issue.fields.attachment) # 问题附件
jira.add_attachment(issue=issue, attachment='/some/path/attachment.txt') # 添加附件

创建/分配/转换问题
jira.create_issue(): 创建问题
jira.create_issues(): 批量创建问题
jira.assign_issue(): 分配问题
jira.transitions(): 获取问题的工作流
jira.transition_issue(): 转换问题

# 创建问题
issue_dict = {
    'project': {'id': 123},
    'summary': 'New issue from jira-python',
    'description': 'Look into this one',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
}
new_issue = jira.create_issue(fields=issue_dict)

# 批量创建问题
issue_list = [
{
    'project': {'id': 123},
    'summary': 'First issue of many',
    'description': 'Look into this one',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
},
{
    'project': {'key': 'FOO'},
    'summary': 'Second issue',
    'description': 'Another one',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
},
{
    'project': {'name': 'Bar'},
    'summary': 'Last issue',
    'description': 'Final issue of batch.',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
}]
issues = jira.create_issues(field_list=issue_list)

# 分配问题
jira.assign_issue(issue, 'newassignee')

# 转换问题
jira.transition_issue(issue, '5', assignee={'name': 'pm_user'}, resolution={'id': '3'})

搜索
JIRA 的搜索非常强大，并配有一套专门的搜索语言，称为JQL(Jira Query Language)，JIRA 的Python库便是基于JQL语法进行搜索的，返回的是搜索到的问题列表。

jira.search_issues('JQL语句')
#默认最大结果数未1000，可以通过maxResults参数配置，该参数为-1时不限制数量，返回所有搜索结果。

jira.search_issues('project=PROJ and assignee = currentUser()', maxResults=-1)

在一些代码逻辑里，经常需要判断指定的 UWP程序是否已经安装，其实微软已经提供了相应的API了，无论是Win32还是原生的 UWP程序都可以直接使用，这就是 PackageManager，其文档地址见这里。

但是这个类，微软给添加了一个标记 [Windows.Foundation.Metadata.WebHostHidden]，所以如果是网页里就无法调用了。为了规避掉这个问题，发现了一个类似hack 的方式。

就是使用 QueryUriSupportAsync 方法，向请求的UWP程序发送一个不存在的协议字符串，然后检查其返回值。返回的是一个枚举类型，也就是说，如果是 0（已安装）或者3（不支持该协议），就表明这个程序对于当前用户来说是已安装的。

下面是一段 js 的调用示例代码：

static queryUriSupport(uri, packageName) {
    return Windows.System.Launcher.queryUriSupportAsync(
        new Windows.Foundation.Uri(uri),
        0,
        packageName
    );
}

简单、暴力、直接，恰好解决了网页里的权限问题。