背景

• DJI无人机（如Phantom、Mavic、Spark或Inspire）在视频录制过程中意外关机可能导致视频文件损坏，无法播放。
• 用户手册建议：将Micro-SD卡放回相机，重启相机并等待约30秒以恢复视频文件。此方法有时有效，但有时文件仍损坏。

损坏文件类型

1. MP4格式损坏文件：文件开始有'ftyp'和'moov'原子，后跟'mdat'原子，但'mdat'包含新的'ftyp'、'moov'和'mdat'原子，形成有效的MP4视频文件。可通过跳过初始原子和'mdat'头部来修复。
2. 原始H.264 NAL单元文件：文件不包含MP4格式数据，仅包含以4字节大小字段引导的原始H.264 NAL单元序列。修复后为".h264"格式，可能需要特定播放器播放。
3. 尾部损坏的MP4文件：文件开始正常，但尾部数据可能不正确，导致文件未正确“完成”。修复后同样为".h264"格式。

免费修复工具

下载djifix

• Mac OS X：
  • 下载"djifix"。
  • 打开"Terminal"，使用命令 chmod +x djifix、./djifix 文件名运行程序。
• Windows：
  • 下载"djifix.exe"，移动到待修复文件同一文件夹。
  • 打开"Cmd"，使用命令djifix 文件名运行程序。

常见问题解答（FAQ）

• 修复视频可能丢失最后几秒，特别是突然断电时。
• 修复文件后，如果文件以".h264"结尾，可能需要特定播放器播放。
• 如果修复文件无法播放，尝试重新运行"djifix"，选择不同的视频格式代码。
• ".h264"文件可使用"ffmpeg"或"MiroVideoConverter"转换为".mp4"。

其他注意事项

• 如果视频文件很小（小于10MB），可能只包含极短的视频片段，修复价值不大。

命令示例

• 在Mac上运行：cd Movies、chmod +x djifix、./djifix
• 编译源代码：cc -O -o djifix djifix.c
• 使用ffmpeg转换：ffmpeg -i DJI_XYZW-repaired.h264 -c copy DJI_XYZW-repaired.mp4

目前最简单的方法是通过microG这个项目，然后就可以安装 Google Play Store 或者用aurora store 替代

如果你只是为了安装facebook,google play,google map，正常收到消息通知,不使用googlepay等服务，那么microG这个方案是非常完美！

先介绍一下 microG Project 这个项目

MicroG 项目是一个开源项目，旨在重新实现 Google 在 Android 系统中的专有应用程序和库，以支持自由软件社区的需求。简单来说，它的作用可以概括为以下几点：

1. 自由软件支持：由于 Android 核心操作系统虽然是开源的，但很多核心应用和库并不是，MicroG 项目提供了一个自由软件版本的 Google 核心库和应用，使得用户可以不依赖 Google 的专有服务。
2. 隐私保护：MicroG 允许用户减少或监控发送到 Google 的数据，这对于注重隐私的用户来说是一个重要的优点。
3. 兼容性扩展：一些流行的开源应用程序需要 Google 的专有库才能运行，MicroG 项目通过提供这些库的自由软件版本，扩展了这些应用程序的兼容性。
4. 老旧设备优化：对于老旧的 Android 设备，使用 MicroG 可以提高电池续航，因为它们不需要运行 Google 的全套服务。
5. 测试和虚拟基础设施：MicroG 不仅可以在真实设备上使用，还可以在测试模拟器中替代 Google 工具，甚至用于虚拟移动基础设施

microG 提供了以下组件：

1. Service Core (GmsCore)：一个库应用，提供运行依赖于 Google Play 服务或 Google Maps API 的应用所需的功能。
2. Services Framework Proxy (GsfProxy)：一个小工具，允许使用 Google Cloud Messaging 服务的应用正常运行。
3. Unified Network Location Provider (UnifiedNlp)：一个库，提供基于 Wi-Fi 和蜂窝塔的地理定位服务。
4. Maps API (mapsv1)：一个系统库，提供与已弃用的 Google Maps API (v1) 相同的功能。
5. Store (Phonesky)：一个前端应用，提供访问 Google Play 商店的功能，目前还在早期开发阶段。

microG官网下载 Download - microG Project

这次用于鸿蒙系统的只需要下载：

1、microG Services
microg/GmsCore (com.google.android.gms-*-hw.apk)

也可以不安装 Play 用 aurora store 替代，但有些App会检测 Play 是否安装，这时候就需要安装 microG Companion 这个来欺骗这些 App

2、microG Companion
microg/GmsCore (com.android.vending-*-hw.apk)

注意都是下载 hw 结尾的文件，* 号代表不同版本，下载最新即可
华为的应用市场也可以搜索到，用名字直接搜索即可

3、应用商店
google play sotre 这个自行找,我是在这里下载 apkmirror

aurora store Aurora 官网下载

microG Services 安装后没有图标，需要在应用管理里面找到后点击右上角齿轮才可以进去

刚安装完后就会弹出设置界面，进去“自我检查” 一个个勾上，然后点击 “Google 账号” 登录自己账号

最近练听力，找到 englishpod 的 mp3，非常不错，但是缺少同步字幕，所以用openai的whisper来转换
但是官方的 whisper 每次只处理30s，需要分片处理，所以找到了 Whisper Jax 声称速度更快，而且不需要自己处理分片的问题。

import jax
import jax.numpy as jnp
import os
import time
import json
import magic
from whisper_jax import FlaxWhisperPipline

def get_mp3_files(directory):
    total_files = 0
    print(f"scanning files...")
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            mime = magic.Magic(mime=True)
            if mime.from_file(os.path.join(root, file)) == 'audio/mpeg':
                total_files += 1
                yield os.path.join(root, file)
    print(f"Total files: {total_files}")

def mp3_to_text(directory):
    pipeline = FlaxWhisperPipline("openai/whisper-large-v2", dtype=jnp.bfloat16)
    for mp3_file in get_mp3_files(directory):
        print(f"Processing file: {mp3_file}")

        txt_file = os.path.splitext(mp3_file)[0] + '.txt'
        if os.path.isfile(txt_file):
            print(f"Skipping file: {mp3_file}")
            continue

        start_time = time.time()
        text = pipeline(mp3_file, task="translate", language="chinese",return_timestamps=True)
        text_length = len(text['text'])  # 获取转录文本的长度
        print(f"Text length: {text_length} characters")
        end_time = time.time()
        print(f"Processed in {end_time - start_time} seconds")

        with open(txt_file, 'w') as f:
            f.write(json.dumps(text))


start_time = time.time()
mp3_to_text('/data/englishpod')
end_time = time.time()
print(f"Total time: {end_time - start_time} seconds")

使用这个工具
https://github.com/vzhd1701/evernote-backup

备份步骤1
如果是印象笔记要注意的是需要加入 --backend china 参数

./evernote-backup.exe init-db --backend china
Logging in to Evernote...
Username or Email: king@gmail.com
Password:
Enter one-time code (+XX XXX XXXX 2010): 638303
Authorizing auth token, china backend...
Successfully authenticated as king!
Current login will expire at 2024-07-09 07:31:21.
Initializing database en_backup.db...
Reading database en_backup.db...
Successfully initialized database for king!

备份步骤2

./evernote-backup.exe sync
Reading database en_backup.db...
Authorizing auth token, china backend...
Successfully authenticated as king!
Current login will expire at 2024-07-09 07:31:21.
Syncing user notebooks...
  [####################################]  60931/60931
2267 note(s) to download...
Downloading 2267 note(s)...
  [####################################]  2267/2267
Updated or added notebooks: 96
Updated or added notes: 2267
Expunged notebooks: 38
Expunged linked notebooks: 0
Expunged notes: 660
Synchronization completed!

备份步骤3

./evernote-backup.exe export ./
Reading database en_backup.db...
Exporting notes...
  [####################################]  96/96
All notes have been exported!

GPT输入和输出的长度都是有限制的，OPENAI的GPT4是8K，azure的是32K

这个长度限制要注意是指 输入的 prompt + 模型返回的。

调用接口的时候为了更准确的拆分长文本，需要计算token数量，但是不同版本的GPT用的编码方式不一样，所以计算token数量的方式也是不一样的。官方有python的库可以用，但其它语言的就需要找到合适的。

不同版本用的编码方式不一样：
cl100k_base：gpt-4, gpt-3.5-turbo, text-embedding-ada-002
p50k_base：Codex models, text-davinci-002, text-davinci-003
r50k_base (or gpt2)：GPT-3 models like davinci

官方GPT-3的在线计算工具
https://platform.openai.com/tokenizer
Tiktokenizer 在线工具
https://tiktokenizer.vercel.app/

gpt-tokenizer 截图，点击这里访问

支持cl100k_base and p50k_base 编码的库（也就是GPT-4和GPT-3.5）
Javascript:
https://github.com/niieani/gpt-tokenizer
https://www.npmjs.com/package/gpt-tokenizer

Python
https://github.com/openai/tiktoken

Java
https://github.com/knuddelsgmbh/jtokkit

.NET/C#
https://github.com/dmitry-brazhenko/SharpToken
https://github.com/aiqinxuancai/TiktokenSharp