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如何在不失去访问权限的情况下将 Google 身份验证器移至新手机 Google Authenticator

2025-02-19 分类：手机应用阅读() 评论(0) 赞(1)

当您获得一部新手机时，要迁移从旧手机到新手机的重要事项之一是您的帐户身份验证代码。如果您使用 Google 身份验证器，Google 可以轻松地将您的帐户代码从一台设备转移到另一台设备。

要将 Google 身份验证器从旧手机转移到新手机，您只需：在你的新手机上做扫描二维码。

目录

将 Google Authenticator 移至带有您所有代码的新手机

确保您尚未删除旧手机上的 Google 身份验证器应用。如果有，请跳到下面的第二部分，了解如何将现有代码添加到新手机。

在以下示例中，我们将转移 Google 身份验证器帐户从 iPhone 到 Android 手机.

第 1 步：从旧手机导出代码

在您的旧手机上启动 Google 身份验证器。
点按右上角的三个点。

从菜单中选择导出帐户。

点按在导出帐户屏幕底部继续。

使用您首选的识别方法验证您的身份（面容 ID、触控 ID 或密码）。
您会在旧手机上看到一个二维码。您需要从新手机扫描此代码才能转移您的身份验证器帐户。

第 2 步：在新手机上导入代码

在新的苹果手机或安卓手机上下载并安装 Google 身份验证器应用。
启动新安装的 Google 身份验证器应用。
点按应用右上角的三个点。

选择转移帐户从菜单中。

在转移帐户屏幕上点按导入帐户。这是因为您要将代码从另一部手机导入此手机。

点按扫描二维码在转到您的旧设备屏幕底部。

指向将新手机的相机扫描到旧手机上的二维码。等待手机读取代码。
新手机上的 Google 身份验证器现在应该拥有旧手机上的所有帐户。

为了确保您的代码安全，您现在可以卸载旧手机上的 Google 身份验证器应用。您现在可以在新手机上通过 Google 身份验证器为各种在线帐户生成代码。

删除身份验证器后将 Google 身份验证器移至新手机

如果您在旧手机上删除了 Google 身份验证器应用程序，而没有先将帐户移到新手机上，则必须手动将每个帐户添加到新手机中。

对于大多数网站和应用程序，这很容易做到。转到您帐户的安全设置，获取二维码，然后在您的新手机上对其进行扫描以将该帐户添加到您的手机中。

让我们看看如何为 Google 帐户执行此操作：

在台式计算机上启动网络浏览器，然后转到谷歌的我的账户网页。
登录您的 Google 帐户。如果没有身份验证器代码，您可能需要使用备用代码。
从我的帐户网页左侧的侧边栏。

向下滚动页面并从登录 Google部分选择两步验证选项。

如果询问，请重新输入您的 Google 帐户密码。
在身份验证器应用部分下的两步验证页面上选择更改电话。

选择您的新手机（Android或 iPhone）在以下屏幕上。然后，选择下一步。

Google 将在您的屏幕上显示一个二维码。

在您的新 9Google Authenticator应用>或安卓个电话。
点按右下角的 +（加号）角。

从菜单中选择扫描二维码。

将您的手机对准 Google 网站上的二维码。身份验证器将添加您的 Google 帐户。
在 Google 网站上选择下一步。
该站点会要求您在新手机上输入 Authenticator 中生成的代码。从应用中获取代码，在网站上输入，然后选择验证。

选择完成关闭成功消息。

将其他帐户添加到身份验证器的过程应该几乎相同。

作为 Google Authenticator 用户了解这一点

如果您使用 Google Authenticator 作为主要代码生成器，那么您应该了解有关此服务的一些信息.

在多台设备上使用

您可以在多台设备上同时使用 Google 身份验证器。如果您已在 iPhone 和 Android 手机上配置了该应用，则可以生成并从任一设备获取代码并使用它们登录您的帐户。

选择性帐户转移

如果您只想将某些 Google 身份验证器帐户转移到您的新手机上，您可以使用选择性转移来实现。

此功能允许您选择要转移到新手机的帐户。您未转移的帐户将继续在您的旧手机上运行。

备份代码

如果由于某种原因您无法使用 Google 身份验证器获取代码，您可以从 Google 的安全页面生成备份代码。您可以使用这些一次性代码临时访问您的 Google 帐户。

使用设置密钥添加帐户

您可以通过多种方式在手机上向 Google 身份验证器添加帐户。您可以扫描二维码或使用设置密钥添加帐户。

要在 Google 身份验证器中使用设置密钥，请点按 +（加号）并选择 输入设置密钥。

填写屏幕上的详细信息以添加您的帐户。

从一个转移身份验证器帐户电话到另一个比您想象的要容易。你只需要扫描一个二维码，你的新手机上就有了你的所有账户。

如果这对您有用，请在评论部分告诉我们。

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45分钟前
关于 Git 和 Github 的一些常见问题避坑指南
在我们使用 Git 连接 Github 进行代码部署的时候，肯定都遇到了很多的问题，以下是我整理的一些小小细节，希望对大家有所帮助：
一、error: src refspec xxx does not match any / error: failed to push some refs to
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八、Git 推送本地仓库到远程时出现错误“error: src refspec master does not match any”
以上参考解决方法写得很详细，但是我一步步运行后还是出现类似错误： “error: src refspec master does not match any error: failed to push some refs to 'e.coding.net:poowicat/vuepress_blog_rescoure /blog-source.git' ” 于是回想起来，我之前把分支改成了master——>mian 然后按照参考博客解决方法重新执行一遍，把git push origin master改成git push origin main于是成功解决问题！！！
实际上
git init 这一步之后创建了一个名为.git的文件夹，不过它在默认状态下是隐藏的，系统将隐藏文件夹显示出来，可以看到有这样一个文件夹。 github上传项目方法： git@e.coding.net:poowicat/vuepress_blog_rescoure/blog-source.git 在你的电脑上装好git 大致流程是： 1、在github上创建项目 2、使git clone git@e.coding.net:poowicat/vuepress_blog_rescoure/blog-source.git 克隆到本地 3、编辑项目 4、git add .（将改动添加到暂存区） 5、git commit -m"提交说明" 6、git push origin main 将本地更改推送到远程master分支(这里我已经将我的本project命名为main分支。这样你就完成了向远程仓库的推送。如果在github的remote上已经有了文件，会出现错误。此时应当先pull一下，即： git pull origin master 然后再进行： git push origin master
修改项目内容有更新在远程上
1. git commit -m "修正图片路径"
2. git pull
3. git push
九、git配置config文件
1.Git有一个工具被称为git config，它允许你获取和设置变量；这些变量可以控制Git的外观和操作的各个方面。这些变量以等级的不同可以被存储在三个不同的位置： (1) /etc/gitconfig 文件：包含了适用于系统所有用户和所有库的值。如果你传递参数选项’--system’ 给 git config，它将明确的读和写这个文件。 (2) ~/.gitconfig 文件：具体到你的用户。你可以通过传递--global 选项使Git明确的读或写这个特定的文件。 (3) .git/config位于git目录的config文件，特定指向该单一的库。如果git config 时不加--system 也不加--global选项，那么只作用于当前的git版本库，配置产生的修改都体现在.git/config文件中三个config文件是逐级覆盖的关系，具体的覆盖非具体的。 2.例子 (1) 用户标识配置 $ git config --global user.name "John Doe" //user.name就是对[user]下的name进行配置 $ git config --global user.email johndoe@example.com $ cat ~/.gitconfig [user] email = johndoe@example.com name = John Doe ... 这里的修改是针对这个用户的所有git版本库的，若不加--global可以就是只针对某一个具体的版本库起作用，修改体现在.git/config下。 3.更多例子 $ git config --global core.editor emacs 指定你的编辑器 $ git config --global merge.tool vimdiff 指定你的比较工具(Your Diff Tool) $ git config --list 检查你的设置(Checking Your Settings) $ git help config 获取帮助(Getting help) 4.分别移除各个等级的一个配置项 git config --unset user.name git config --unset --global user.name git config --unset --system user.name 5.移除一组配置项 git config --remove-section color 6. git config get user.name 获取一个属性的值，当然也可以直接cat上面的config文件。 7.我的.gitconfig文件
```
# cat ~/.gitconfig 
[user]
        name = xxx
        email = xxx@xxx.com
[alias]
        st = status
        ci = commit
[commit]
[core]
        editor = vim
[color]
        ui = auto
[push]
        default = matching
[alias] 
        st = status    
        co = checkout
        ci = commit
        br = branch
        lo = log --oneline
        la = log --author
        lg = log --graph
        dc = diff --cached
        cp = cherry-pick
        dir = rev-parse --git-dir
```
补充： bc = branch --contains //git branch --contains <hash> 查看包含hash提交的分支。 8. 若变更服务器了，可以使用scp命令来同步git配置(包括私钥) 和其它一些配置 (1) 假设两台机器IP分别为：A.104.238.161.75，B.43.224.34.73，你要从A服务器变更为B服务器，那么需要将A服务器上与git相关的配置文件拷贝到B服务器相同目录下，执行：
```
scp -r ~/{.ssh,.netrc,.gitconfig} <your job number>@43.224.34.73:<home path>
```
17小时前
主流的视频AI大模型应该怎么部署？UI界面可以采用哪些本地视频大模型部署
主流的视频AI大模型（如Stable Video Diffusion、Sora-like模型或其他生成式视频模型）的部署需要考虑计算资源需求、推理延迟、用户交互体验以及是否需要离线运行等因素。以下是部署主流视频AI大模型的建议，以及适用的UI界面选项。

部署主流视频AI大模型的策略
1. 硬件选择与优化
  - GPU/TPU支持: 视频AI大模型通常需要高性能GPU（如NVIDIA A100、H100）或TPU来加速推理。部署时需确保硬件支持FP16或INT8量化以降低内存占用。
  - 分布式部署: 对于大规模推理，可以使用多GPU集群，通过框架如PyTorch Distributed或Horovod实现并行处理。
  - 模型压缩: 使用量化（如4-bit或8-bit）、剪枝或蒸馏技术（如DistilBERT思路）减少模型体积，提升推理速度。
  - 本地 vs 云端:
    
    本地部署适合隐私敏感场景，使用高性能桌面（如NVIDIA DGX）或边缘设备。
    
    云端部署（如AWS、GCP、Azure）适合需要弹性扩展的场景，可通过API提供服务。
2. 软件框架
  - TensorFlow Serving: 适合TensorFlow模型，提供高性能服务，支持模型版本管理和负载均衡。
  - PyTorch Serve: 适用于PyTorch模型，易于集成视频预处理和后处理逻辑。
  - Hugging Face Diffusers: 如果使用开源视频生成模型（如Stable Video Diffusion），Diffusers库提供预训练模型和推理优化。
  - BentoML: 轻量化部署框架，支持多模态模型，适合快速构建API服务。
3. 部署方式
  - API服务: 将模型封装为RESTful或gRPC API，用户通过HTTP请求上传视频或文本提示，获取生成结果。
  - 容器化: 使用Docker将模型、依赖和UI打包，确保环境一致性。结合Kubernetes实现自动扩展和负载均衡。
  - 实时流处理: 如果需要实时视频生成，可结合FFmpeg处理视频流，集成到推理管道中。
  - 批处理: 对于非实时需求（如批量生成视频），可通过任务队列（如Celery）调度推理任务。
4. 优化推理延迟
  - 批处理（Batching）: 支持动态批处理以提高GPU利用率。
  - 缓存机制: 对常用提示或中间结果缓存（如使用Redis），减少重复计算。
  - Flash Attention: 如果模型基于Transformer架构，可使用优化注意力机制降低内存和时间开销。
5. 监控与维护
  - 使用Prometheus和Grafana监控推理延迟、GPU利用率和错误率。
  - 通过MLflow或Kubeflow跟踪模型版本和性能，确保可回滚到旧版本。
适用UI界面选项

以下是部署视频AI大模型时常用的UI框架，适用于不同用户需求：
1. Gradio 建造
  - 特点: Python库，快速构建交互式Web界面，支持视频上传和结果展示。
  - 视频支持: 内置视频输入/输出组件，可直接处理视频文件或流。
  - 部署方法:
    
    python
    
    import gradio as gr def generate_video(prompt): # 调用视频AI模型 video_result = your_video_model(prompt) return video_result iface = gr.Interface(fn=generate_video, inputs="text", outputs="video") iface.launch()
  - 适用场景: 快速原型验证、演示视频生成效果。
  - 优点: 简单易用，支持实时交互。
  - 局限: 功能较基础，复杂UI需额外开发。
2. Streamlit
  - 特点: Python框架，适合数据驱动应用，易于展示视频生成结果。
  - 视频支持: 通过st.video展示生成视频，结合st.file_uploader支持上传。
  - 部署方法:
    
    python
    
    import streamlit as st def generate_video(prompt): return your_video_model(prompt) prompt = st.text_input("输入提示") if st.button("生成"): video = generate_video(prompt) st.video(video) import streamlit as st 定义
  - 适用场景: 数据科学家展示模型效果，或构建简单演示工具。
  - 优点: 开发迅速，与Python生态集成好。
  - 局限: 实时性较弱，复杂交互需定制。
3. Open WebUI 打开 WebUI
  - 特点: 开源Web界面，适合多模态AI，支持离线运行，类似ChatGPT风格。
  - 视频支持: 通过插件可扩展视频输入/输出功能。
  - 部署方法:
    
    Docker部署：docker run -d -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main Docker部署： docker run -d -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    
    配置API连接到视频AI模型后端。
  - 适用场景: 需要聊天式交互+视频生成的综合应用。
  - 优点: 开源、可扩展、界面现代化。
  - 局限: 视频支持需额外开发。
4. LobeChat
  - 特点: 开源AI聊天界面，支持多模态（文本、语音、图像），可扩展到视频。
  - 视频支持: 可通过后端API集成视频生成功能。
  - 部署方法:
    
    Docker部署：docker run -d -p 3210:3210 lobechat/lobechat Docker部署： docker run -d -p 3210:3210 lobechat/lobechat
    
    配置视频模型API。
  - 适用场景: 智能助手式应用，结合视频生成。
  - 优点: 美观易用、支持多模态。
  - 局限: 视频功能需后端支持。
5. 自定义Web UI (Flask/Django + HTML5)
  - 特点: 使用Flask或Django后端，结合HTML5和WebRTC实现完全定制化UI。
  - 视频支持: 支持实时视频流处理、上传和播放。
  - 部署方法:
    
    python
    
    from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': prompt = request.form['prompt'] video = your_video_model(prompt) return render_template('result.html', video=video) return render_template('index.html') if __name__ == '__main__': app.run()
  - 适用场景: 专业项目，需要深度定制和复杂交互。
  - 优点: 灵活性高，可集成复杂功能。
  - 局限: 开发周期长。
选择建议
- 快速原型: Gradio 或 Streamlit，适合快速测试和展示。
- 多模态交互: Open WebUI 或 LobeChat，适合结合文本和视频的交互式应用。
- 大规模生产: 自定义Web UI + 云端部署，结合API和容器化，适合高并发和复杂需求。
- 具体模型适配: 如果使用Stable Video Diffusion等开源模型，推荐结合Hugging Face Diffusers和Gradio/Open WebUI快速部署。
2天前
音频AI大模型，可以用哪些UI进行部署人声模仿
对于音频AI大模型的UI部署，根据你的需求（例如是否需要用户友好的界面、是否支持多模态交互、是否需要完全离线运行等），有以下几种常见的UI框架和工具可供选择。这些工具适用于不同的场景，包括本地部署和与音频AI模型的集成。以下是一些推荐选项：

1. Open WebUI 1. 打开WebUI
- 特点: Open WebUI 是一个功能丰富、用户友好的自托管Web界面，特别适合与大型语言模型（LLM）和多模态AI集成。它支持Ollama等运行器以及OpenAI兼容的API，可以完全离线运行。
- 音频支持: 虽然本身不是专为音频设计的UI，但通过插件（如Pipelines框架），可以集成音频处理逻辑，例如语音转文本（STT）或文本转语音（TTS）。
- 部署方法:
  - 通过Docker快速安装：docker run -d -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 通过Docker快速安装： docker run -d -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main
  - 支持自定义API URL，可以连接到你的音频AI模型后端。
- 适用场景: 如果你的音频AI大模型需要一个类似ChatGPT的交互界面，并且你希望支持多模态（如文本+语音），这是个不错的选择。
- 优点: 开源、易于扩展、社区活跃。
- 局限: 需要一定的配置来适配音频功能。
2. Gradio 2. 建造
- 特点: Gradio 是一个Python库，专为机器学习模型设计，提供简单易用的Web界面。它天然支持音频输入和输出，非常适合部署音频AI模型。
- 音频支持: 内置音频组件，可以直接上传音频文件或通过麦克风录制音频，处理后返回结果（例如语音识别或生成音频）。
- 部署方法:
  - 示例代码：
    
    python
    
    import gradio as gr def process_audio(audio): # 假设这是你的音频AI模型处理函数 result = your_audio_model(audio) return result iface = gr.Interface(fn=process_audio, inputs="audio", outputs="text") iface.launch()
  - 可通过launch(share=True)生成公网链接，或本地运行。
- 适用场景: 快速原型开发、测试音频AI模型，或需要简单交互界面的场景。
- 优点: 简单易用、支持实时音频输入输出。
- 局限: 界面功能相对基础，复杂交互需要额外定制。
3. Streamlit 3.Streamlit
- 特点: Streamlit 是一个Python框架，用于快速构建数据驱动的Web应用。它支持自定义UI，适合展示音频AI模型的结果。
- 音频支持: 虽然没有内置音频输入组件，但可以通过st.audio展示音频文件，或结合第三方库（如pyaudio）实现音频录制和处理。
- 部署方法:
  - 示例代码：
    
    python
    
    import streamlit as st def process_audio(audio_file): # 调用音频AI模型 result = your_audio_model(audio_file) return result uploaded_file = st.file_uploader("上传音频", type=["wav", "mp3"]) if uploaded_file: result = process_audio(uploaded_file) st.write(result)
  - 运行：streamlit run your_script.py 运行： streamlit run your_script.py
- 适用场景: 需要展示音频处理结果（如语音识别、音频生成）的演示应用。
- 优点: 灵活性高、易于与Python生态集成。
- 局限: 实时音频交互需要额外开发。
4. LobeChat
- 特点: LobeChat 是一个开源的AI聊天界面，支持多模态交互（文字、语音、图片等），可以通过Ollama等工具与本地模型集成。
- 音频支持: 支持语音输入和输出，适合构建类似智能助手的应用。
- 部署方法:
  - 使用Docker部署：docker run -d -p 3210:3210 lobechat/lobechat 使用Docker部署： docker run -d -p 3210:3210 lobechat/lobechat
  - 配置后端指向你的音频AI模型。
- 适用场景: 如果你的音频AI模型需要语音对话功能，LobeChat 是一个现成的解决方案。
- 优点: 高颜值界面、支持插件扩展。
- 局限: 更偏向聊天场景，音频处理需依赖后端支持。
5. Custom Web UI (基于 Flask/Django + HTML5) 5. Custom Web UI (基于Flask/Django + HTML5)
- 特点: 如果现有框架无法满足需求，可以使用Flask或Django等后端框架，结合HTML5的前端技术（如Web Audio API）打造完全定制的UI。
- 音频支持: 支持实时音频录制、播放和处理，灵活性极高。
- 部署方法:
  - Flask 示例：
    
    python
    
    from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': audio = request.files['audio'] result = your_audio_model(audio) return result return render_template('index.html') if __name__ == '__main__': app.run()
  - 前端HTML5录制音频并上传。
- 适用场景: 需要深度定制或与特定音频AI模型高度集成的场景。
- 优点: 完全可控、适合复杂需求。
- 局限: 开发成本较高。
选择建议
- 简单快速部署: 推荐 Gradio 或 Streamlit，适合快速验证音频AI模型。
- 多模态交互: 推荐 Open WebUI 或 LobeChat，适合需要语音+文本的场景。
- 完全定制: 选择 Flask/Django + HTML5，适合专业项目。
根据你的具体需求（例如是否需要实时语音交互、是否离线运行），可以进一步明确选择。如果你的音频AI大模型是基于开源模型（如Qwen2 Audio或Whisper），这些UI框架都可以通过API或本地调用与之集成。你可以告诉我更多细节（比如模型类型或功能需求），我可以帮你进一步优化建议！
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