emoji

上周的时候，朋友圈的直升飞机不知道为什么就火了，很多朋友开着各种花式飞机带着起飞。 还没来得及了解咋回事来着，这个直升飞机就🔥到的微博热搜。 后面越来越多人开来他们的直升飞机，盘旋在朋友圈上方。于是很多朋友开来他们的坦克，专打直升飞机，一轰一个准。 好了，说回正题！ 程序员朋友应该都很熟悉 Unicode （万国码），它几乎包含世界上所有符号，比如组成直升飞机这几个特殊符号对应的 Unicode 码分别为： ps:推荐一个网站，可以根据符号搜对应的 Unicode 码： https://unicode.yunser.com/unicode 除了这些正常字符以外， Unicode 还包含着各种各样的奇葩字符。 奇葩字符 除了正常的我们熟知的文字以外， Unicode 中还有一些奇怪的文字，比如下面这些文字 除了这些奇怪文字以外， Unicode 还有一些奇葩的的符号。 例如下面一整套麻将牌： 一整套的扑克牌： 一整套国际象棋： 除了这些，通过组合符合，我们还可以造出各种各样的颜文字(๑•̀ㅂ•́)و✧、 另外 Unicode 还收录着我们常用的 Emoji 。 除了这些之外， Unicode 中还有一些特殊字符的，利用这些字符，我们还可以玩出很多有趣的骚操作。 组合字符 Unicode 有一类字符称为组合字符，它可以附加在前一个非组合字符上，从而使整体看起来像是一个字符。

以下内容主要来自于： GitBook中文文档 Gitbook安装与配置以及插件 1.1 前言 GitBook是一款文档编辑工具。它的功能类似金山WPS中的Word或者微软Office中的Word的文档编辑工具。它可以用来写文档、建表格、插图片、生成pdf。 当然，以上的功能WPS、Office可能做得更好，但是，GitBook还有更最强大的功能：它可以用文档建立一个网站，让更多人了解你写的书，另外，最最核心的是，他支持Git，也就意味着，它是一个分布式的文档编辑工具。 你可以随时随地来编写你的文档，也可以多人共同编写文档，哪怕多人编写同一页文档，它也能记录每个人的内容，然后告诉你他们之间的区别，也能记录你的每一次改动，你可以查看每一次的书写记录和变化，哪怕你将文档都删除了，它也能找回来！ 这就是它继承Git后的厉害之处！ 分布式、多人协同的全新书写方式！ 在GitBook中，你可以使用Markdown或者AsciiDoc语法，加上几个命令就能创建一本漂亮的图书。这种便利就像Node.js一样。GitBook支持GitHub或者git来管理文章的改动和版本。你可以参考这个例子：ReduxJS documentation Or WebMagic Java爬虫文档. 你可以在自己电脑上使用GitBook来写一本书，也可以通过 GitBook.com 线方式写一本书。

代码放在这里： wzyonggege/python-wechat-itchat 词云那里可以换成小黄人图片 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 0. itchat 最近研究了一些微信的玩法，我们可以通过网页版的微信 微信网页版 ，扫码登录后去抓包爬取信息，还可以post去发送信息。 然后发现了 itchat 这个开源项目， 作者是 @LittleCoder ，已经把微信的接口完成了，大大的方便了我们对微信的挖掘，以下的功能也通过itchat来实现。 安装itchat这个库 pip install itchat 先来段简单的试用，实现微信的登录，运行下面代码会生成一个二维码，扫码之后手机端确认登录，就会发送一条信息给‘filehelper’，这个 filehelper 就是微信上的文件传输助手。 import itchat # 登录 itchat . login () # 发送消息 itchat . send ( u'你好' , 'filehelper' ) 除了登录和发送消息我们还可以这么来玩，往下走～ 1. 微信好友男女比例 想统计下自己微信里好友的性别比例，当然也是很简单，先获取好友列表，统计列表里性别计数

参加学校的国创比赛的时候，我们小组的项目有一部分内容需要用到利用摄像头实现实时检测人脸的表情，因为最近都在看深度学习方面的相关知识，所以就自己动手实现了一下这个小Demo.参考网上的资料，发现大部分是使用CNN和DNN进行学习，经过本人亲自实践，我发现DNN的识别效果更佳~（楼主接下来就要讲的是基于DNN的模型，要是你对CNN的模型感兴趣，欢迎私戳楼主~） 所需环境：opencv + tensorflow1.8 + pycharm 代码以及模型的下载地址： https://github.com/tgpcai/Microexpression_recognition (如果喜欢请帮楼主点个start~) 最后实现的结果图： 目录 1.数据集简介 2.代码实现 （0）实现Demo的代码组织结构 （1）数据预处理 （2）训练模型 （3）调用模型实现人脸微表情识别 3.个人遇坑以及总结 1.数据集简介 人脸表情识别程序所采用的数据集为FER2013（facial-expression-recognition 2013）以及中科院的微表情数据，该数据集需要在kaggle网 站上进行下载，下载地址为： https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition

作者 | Erik-Jan van Baaren 译者 | 弯月 来源 | CSDN 原文： https://towardsdatascience.com /30-python-best-practices-tips-and-tricks-caefb9f8c5f5 以下为译文： 我想借本文为大家献上 Python 语言的30个最佳实践、小贴士和技巧，希望能对各位勤劳的程序员有所帮助，并希望大家工作顺利！ 1、Python 版本 在此想提醒各位：自2020年1月1日起，Python 官方不再支持 Python 2。本文中的很多示例只能在 Python 3 中运行。如果你仍在使用 Python 2.7，请立即升级。 2、检查 Python 的最低版本 你可以在代码中检查 Python 的版本，以确保你的用户没有在不兼容的版本中运行脚本。检查方式如下： if not sys.version_info > (2, 7): # berate your user for running a 10 year # python version elif not sys.version_info >= (3, 5): # Kindly tell your user (s)he needs to upgrade # because you're using 3.5 features 3、IPython

GitHub Flavored Markdown 今天研究了一天Markdown移动端和pc端统一实现方式，由于以前有搞过移动端富文本编辑器，搞Markdown简单多了； 其中GFM的表情语法不错，比如笑脸:smile:，准备采用一下。 又想到了手机输入法输入表情浏览器页面接收到的是一个字符，如果能转换成:smile:就更能统一表现了，就像微信Android怎么输入输入法里面奇丑的emoji到了微信里面都是微信自带的好看的emoji图标，其实这个转换好几年前就有开始了解，不过没有什么进展。 编码问题 前几天刚好有需求要把emoji对应的Unicode编码转换成文字，比如1f601对应的这个笑脸😁，但没有找到C#的把1f601转换成文字的方法，用Encoding.Unicode怎么转换都不对，最后直接复制emoji字符，Visual Studio里面竟然直接显示出来了，那就直接用字符吧，都不用转换了，然后不了了之了。 今天搞Markdown编辑器，由于前面GFM的原因，又对编码进行测试，没查到什么靠谱资料，到时找到很多emoji和Unicode对照表， https://apps.timwhitlock.info/emoji/tables/unicode 拿一个笑脸 https://apps.timwhitlock.info/unicode/inspect/hex/1F601 开刀~

MySQL数据库操作规范 文档说明: 该文档旨在对MySQL数据库的使用做一个统一的约定和规范；以便使大家更明确、更有效的用好数据库，最终使数据库发挥更好的作用，从而提升产品的质量。 一、基础规范 1.1、【强制】使用InnoDB存储引擎。 解读：InnoDB存储引擎是MySQL默认存储引擎，支持事务和行级锁，并发性能更好，CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高,并且MyISAM在8.0中考虑移除了。 1.2、【强制】使用统一的字符集(utf8或utf8mb4)，如果有存储emoji表情之类的，则需要使用utf8mb4，否则使用utf8即可。 解读：无需转码，无乱码风险；utf8mb4向下兼容utf8但存储使用的空间会比utf8略大。 1.3、【强制】表、字段必须加入中文注释，注释要言简意赅。 解读：便于识别表和字段的用途，有利于维护； 反例:t_company_organization_scope_employee 可以采用缩写改成t_com_org_scope_emp 1.4、【强制】禁止使用存储过程、视图、触发器、Event。 解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移到业务层