ruichao.ma flymrc

## cloudflare-worker-proxy.js
// Website you intended to retrieve for users.
const upstream = 'api.openai.com'

// Custom pathname for the upstream website.
const upstream_path = '/'

// Website you intended to retrieve for users using mobile devices.
const upstream_mobile = upstream

// Countries and regions where you wish to suspend your service.

## How_to_Enable_gRPC_Binary_Module_in_WeChat_Mini_Program_Cloud_Functions.md

      
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                quchao
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              Created
              April 10, 2020 08:30
            
              
                在微信小程序云函数中使用 gRPC 二进制模块。
              
          
    在微信小程序云函数中使用 gRPC 二进制模块。

[TOC]
截止 10 Apr, 2020 ，
微信小程序的云函数仅支持 Node.js 语言，函数在生产环境执行于 CentOS 7.2 的 Node.js 8.9，因此若有二进制模块使用需求请注意相关配置。
现以 gRPC 为例说明。
本地调试


## ffmpeg_mkv_ops.md

      
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              June 9, 2024 11:04
            
              
                extract stuff from .mkv with ffmpeg
              
          
    Extract stuff from .mkv with ffmpeg

Full documentation: https://ffmpeg.org/ffmpeg.html
List all tracks

ffmpeg -i input.mkv

track indexes are zero-based.
Track types


## blaze_face_detect.py
import cv2
import time
import math
import numpy as np
import tensorflow as tf

class SsdAnchorsCalculatorOptions:
    def __init__(self, input_size_width, input_size_height, min_scale, max_scale
        , num_layers, feature_map_width, feature_map_height
        , strides, aspect_ratios, anchor_offset_x=0.5, anchor_offset_y=0.5

## 微信公众号获取用户基本信息的方法总结.md

      
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                zhaokuohaha
                / 微信公众号获取用户基本信息的方法总结.md
            
            
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              March 26, 2024 16:16
            
              
                包括：服务号， 订阅号， 开放平台 ， 以及在各个场景下应选择何种方式获取等
              
          
背景： 折腾了一整个周末，终于把用通过微信进行获取用户信息，以用来进行账号注册登录的问题搞定了， 因为面对的问题比较棘手： 希望通过微信订阅号获取用户信息授权，在自己开放的网站（所谓第三方网站）拿到用户信息， 所以在解决问题的过程中，顺便把自己期望实现的方式，以及现有的方式也稍微了解了一些， 所以趁此机会做一个整理。 因为朋友的网站是 php 开发的，所以下面的代码会以 php 进行举例，尽管我对 php 并不熟悉， 但是现在懒得重新去实现一遍了， 后面再说吧， 如果有后面的话。 其实其他语言理论上可以很容易类比， 因为微信的这些接口都是 restful 的 http 接口。

概述

微信授权登陆， 从使用入口来说，主要是 PC 端网站， 移动端网站和 APP。 这里的“移动端网站”是指从微信浏览器打开的网站，如果从手机浏览器打开， 那么只能与PC端的授权方式一样（实际上操作很麻烦） 基本的授权方式如下：

PC 端网站： 打开一个二维码， 用户扫描二维码之后授权 -> 获取用户信息
APP: 点击授权后跳转到微信授权页面， 用户点击确认授权 -> 获取用户信息

以上两种方式基本可以通过微信开放平台实现。

  
## PyTorch Basic GAN implementation
import argparse
import os
import numpy as np
import math

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

## hdmvpgs.js
'use strict'

function HDMVPGS (ctx) {
  this.ctx = ctx || document.createElement('canvas').getContext('2d')
  this.lastVisibleSegment = null
  this.segments = []
  this.loaded = false
}

HDMVPGS.prototype.loadBuffer = function (arraybuffer) {

## dante_setup.sh
### NOT A SCRIPT, JUST A REFERENCE!

# install dante-server
sudo apt update
sudo apt install dante-server

# or download latest dante-server deb for Ubuntu, works for 16.04 / 18.04 / 20.04:
wget http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/d/dante/dante-server_1.4.2+dfsg-7build5_amd64.deb
# or older version:
wget http://ppa.launchpad.net/dajhorn/dante/ubuntu/pool/main/d/dante/dante-server_1.4.1-1_amd64.deb

## vuetifyjs-login.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700|Material+Icons' rel="stylesheet">
 <link href="https://unpkg.com/vuetify/dist/vuetify.min.css" rel="stylesheet">
</head>

<style>
#app {

## scroll.py
# coding:utf-8

from elasticsearch import Elasticsearch
import json

# Define config
host = "127.0.0.1"
port = 9200
timeout = 1000
index = "index"
	// Website you intended to retrieve for users.
	const upstream = 'api.openai.com'

	// Custom pathname for the upstream website.
	const upstream_path = '/'

	// Website you intended to retrieve for users using mobile devices.
	const upstream_mobile = upstream

	// Countries and regions where you wish to suspend your service.
	import cv2
	import time
	import math
	import numpy as np
	import tensorflow as tf

	class SsdAnchorsCalculatorOptions:
	def __init__(self, input_size_width, input_size_height, min_scale, max_scale
	, num_layers, feature_map_width, feature_map_height
	, strides, aspect_ratios, anchor_offset_x=0.5, anchor_offset_y=0.5
	import argparse
	import os
	import numpy as np
	import math

	import torchvision.transforms as transforms
	from torchvision.utils import save_image

	from torch.utils.data import DataLoader
	from torchvision import datasets
	'use strict'

	function HDMVPGS (ctx) {
	this.ctx = ctx \|\| document.createElement('canvas').getContext('2d')
	this.lastVisibleSegment = null
	this.segments = []
	this.loaded = false
	}

	HDMVPGS.prototype.loadBuffer = function (arraybuffer) {
	### NOT A SCRIPT, JUST A REFERENCE!

	# install dante-server
	sudo apt update
	sudo apt install dante-server

	# or download latest dante-server deb for Ubuntu, works for 16.04 / 18.04 / 20.04:
	wget http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/d/dante/dante-server_1.4.2+dfsg-7build5_amd64.deb
	# or older version:
	wget http://ppa.launchpad.net/dajhorn/dante/ubuntu/pool/main/d/dante/dante-server_1.4.1-1_amd64.deb

	<!DOCTYPE html>
	<html>
	<head>
	<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700\|Material+Icons' rel="stylesheet">
	<link href="https://unpkg.com/vuetify/dist/vuetify.min.css" rel="stylesheet">
	</head>

	<style>
	#app {
	# coding:utf-8

	from elasticsearch import Elasticsearch
	import json

	# Define config
	host = "127.0.0.1"
	port = 9200
	timeout = 1000
	index = "index"