外链网盘 一款PHP网盘与外链分享程序。 支持所有格式文件的上传，可以生成文件外链、图片外链、音乐视频外链，生成外链同时自动生成相应的UBB代码和HTML代码 支持文本、图片、音乐、视频在线预览，这不仅仅是一个网盘，更是一个图床亦或是音乐在线试听网站。 支持本地、腾讯云、又拍云、华为云OBS存储，支持自定义本地存储路径。 支持图片违规检测，对接阿里云内容安全服务，支持开启视频文件人工审核。 服务器环境需求 Mysql 5.6 + PHP 7.0以上 ---- 首页 图片 ----
在用静态博客网站写文章，最发愁的是不知道怎么保存图片，如果去租个云服务器托管图片，单纯只是为了存储图片,又划不来，之前用gitee 图床增加了防盗链无法访问。
在使用 md 写文章的时候，图片的路径是一个很大的问题，很多人使用相对路径来引用图片，一方面是占用存储资源，另一方面是一旦路径修改，图片路径全部失效，很不方便。
性质3: 对于任何一棵二叉树，若度为2的结点数有n2个，则叶子数n0必定为n2＋1 （即n0=n2+1）
经常写Markdown或者博客的同学，肯定都要用到图床。图床是什么呢？其实相当于一个存储图片的网站，类似百度云这样，不过上传图片到图床后可以直接通过外链进行访问。
PicasaWeb 是 Google 的网络相册，免费用户可以得到1G的存储空间，而 Picasa 是 Google 的免费图片管理工具，可以通过 Picase 软件修改照片和上传到 PicasaWeb 中，虽然 Picasa 的功能没有 Photoshop 那么强大，但是对于修改照片已经基本够用。 当我们把照片上传到 PicasaWeb 之后，如果直接复制图片的链接贴到博客中，有时候外链会出现大红叉，难道 Google 真的这么小气不提供外链？其实不是这样的，Picasa 只提供一定尺寸的外链，比如常用的 400，512，576 等几个尺寸（详细外链的尺寸表，请参考：这里）的照片才能外链，所以我们要在 Picasa 的外链中添加尺寸的参数。但是如果每次都手工添加外链这样也非常麻烦，所以 Yixia 发布一个插件：Easy Picasa。
1.中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软 件中的数据。 CPU核心组件： 1.算术逻辑单元（Arithmetic&logical Unit）是中 央处理器(CPU)的执行单元，是所有中央处理器的核 心组成部分，由"And Gate"（与门） 和"Or Gate"（或门）构成的算术逻辑单元，主要功能是进行二位元的算术运算，如加减乘(不包括整数除法)。 2.PC：负责储存内存地址，该地址指向下一条即将执行的指令，每解释执行完一条指令，pc寄存器的值 就会自动被更新为下一条指令的地址。 3.寄存器（Register）是CPU内部的元件，所以在寄存器之间的数据传送非常快。 用途：1.可将寄存器内的数据执行算术及逻辑运算。 2.存于寄存器内的地址可用来指向内存的某个位置，即寻址。 3.可以用来读写数据到电脑的周边设备。4.Cache:缓存
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列Kafka（一）.assets/image-20210328152502315.png)]
最近在折腾博客，发现github上很多人说个人博客支持https很重要，原本的github.io域名本来支持https协议，但是在自定义域名之后，协议变成了http。这使得网站变得不够安全，容易被劫持。
gitlab 8.5.8版本.参照：https://github.com/sameersbn/docker-gitlab.git.太多年了也没有升级，现在准备备份还原到一个新的服务器然后升级一下。gitlab服务器开始是docker-compose搭建的后面迁移到了kubernetes上（记得当时还是1.14），后面kubernetes 版本持续升级到了1.21。基础环境如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yYfd67AX-1616633798599)(20210319_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（四）.assets/image-20210317190105892.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HmAFvGY0-1591876971277)(https://raw.githubusercontent.com/Coxhuang/yosoro/master/20190406173617-image.png)]
同学们，我们一起来学习计算机系统与网络安全，计算机系统与网络安全很重要，为什么很重要？要回答这个问题。我们首先来学习一下信息网络安全的背景。现代社会高度依赖信息网络技术，这些技术影响改造着人们的生活甚至生存方式。首先问大家一个问题，如果让大家从身边选择一样，最离不开的东西，大家会选什么？我想很多人的答案会是手机。
GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具，用于通过持续方法进行软件开发：
索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
由于图片比较私密，我便没有放到常用的gitee图床和github图床上。考虑到我的阿里云水管实在是太小了，我便把图片都放在了带宽较大的国外服务器上。
Jekyll个人网页是个好技术，github.com是个好网站，不过存储容量和流量的限制是个头痛的事情，当然，也在情理之中。 好在我们生于“云”的时代，有很多办法来扩展我们的世界。在引用图片方面，主要的要求就是服务商可以提供外链。由于在国内，我们的选择少了一些，不过还是有几个优选的： 百度图片，网址是https://timgsa.baidu.com，图片可以外链，缺点是路径太长，在Markdown源文件中看起来很丑也难操作。另外图片来源主要靠搜索，难以表达自己的精确要求。 新浪图片，在微博中上传的图片
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识，开始构建第一个程序，并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
在其基础上，PeopleCode 语法类似于其他编程语言。但是，PeopleCode 语言的某些方面与 PeopleTools 环境特别相关。例如，定义名称引用使您能够在不使用硬编码字符串文字的情况下引用 PeopleTools 定义，例如记录定义或页面。其他语言特性，如 PeopleCode 数据类型和元字符串，反映了 PeopleTools 和 SQL 的密切交互。PeopleCode 中的点符号、类和方法类似于其他面向对象的语言，如 Java。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5Rk9bK5g-1625406507847)(/img/image-20210419160056620.png)]
本站使用的 C7V5 主题就有使用外链设置题图的功能，而且我也改造熊掌号了，但是通过外链设置的题图居然获取不到
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
为什么要用WP插件？如何利用WP插件让网站收录以及关键词排名。seo优化的重要两点就是内容和链接，其中链接又分为站内链接与站外链接两种，大家都知道外部链接对网站排名的重要性，同时也建议不要忽略了站内链接的作用。外部链接大部分情况下是不好控制的，而且要经过很长时间的积累，内部链接却完全在自己的控制之下。
MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析，在SQL语句前加一个”EXPLAIN”即可。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
相信大部分技术人写作都是用 markdown 轻量级标记语言进行博客写作，但是基本所有支持 markdown 本地写作工具都只能采用导入本地图片引用的方式，一旦上传至网络，图片就会丢失。
在最后三章中，我们学习了各种深度强化学习算法，例如深度 Q 网络（DQN），深度循环 Q 网络（DRQN）和异步优势演员评论家（A3C）网络。 在所有算法中，我们的目标是找到正确的策略，以便我们能够最大化回报。 我们使用 Q 函数来找到最佳策略，因为 Q 函数告诉我们哪个动作是在某种状态下执行的最佳动作。 您认为我们不使用 Q 函数就能直接找到最优策略吗？ 是。 我们可以。 在策略梯度方法中，我们无需使用 Q 函数就可以找到最优策略。
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计（五） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：Hbase设计：列族的设计 知识点04：聊天系统案例：需求分析 知识点05：聊天系统案例：Hbase表设计 知识点06：聊天系统案例：环境准备 知识点07：聊天系统案例：模拟生成数据 知识点08：聊天系统案例：构建Rowkey 知识点09：聊天系统案例：测试写入代码 知识点10：聊天系统案例：查询需求分析 知识点11：聊天系统案例：测试查询代码 知识点12：聊天系统案例：查询问题 知
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
首先看密钥管理的概述，近代密码体制基于密钥的保密性，一切的秘密寓于密钥，密码体制的安全性就取决于密钥的安全性。攻击者通常有两种手段可以攻击密码体制，一种是通过破译的方法，破译密码算法，另外一种就是窃取密钥，窃取密钥，它的代价或者说它的难度是远低于上面那种破译密码算法。窃取密钥可以通过在目标系统当中置入木马或者后门，来获取密钥，也可以通过社会工程攻击，然后来获取密钥。
很多小伙伴私信反馈说，个人博客搭建完以后，写文章时，图片上传和存放成了一个问题。我看很多人都把图片放在仓库一起，然后试图通过相对路径的方式来引用图片，结果很多人插件使用错误，后期修改也麻烦，其实这在写博客时体验是不好的。其实比较推荐的做法是将图片置于第三方图床，然后以Markdown格式引入到你的文章中去，这样便于统一管理。
使用京东云OSS的外链访问(自己程序拼的外链，并非是OSS服务器上给定的外链).访问报如下错误
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
图片外链（图床）可以用于论坛、网站、评论、聊天等；下面推荐一些免费稳定好用的永久图片外链图床。 如果你知道更多免费图床网站，可以通过下方....
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
https://linux.codingbelief.com/zh/storage/flash_memory/emmc/
有许多网站建设初期都随便选择了一个网站域名，在更新文章的时候，上传图片很多时候都是自带网站域名，因此，一旦更换域名的时候，图片链接地址就会失效。
强化学习（RL）是机器学习的一个分支，其中学习是通过与环境交互来进行的。 这是面向目标的学习，不教导学习器采取什么行动； 相反，学习器从其行动的结果中学习。 随着各种算法的迅速发展，它是人工智能（AI）中最活跃的研究领域之一。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
本说明的目的是对校园论坛进行概要的功能说明，以便用户及项目开发人员了解产品大致的设计与实现。以下叙述将结合文字描述、数据流图、变换图等来描述校园论坛的体系结构设计、接口设计，数据设计等方面。本说明的预期读者有客户、项目经理、开发人员以及跟该项目相关的其他竞争人员。
在上一章中，我们了解了神经图灵机（NTM）以及它如何存储和从内存中检索信息。 我们还了解了称为记忆增强神经网络的 NTM 变体，该变体广泛用于单样本学习中。 在本章中，我们将学习一种有趣的，最流行的元学习算法，称为模型不可知元学习（MAML）。 我们将了解什么是不可知论元学习模型，以及如何在监督和强化学习设置中使用它。 我们还将学习如何从头开始构建 MAML，然后我们将学习对抗性元学习（ADML）。 我们将看到如何使用 ADML 查找健壮的模型参数。 接下来，我们将学习如何为分类任务实现 ADML。 最后，我们将学习用于元学习的上下文适应元学习（CAML）。
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。 如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。 如果 X 或 Y 中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或 Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。但是，要查看这些点，您必须指定标记符号，例如 plot(X,Y,‘o’)
Redis是一个非常火的非关系型数据库，火到什么程度呢？只要是一个互联网公司都会使用到。Redis相关的问题可以说是面试必问的,下面我从个人当面试官的经验，总结几个必须要掌握的知识点。
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