webp
- 相似图像推荐(迁移)
- 以图搜图(迁移)
- 标签筛选(补充筛选条件)
- WEBP 缩略图
数据迁移
- CDN 回源直接到服务器
- 静态原始图像
- 异地备份
- 视频流媒体
- 上传图像接口
偏好推荐
- 收集用户访问记录点赞记录
- 收集用户推荐反馈
- 调整偏好推荐
OCR
- 脚本统计各关键词总量
- 筛选条件支持多选 颜色,风格 | 类型,主题,功能,材质图案(多选逗号分隔)
- 按颜色筛选, 周期性脚本自动补全三色
熱門統計
- 從caddy日誌收集用戶訪問目標數據時間
- 計算指標作爲API提供輸出
- 數據與指標統覽後臺
- 游戏 作品 文章 收藏夹 分别添加喜欢数点赞数是否喜欢是否点赞字段
-- 添加列
ALTER TABLE web_images ADD COLUMN color_0_r TINYINT UNSIGNED;
ALTER TABLE web_images ADD COLUMN color_0_g TINYINT UNSIGNED;
ALTER TABLE web_images ADD COLUMN color_0_b TINYINT UNSIGNED;
ALTER TABLE web_images ADD COLUMN color_1_r TINYINT UNSIGNED;
ALTER TABLE web_images ADD COLUMN color_1_g TINYINT UNSIGNED;
ALTER TABLE web_images ADD COLUMN color_1_b TINYINT UNSIGNED;
-- 为 web_images 表的 color 设置复合索引用于筛选
CREATE INDEX idx_color_0 ON web_images (color_0_r, color_0_g, color_0_b);
CREATE INDEX idx_color_1 ON web_images (color_1_r, color_1_g, color_1_b);
-- 全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX idx_images_desc ON web_images (images_desc);
CREATE FULLTEXT INDEX idx_tags ON web_images (tags);
CREATE FULLTEXT INDEX idx_tags ON web_article (tags);
-- -- 同步收藏
-- ALTER TABLE web_praise ADD COLUMN gorse BOOLEAN DEFAULT FALSE;
-- ALTER TABLE web_praise ADD COLUMN gorse BOOLEAN DEFAULT FALSE;
-- 排序内存
SET GLOBAL sort_buffer_size = 268435456; -- 设置为 256MB (268435456 字节)
-- 降序索引
CREATE INDEX idx_id_desc ON web_images (id DESC);
-- 复合筛选降序索引 article_category_top_id
CREATE INDEX idx_acti_id_desc ON web_images (article_category_top_id, id DESC);
-- -- 为 web_images 表的 day_rank 行设置倒序索引用于排序
-- CREATE INDEX idx_day_rank_desc ON web_images (day_rank DESC);
-- 为 web_images 表创建倒排复合索引
CREATE INDEX idx_article_dayrank ON web_images(article_category_top_id, day_rank DESC);
CREATE INDEX idx_article_weekrank ON web_images(article_category_top_id, week_rank DESC);
CREATE INDEX idx_article_monthrank ON web_images(article_category_top_id, month_rank DESC);
CREATE INDEX idx_article_yearrank ON web_images(article_category_top_id, year_rank DESC);
CREATE INDEX idx_article_aeonrank ON web_images(article_category_top_id, aeon_rank DESC);
# 使用 pm2 启动服务
pm2 start ./main --name=main-6002 --watch=./main -- --config=./data/config_test.yaml
流媒体
通过流媒体服务降低视频文件加载消耗及防止恶意刷流量 对视频地址添加有效期, 过期需由服务器重新提供token认证观众身份 可后期增加基于用户账户或cookie信任度评估的视频播放权限认证
// 请求视频播放地址
import Hls from 'hls.js'
import axios from 'axios'
axios.get('/video?url=' + encodeURIComponent(this.src)).then(res => {
const img = res.data.VideoBase.CoverURL
if (img) {
video.poster = img
}
const m3u8 = res.data.PlayInfoList.PlayInfo.find(x => x.Format === 'm3u8')
if (!m3u8) {
video.src = this.src
return console.log('流媒体地址不含m3u8')
}
this.player = new Hls({ maxMaxBufferLength: 5, autoStartLoad: false })
this.player.loadSource(m3u8.PlayURL)
this.player.attachMedia(video)
this.player.on(Hls.Events.MANIFEST_PARSED, () => {
if (this.autoplay) {
video.play()
}
})
}).catch(err => {
console.log('未取得流媒体地址')
video.src = this.src
})
// GET /webp/{type}-{id}-{version}-{width}-{height}-{fit}.{format}
// @type: image avatar article article_attribute ad
// @id: int 图片ID或是文章ID或是广告ID
// @version: update_time 时间戳
// @width: 宽度 1x 2x 3x 倍图直接输入尺寸
// @height: 高度 1x 2x 3x 倍图直接输入尺寸
// @fit: 裁切方式 cover contain fill auto
// GET /img/{type}-{id}.{format}?width=320&height=320&fit=cover
// 更优雅的实现, 使用查询参数的接口 (不幸的是CDN与OSS都不支持)
// endpoint: oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com
// 获取查询参数
let queryParam = "example query";
// 安全地编码查询参数
let safeParam = encodeURIComponent(queryParam);
// 创建一个带有安全查询参数的URL
let url = "http://example.com/tags?param=" + safeParam;
// 使用fetch API发送请求
fetch(url)
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error('Error:', error));
Update
# 静态编译
go build bin/main.go
# 上传到服务器
scp ./main root@47.103.40.152:~/main
# 图像转向量(为了更快速度它应当运行在GPU服务器上)
python3 api/resnet.py
Dev & Install
# ubuntu 安裝 tesseract-ocr
sudo add-apt-repository ppa:alex-p/tesseract-ocr-devel
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libleptonica-dev
sudo apt install libtesseract-dev
# https://i.scwy.net/code/2020/091108-ocr/
sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libtesseract-dev
sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim
tesseract --list-langs
# 需要安装依赖
sudo apt install libopencv-dev
防止错误 ‘ArucoDetector’ in namespace ‘cv::aruco’ does not name a type 將安裝的 opencv 版本從 4.2 更改為 4.7，它工作正常。
# E: 无法定位软件包 libdc1394-22-dev
sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
# 添加主服务器
sudo gedit /etc/apt/sources.list
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty main universe restricted multiverse
sudo apt-get update
sudo apt update
sudo apt upgrade
# GPT 方案
sudo add-apt-repository universe
sudo apt update
sudo apt install libdc1394-22-dev
apt search libdc1394
# 手动下载 https://pkgs.org/download/libdc1394-22
wget http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/libd/libdc1394-22/libdc1394-22_2.2.5-2.1_amd64.deb
sudo dpkg -i libdc1394-22_2.2.5-2.1_amd64.deb
apt search libdc1394
# 确认安装后注释 Markfile 第52行
cd gocv
make install
# 下载超时请爬墙
torch 模型文件 https://d2j0dndfm35trm.cloudfront.net/resnet-50.t7 https://github.com/facebookarchive/fb.resnet.torch/tree/master/pretrained
Document
通用权重模型接口
获取图片列表(RESTful标准查询)
GET /api/images
{
page: 1, // 当前页码
pageSize: 20, // 分页数
next: true, // 是否存在下一页
list: [{
id: 1234, // 原图ID
width: 512, // 原图宽度
height: 512, // 原图高度
user: { // 来源用户
id: 1234,
user_name: 'LAST',
},
article: { // 来源文章
id: 1234,
title: 'GAMEX',
}
}]
}
列表视图:(输出控制)
| Method | URL | Info | Status |
|---|---|---|---|
| GET | /api/images | 标准顺序查询 | ok |
| GET | /api/images?page=1&pageSize=20 | 指定页码和指定分页大小 | ok |
筛选规则:(数据过滤)
| Method | URL | Info | Statu |
|---|---|---|---|
| GET | /api/images?user=1234 | 筛选指定某用户发表的图片 | |
| GET | /api/images?choice=1234 | 筛选指定精选集下的图片 | |
| GET | /api/images?like=1234 | 筛选指定用户点赞的图片 | |
| GET | /api/images?tag=1234 | 筛选含有指定标签的图片 | |
| GET | /api/images?tag=1234,1235 | 筛选含有多个标签之一的图片(并集) | |
| GET | /api/images?tag=1234&tag=1235 | 筛选含有指定多个标签的图片(交集) | |
| GET | /api/images?user=1234&tag=123 | 筛选指定用户的指定标签图片(交集) | |
| GET | /api/images?date=20220214+ | 时间范围(之后) | |
| GET | /api/images?date=20220214- | 时间范围(之前) | |
| GET | /api/images?date=2022~2023 | 时间范围(之间) |
排序规则:(权重强化)
| Method | URL | Info | Status |
|---|---|---|---|
| GET | /api/images?similar=1234 | 根据指定图片的相似图片(指定图片ID) | ok |
| GET | /api/images?sort=date+ | 排序规则(相似图片查询时此项无效) | |
| GET | /api/images?sort=like | 根据用户偏好推荐(指定用户的偏好) | |
| GET | /api/images?sort=history | 根据浏览记录推荐(指定用户的记录) | |
| GET | /api/images?sort=choice | 根据精选集推荐(指定精选集ID,取一组权重) |
- 注意, 筛选规则为多条件取交集, 单条件的复数取并集
- 权重强化属于排序规则而非过滤规则
獲取任務列表(標準查询)
GET /api/tasks
{
page: 1, // 当前页码
pageSize: 20, // 分页数
next: true, // 是否存在下一页
list: [{
id: 'xxxxxx', // 任務ID
type: '', // 任務類型(推理, 訓練)
data: {}, // 任務執行數據
create_time: '' // 任務創建時間
update_time: '' // 任務更新時間
}],
}
Websocket /api/tasks/{task_id}
{
// 狀態
// 進度
// 結果
}
- 通過websocket監聽任務狀態變化
模型(我的|共享|熱門|查詢)
圖片(我的|共享|熱門|查詢)
標籤
仅基于 ID 的双向推荐
用户ID 图片ID
输入用户ID u1 与图像ID p1, 使 u1 2=> p1 输入用户ID u1 与图像ID p1, 使 u1 3=> p1 输入用户ID u1 与图像ID p2, 使 u1 2=> p2 输入用户ID u2 与图像ID p2, 使 u2 2=> p2
则输入 u1 取得权重较前的 p, 推出 u1 相似性较大的u2, 使用 u2 的记录给 u1 推荐 x 太简陋
时序: u1 在浏览 p1 后转到了 p2, 则 p1 +> p2 组序: 向 u1 推荐了 p0 的 [p1, p2, p3, p4], 其只打开了 p1, 则p0 的 p2 p3 p4 权重 -1, p0 +> p1 u1 从 p0 > p1 时, 由于 p0 是已读不会再被读取, 如果组序中从p1推荐了p0, p0不被访问不代表相关性需要下降 既构建推荐组序时应以浏览历史作反向权重
指定用户 与 指定图像 的关联度 指定图像 与 指定图像 的关联度 指定用户 与 指定用户 的关联度