最近有一断时间没有打理网站了，上来后台一看近2500条评论，如果在后台上删除，天啊，不敢想想。...垃圾评论基本上用手删都删不过来，特别是长时间没有处理这些Spam Comment，有时会几百几千的增长。...对于这种情况可以在MySQL数据库中通过SQL语句执行删除命令，具体指令是： DELETE FROM wp_comments WHERE comment_approved = ‘0’ 大家可以通过cPanel...面板，或直接登陆Phpmyadmin选择对应的数据库，在SQL语句中输入命令，然后执行。...这里最后的‘0’是指垃圾评论，一般是指未审核过的，但如果你没有对WP的评论设置成需要审核的话，那么，用‘0’这个参数是无法删除已审核过的，这就需要把‘0’改为‘1’了，但这样做，也就是所有的评论都没有了
昨天也不知道是怎么了，博客评论显示1万多条数据，我滴神呀，我瞬间以为我的博客火了，我也出名了，哈哈~~~emmmmm别做梦了，都是垃圾评论，刷出来的。...看到了把，全是垃圾评论，没谁了~~~ 没办法只能去求助了，然后尔今大神给出了批量删除的思路同时提供了参考代码，然后试着去操作，切忌，最网站有任何操作一定一定一定要先备份数据，因为这个是后悔药。... FROM `zbp_comment` WHERE `comm_ID` = 2491 如上所示，zbp_comment是数据库的表名，comm_ID是你要删除的评论列表的...成功的删除了16463条垃圾评论。最后感谢尔今大神的帮助，谢谢！...你可能会说，为什么评论总数是16516成功删除的却只有16463，很简单的，当初看到评论的时候没想到有辣么多，所以手动删除了一些，这个倒是不要紧，只要你设置的ID值对，就没有什么问题，切忌操作前需要备份数据库
下面是代码： from wxpy import * import time print("本软件采用特殊字符检测，即对方收不到任何信息！")... all_friends = bot.friends()#把微信所有好友放进列表 for i in all_friends: try: print("检测... except: pass time.sleep(2) #延时防频繁 bot.file_helper.send('检测结束，请退出网页微信...#通过文件传输助手发送检测结束 bot.logout() input("检测结束，任意键退出...") except KeyError:#这个错误是因为微信官方封禁了这个微信号登陆网页微信的接口...input("检测失败，任意键退出...") 运行代码后直接回车就会弹出登陆二维码，扫码登陆就可以了 程序就会自动检测所有好友了 然后手机上就可以看到伤心的一幕了：
对于UTF-8/16/32而言，它们名字中的8/16/32指的是编码单位是多少位的，也就是说，它们的编码单位分别是8/16/32位，换算成字节就是1/2/4字节，如果是多字节，就要牵扯到字节序，UTF-...UTF-8主要的优点是可以兼容ASCII，但如果使用BOM的话，这个好处就荡然无存了，除此以外，BOM的存在还可能引发一些问题，比如下面错误便都有可能是BOM导致的： Shell: No such file...or directory PHP: Warning: Cannot modify header information – headers already sent 在详细讨论UTF-8编码中BOM的检测与删除问题前...=utf-8 添加BOM： :set bomb 删除BOM： :set nobomb 查询BOM： :set bomb?...如何检测UTF-8编码中的BOM呢？ shell> grep -r -I -l $'^\xEF\xBB\xBF' /path 如何删除UTF-8编码中的BOM呢？
目前有很多种图像识别的方案，而 Google 近日最近发布了其最新的 Tensorflow 物理检测接口（Object Detection API），使计算机视觉无处不在。...Google 的产品通常都是黑科技，所以笔者决定尝试一下这个新的 API，并用 YouTube 上的一个视频来进行检测。如下： ?...所以，它的的体验到底如何？让我们先从理解 API 开始。 了解 API 此 API 经过 COCO 数据库训练。COCO 数据库拥有三十万张包括九十大类的图像集合，一部分类别如下： ?...使用此方法来将视频的每一帧提取出来 将处理后的每帧图片合并为一个新的图像 此段代码需要一定的时间（3-4秒的剪辑需要1分钟左右）。...但是由于使用的是一个加载到内存的冻结模型，所以这些都可以在没有显卡的计算机上完成。 结果很惊人！只需要一小段代码，就可以准确识别并标记视屏中的人物。 在有些情况下它的功能还有待提升。
用过 WP-Super-Cache 插件的应该都知道，在高级设置里面有一项【当某页面有新评论时，只刷新该页面的缓存】的功能，从字面上来说，就是当有人在某篇文章发起评论时，将删除该页面的缓存。...但是，经过我仔细测试发现，这个功能在我的博客并没有生效，个人猜测失败的原因可能是使用了 ajax 无刷新评论导致的。...也就是采用 ajax 评论的方式，可能无法触发 WP-Super-Cache 的删除机制，从而导致这个功能的失效！总之，不管怎么样，反正在我的博客失效了，现在就要想办法解决这个问题。...', $comment_post_ID); 然后，在这行代码之后添加删除缓存代码，保存即可： //有人评论将自动删除已存在缓存 $post_data = get_post($post->ID, ARRAY_A...，将会判断是否存在该页缓存，如果存在就删除，从而实现了我要的功能。
这不，一位博主最近就po出了一篇分析谷歌数据集的文章，发现它对Reddit评论的情绪判别中，错误率竟高达30%。 就比如这个例子： 我要向朋友怒表达对他的爱意。 谷歌数据集把它判断为“生气”。...还有下面这条评论： 你TM差点吓坏我了。 谷歌数据集将其判别为“困惑”。 网友直呼：你不懂我的梗。 人工智能秒变人工智障，这么离谱的错误它是怎么犯的？...谷歌数据集在给评论贴标签时，是把文字单拎出来判断的。 我们可以看看下面这张图，谷歌数据集都把文字中的情绪错误地判断为愤怒。...不如我们由此来推测一下谷歌数据集判别错误的原因，就拿上面的例子来说，这四条评论中均有一些“脏话”。...谷歌数据集把这些“脏话”拿来作为判断的依据，但如果仔细读完整个评论，就会发现这个所谓的“依据”只是用来增强整个句子的语气，并没有实际的意义。
来自比利时的初创公司VeriFlix开发了一种扫描用户提交的视频的方法，这些视频在大多数媒体组织的输出中发挥着越来越重要的作用，并试图确定它们是否真正符合它们的意图。...在通过谷歌的数字新闻计划获得资金后，该公司的技术现在被该国最大的媒体机构之一Rourlarta使用，并取得了可喜的成果。...Staar表示，“一旦视频被发送到平台，我们就会添加一个层，首先检测每个流的内容，我们还可以看到地理定位数据和时间戳。”...“如果1000个视频中的800个视频显示相同的内容，则视频被伪造的可能性非常低。”...Veriflix使用YOLO（You Only Look Once）实时对象检测算法对视频内容进行分类和标记，然后将数据传递给与KU Leuven University合作设计的专有算法。
同时谷歌提供可扩展的基于云的解决方案，以满足大型基因组数据集的需求。 在许多科学领域，特别是在基因组学领域，重大突破通常是由新技术带来的。...这项工作是谷歌大脑团队与Verily Life Sciences合作进行了两年多的研究的成果。...DeepVariant将识别变异（variant calling）任务，即基因组中的重构问题转化为适合谷歌现有技术和专业知识的图像分类问题。 ?...DeepVariant 将利用谷歌的计算基础架构和ML专业知识来更好地理解基因组，并为研究社区提供基于深度学习的基因组学工具。...这是将谷歌技术应用于医疗保健和其他科学应用，并使这些努力的结果广泛可用的目标的一部分。
机器之心整理 机器之心编辑部 今天，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊宣布了「谷歌 AI 研究七大准则」，为公司近期在军事 AI 项目上的争议作出了官方回应。...今年 1 月，谷歌 CEO Sundar Pichai 曾表示人工智能的影响会比电力「更深刻」。他遵循谷歌领导者的悠久传统，称其技术是变革性且美妙的。...在大约 4000 名谷歌员工签署禁止谷歌参与构建「军事技术」的请愿书后，谷歌决定撤出该项目。 这种退却带来了巨大的道德风险。...长达两个月的争议和抵制之下，谷歌改变了其在军事领域上的指导方向。值得注意的是，在新的准则之下，谷歌表示其将继续和军队保持合作。 ? 谷歌认为人工智能应用应该实现的目标如下： 1....谷歌将继续努力，利用 AI 提供高质量、可获取的准确信息，同时继续尊重各个国家的文化、社会和法律规范。谷歌将继续审慎评估何时能够在非商业的基础上推广技术。 2.
转载自：量子位，未经允许不得二次转载 这是一只AI生出的小AI。 谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样： ?...谷歌大脑说，虽然网络架构搜索 (NAS) 并不算新颖，但他们用的搜索空间与众不同。 怎么搜出来？ 在NAS-FPN出现之前，地球上最强大的目标检测模型，架构都是人类手动设计的。 ?...它可以在许多许多不同的架构里，快速找到性能最好的那一个。 ? 所以，要把目标检测的常用架构FPN (特征金字塔网络) 和NAS结合起来，发现那只最厉害的AI。...那么，用COCO test-dev数据集，和那些强大的前辈比一比高清大图检测效果。 比赛结果发布： ?...谷歌大脑的另一位成员David Ha列出了7种： 1) 基于CNN的图像分类器，2) RNN，3) 激活函数，4) SGD优化器，5) 数据扩增，6) Transformer，7) 目标检测。 ?
Detecting Word Insertion and Deletion Errors 论文连接： https://arxiv.org/abs/2204.12052 二、简介 1、任务 ① 模型能够检测在句子中的某一处是否增加或删除一个字符...2、结果 在检测插入错误中，作者提出的方法将F1 score由24.1%提升至78.1%，在检测删除错误的任务中，F1 score由26.5%提升至68.5% 三、创新点 1、在training阶段，...2、在inference阶段，模型基于MLM检测字符是应该插入或删除。 3、作者团队推出了一个人工标注的验证集，包含7726个错误语句。...该数据集分别包含4969条和2757条针对插入和删除错误标注正确的语句。...2、单词插入应用 2.1 单词插入的过程可以分为两步：检测detection 和 纠正correction 2.2 检测detection的目标是预测在两个words之间，是否应该插入word。
AiTechYun 编辑：Yining 谷歌今天发布了其安卓（Android）安全系统2017年的评论报告，这是该公司第四次向公众宣传安卓的各种安全级别及其缺陷。...报告中最有趣的一项发现是，通过机器学习检测出了60.3%的潜在有害应用（PHAs）。 ?...自动和手动扫描 今年早些时候谷歌共享了一份数据：在2017年，因违反应用商店（App Store）的政策，超过700000个应用程序从Google Play中被删除(同比增长70%),该公司认为其实现机器学习模型和技术检测的应用内容和行为模拟等存在不恰当的内容...现在谷歌发现每10个检测中有6个问题是由于机器学习。谷歌还说“我们预计未来会有更多的增长。”...每一天，Google Play Protect都会自动审查超过50亿个应用程序，这些自动审查系统导致去年谷歌共删除了近3900万个应用程序。
最近，在Youtube上，也出现了这样一波“木头人挑战”，而更有趣的是，谷歌把这些视频拿回家训练成了数据集，并且完成了一个最新研究：移动的单摄像头+移动的人，就能非常好的预测出视频中人的景深。...要满足这个假设，要么需要一个多摄像机阵列（如谷歌的Jump），要么需要一个在单个摄像机移动时保持画面内物体的静止。...谷歌的这篇论文就巧妙地利用了YouTube上大量挑战视频作为数据集，然后利用深度学习构建了一个模型，可以从普通视频生成深度地图，在这种视频中摄像机和主体都可以自由移动。...这个流场取决于场景的深度和相机的相对位置，然而，由于摄像机的位置是已知的，那么可以从流场中消除它们的依赖性，从而得到一个初始的深度图。...3D视频深度检测效果 该视频景深检测模型可以用来产生一系列三维感知的视频效果，其中一种效应就是合成散焦，下面是一个示例： 其他应用还包括从单目视频生成立体视频，以及插入CG物体到场景中，并且还具备利用其他帧的画面去填补被任务遮挡区域的能力
手部检测是一项非常复杂的任务：我们的模型必须要适应不同的手部尺寸，因此它具有相对于图像帧更大的范围 (~20x)，并且它能够检测被遮挡以及自遮挡的手部状态。...首先，我们训练了一个手掌检测器来代替手部探测器，因为推测例如手掌和拳头这样刚性物体的边界框比检测手指的关节要简单得多。...利用上述技术，我们实现了对手掌的平均检测精度为 95.7%；而使用常规的交叉熵损失并且在没有解码器的情况下，检测精度基准仅为 86.22%。...手部标志模型 在对整个图像进行手掌检测后，我们随后的手部标志模型通过回归对检测到的手部区域内的 21 个 3D 手关节坐标进行精确的关键点定位，即直接对坐标进行预测。...MediaPipe 提供的一个关键优化是只在必要时运行掌上检测器（因此该检测器的运行频率很低），从而节省了大量的计算时间。
呃，看起来像清晨的浓雾，但浓雾后面是什么，真的看不清楚。其实这是一群牛羚在山上行走。 虽然人眼已经无能为力，但是谷歌最新的目标检测模型可以识别！...谷歌提出了一种目标检测的新方法Context R-CNN，简单地说，就是利用摄像头长时间的拍摄内容，推理出模糊画面里的目标。这种模型的性能优于单帧Faster R-CNN。...这种新的对象检测体系结构利用网络中每个摄像机在整个时间范围内的上下文线索，无需依赖大量摄像机的额外训练数据，即可提高对目标的识别能力。 ?...而且谷歌表示此模型将作为TensorFlow目标检测API的一部分开放给用户，简化在数据集上训练和测试Context R-CNN模型的过程，另外相关代码也已经开源。...接下来，在每个单帧图像中检测对象，R-CNN从内存库中聚合相关上下文，在具有挑战性的条件下（如前文的大雾中）检测对象。
本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI。 谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样： ?...谷歌大脑说，虽然网络架构搜索 (NAS) 并不算新颖，但他们用的搜索空间与众不同。 怎么搜出来？ 在NAS-FPN出现之前，地球上最强大的目标检测模型，架构都是人类手动设计的。 ?...它可以在许多许多不同的架构里，快速找到性能最好的那一个。 ? 所以，要把目标检测的常用架构FPN (特征金字塔网络) 和NAS结合起来，发现那只最厉害的AI。...那么，用COCO test-dev数据集，和那些强大的前辈比一比高清大图检测效果。 比赛结果发布： ?...谷歌大脑的另一位成员David Ha列出了7种： 1) 基于CNN的图像分类器，2) RNN，3) 激活函数，4) SGD优化器，5) 数据扩增，6) Transformer，7) 目标检测。 ?
// Domain 层 gateway/blog_manager.go import "mybusiness.com/blog-api/domain/model" // 依赖同层的 model type...// Infrastructure 层 database/mysql.go import ( "mybusiness.com/blog-api/domain/model" // 依赖内层的 model... "mybusiness.com/blog-api/infrastructure/client" // 依赖同层的 client ) type MySQLPersistence struct ...大家还能想到哪些可以降低系统耦合度，提高系统可维护性的方法呢？ 欢迎在评论区聊一聊你的看法。...在4月4日前将你的评论记录截图，发送给腾讯云开发者公众号后台，可领取腾讯云「开发者春季限定红包封面」一个，数量有限先到先得。我们还将选取点赞量最高的1位朋友，送出腾讯QQ公仔1个。
计算机视觉在识别不同的面部表情方面越来越好，但对于那些在训练数据集中没有充分表现的特定群体，比如种族少数民族或具有雌雄同体特征的女性，算法仍然表现不佳。...谷歌研究人员在arXiv 发表的一篇新论文，通过在模型中包含和训练种族与性别分类器，改进了最先进的微笑检测算法。种族分类器接受了四个种族(亚洲人，黑人，西班牙人，白人)和两种性别的分组训练。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.00193.pdf 在全球数据集中检测微笑，该方法的准确率达到了近91%，全球数据集是一组从网络上收集的1.3万张人脸图像的集合，有时被用作此类算法的基准...许多研究人员都在犹豫是否要将这样的分类器包括在这样的假设中，因为当你的系统有明确的种族或性别分类时，更容易存在偏见(或者被指控)。...谷歌团队的结果证明，训练种族或性别分类器所付出的努力实际上可以减少偏见问题。研究人员还使用了“性别1”和“性别2”这样的分类，以避免在任何可能的情况下引入无意识和社会偏见。
谷歌今天宣布推出新的AI技术，旨在帮助识别网络儿童性虐待材料（CSAM）并减少评论者接触到此类内容。...上周，英国外交大臣Jeremy Hunt曾在Twitter上批评谷歌计划用审查的搜索引擎重新进入中国，因为据报道谷歌不会帮助删除世界其他地方的虐待儿童的内容。...该倡议是在国家犯罪署（NCA）的新数据发现英国多达80000人可能对网络儿童构成威胁之后发布的。 谷歌今天宣布的时机当然不是巧合。...大多数主要技术公司现在利用人工智能来检测各种冒犯性材料，从暴露到滥用的评论。但扩展其图像识别技术以包括新照片应该在某种程度上帮助谷歌挫败大规模最令人憎恶的滥用形式之一。...“这一举措将大大提高潜在CSAM审查过程的速度，”Todorovic和Chaudhuri继续说道，“我们已经亲眼目睹了这个系统可以帮助评论者在同一时期内找到并采取700％以上的CSAM内容。”
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