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快速解决Mac OS 被顶部图标摄像头挡住的问题。Quickly fix the Camera area covered the menu icon on MacOS

都2024年了，苹果系统内部还没有解决.

当右侧icon较多时，默认分辨率的屏幕很容易当icon超过10个时多余的icon 挤到 notch区域，然后怎么样都无法点到了。

1. 网上主流的方式是安装一个第三方软件比如Bartender 16$ 付费

第2种方案，改变屏幕分辨率

第3种方案：减少 icon的间距

这种情况适合 那种icon也不算太多，但是也不舍得都关闭的情况。我就属于这种,直接通过 iterminal 输入命令来修改

  1. 打开 terminal
  2. 输入如下指令
    • 运行 defaults -currentHost write -globalDomain NSStatusItemSpacing -int 8
  3. 重启电脑

就可以看到被隐藏的icon又重新出现了，我这边可以放下大约 16个icon元素

大概是这样，并没有完全铺满

够用了。

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Python将回调函数转为可迭代对象｜convert callback into generator in Python

如今各种语法糖越来越方便，以前很多难以直观理解的代码，通过语法糖包装下，变得越来越好用，典型的有 lambda表达式，协程, flow, rx 等等，用起来是不亦乐乎。

很对第三方sdk也逐渐从传统的callbck形式逐渐提供flow形式的接口，让适用方能够比较自然的接入。

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Python如何将pdf导出图片格式

有些时候，我们不得不导出pdf，一些软件会要求购买vip服务才行，但是如果你装了python环境的话，其实现成的包就能帮你完成这个操作。

第一步需要安装fitz和PyMuPDF

大概三十多M。国内网络比较差的情况下可以使用清华源 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

pip install fitz -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install PyMuPDF
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undefined symbol: _ZN15TracebackLoggerC1EPKc, version libcudnn_ops_infer.so.8 错误 解决方法

python: symbol lookup error: /data/home/xxxxxproject/venv/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cudnn/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8: undefined symbol: _ZN15TracebackLoggerC1EPKc, version libcudnn_ops_infer.so.8

如果你遇到上面错误，可以ldd看一下libcudnn_ops_infer.so.8 指向的不是我们的venv下的目标so

ldd /data/home/projxxx/venv/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cudnn/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8
ldd: warning: you do not have execution permission for `/data/home/xxxxxxxproject/venv/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cudnn/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8'
        linux-vdso.so.1 (0x00007ffcee0e1000)
        /$LIB/libonion_block.so => /lib64/libonion_block.so (0x00007f81c7053000)
        /$LIB/libonion.so => /lib64/libonion.so (0x00007f81ee291000)
        libcudnn_ops_infer.so.8 => /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn_ops_infer.so.8 (0x00007f81b5507000)
        libz.so.1 => /lib64/libz.so.1 (0x00007f81b52f0000)
        librt.so.1 => /lib64/librt.so.1 (0x00007f81b50e7000)
        libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x00007f81b4ec7000)
        libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007f81b4cc3000)
        libstdc++.so.6 => /lib64/libstdc++.so.6 (0x00007f81b4b2b000)
        libm.so.6 => /lib64/libm.so.6 (0x00007f81b47a9000)
        libgcc_s.so.1 => /lib64/libgcc_s.so.1 (0x00007f81ee261000)
        libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007f81b43e7000)
        /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f81ee172000)

可以重新指定搜索路径

export LD_LIBRARY_PATH=~/projectxxxxxx/venv/lib/python3.9/site-packages/nvidia/cudnnib:$LD_LIBRARY_PATH

上面xxxxxx 就是你的项目地址， venv是虚拟环境目录