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网站

使用 Plausible 統計用戶事件

中文繁簡轉換工具用上 Bootstrap 後漂亮多了,使用 JavaScript 來請求表格減少了頁面的跳轉,用起來也比較方便。於是產生一個新需求就是想統計下「轉換」按鈕被點擊了多少次。關於自定義事件目標的具體介紹,可以參考 Plausible 的官方文檔Custom event goals,我這裏只是羅列下具體步驟。

前端 html 中的修改

確保 Plausible 配置有下面的第二行

<script async defer data-domain="<yourdomain.com>" src="https://plausible.yourdomain.com/js/plausible.js"></script>
<script>window.plausible = window.plausible || function() { (window.plausible.q = window.plausible.q || []).push(arguments) }</script>

在需要統計的地方執行這行 JavaScript

plausible('my_event');

Plausible 後臺的設置

打開 Plausible 後臺,在左上角的域名處選擇 Site Settings。在 Goals 區域點擊 + Add goal。然後 Goal trigger 選擇 Custom event,Event name 要輸入 JavaScritp 請求的參數,這裏就是「my_event」。最後點擊 Add goal 就完成了。

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程序

把媒體中地理位置標籤從 WGS-84 轉換成 GCJ-02

手機拍攝的照片地理位置默認是 WGS-84 系統,但是谷歌地圖使用的卻是 GCJ-02 系統,這就會出現偏移。爲了展示正確的位置,可以通過把照片的地理位置標籤轉換成 GCJ-02 來實現。需要用到 Phil Harvey開發的 ExifTool 和 Avatar sshuair 開發的 coord-convert。前者下載exiftool.exe 到本地即可,後者可以通過 pip 安裝。

# -*- coding: utf-8 -*-

#pip install coord-convert

#Usage:
#Drage a single photo or directory with photos to this script
# OR
#python wgs2gcj.py D:\my.JPG
#Results will be wrote to gps.log at the same dir with this script

from coord_convert.transform import wgs2gcj
import subprocess,json,sys,os,time,datetime
#You may set your exiftool file here
exiftool_path = "D:\\Program Files\\portable\\exiftool.exe"

work_dir = os.getcwd()
def log42(logFile,logText):
	ts = int(time.time())
	dt = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
	
	log_file = os.path.join(work_dir,logFile+".log")
	with open(log_file, "a") as myfile:
		myfile.write(dt+" "+logText+"\n")
		print(logText)
		
		
if (exiftool_path == ""):
	exiftool_path = os.path.join(work_dir,'exiftool.exe')
if not os.path.exists(exiftool_path):
	log42("gps","Error: exiftool.exe not found neither in script directory nor in the script setting \"exiftool_path\"")
	exit()
	
file_paths_input = sys.argv[1:]
file_paths = []

for file_path_input in file_paths_input:
	if os.path.isfile(file_path_input):
		file_paths.append(file_path_input)
	elif os.path.isdir(file_path_input):
		for root,ds,fs in os.walk(file_path_input):
			for ff in fs:
				full_path = os.path.join(root,ff)
				file_paths.append(full_path)

for f in file_paths:
	output = subprocess.check_output('"'+exiftool_path+'" -struct -j -a -n "-gps*" '+f, shell=True)
	data = json.loads(output)
	if 'GPSMapDatum' in data[0]:
		log42("gps",data[0]['SourceFile']+':'+str(data[0]['GPSMapDatum'])+' '+str(data[0]['GPSLatitude'])+' '+str(data[0]['GPSLongitude']))
		if(data[0]['GPSMapDatum']=='WGS-84'):
			gcj_lon, gcj_lat = wgs2gcj(data[0]['GPSLongitude'], data[0]['GPSLatitude'])
			log42("gps",str(gcj_lat)+' '+str(gcj_lon))
			if (gcj_lat==data[0]['GPSLatitude']):
				log42("gps",'not in China')
			else:
				output = subprocess.check_output('"'+exiftool_path+'" -overwrite_original -exif:gpsmapdatum=GCJ-02 -exif:gpslatitude='+str(gcj_lat)+' -exif:gpslongitude='+str(gcj_lon)+' '+f, shell=True)
				log42("gps",output.decode())
		else:			
			log42("gps","not a wgs84 location")
	else:
		log42("gps","no gps data found")
		
log42("gps","task finished")

另請參考:使用ExifTool處理文件元數據wgs-84-gcj-02-經緯度在線轉換

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RIP

210508

今天早上去公園,連續遇到兩隻茸毛都沒長全的小鳥,死在草地上。爲了防止環衛人員把小鳥屍體當其他垃圾清理走,我把它們放到了附近的僅存的灌木叢裏。

最近整個公園整個城市都在搞綠化,附近的灌木叢悉數被連根拔起,換上了園藝草坪。草坪上不時長出會開花的野草,還需要園藝人員一顆一顆拔掉。

大樹無比幸運地雖保住了性命,但枝椏卻未能倖免。他們被修剪成乾淨利落的形狀,有些甚至只留下幾條粗壯的主幹。以防將來有一日,枯枝落下,砸傷路邊昂貴的汽車。

但現在是春夏之交。比砍樹更糟糕的就是這個時候砍樹。

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网站

使用 datatables 展示表格

計算得出的中國城市飲用水中全氟辛烷磺酸(PFASs)的平均濃度(ng/L)

調查城市PFOAPFOS平均值18年人口 (万)所在省份
Anshan0.40.91.3341.8Liaoning
Atushi0.050.050.128.55Xinjiang
Baoding0.560.061.28935.93Hebei
Beijing3.290.9997.1922154.2Beijing
Benxi0.61.72.3146.1496Liaoning
Binzhou6.722.2534.7392.25Shandong
Changchun0.6420.3525.876751.3Jilin
Changsha0.9360.40616.616815.47Hunan
Changshu19.3272.852122.4106.8Jiangsu
Changzhou9.0552.65428.1472.3Jiangsu
Chaohu10.563.3359.8979.62Anhui
Chengdu0.7630.323119.4231633Sichuan
Chongqing2.5390.2193.2633101.79Chongqing
Dalian0.2760.6392.463595.2Liaoning
Dezhou1.4190.554.7581Shandong
Dongguan2.90424.22739.554839.22Guangdong
Dongying6.8682.18524.365217.21Shandong
Foshan45.55.0253.1790.57Guangdong
Fuzhou0.5330.4623.993774Fujian
Guangzhou5.4414.68120.2151490.44Guangdong
Guiyang0.5780.25817.135488.19Guizhou
Haining27.4122.4549.38685.85Zhejiang
Hangzhou49.9610.8874.145980.6Zhejiang
Harbin0.5580.1578.958951.5Heilongjiang
Hefei1.8530.29320.647808.7Anhui
Heihe0.020.010.54159.3Heilongjiang
Hohhot0.40.1913.663312.6Inner Mongolia
Hong Kong1.045.8688.068745.1Hong Kong
Huaian4.7380.43812.5492.5Jiangsu
Jinan9.6483.84730.564746.04Shandong
Jining1.0350.0452.9834.59Shandong
Jiujiang156.52.17175489.68Jiangxi
Kunming6.7381.11360.39685Yunnan
Lanzhou0.850.212.18374.16Gansu
Lhasa0.750.4514.8555.44Tibet
Lianyungang61.42186.17332.63452Jiangsu
Macao1.36.27.563.16Macao
Mudanjiang0.8201.97252.5Heilongjiang
Nanchang6.8080.9718.593554.55Jiangxi
Nanjing8.781.08327.824843.62Jiangsu
Nanning0.10.25364.093725.41Guangxi
Shanghai12.4512.34526.9132423.78Shanghai
Shenyang1.6410.8965.989831.6Liaoning
Shenzhen8.5489.95423.9021302.66Guangdong
Shijiazhuang17.6019.92145.7661095.16Hebei
Suzhou34.6462.09561.3131072.17Jiangsu
Taian1.3570.3927.2564Shandong
Taipei3.75.49.1262.6Taiwan
Taiyuan0.740.4930.697442.15Shanxi
Tianjin2.2321.0187.6041559.6Tianjin
Urumqi0.40.1959.64350.58Xinjiang
Wuhan1.8970.21213.7711108.1Hubei
Wuxi27.6986.85493.622657.45Zhejiang
Xiamen2.60.763.36411Fujian
Xi'an0.3820.4969.5621000.37Shaanxi
Xining0.4450.21511.39237.11Qinghai
Xuzhou6.8330.87512.5880.2Jiangsu
Yangzhou7.6510.97112.5453.1Jiangsu
Yinchuan0.040.46828.036225.06Ningxia
Zhengzhou0.5160.18315.4761013.6Henan
Zhenjiang4.6741.6816319.64Jiangsu
Zhongshan0.60.61.2331Guangdong
Zhuhai0.7651.312.075189.11Guangdong
Zhuzhou2.110.335.54402.08Hunan
Zibo15.892.1141.01470.2Shandong
Zigong467.9551.606502.926292Sichuan

不同國家和美國各州發布的飲用水中 PFAS 準則

DateAuthorityAgency指導值(ng/L)Guideline TypeReference
2006GermanyGerman Ministry of HealthPFOA+PFOS: 300Health-based guide valuehttps://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/pdfs/pft-in-drinking-water.pdf
2006GermanyGerman Ministry of HealthPFOA+PFOS: 100Health-based precautionary valuehttps://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/pdfs/pft-in-drinking-water.pdf
2014ItalyNational Institute of HealthPFOA: 500; PFOS: 30Health-based levelhttp://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0018/340704/FINAL_pfas-report-20170530-h1200.pdf
2015DenmarkDanish Environmental Protection AgencyPFOS: 100; PFOA: 100Quality Criteriahttp://mst.dk/service/publikationer/publikationsarkiv/2015/apr/perfluoroalkylated-substances-pfoa-pfos-and-pfosa/
2016AustraliaDepartment of HealthPFOA: 560; PFOS+PFHxS: 70Health-based guidancehttp://www.health.gov.au/internet/main/publishing.nsf/content/ohp-pfas-hbgv.htm
2016USAUSEPAPFOS+PFOA: 70Lifetime Health Advisoryhttps://www.epa.gov/sites/production/files/2016-05/documents/pfos_health_advisory_final_508.pdf
2016ConnecticutDepartment of Public HealthPFOA+PFOS+PFHxS+PFNA+PFHpA: 70Action Levelhttp://portal.ct.gov/DPH/Search-Results?SearchKeyword=PFAS
2018European UnionEuropean CommissionIndividual PFASs: 100Proposed Drinking Water Directiveec.europa.eu/environment/water/water-drink/review_en.html
2018European UnionEuropean CommissionSum of PFASs: 500Proposed Drinking Water Directiveec.europa.eu/environment/water/water-drink/review_en.html
2018CanadaHealth CanadaPFOA: 200; PFOS: 600Drinking Water Screening Valuehttps://www.canada.ca/en/services/health/publications/healthy-living/water-talk-drinking-water-screening-values-perfluoroalkylated-substances.html
2019MinnesotaDepartment of HealthPFOA: 35; PFOS: 15; PFHxS: 47; PFBA: 7000; PFBS: 2000Health Based Guidance for Waterhttps://www.health.state.mn.us/communities/environment/hazardous/topics/pfcs.html#safelevels
2019California Water Resources Control BoardPFOA: 5.1; PFOS: 6.5Notification Levelshttps://www.ecos.org/news-and-updates/california-lowers-pfas-notification-levels-initiates-regulatory-process/
2019VermontDepartment of Environmental ConservationPFOA+PFOS+PFHxS+PFHpA+PFNA: 20Maximum Contaminant Levelshttps://dec.vermont.gov/water/drinking-water/water-quality-monitoring/pfas
2020MichiganDepartment of Environment, Great Lakes, and EnergyPFOA: 8; PFNA: 6; PFHxA: 400000; PFOS: 16; PFHxS: 51; PFBS: 420; HFPO-DA: 370Maximum Contaminant Levelshttps://www.michigan.gov/egle/0,9429,7-135--534660--,00.html
2020New YorkDepartment of HealthPFOA: 10; PFOS: 10Maximum Contaminant Levelshttps://www.wamc.org/post/nys-adopts-drinking-water-standards-three-emerging-contaminants
2020New HampshireDepartment of Environmental Services PFOA: 12; PFOS: 15; PFHxS: 18; PFNA: 11 Maximum Contaminant Levelshttps://www4.des.state.nh.us/nh-pfas-investigation/?p=1185
2020New JerseyDepartment of Environmental ProtectionPFOA: 13; PFOS: 14Maximum Contaminant Levelshttps://www.penn-er.com/2020/06/08/new-jersey-establishes-mcls-ground-water-and-remediation-standards-for-pfoa-pfos/
2020MassachusettsDepartment of Environmental ProtectionPFOA+PFOS+PFHxS+PFNA+PFHpA+PFDA: 20Maximum Contaminant Levelshttps://www.mass.gov/lists/development-of-a-pfas-drinking-water-standard-mcl
2020SwedenSwedish Food AgencyPFOA+PFOS+PFHxS+PFNA+PFHpA+PFDA+PFBS+6:2FTS+PFBA+PFPeA+PFHxA: 90Action Levelhttps://www.livsmedelsverket.se/en/food-and-content/oonskade-amnen/miljogifter/pfas-in-drinking-water-fish-risk-management

數據來源及完整論文請參閱:Per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) in Chinese drinking water: risk assessment and geographical distribution。Liu, L., Qu, Y., Huang, J. et al. Per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) in Chinese drinking water: risk assessment and geographical distribution. Environ Sci Eur 33, 6 (2021). https://doi.org/10.1186/s12302-020-00425-3

如何在 WordPress 中展示上面的數據圖表

這裏使用了開源的js插件 DataTables 來展示上面的圖表。安裝方法可以參考官方安裝文檔,非常簡單。考慮到文件裏推薦的 CDN 方法在中國可能水土不服,所以我使用本地的安裝方法。在下載頁面勾選需要的組件(我只選了必須的 css 和 js,由於 WordPress 已自帶 jquery,所以不用選jquery)然後下載到一個 zip 包。我是將其上傳到 WordPress 的 wp-content/uploads/share/js 目錄中,然後解壓並修改文件所有者爲nginx( chown nginx:nginx -R DataTables ),就可以使用了。文章裏用到的代碼如下:

<link rel="stylesheet" type="text/css" href="/wp-content/uploads/share/js/datatables.min.css"/>
<script type="text/javascript" src="/wp-content/uploads/share/js/datatables.min.js"></script>

<table id="table_id" class="display">
    <thead>
        <tr>
            <th>Column 1</th>
            <th>Column 2</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td>Row 1 Data 1</td>
            <td>Row 1 Data 2</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>Row 2 Data 1</td>
            <td>Row 2 Data 2</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

<script>
jQuery(document).ready(function($) {
    $('#table_id').DataTable();
} );
</script>
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讀書

黃燦然《全是世界,全是物質》



世界全是詩,物質全是詩,
從我睜開眼睛的那一刻起,
我的赤裸是詩,窗簾飄動是詩,
我妻子上班前的身體是詩,
我上班前穿衣服穿襪子穿鞋時
小狗小小的不安是詩,
我對她的愛和憐憫是詩,
我來到街上是詩,水果檔是詩,
菜市場是詩,茶餐廳是詩,
小巷新開的補習社是詩,
我邊走邊想起女兒是詩,
路上比我窮苦的人是詩,
他們手中的工具是詩,
他們眼裡的憂傷是詩,
白雲是詩,太古城是詩,
太古城的小公園是詩,
小公園躺著菲傭是詩,
她們不在時是詩,她們在的地方是詩,
上班是詩,上班的人群是詩,
巴士站排隊的乘客是詩,
我加入他們的行列是詩,
被男人和女人顧盼的年輕母親
和手裡牽著的小男孩小女孩是詩,
巴士是詩,巴士以弧形駛上高速公路是詩,
高速公路是詩,從車窗望出去的九龍半島是詩,
鯉魚門是詩,維多利亞港是詩,
銅鑼灣避風塘是詩,漁船遊艇是詩,
我下車是詩,在紅綠燈前用生硬的廣東話
跟我打招呼的那位叫賈長老的白人傳教士是詩,
他信主得救是詩,我沒信主也得救是詩,
不信主不得或得救是詩,
太陽下一切是詩,陰天下一切是詩,
全是詩。
而我的詩一頁頁一行行
全是世界,全是物質。




很久沒去香港了,讀一遍此詩便好像做了一場去香港的夢。

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方法

使用谷歌位置記錄來給照片增加位置標籤

Emanon 有一些多年前旅行時拍攝的自然觀察的照片,但是現在很難回憶起照片的具體拍攝位置。好在當年手機打開了谷歌的位置記錄,現在我只要把照片的拍攝時間和谷歌位置記錄裏的時間相關聯即可。需要用到兩個工具: Scarygami 開發的 Python 腳本 Location History JSON Converter 和一個強大的開源影音管理軟件digiKam

首先要從谷歌獲取自己的位置記錄,打開 Google Takeout,按提示下載 json 格式的文件即可。然後把 location_history_json_converter.py 文件保存的本地,用來把谷歌的文件轉換成 digiKam 可用的格式,即 gpxtracks 格式。

#從定位記錄中轉換出指定範圍的數據
python location_history_json_converter.py "/home/fred/Documents/Takeout/定位記錄/定位記錄.json" 2019.gpx -f gpxtracks -s 2019-03-01 -e 2019-10-31

有了 gpx 文件後,即可參考简单使用影音管理軟件 digiKam 來給照片加上地理位置標籤了。

幾個小撇步:一、匹配位置的時候請留意「相機時區」,gpx文件中的都是 UTC,所以要選對照片拍攝的時區才準確。二、如果對位置精度要求不高,可適當增加「最大時間間隔」以提高匹配成功率。三、最後如果個別照片還是匹配不到,還可以根據前後照片的位置來手動指定其位置。

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說說

210423

正在上映的影片

  • 六人-泰坦尼克上的中國倖存者
  • 名偵探柯南:緋色的子彈
  • 八月未央
  • 第十一回
  • 我的姐姐
  • 哥斯拉大戰金剛
  • 波斯語課
  • 指環王 1:護戒使者
  • 指環王 2:雙塔奇兵
  • 西遊記之再世妖王
  • 記憶切割
  • 空中之城
  • 迷霧追兇
  • 人潮洶湧
  • 聖山村謎局
  • 工作細胞:細胞大作戰
  • 明天會好的
  • 超級的我
  • 尋龍傳說
  • 21 座橋
  • 你好,李煥英
  • 平安中國之守護者
  • 一起走過
  • 青春之駿
  • 唐人街探案3
  • 獵心之血親
  • 阿凡達
  • 小美人魚的奇幻冒險
  • 尋夢歷險記
  • 貓和老鼠
  • 歌聲的翅膀
  • 生生
  • 銀河寶貝
  • 小兵張嘎
  • 天地之間
  • 生死堅守
  • 僞證
  • 上甘嶺
  • 地雷戰
  • 奇異世界歷險記
  • 英雄兒女
  • 鐵道游擊隊
  • 錯愛迷蹤
  • 南昌起義
  • 紅色娘子軍
  • 南征北戰