时隔4年, 视频处理领域最有名的python库moviepy终于再一次有了更新, 解决了旧版本存在的一大堆问题.

但此次更新有一个重大的不兼容改变是去掉了 editor 类, 所有的 VideoClip AudioClip 等类的import方式都改为了从moviepy 中直接 import.
这会导致原有代码中大量的 `from moviepy.editor import VideoAutoClip` 之类的引用需要改写成 `from moviepy import VideoAutoClip`. 虽然只是个小改动, 但要想用新版的movipy, 所需要改的地方实在太多了.

一个很hack的解决方案是在moviepy包下手动新建一个 `editor.py` 文件, 内容就是 `from movipy import *`, 这样就不用修改原始代码了.

修改 moviepy 2.0 使之兼容原有的 import 方式

# fairseq在py3.9以后版本上的安装

fairseq 库已经多年不再更新了, 在使用较新版本的python安装时不会报错, 但调用时会因dataclass用法的变化在运行时出现兼容问题. 

这个库本身还是可以继续使用的, 在github上有人fork了官方库并进行了修改(https://github.com/One-sixth/fairseq), 你可以尝试用pip+git链接的形式来直接安装.

如果在安装时出错, 也可以先安装原有的fairseq库, 再更手动改几个地方的dataclass代码, 具体更改的部分可以看这个commit:
https://github.com/One-sixth/fairseq/commit/44800430a728c2216fd1cf1e8daa672f50dfacba#diff-60f61ab7a8d1910d86d9fda2261620314edcae5894d5aaa236b821c7256badd7R182

最后注意依赖部分需要 "hydra-core>=1.3.2"

fairseq在py3.9以后版本上的安装

# Python pickle解压时可能存在安全风险

如果解压对像中有重构的reduce操作, pickle.loads时会执行reduce方法中的内容.



比如:
```
import io
import os
import pickle

class BadCode(object):
    def __reduce__(self):
        return (os.system, ('echo fuckyou!',))


bc = BadCode()

bbb = pickle.dumps(bc)
pickle.loads(bbb)
```

限制方法, 重载一下Unpicke方法, 只解压特定类型的对像.

```
class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):
    def find_class(self, module, name):
        print(module, name)
        if module == "builtins" and name in {"str", "list", "dict", "set", "int", "float", "bool"}:
            return getattr(__import__(module), name)
        raise pickle.UnpicklingError(f"global '{module}.{name}' is forbidden")
    def load_reduce(self):
        # 禁止使用 reduce
        raise pickle.UnpicklingError("reduce() is not allowed")

def restricted_loads(s):
    return RestrictedUnpickler(io.BytesIO(s)).load()


ok = restricted_loads(bbb)

print('ok: ',ok)
```

Python pickle解压时可能存在安全风险

借用Ultralytics Yolo快速训练一个物体检测器

Ubuntu 24.04 自带远程桌面啦, 在 Setting --> System --> Desktop Sharing 中可以开启远程桌面共享和远程控制, 默认使用3390端口, 开启远程服务后, 在Windows机器中就可以用自带的远程桌面软件连接Ubuntu桌面了.

另外一种可选方案是Remote Logging，但启用此功能会导致当前用户被自动注销，进而使得该用户桌面上所有运行中的应用程序被迫关闭。因此，建议仅启用桌面共享（Desktop Sharing）功能。经测试，桌面共享除无法自动调整分辨率（可通过手动更改显示设置来解决）以及在某些3D应用程序中鼠标操作可能出现问题（这是远程访问软件常见的局限性之一）外，其他各项功能均表现良好。



