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    解决JS操作Cookies出现的乱码问题,修复WordPress评论乱码

    不过,近来偶尔发现有个别评论乱码了,如下所示: ? 看了下乱码的组成,发现已被被转成 URL 编码格式。...本以为是我上次自己写的 js 不够完善的原因,于是我从 ZBLOG 中移植了记住评论信息的 JS 代码。 更改后,观察了几天,发现还是偶尔会有这种 URL 转码现象,于是决心解决一下这个问题。...于是,将记住评论信息的 JS 稍作修改即可搞定(JS 原代码来自 ZBLOG-ASP): //设置Cookie function SetCookie(sName, sValue,iExpireDays)...365); SetCookie("chkRemember",'false',365); } 这样改进之后,浏览器将会以 url 编码来保存用户信息,待读取的时候再进行 url 解码,从而解决偶尔产生的乱码问题...本文仅分享解决 cookies 乱码的思路,如何部署该功能请查看张戈博客之前的文章:http://zhangge.net/4538.html

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    【Matlab】表情合成尝试(2)——传统的表情映射

    然后我们找到目标人脸,将目标人脸的无表情标记与基础人脸的无表情标记进行简单对齐,通常来说人的无表情状态应该是相似的。...最后我们使用目标人脸有表情的标记矩阵对无表情的目标人脸进行变形便可以得到带表情的人脸了,也就完成了表情映射。那接下来一步一步。...二.进行表情标记 使用Matlab来进行表情标记是表情合成的第一步,我们需要将最能圈出人的表情的部分圈出来。...(下图是如论文类的实例对两张作为基础脸的小哥和无表情的小姐姐进行了标识) ? ? ? 三.向量计算及变形 获得上面的表情矩阵后就要来进行表情变形了。...接着把这个偏移矩阵作用于目标无表情脸上,就能得到目标的有表情矩阵,我们现在还不知道得到的表情矩阵到底效果如何,只能先期待是可以的。

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    网络表情NLP(二)︱特殊表情包+emoji识别

    互联网现在面临很多新网络文体,比如弹幕文体、小红书的种草文体、网名等,这些超短文本中本身字符特征就比较少,但是表情包占比却很多,这是重要信息呀。...相关代码+数据可见我的github:py-yanwenzi 相关文章: 网络表情NLP(一)︱颜文字表情实体识别、属性检测、新颜发现 网络表情NLP(二)︱特殊表情包+emoji识别 几种特殊符号...1 emoji表情识别 github:https://github.com/carpedm20/emoji 安装: $ !...2.1 判断是否是表情 from collections import defaultdict import re frequencies = defaultdict(int) #判断是否是表情 def...import re def identifyEmoji(desstr): ''' 识别表情 ''' co = re.compile(r'\\u\w{4}|\\U\w{8

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