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你好，世界博主是一名在校生。欢迎交换友链！ 🌵折腾记录 2022-09-29 修复 twikoo 腾讯云失效问题，解决方案：twikoo+mongodb cloud+vercel「Hexo-Butterfly Version 2.1.2」 2021-04-17 修复cdn部分图标因链接失效导致不显示问题「Hexo-Butterfly Version 2.1.1」 2021-01-24 添加了时间线以及链接的外挂标签「Hexo-Butterfly Version 2.1」 2021-01-23 Hexo-Butterfly 主题升级至 3.5.1 版本（增加了各种特性，放弃了魔改的版本，便于以后升级）「Hexo-Butterfly Version 2.0」 2020-07-20 博客基本安装完成。主要魔改了主页、导航条等源码，安装了gittalk等评论功能「Hexo-Butterfly Version 1.0」 2020-07-13 开始重新安装配置 Butterfly 主题😒 2020-07-13 Git仓库没有使用熟练以及作死使用Shift+Del删 ...

前言本文记录自己在使用 Hexo 过程中，常用的标签、命令等，其中也包括 Git 、Hexo 等命令及发布文章的相关流程，旨在便于自己查阅。其中，文章主要有三大部分：标签、Hexo及Git命令、使用流程。 快速开始标签Page Front-Matter页面的文件头配置文件，区别于文章的部分，文章的文件存放在 _Post 目录下。 Type Explanation Example title 标题 title: hello, world date 创建日期，默认系统时间 date: 2020-7-19 updated 更新日期，默认再次创建日期 update: 2020-7-20 type 页面类型，tags、link、categories 这三个页面需要配置 type: tags comments 是否显示评论，默认 true comments: false description 描述，没使用过，暂时不太清楚效果 – top_img 顶部图，默认为系统default配置的图 top_img: 图片URL或者博客相对路径 mathjax 数学公 ...

前言当我们获得了一个种子文件，在 Windows 系统下我们通常会借助百度云、迅雷等工具进行资源下载，但是在 Linux 环境下要怎么办呢？有的人回想，那能不能照猫画虎，也下个工具帮助我们下载呢？答案是可以的。但是这种做法会有两个问题，第一是步骤繁琐，第二是速度受限。于是，借由 Linux 方便的工具库，我们希望能通过几句命令行完成我们的需求，aria2c 这个工具就可以很好地实现我们地需求，本文将具体记录这个工具的命令使用。 概念介绍BT 种子是什么？torrent 文件的原理当你对一个文件（或者文件夹）制作成 .torrent 文件，实际上是将一些信息放入生成的.torrent 文件，通过这些信息其他用户就可以进行下载，如果你是种子制作者你要在线，否则这个种子是无法下载的，但是当有其他用户通过你的种子下载了，那么这些已经下载完了的用户在线，其他用户也能下载。 软件读取 torrent 文件的原理下载软件拿到.torrent文件后，先进行打开，读取里面的这些信息 torrent 中有 Tracker 的地址，下载软件拿到后，会去跟 Tracker 进行通讯，告诉 Tracker： ...

前言由于 Twikoo 评论区挂了，登录腾讯云中发现他们免费的后端存储服务没了，整个服务在 2022 年 9 月 15 日冻结。本来是想把 Twikoo 换回 Github 的 gitalk ，结果在 Twikoo 的文档中发现了 Vercel 这个方法，他的原理是利用 MongoDB Cloud 免费的使用量当后端数据库，而 Vercel 和 Github 配合托管整个评论区服务。 因此，我们要做的操作主要有三步：1. 数据库（MongoDB）；2. 部署 Vercel ；3. 更新 Hexo。 快速开始数据库部分（MongoDB Cloud）注册 MongoDB Cloud 账号注册地址 创建 MongoDB 数据库 选择最右边的免费共享数据库 其他选项及配置保持默认，区域选择推荐AWS / N. Virginia (us-east-1)，上面的类型选Shared，因为这是免费的。 选择好了之后，直接 Create 即可。 配置 MongoDB 数据库创建数据库用户，请记住这里的password，后面步骤 ...

范数范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。 np.linalg.norm（1）np.linalg.inv()：矩阵求逆（2）np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量） linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）： 首先help(np.linalg.norm)查看其文档： x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维）②ord：范数类型 向量的范数： 参数 说明 计算方法 默认 二范数：$\mathscr{l}_2$ $\sqrt{x_{1}^{2}+x_{2}^{2}+…+x_{n}^{2}}$ ord=2 二范数：$\mathscr{l}_2$ $\sqrt{x_{1}^{2}+x ...

题目链接[编程题]开根号 题面在没有任何数学库函数的情况下，求一个数 m 开 n 次方的结果。 输入描述: 每组输入只有1行，包括有一个正实数m和一个正整数n，其中$1 <= n <= 32$, 1<=m<=$2^{n}$ 输出描述: 输出只有一行，打印m开n次方的结果，小数点后面保留12位。 样例： 输入：2 10输出：1.071773462536 解题过程说点题外话，这个问题实际上就是要让我们手写幂函数的逻辑，因为一个有理数显然可以写成分数的形式，那么分子部分就是求整数幂，分母部分就是本题的开整数次方，所以最后就可以拼凑成 pow 函数的功能。 来自知乎回答： 链接1：C/C++中math库实现的pow函数的思路是什么，效率高吗？ 链接2：C语言中的pow函数的实数次方是怎么实现的？ 标准库中，pow 的实现依赖于一种变形：$x=a^{\log_ax}$, a 一般都取自然常数 e ，即：$x=e^{\ln{x}}$。于是，$\sqrt[n]{x}$ 就等价于：$x^{\frac{1}{n}}=e^{\ln{x^{\frac{1}{n} ...

前言图像很关键的一个知识点就是关于色彩的搭配和处理，无论你是一个图像领域的研究者，或者是设计领域的从业人员，学了这部分知识都有益于你做出一份更好的工作，因此，本文主要记录了关于色彩方面的知识。 快速开始颜色的分类：有彩色和无彩色从属性上分，色彩一般可分为无彩色和有彩色两种。 无彩色无彩色是指白色、黑色和由黑、白两色相互调和而形成的各种深浅不同的灰色，即反射白光的色彩。从物理学的角度看，它们不包括在可见光谱之中，故称之为无彩色。无彩色按照一定的变化规律，可以排成一系列。由白色渐变到浅灰、中灰到黑色，色度学上称此为黑白系列。黑白系列中由白到黑的变化，可以用一条水平轴表示，一端为白、一端为黑，中间有各种过渡的灰色。 无彩色系中的所有颜色只有一种基本性质，即明度。它们不具备色相和纯度的性质，也就是说它们的色相和纯度从理论上来说都等于零。明度的变化能使无彩色系呈现出梯度层次的中间过渡色，越接近白色，明度越高;越接近黑色，明度越低。 黑与白是时尚的永恒主题，强烈的对比 和脱俗的气质，无论是极简，还是花样百出，都能营造出十分引人注目的设计风格。极简 的黑与白，还可以表现出新意层出的设计。在极简的黑 ...

前言jupyter lab包含了jupyter notebook的所有功能，并升级增加了很多功能。其支持python、R、java等多种编程语言及markdown、latex等写作语言及公式输入，可以集编程与写作于一身，非常适合于代码学习，笔记记录、演示及教学等。jupyter lab相比notebook最大的更新是模块化的界面，可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档，同时插件管理非常强大，使用起来要比jupyter notebook高大尚许多[1] 本文主要介绍了 jupyter lab 在 ubuntu 18.04 环境下的安装和配置过程，如果你要采用本教程，最好预先安装一个 Anaconda ，并尽量保持和本文相同的环境。 快速开始安装 Jupyter Lab 进入 conda 虚拟环境 1source activate deepl 输入安装命令，在当前环境下安装 Jupyter Lab 1conda install -c conda-forge jupyterlab 等待安装完成 配置 Jupyter Lab 创建配置文件 1jupyter lab ...

前言Anaconda 个人版是一个免费、易于安装的包管理器、环境管理器和 Python 发行版，包含 1,500 多个开源包，并提供 免费社区支持。Anaconda 与平台无关，因此无论您在 Windows、macOS 还是 Linux 上都可以使用它[2]。 通俗的讲，这个 Anaconda 是一个集成了很多开源库的环境管理平台，你可以在这个平台上安装多个独立互斥的编程环境，例如，你做深度学习单独创建了一个名为 deepl 的环境，而做强化学习又创建了一个名为 rl 的环境，把他们分开的好处就在于你可以避免出现深度学习和强化学习出现包依赖冲突的情况，你可以更专注去做其中一个任务。 对于这个环境，其实作者已经安装了很多次，但每次都需要上网查各种资料，写这篇文章的目的就是能方便以后复现，毕竟自己的经验显然是更适合自己的。当然，如果本文恰好能帮助到各位就再好不过了！ 快速开始安装 Anaconda获取安装脚本进入 Anaconda 的官网 Anaconda Installers 下载器界面，获取对应的下载链接。 1wget https://repo.anaconda.com/archiv ...

前言本文是博客园上的一篇转载文，是一篇关于 Mathjax 和 LaTex 介绍得还不错得文章。转载过来一是用于记录和保存，防止原链接失效；二是用于在本博客测试 Mathjax 相关语法和功能。 MathJax与LaTex公式简介（转载）本文从 math.stackexchange.com 上名为 MathJax basic tutorial and quick reference 的问题翻译而来，并有所改动。主要讲述了如何使用MathJax和相关的Latex语法。 MathJax简介MathJax 是一款运行在浏览器中的开源数学符号渲染引擎，使用MathJax可以方便的在浏览器中显示数学公式，不需要使用图片。目前，MathJax可以解析Latex、MathML和ASCIIMathML的标记语言。MathJax项目于2009年开始，发起人有American Mathematical Society, Design Science等，还有众多的支持者，个人感觉MathJax会成为今后数学符号渲染引擎中的主流，也许现在已经是了。本文接下来会讲述MathJax的基础用法，但不涉及MathJ ...