因为”迁移“功能是最近新出的，很多人（包括我）只听过但没有用过、或者根本不知道有这个功能。造成”你在说迁移，而我以为你在说备份“的局面

如果是要判断完全一致的纯色，个人觉得除了遍历没有其他办法了。
遍历的话，可以根据实际场景优化，比如从四个角往中心，或者反着来，就是尽早遇到不一样的颜色，退出遍历。

pro 版也复现了，是有人投毒吗？

去年年底买了 q 云的轻量无忧，续费同价。活动已经结束，看看今年还有没有活动吧。

先学会看视频编码格式及码率（ mediainfo ），如果已经是比较极限的值了（比如一般 1080P 电影 H264 的 8Mbps 以下就没有二压的必要了），那就看看能不能做“视频剪切”，提取你要保留的部分。
不建议 h264 转 h265 （其他编码同理）了，费时费力。
剪视频吧，如果只有 10%保留，就省 90%空间了。

@teek 京东那个简直了，以前买东西送过。别人要找你还要先注册，可以去看看评论被喷成什么样了

用了 yolov5 ，前两张图片能识别到一些，Parking2 的基本都识别不到。

百度有一个，上面人推荐了，不过没用过。也是用的 colab ，主要是有 gpu 实例。

同“HashCheck”，集成在 windows 文件“属性”对话框里，挺好用的。

家人用的是这款“小紫 限量版 瑞典富士华唯金家用缝纫机”，当时买成是 2599 ，做个参考。因为不是我用所以没法说感受，反正没听过家人抱怨它不好用。
其实学缝纫线上线下的话，一般老师也会有推荐的吧。

从京东的图上看，dc 和 usb 差距也就 3 、4mm ，随便 dc 头或者 usb 设备大一点，确实就不好插了。

既然你已经知道 :9090/ 会 301 到 :9090/index/，那么你的 proxy_pass 直接配置 http://10.1.1.2:9090/index/ 就好了。

以前公司做过，从零开始的话，就是
建库：搜集大量素材（视频或语音），语音识别（带时间点的），[人工校验]，文字分词或分句（分词颗粒度更细），索引入库；
制作：根据文案分词或分句，去库里搜索对应的音视频，合并；加个人工检查的话，就可以对同一个分词多个素材进行筛选，找到最合适的那一个。

@huzhikuizainali
注意你的题干第一句是“已知 5 只动物中有 1 只患有某种疾病”，你的要求是找到它，所以概率不是”抽中的动物会不会患病“，而是”会不会抽中患病的动物“，换个题干也许你会更清晰：

有 5 个外表一模一样的小球，其中一个比其他的重，问怎么筛选能更快的找到这个重球。

因为你抽出来之后，不会再把球放回去了。所以第一个不是的话，第二个抽中这个重球的概率就是 4 选 1 ，也就变成 1/4 ，而不是 1/5 了。

你用骰子来比喻不对，原因就是骰子不能投一次就去掉一面。

总之，你明确知道了有一个重球，那么每次你能不能抽中它，这个概率就不是固定的，会随着你剩余的球越少，概率越高。

至于叫什么名字，抱歉真不知道了。其他方案在计算的时候也是和甲方案一样的。

我上面解答出错的地方：这个题，“有且只有一个患病”是一个前提，那它就不能等同于“每只患病、不患病的概率分别为 0.2 、0.8”，而应该等同于“患病的这一只在第 1 到第 5 个位置的概率均为 0.2”。

这就简单了，患病的在第 1 个位置，那就只做 1 次化验，在第 n 个位置，就需要做 n 次。
概率是：0.2+0.2+0.2+0.2+0.2
期望是：1*0.2+2*0.2+3*0.2+4*0.2+4*0.2 = 2.8 次

上面我基于“每只患病概率是 0.2”推算的错误的“做 2 次化验找到患病”的概率是 0.8 * 0.2 = 0.16 。
因为这题“有且只有一个患病”，所以一旦确定了第 1 个不患病，就剩 4 个，那第 2 个是患病的概率，就是 1/4 ，而不是 1/5 ，所以应该是 4/5 * 1/4 = 1/5 = 0.2 。

同理“做 3 次化验找到患病”的概率是 4/5 * 3/4 * 1/3 = 1/5

不好意思，上面的计算有点问题，等我整理一下重新回复

同理，分成 3-2 两组的话，概率是：
0.6 * ( 0.2 + 0.8*0.2 + 0.8*0.8 ) + 0.4 * ( 0.2 + 0.8 )=1

期望次数就得注意一下，一开始化验小组的次数也要加上，就是：

0.6 * ( ①+ 1*0.2 + 2*0.8*0.2 + 2*0.8*0.8 ) + 0.4 * ( ①+ 1*0.2 +1* 0.8 )=2.48

以上两个 ① 就是化验小组的次数

为什么后面那个小组也是①，因为就两组，不在前面那组就在后面那组，所以都只要①次就能确定病患在哪组。

可能有人想算算分成 2-2-1 三组的话，概率和期望怎么算，我算了一个期望，是 2.6 次。你也可以试试。

概率学还给老师了，回答一个关于概率不等于 1 的问题，如果说错了欢迎指出。

假设 5 只里面有且只有一只患病，每只患病、不患病的概率分别为 0.2 、0.8 ，逐个化验：
第 1 只就检查出的概率是 0.2
第 2 只就检查出的概率是 0.8*0.2 （不是 2/5 ，简单理解就是 第 1 只不是才化验第 2 只，所以是 0.8*0.2 ）
3 ---> 0.8*0.8*0.2
4 ---> 0.8*0.8*0.8*0.2
5 ---> 0.8*0.8*0.8*0.8 (因为已经确认有一只，所以只要前 4 只都不是，就肯定是第 5 只，所以这里只需要化验 4 次)

以上概率加起来就是 1
概率和化验次数相乘后相加，就是整个的期望化验次数：
1*0.2+2*0.8*0.2+3*0.8*0.8*0.2+4*0.8^3*0.2+4*0.8^4=2.952

我支持 @nomagick 的说法，没看出是选型问题。你所说的“大 json”，是字段多，还是有很多数组之类的数据。需求 2.0 ，完全就是 es 没用好，es 可以只返回指定字段。
另外，你应该不会只用 es 而没有用其他关系型数据库吧？