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启用子域名做图床

以前用godaddy的免费空间做了个图床,毕竟不和空间在一起,也保不准谁会用这个免费空间干点别的事情,IP被封,图片不显示的时候就麻烦了,更说不准能不能拿到原来的图片,所以后来也就放弃了转回wordpress...记得啥时候看到一篇用子域名做图床的文章,当时也没在意,今天放狗搜着了,一步步照着做了,算是把这个工作给完成了。蛮简单的其实,只要对数据库操作时记得备份数据,就可以甩开膀子干了。...这个图床不但可以放置图片,方便以后另找地方,还可以将主题中的图片,JS、CSS文件放到这里,加快网站的访问速度,通过修改主题调用的CSS,JS文件,现在的page speed和yslow的评分均有不同程度的上升...不错,不错,这个图床好。 本文由 空空裤兜 发布在 空空裤兜,转载此文请保持文章完整性,并请附上文章来源(空空裤兜)及本页链接。 如果本文侵犯您和第三方权益,请联系我及时删除。

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    Subplot和Subplots绘制子图

    Subplot和Subplots绘制子图 plot可以绘出精美的图形,但是如果想要在一张图中展示多个子图,plot就很难办了。 matplotlib提供了subplot来解决这一问题。...现在的效果是两个图像挤在一张图片中,有些情况下这样的布局比较好,有些情况下则需要将两个曲线分开到两个不同的子图像中绘制,这样可以如下: subplot在指定分割子图个数和定位子图时可以使用参数连写的方式如...plt.subplot(2,1,1)会将原始的图像切割成2个子图像,是2行1列,并将现在的操作位置转到第一个子图上,这样便实现了绘制子图的方法。...Subplots绘图方法 subplots返回的值的类型为元组,其中包含两个元素:第一个为一个画布,第二个是子图 ? ? subplots指定一个子图: ?...subplots指定多个子图: ? 可见,画布被分为了4各部分,而ax变成了一个包含四个子图对象的array 现在可以针对每一个子图进行画图:  ?

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    ccf 高速公路(连通子图)

    在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。...非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components)。 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达。...求有向图的强连通分量还有一个强有力的算法,为Kosaraju算法。Kosaraju是基于对有向图及其逆图两次DFS的方法,其时间复杂度也是O(N+M)。...求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的。...然后对于图的表示,我用的是邻接表,因为方便,记得将边的数目开大点,总之ccf内存还是不要钱的。

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    Matplotlib子图划分——非均匀绘图

    本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分,并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀子图的划分(参考上一节) 二、非均匀子图划分 分均匀子图的语法均可用于均匀绘图 1)subplot()函数 语法:plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...subplot子图划分 关于ax3 = plt.subplot(212)的理解:因为子区都是在同一个画布上绘制的,每一个plt.subplot()都是指定一个划分规则并选中子区。...add_subplot子图划分 3)subplot_mosaic()函数 语法:fig, axs = plt.subplot_mosaic(子图别称,layout, figsize) #笔者常用这两个参数...subplot_mosaic子区划分 以上就是笔者用于不均匀子图划分的常用函数,上述子区都是axes对象,因此可以使用axes的方法属性对绘图区进行调整。

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    无向环路子图分析与虚拟子图生成

    Here's the table of contents: 无向环路子图分析与虚拟子图生成 •ONgDB图数据库集成APOC和OLAB-APOC组件•使用函数分析无向环路返回布尔值•使用过程分析无向环路返回路径节点序列...ID•通过一组节点序列生成查询环路的CYPHER•通过一组节点序列查询环路•分析子图的环路并查询环路•返回一个原子性ID•JSON-STRING封装•获取所有顶点路径•分析子图的环路并查询环路之后生成虚拟图...案例实现了完整的分析过程,对输入的原始子图寻找无向环路,并以虚拟图的方式返回结果。...首先加载一个子图,使用olab.schema.loop对子图的无向环路进行分析生成路径节点序列列表,列表中每一个元素就是一条完整的环路。...10.1 案例一 •原始图四顶点【六环路】 MATCH path=(n)--()--()--(n)--() RETURN path LIMIT 1 •执行结果 •无向环路虚拟图 // 加载一个子图

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    解析 Nebula Graph 子图设计及实践

    本文会通过 2.0 中新增的子图算法模块继续讲解 Query Engine 背后所做的内容,并着重介绍执行计划生成的过程,以便加强你对源码更好地理解。...子图的定义 子图是指节点集合和边集合分别是某一图的节点集的子集和边集的子集的图。...[BOTH , ...] step_count:指定从起始点开始的跳数,返回从 0 到 step_count 跳的子图。必须是非负整数。...下面通过图1 举例,我们是如何构建子图的 [构建子图] 图1 拓展一步的情况 当从 A 点开始沿着 like 边只获取一步的所有点和边的信息,则很容易。...以上为本次子图的讲解,如果你在使用子图或者其他 Nebula 过程中遇到问题,欢迎来论坛和我们交流:https://discuss.nebula-graph.com.cn/ 想要和其他大厂交流图数据库技术吗

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    快速获取子图根节点的属性

    @TOC[1] Here's the table of contents: •一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结 快速获取子图根节点的属性...子图查找匹配是一个非常复杂的问题,主要有确定模式的子图匹配和不确定模式的子图匹配【例如:通过图模式相似性进行查找】。...已知子图查找问题可以使用APOC中的过程来实现,apoc.path相关输入输出查询[2];指定节点之后获取节点所属的子图,然后从子图中提取出ROOT节点的属性。...其中指定a节点为ROOT节点即子图的根节点。...四、将子图查找的GQL封装为一个函数 对于一个复杂的查询,通常需要隐藏其实现细节方便业务调用。

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    【软件工程】数据流图 ( 数据字典 | 数据流图平衡原则 | 父图与子图平衡 | 子图内平衡 | 数据流图绘制原则 )

    文章目录 一、数据字典 二、数据流图平衡原则 1、父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 平衡 2、子图内平衡 三、数据流图绘制原则 一、数据字典 ---- 数据字典 可以 配合...---- 数据流图平衡原则 : 父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 之间的平衡 子图 内部的平衡 1、父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 平衡 父图 (...上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 平衡 : 利用 数据流图平衡原则 , 可以找出 在 细化上层数据流图 时 , 忽略的 数据流 ; 根据 顶层数据流 可以 确定缺失的 底层数据流 ;...系统 之间的数据流 , 系统内部的数据流 , 在 顶层数据流图中 , 是没有体现的 ; 父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 之间的平衡匹配方法 : ① 个数一致 : 两层数据流图中的...数据流个数一致 ; ② 方向一致 : 两层数据流图中的 数据流方向一致 ; 2、子图内平衡 子图内平衡 : 对于数据流图的任意一个加工 , 既有输入 , 又有输出 ; 加工 : 描述 “输入数据流”

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    北大邹磊:图数据库中的子图匹配算法

    分享嘉宾:邹磊 北京大学 教授 编辑整理:xiaomei 出品平台:DataFunTalk ---- 导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,...以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。...如果对查询图Q不加限制,子图匹配的判定是NP-Complete的;列举所有的子图匹配出现的位置是NP-Hard。...我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配,如红色表示的部分。执行上述SPARQL语句,本质上就是Q到G的子图匹配问题。...那子图匹配如何解呢?子图匹配问题用关系数据库也可以解。如上图G存在边表里,表示边的起点和终点。

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    北大邹磊:图数据库中的子图匹配算法

    分享嘉宾:邹磊 北京大学 教授 编辑整理:xiaomei 出品平台:DataFunTalk 导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容...子图匹配 子图匹配核心概念是给到一个查询图Q和一个数据图G,Q里的每一个点通过一个单射函数映射到G当中去,即单射函数f:V(Q)→V(G)。...如果对查询图Q不加限制,子图匹配的判定是NP-Complete的;列举所有的子图匹配出现的位置是NP-Hard。...我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配,如红色表示的部分。执行上述SPARQL语句,本质上就是Q到G的子图匹配问题。...那子图匹配如何解呢?子图匹配问题用关系数据库也可以解。如上图G存在边表里,表示边的起点和终点。

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    「NeurIPS 2020」基于局部子图的图元学习

    ❝「NeurIPS 2020」 的接收论文《Graph Meta Learning via Local Subgraphs》,「G-META 是第一个使用局部子图来进行元学习的模型。」...此文介绍了「G-META,一种新的图的元学习方法:」 G-META 使用局部子图传递特定于子图的信息,并通过元梯度使模型更快地学习基本知识。...G-META 在理论上是合理的,因为「特定预测的证据可以在目标节点或边周围的局部子图中找到。」 现有方法是专门为特定的图元学习问题和特定的任务设计的专门技术。...(1)首先构造一批 个元训练任务,并为元任务中的节点动态提取局部子图。 对于每个任务 ,(2)来自支撑集中的子图是最小批处理的,并且被馈送到由 参数化的 GNN 中。...(7)子图 馈送到更新后的 GNN 中以(8)生成查询质心嵌入。 (9)利用支撑原型和查询嵌入,计算任务 的查询损失 。 对于 更新步骤重复步骤(2-9)。

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    Basemap系列教程:绘制子图及小地图

    有几种方法可以实现这种图形的绘制,而且根据所绘图形的复杂性来选择不同的方法: 直接使用 add_subplot 添加 axis 使用 pylab.subplots 创建子图 使用 subplot2grid...创建 inset locators [注1] 使用 add_subplot 这是大部分情况下一种很好的子图添加方式。...使用 plt.subplots 生成子图 在我看来,使用 add_subplot 方法容易让人困惑。如果 basemap 实例没有使用 ax参数的话,很可能会遇到 bug。...3) rowspan 或 colspan,注:即每个子图占据多少行多少列,默认只占据一行一列 注:关于子图绘制的方法会在关于 matplotlib 的相关文章中进行解释。...嵌入定位器 [注5] 注:原文此部分单独成节,因为子图部分包括这部分,因此翻译时将此部分与子图部分合并。 使用嵌入定位器可以在大地图中添加小地图,结果比在主地图中创建子图要好。

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    使用挤压、哈哈镜、扭曲进行文字图像增强

    挤压、哈哈镜、扭曲三部曲 参考链接: https://www.shuzhiduo.com/A/MyJxjwQpdn/ https://www.cnblogs.com/pingwen/p/12503047...挤压 图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果。 挤压效果的实现是通过极坐标的形式。...如下图所示,设图像中心为O(x,y),某点距离中心O的距离为半径R,非线性方式改变半径R但不改变点的方向,就构成了图像挤压。也可以自定义加压中心点,计算半径方式相同。...图像上点P与图像中心O的距离为R,图像挤压就是P点坐标映射到OP直线上的点R2位置,其中 |OR2 |=sqrt(OP)*ratio。 原始图片 ?...2.哈哈镜 哈哈镜原理与挤压类似,本质上也是图像坐标的非线性变换,将图像向外扩张,扩张的过程产生变形,从而形成的效果。

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    BZOJ1093: 最大半连通子图(tarjan dp)

    题意 一个有向图G=(V,E)称为半连通的(Semi-Connected),如果满足:?u,v∈V,满足u→v或v→u,即对于图中任意 两点u,v,存在一条u到v的有向路径或者从v到u的有向路径。...V,E'是E中所有跟V'有关的边, 则称G'是G的一个导出子图。若G'是G的导出子图,且G'半连通,则称G'为G的半连通子图。...若G'是G所有半连通子图 中包含节点数最多的,则称G'是G的最大半连通子图。给定一个有向图G,请求出G的最大半连通子图拥有的节点数K ,以及不同的最大半连通子图的数目C。...Sol 很zz的题然而我因为没判重边的缘故wa了好久qwq 首先强连通分量内的点一定是半联通图 如果任意链各个强连通分量之间有边的话,它们构成的图是半联通图 那么我们最长路dp一下就好,同时dp出方案数

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    使用subplot_mosaic创建复杂的子图布局

    在本文中,我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的,那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。...data data_size = 100 random_data = np.random.randn(data_size) 使用subplot_mosaic()定义布局 下面的代码片段中,布局指定了四个子图...子图A占据了整个顶部行,而其余的图(B、C和D)排列在底部行。 layout = """AAA BCD""" 利用subplot_mosaic()来定义基于指定布局的子图。...更新后的布局如下: 我们可以这样改 完整代码 那么如果想包含一个空的子图呢? 可以使用"."...占位符,如下所示: 看看结果 可以看到Matplotlib中subplot_mosaic()函数用于创建复杂的子图布局。

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