![\"\"](\"https:\/\/agasiev.com\/pictures\/unnamed-(2).jpeg\")
\n<\/div>\nМногие жалуются просто из-за плохого настроения или просто потому, что не согласны с мнением оппонента в сетевой диванно-позиционной войне. По сути, это может быть нормальный контент, который просто не нравится конкретному<\/i> человеку.<\/p>\n
Какой выход? Для определенных типов жалоб нужно создавать видимость того, что пользователь был услышан: временно скрывать контент от жалобщика, т. е. в рамках одной сессии поставить<\/p>\n
display:none<\/code><\/pre>html блоку или вообще удалить его, а саму жалобу отправить в \/dev\/null<\/i>. Если вариантов жалоб несколько, то можно скрыть этот функционал в «Жалобы — Прочее» или прямо так и назвать «Жалобы — Я не согласен с юзером». Работает, проверено.<\/p>\n
В самом крайнем случае, ставить счетчик на количество жалоб на пользователя и его контент и по превышению некоторого порога отправлять на модерацию.<\/p>\n
Исключение — время прохождения модерации при публикации в AppStore или Google Play, в этот момент нужно включать модерацию любого контента на максимум, особенно 18+. Ведь хрен знает, на что может пожаловаться модератор маркета, а релиз, обычно, очень не хочется задерживать из-за возни с какой-то мелочью.<\/p>\n",
"date_published": "2023-03-24T02:17:35+03:00",
"date_modified": "2023-03-24T02:20:11+03:00",
"image": "https:\/\/agasiev.com\/pictures\/unnamed-(2).jpeg",
"_date_published_rfc2822": "Fri, 24 Mar 2023 02:17:35 +0300",
"_rss_guid_is_permalink": "false",
"_rss_guid": "10",
"_e2_data": {
"is_favourite": false,
"links_required": [
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css",
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css"
],
"og_images": [
"https:\/\/agasiev.com\/pictures\/unnamed-(2).jpeg"
]
}
},
{
"id": "75",
"url": "https:\/\/agasiev.com\/all\/peredacha-bolshogo-kolichestva-kartinok-mezhdu-serverami\/",
"title": "Передача большого количества картинок между серверами",
"content_html": "
Допустим, вам, как и мне сейчас, потребовалось перекинуть пару сотен тысяч картинок с одного сервера на другой. Передача файлов по одному займет неадекватное количество времени. Хочется как-то их все собрать в один файл и передать уже его разом по сети.<\/p>\n
Кажется, что для этого может подойти создание архива из всех доступных файлов. Однако, для картинок, в отличии от текста, это не будет иметь особого смысла, т. к. сжать их еще сильнее не получится, а времени на попытки уйдет уйма.<\/p>\n
Какой есть выход из этой ситуации? Верно, создать архив без сжатия:<\/p>\n
Вот так, если предпочитаете tar:<\/p>\n
tar -cf .\/archive.tar \/path\/to\/folder<\/code>\n<\/pre>\nИ так, если больше нравится zip:<\/p>\n
zip -qq -0 -r .\/archive.zip \/path\/to\/folder<\/code>\n<\/pre>\nНо как показывают замеры времени, tar справляется с задачей простой сборки файлов в один в разы быстрее.<\/p>\n
После передачи файла по сети распаковать его можно так:<\/p>\n
Для tar архива:<\/p>\n
tar -xf .\/archive.tar<\/code>\n<\/pre>\nИ для zip архива:<\/p>\n
unzip -qq .\/archive.zip<\/code>\n<\/pre>\n",
"date_published": "2020-12-13T15:43:53+03:00",
"date_modified": "2020-12-15T17:23:22+03:00",
"_date_published_rfc2822": "Sun, 13 Dec 2020 15:43:53 +0300",
"_rss_guid_is_permalink": "false",
"_rss_guid": "75",
"_e2_data": {
"is_favourite": false,
"links_required": [
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css",
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css",
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css",
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css"
],
"og_images": []
}
},
{
"id": "74",
"url": "https:\/\/agasiev.com\/all\/obrabatyvaem-nekorrektno-sohranennye-v-log-json-dannye\/",
"title": "Обрабатываем некорректно сохраненные в лог JSON данные",
"content_html": "С месяц назад, при записи JSON данных в лог, забыл отформатировать их json.dumps из питоновского dict’a в нормальный вид, а просто записал его при форматной печатью, преобразовав dict в str. Само собой, получил кучу данных в неудобоваримом виде, эх.<\/p>\n
Как исправить? Стандартный json.loads теперь не воспримет такую строку как корректный JSON, т. к. с точки зрения формата она не валидна. Можно решить эту проблему при помощи функции ast.literal_eval<\/a>.<\/p>\nОна безопасно преобразует строку, содержащую символы или стандартные структуры питона в нужный элемент или объект. В нашем случае, строковое представление словаря в сам словарь. А значит, так можно пробежаться по всем логам и преобразовать их в корректный вид.<\/p>\n
Пример работы:<\/p>\n
\r\nimport ast\r\nimport json\r\n\r\n# Наш преобразованный в строку dict()\r\ns = \"{'a': 'Text with \\\\'quotes\\\\''}\"\r\nj = json.loads(s)\r\n# Получаем ошибку парсинга из-за одинарных кавычек\r\n>> json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)\r\n\r\n# Парсим строку в dict\r\nj = ast.literal_eval(s)\r\nprint(j)\r\n>> {'a': \"Text with 'quotes'\"}\r\n# Теперь уже дампим данные корректно\r\nprint(json.dumps(j))\r\n>>{\"a\": \"Text with 'quotes'\"}\r\n<\/code>\n<\/pre>\n",
"date_published": "2020-12-10T18:15:29+03:00",
"date_modified": "2020-12-13T02:32:46+03:00",
"_date_published_rfc2822": "Thu, 10 Dec 2020 18:15:29 +0300",
"_rss_guid_is_permalink": "false",
"_rss_guid": "74",
"_e2_data": {
"is_favourite": false,
"links_required": [
"system\/library\/highlight\/highlight.js",
"system\/library\/highlight\/highlight.css"
],
"og_images": []
}
},
{
"id": "65",
"url": "https:\/\/agasiev.com\/all\/keras-2-3-tensorflow-2\/",
"title": "Keras 2.3 & TensorFlow 2",
"content_html": "При обновлении до Keras >= 2.3 и Tensorflow >= 2.0 в старых многопоточных приложениях может начать выскакивать ошибка:<\/p>\n
AttributeError: '_thread._local' object has no attribute 'value'<\/code><\/pre>Решить ее можно заменив импорты<\/p>\n
from keras import что_нужно<\/code><\/pre>на<\/p>\n
from tensorflow.keras import что_нужно<\/code><\/pre>UPD<\/b>: Если после обновления появилось вот такое:<\/p>\nError : Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.<\/code><\/pre>Весьма вероятно, что cuDNN теперь не подходит по версии для TensorFlow ибо старовата. Найти нужную версию можно тут<\/a>.<\/p>\n