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  • 比如Dell Mobile Connect ,可以让你的手机与电脑无线互连,同步手机上的所有通知,支持电脑拨打和接听电话、发短信、访问手机文件和控制手机,以及手机镜像功能等等。而KDE Connect 呢,则是文件互传、共享...

    关于手机连接电脑的第三方工具已经给大家介绍过不少了,算是各有特点吧。

    比如Dell Mobile Connect ,可以让你的手机与电脑无线互连,同步手机上的所有通知,支持在电脑拨打和接听电话、发短信、访问手机文件和控制手机,以及手机镜像功能等等。

    而KDE Connect 呢,则是文件互传、共享剪贴板、远程输入、多媒体控制等等。

    而今天给大家介绍的手机连接电脑第三方工具:FnSync,功能不多,只有同步手机通知到电脑‍、双向同步剪贴板 2 个主要功能,但是它还有一个算是彩蛋的小功能,挺有意思的,也非常实用,值得介绍给大家。

    还要说一下:FnSync 目前只支持安卓手机和 Windows 系统的连接,其它手机和系统暂不支持。

    先来看连接的效果吧。

    同步手机通知到电脑‍

    如果我们经常忙于对着电脑,看手机没那么频繁,那么手机上有什么通知消息可能就看不到了。

    所有了这个 FnSync 把手机上的通知全部同步到电脑上,不让你错过任何一条通知。

    当然,这个在电脑上显示的通知只是提醒你手机有这个通知,想要处理或查看还是要打开手机的。

    双向同步剪贴板

    这个就不难理解了。不过要注意,这个剪贴板只支持文字内容。

    你看左边是在电脑上复制文字,在手机上直接就有了,这样就省得再通过聊天工具发到手机上了。

    不过剪贴板从手机同步到电脑时不支持 Android 10 及以上版本,所以这就没法给大家演示了。

    但是对于手机是 Android 10 及以上版本小伙伴来说,还有一个方法可以补救,那就是在 FnSync 手机端上可以直接发文本到电脑,然后就可以直接复制。

    这样相对于再通过聊天工具发送到电脑还是方便一点。

    手机拔电后锁屏

    这个就是之前说的彩蛋了,前提是需要你要一直保持手机数据线连接电脑在充电。当要带着手机离开的时候,数据线一拔,电脑就立即锁屏了。

    事了拂衣去,深藏身与名。没错,就是这种感觉。

    连接、使用方法

    FnSync 的基本功能就是这些了,现在简单介绍一下它的连接方法。

    使用 FnSync 需要在安卓手机端和电脑端都安装客户端,而且还要求在同一个局域网,支持同时连接多部手机。

    FnSync 目前已经上架微软商店,我会在后台给大家一个安装链接,当然还有安卓端安装包。

    手机端和电脑端都安装好后,手机可以通过 2 种方式连接手机:输入连接码和扫二维码。

    手机端上面的所有功能需要开启后才能使用。

    而且在手机端设置中,还有通知过滤功能,可以设置一些应用通知的黑名单或白名单,那些不重要的通知可以全部放进黑名单里,就不会被太多的通知所打扰了。

    另外在电脑端上点击右下角图标还要简单设置一些选项。

    在电脑端的设备管理器中还可以看到通知历史,就算你错过了一些通知,也可以在这里找到。

    这一点还是相当不错的。

    结语

    FnSync 的功能确实不多,前面也说到了,功能不在多,够用就行。

    但是它胜在使用简单,容易上手。而且那个手机拔电后锁屏功能,真的让人眼前一亮。

    下载:

    FnSync 电脑端.zip - 蓝奏云FnSync 手机版.zip - 蓝奏云

    本文首发于微信公众号网罗灯下黑(wldxh8),未经授权请勿转载

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  • 求助,在使用TensorFlow进行花朵图片分类时,想把数据集的图片转化为tfrecord文件,但是程序运行后没有反应,一直显示服务空闲,不知道问题出在哪里,一下是我的程序,希望可以指点我一下哪里出了问题 # glob模块的...

    求助,在使用TensorFlow进行花朵图片分类时,想把数据集的图片转化为tfrecord文件,但是程序运行后没有反应,一直显示服务空闲,不知道问题出在哪里,一下是我的程序,希望可以指点我一下哪里出了问题

    # glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表(list)
    import glob
    #os.path生成路径方便glob获取
    import os.path
    #这里主要用到随机数
    import numpy as np
    #引入tensorflow框架
    import tensorflow as tf
    #引入gflie对图片做处理
    from tensorflow.python.platform import gfile
    #输入图片地址
    INPUT_DATA = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/datasets/flower_photos'
    #训练数据集
    OUTPUT_FILE = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/flowers train/output.tfrecords'
    #测试数据集
    OUTPUT_TEST_FILE = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/flowers train/output_test.tfrecords'
    #验证数据集
    OUTPUT_VALIDATION_FILE = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/flowers train/output_validation.tfrecords'
    #测试数据和验证数据的比例
    VALIDATION_PERCENTAGE = 10
    TEST_PERCENTAGE = 10
    def create_image_lists(sess,testing_percentage,validation_percentage):
        #拿到INPUT_DATA文件夹下的所有目录(包括root)
        sub_dirs = [x[0] for x in os.walk(INPUT_DATA)]
        #如果是root_dir不需要做处理
        is_root_dir = True
        #定义图片对应的标签,从0-4分别代表不同的花
        current_label = 0
        #写入TFRecord的数据需要首先定义writer
        #这里定义三个writer分别存储训练,测试和验证数据
        writer = tf.python_io.TFRecordWriter(OUTPUT_FILE)
        writer_test = tf.python_io.TFRecordWriter(OUTPUT_TEST_FILE)
        writer_validation = tf.python_io.TFRecordWriter(OUTPUT_VALIDATION_FILE)
        #循环目录
        for sub_dir in sub_dirs:
            if is_root_dir:
                #跳过根目录
                is_root_dir = False
                continue
            #定义空数组来装图片路径
            file_list = []
            #生成查找路径
            dir_name = os.path.basename(sub_dir)
            file_glob = os.path.join(INPUT_DATA, dir_name, '*.' + "jpg")
            # extend合并两个数组
            # glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表(list)
            # 比如:glob.glob(r’c:*.txt’) 这里就是获得C盘下的所有txt文件
            file_list.extend(glob.glob(file_glob))
            #路径下没有文件就跳过,不继续操作
            if not file_list: continue
            #这里我定义index来打印当前进度
            index = 0
            #file_list此时是图片路径列表
            for file_name in file_list:
                #使用gfile从路径中读取图片
                image_raw_data = gfile.FastGFile(file_name, 'rb').read()
                #对图像解码,解码结果为一个张量
                image = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
    
                #对图像矩阵进行归一化处理
                #因为为了将图片数据能够保存到 TFRecord 结构体中
                #所以需要将其图片矩阵转换成 string
                #所以为了在使用时能够转换回来
                #这里确定下数据格式为 tf.float32  
                if image.dtype != tf.float32:
                    image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)
                # 将图片转化成299*299方便模型处理
                image = tf.image.resize_images(image, [299, 299])
                #为了拿到图片的真实数据这里我们要运行一个session op
                image_value = sess.run(image)
                pixels = image_value.shape[1]
                #存储在TFrecord里面的不能是array的形式
                #所以我们需要利用tostring()将上面的矩阵
                #转化成字符串
                #再通过tf.train.BytesList转化成可以存储的形式
                image_raw = image_value.tostring()
    
                #存到features
                #随机划分测试集和训练集
                #这里存入TFRecord三个数据,图像的pixels像素
                #图像原张量,这里我们需要转成string
                #以及当前图像对应的标签
                example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
                    'pixels': _int64_feature(pixels),
                    'label': _int64_feature(current_label),
                    'image_raw': _bytes_feature(image_raw)
                }))
                chance = np.random.randint(100)
                #随机划分数据集
                if chance < validation_percentage:
                    writer_validation.write(example.SerializeToString())
                elif chance < (testing_percentage+validation_percentage):
                    writer_test.write(example.SerializeToString())
                else:
                    writer.write(example.SerializeToString())
                # print('example',index)
                index = index + 1
    
            #每一个文件夹下的所有图片都是一个类别
            #所以这里每遍历完一个文件夹,标签就增加1
            current_label += 1
    
        writer.close()
        writer_validation.close()
        writer_test.close()
    

    以上就是我的程序,运行后没有反应也未产生tfrecord文件,不知道是什么原因?

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  • //所有文件都列出。 int i = 0; CListCtrl *pList = (CListCtrl*)GetDlgItem(IDC_LIST); pList -> InsertItem(0, _T("")); if(filefind.FindFile(strWildpath, 0)) //开始检索文件 { BOOL bRet = ...
  • PostgreSQL数据库的文件存储在哪里?postgresql.org/docs/9.5/static/storage-file-layout.htmlsudo -u postgres psql -c"show data_directory;"将显示标准PostgreSQL安装上的当前存储位置。要查看数据目录的位置,...

    PostgreSQL数据库的文件存储在哪里?

    postgresql.org/docs/9.5/static/storage-file-layout.html

    sudo -u postgres psql -c"show data_directory;"将显示标准PostgreSQL安装上的当前存储位置。

    要查看数据目录的位置,请使用此查询。

    SHOW data_directory;

    要查看所有运行时参数,请使用

    SHOW ALL;

    您可以创建表空间以将数据库对象存储在文件系统的其他部分中。要查看可能不在该数据目录中的表空间,请使用此查询。

    SELECT * FROM pg_tablespace;

    show data_directory;命令指向数据的确切位置。搜索特定文件夹很痛苦,因为其他人可能已经为您安装了它,现在您不知道配置,因此遵循sql有助于节省时间。 :)谢谢迈克。

    它说"必须是超级用户来检查数据目录":(

    如果你不是DBA,你无论如何都不需要知道。

    顺便说一句 - 如果有人在像我这样的Mac上查找Postgres.app的数据库位置,默认情况下它位于?/ Library / Application Support / Postgres [ver] / var中。

    要运行查询,请使用PGAdmin III并使用菜单栏中的"运行查询"图标。

    在Windows7上,所有数据库都由C:\Program Files (x86)\PostgreSQL\8.2\data\global下名为pg_database的文件中的数字引用。然后,您应该在C:\Program Files (x86)\PostgreSQL\8.2\data\base下按该编号搜索文件夹名称。那是数据库的内容。

    除非问题明确说明操作系统,否则不要以特定于操作系统的方式回答。

    为什么不?如果你没有提到操作系统,只是说"这个工作",任何在不同的操作系统上尝试的人都会感到困惑。这是相关的。编辑:哦,你可能意味着"根本不给操作系统特定的答案。"我想这是有道理的,我不知道。

    @David,问题被关闭,大概是因为它没有指定哪个操作系统。 (如果它已经指定了一个操作系统,它就会因为过于具体而被关闭。)你的答案很有帮助而且信息丰富 - 只要忽视反对者和挫折者,直到他们最终摧毁了SO。仇恨会讨厌,等等。

    @SamGoody,如果这个答案实际上是正确的话,你会说些什么。 (这不是严格不正确的,因为该文件夹可能在Windows中,但它肯定不是给定的)。通过遵循已经给出的答案,可以很容易地找到是否是这种情况。

    打开pgAdmin并转到特定数据库的Properties。找到OID然后打开目录

    /DATA/base/

    应该有你的DB文件。

    如何使用命令行工具获取OID?

    <5233>

    在我的Linux安装下,它在这里:/var/lib/postgresql/8.x/

    您可以使用initdb -D"c:/mydb/"更改它

    取决于分发 - 对于Fedora 20,它在/var/lib/pgsql/data之下。最好找出使用ps auxw|grep postgres|grep -- -D。

    正如"Linux上的PostgreSQL数据库默认位置"所述,在Linux下,您可以使用以下命令找到:

    ps aux | grep postgres | grep -- -D

    TABLESPACEs可以调整特定表/索引的位置:

    CREATE TABLESPACE dbspace LOCATION '/data/dbs';

    CREATE TABLE something (......) TABLESPACE dbspace;

    CREATE TABLE otherthing (......) TABLESPACE dbspace;

    每个人都已经回答,但只是为了最新的更新。如果您想知道所有配置文件所在的位置,请在shell中运行此命令

    SELECT name, setting FROM pg_settings WHERE category = 'File Locations';

    Postgres将数据存储在其数据目录中的文件中。按照以下步骤转到数据库及其文件:

    对应于postgresql表文件的数据库是目录。可以通过运行SHOW data_directory获取整个数据目录的位置。

    在类似OS的UNIX(例如:Mac)/Library/PostgreSQL/9.4/data中

    进入包含所有数据库文件夹的数据目录中的基本文件夹:/Library/PostgreSQL/9.4/data/base

    通过运行查找数据库文件夹名称(给出一个整数。这是数据库文件夹名称):

    SELECT oid FROM pg_database WHERE datname = ;

    通过运行查找表文件名(给出一个整数。这是文件名):

    SELECT relname, relfilenode FROM pg_class WHERE relname = ;

    这是一个二进制文件。可以像往常一样获取文件详细信息,例如大小和创建日期时间。有关更多信息,请阅读此SO线程

    在Mac上:/Library/PostgreSQL/9.0/data/base

    无法输入目录,但您可以通过以下方式查看内容:sudo du -hc data

    如果您是通过自制软件安装的(为什么不安装?),它将在/usr/local/var/postgres中使用@ MikeSherrill的show data_directory;技巧发现

    /Library/PostgreSQL/9.0/data/base似乎比/usr/local/var/postgres更像Mac的位置。如果不启用隐藏的Finder功能,则无法在Finder中浏览后者。

    @Charlie您可以从Go菜单中使用Finder进行浏览。转到>转到文件夹...,或者?? G

    @JasonS是的,您可以使用该技巧在Finder中打开not-mac-like文件夹。

    仅供参考,截至Postgres 9.4,使用EnterpriseDB提供的安装程序,此答案仍然正确。

    在我的例子中它位于:/ Users / bob / Library / Application Support / Postgres / var-9.5

    我敢打赌你问这个问题,因为你已经尝试过pg_ctl start并收到以下错误:

    pg_ctl: no database directory specified and environment variable PGDATA unset

    换句话说,您正在寻找在pg_ctl start命令中放在-D之后的目录。

    在这种情况下,您要查找的目录包含这些文件。

    PG_VERSION      pg_dynshmem     pg_multixact

    pg_snapshots    pg_tblspc       postgresql.conf

    base            pg_hba.conf     pg_notify

    pg_stat         pg_twophase     postmaster.opts

    global          pg_ident.conf   pg_replslot

    pg_stat_tmp     pg_xlog         postmaster.pid

    pg_clog         pg_logical      pg_serial

    pg_subtrans     postgresql.auto.conf    server.log

    您可以使用操作系统提供的搜索找到上面的任何文件和目录,从而找到它。

    例如,在我的情况下(Mac OS X上的HomeBrew安装),这些文件位于/usr/local/var/postgres中。要启动服务器,我输入:

    pg_ctl -D /usr/LOCAL/var/postgres -w START

    ......它有效。

    如果您使用自制软件,则查找此数据的更简单方法就是brew info postgres

    在Windows上,PostgresSQL文档描述的PGDATA目录位于C:\Program Files\PostgreSQL\8.1\data之类的某个位置。特定数据库的数据在(例如)C:\Program Files\PostgreSQL\8.1\data\base\100929下,其中我猜100929是数据库编号。

    注意:如果你想进行文件系统级备份,不要只备份这些目录,因为正如文档所描述的那样:"......你可能想尝试从各自的表中备份或恢复某些单独的表或数据库这不起作用,因为如果没有包含所有事务的提交状态的提交日志文件pg_clog / *,这些文件中包含的信息就无法使用。"

    这取决于。您可以在安装时将其配置为其他文件夹。

    在我的,C: Program Files PostgreSQL 9.4 中没有数据文件夹这是特定的9.4或做错了什么?

    picmate的回答是对的。在Windows上主DB文件夹的位置是(至少我的安装)

    C:\PostgreSQL\9.2\DATA\base\

    而不是在程序文件中。

    他的2个脚本将为您提供所需的确切目录/文件:

    SELECT oid FROM pg_database WHERE datname = ;

    SELECT relname, relfilenode FROM pg_class WHERE relname = ;

    我的数据名是16393,而relfilenode是41603

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  • java导出pdf文件横向显示

    千次阅读 2017-01-06 17:03:02
    今天做项目的时候遇到一个很奇怪的需求,具体就是网页上面有个可供用户下载...百度了一下可行,问题又来了,在哪里改默认的纸张大小,百度了半天看了一大堆杂七杂八的东西,最后浓缩出来一句话:所有文件导出一定会先

    今天做项目的时候遇到一个很奇怪的需求,具体就是网页上面有个可供用户下载的pdf文件,由于是表格形式,而且很多列,导致像往常那样竖着显示的话就显得很难看,于是就要求在下载到本地的时候横着导出,方便用户查看。 后面想了一下是不是导出的时候把默认的纸张大小改成横着的就可以了。百度了一下可行,问题又来了,在哪里改默认的纸张大小,百度了半天看了一大堆杂七杂八的东西,最后浓缩出来一句话:所有的文件导出一定会先建一个Document类的对象,我们需要做的只需要一句代码就可以搞定上面的问题

    //在你的代码里面找到下面这一句代码
    Document  XX=new Document()
    
    //然后改成下面这句
    Document XX=new Document(new RectangleReadOnly(842F,595F))
    
    //括号里面那两个数字就是横着的A4纸张大小,如果你想要改成其他的纸张导出的话,百度一下纸张大小再改掉就可以了。

    成功搞定。

    友情提示–上面的这句代码有可能出现的地方(随便举几项):

    • 设置导出文件的属性的时候

    • 给导出文件加页码水印等等的时候

    • 给导出文件设置字体大小的时候等等

    需要注意的是这个Document类不是你自己定义的Document类,而是你用来导出文件的那个类的Document类。因为有时候项目需要,有的小伙伴可能为了方便会自己写一个Document类来方便操作,所以大家记住这个Document类就是你用来导出文件的那个类下面的类(例如IText等等等等)

    呕心沥血写出来的,转载请一定注明出处!

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