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体验PicGo+GitHub+jsDelivr搭建免费图床体验

摘要 本文介绍如何通过PicGo上传图片,指定github作为图床,并使用jsDelivr对github上图片进行CDN加速。...另外介绍PicGo配置腾讯云作为图床,介绍Typora编辑器配置PicGo作为文件上传服务器。...github设置 github创建仓库 如果不想使用main分支,可以新建分支 github获取个人token 生成一个token用于PicGo访问图床仓库。...使用见下一节 PicGo设置 PicGo上传测试 PicGo相册 PigGO配置腾讯云COS jsdelivr介绍 A free CDN for open source projects--用于开源项目的免费...文件-偏好设置-图像-上传服务器选择PicGo,选择PicGo可执行文件路径 本文有参考: 免费CDN:jsDelivr+Github 使用方法 【免费稳定图床最佳实践:PicGo+GitHub+jsDeliver

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    图计算 on nLive:Nebula 的图计算实践

    图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive:Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive:Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive:Nebula 的图计算实践] (图:以顶点为中心的编程模型) [图计算 on nLive:Nebula 的图计算实践] (图:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive:Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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    【近期功能更新】无缝体验免费 Demo!

    APM 体验 Demo 全新上线,您无需接入,即可流畅体验 APM 全功能。...为了方便用户在 CDN 控制台直接进行 JS、CSS、图片等资源的性能查看, RUM 和 CDN 产品进行深度合作,并且为每个接入的应用提供每天50万的免费上报额度,助力中小企业提升网站和小程序的用户体验...RUM-Web 体验 Demo 全新上线,您无需接入,即可流畅体验 Web 前端性能监控全功能。​...融合后的体验有如下变化: 基础指标免费 支持细粒度调整基础指标的采集 支持跨地域/跨 VPC 关联容器集群 支持集成弹性容器集群(EKS)和边缘容器集群(TKE Edge) 告警能力提升 采集端自动扩缩容...上线价格计算器,方便您预估使用 Prometheus 监控服务的成本。 您可直接使用 TMP 价格计算器,查看您当前使用需求下的产品组合价格,估算资源成本。

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    如何使用免费图床

    前言 一款基于 GitHub API 的免费、稳定且高效的图床管理神器 你是否曾经因为图床问题而烦恼过么? ⒈ 当你在使用静态博客网站写文章时,发愁图片不知怎么保存,难道全部放到仓库当中去?...⒉ 使用一些第三方免费的图床,网上复制的心仪图片链接,用着用着,发现某一天就失效了 ⒊ 特意花钱租个云服务器托管图片,单纯只是为了存储图片,真的划不来,而且上传操作真的好繁琐 ⒋ 曾经用过某某公司的免费图床...,但都有时间期限,速度又慢,存储空间小,还限流量 ⒌ 担心一些第三方图床网站一旦跑路,那么自己所有的图片资源都随之消失 难道就没有一款真正免费的,稳定的,不限量的,访问速度还很快的图床管理工具吗 当然是有的...免费图床,基于 GitHub API 搭建的图床管理神器,免费、稳定、极速、高效,免下载,免安装,打开免费图床(https://img.itclan.cn) 网站 即可使用 你只需注册 GitHub 账号...,创建一个仓库来作为自己的图床,同时设置获取你 GitHub 账号的一个 Token 就可以了的 免费图床 Features 功能特性 [√] 拖拽图片进行上传。

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    十级过关,看懂梗图,直接上手免费体验

    话不多说,直接上手体验吧。 一手体验实录 先来个汉语十级考题,「冬天:能穿多少穿多少;夏天:能穿多少穿多少。这两句话的区别在哪里?」 还别说,Bard这汉语理解能力确实牛啤。...能否理解这个图,笑点在哪里吗? Bard在回复中也没有点出「奥特曼」的形象。 你发送的图片很有趣,因为它展示了一个戴着眼镜和红色飞盘帽子的男人。...无论是要求Bard提供有关图片的更多细节信息,还是就这张图进行文案创作,Bard内置强大的Google智能镜头都能帮你完成任务! 打工人狂喜!...开局一张图,其余全靠编(Bard输出)更容易了呢(bushi)。 但说正经的,图片是人们发挥想象力的一大载体。放开上传图片的限制,能够刺激提升我们的想象力和创造力,并找到更多的探索和创作方式。

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    动态计算图

    Pytorch底层最核心的概念是张量,动态计算图以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。...包括: 动态计算图简介 计算图中的Function 计算图和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算图在TensorBoard中的可视化 一,动态计算图简介 ?...Pytorch的计算图由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是:计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算图在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算图。

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    【必杀】免费体验 PowerBI Premium 旗舰版

    本文8K字,60图,需要30分钟阅读,1天实践。...而我们当然要想办法来体验这个终级事物。...本文介绍如何免费体验和使用 PowerBI Premium,并满足: 免费体验(通过领取200美元的免费额度) 所有 PowerBI Premium 能力的体验 个人也能体验(学会) 不需要任何代码...可以分配更多的内存和算力来计算模型吗? 可以整合机器学习和AI功能吗? 可以免费吗? 微软的答案是:ALLEXCEPT( 能 , 除了最后一条 )。...进入:www.azure.com,然后可以免费开始使用: 微软提供了200美元(约1300元RMB)的额度,这样就可以利用这些额度来体验Azure中的各种应用,当然也就包括本文所说的 PowerBI

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    图的排序计算和传播计算

    图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法,具体步骤如下:统计每个顶点的入度(即有多少个顶点指向该顶点)。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题:如果一个图存在环,那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中,如果最后还存在入度不为0的顶点,那么说明图中存在环。...图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型,该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍:SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络,网络中的节点代表个体,边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法:广度优先搜索 (BFS):该算法从某个指定的节点出发,在图中逐级扩展搜索,以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索图的整个结构,而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法:PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。

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    图的社区计算和嵌入计算

    图片图的社区计算社区发现是指在一个图中,将节点分割成若干个互不相交的子集,使得子集内节点之间的连接更加密集,而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法,但并不是唯一的方法,还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入(LLE):LLE是一种非线性降维方法,它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络(GCN):GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法,它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...图注意力网络(GAT):GAT是一种使用注意力机制的图嵌入方法,它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。

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    回炉重造:计算图

    有的,那就是我们需要说的计算图 计算图 我们借用「图」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅图摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域,而蓝色区块,则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度,以此类推,我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层,而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态图 在tf1时代,其运行机制是静态图,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算图的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流图」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算图的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态图的主要区别。

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