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2025-11-01为Hexo AnZhiYu主题配置自定义AI摘要平台
详细教程:如何为 Hexo AnZhiYu 主题配置自定义 AI 摘要平台,支持 OpenAI 兼容 API
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2025-11-01使用Docker自建一个Twikoo本地评论系统
使用Docker自建Twikoo本地评论系统的完整教程,包括环境准备、部署配置和前端引用方法
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2025-11-01使用hexo-abbrlink插件持久化文章链接
通过hexo-abbrlink插件生成永久固定链接,解决Hexo默认URL格式冗长的问题,提高SEO效果
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2024-07-08哪吒监控V1使用唯一域名开启CDN和反向代理配置教程
本文介绍如何为哪吒监控V1配置反向代理和CDN,使其能够通过单一域名访问,同时提升访问速度和安全性。
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2025-10-25用 GitHub Actions 自动部署 Hexo 及使用腾讯云 EdgeOne Pages 集成部署(CI)(一)
介绍下如何用 GitHub Actions 来自动部署基于 Hexo 的 Blog。 建议大家先看一下 GitHub Actions 官方的介绍,不然对于下面的内容可能没有办法很好的理解。 Hexo 首先我们先要在本地确保 Hexo 是可以正确运行的,比如: 12hexo cleanhexo deploy 至于如何设置和使用 Hexo,请参考 [https://hexo.io/ 至于如何使用 GitHub Pages 部署自己的网站,请参考:https://pages.github.com/(我使用的腾讯云 EdgeOne Pages,国内访问挺快的,国外可以用 Vercel 或者 cloudflare) 确认 _config.yml 文件中有类似如下的 GitHub Pages 配置: 1234deploy: type: git repository: git@github.com:sssstarrr/sssstarrr.github.io.git branch: main 注意:请将 repository 修改为你自己的仓库地址。 生成秘钥 Windows 用户可以在 ...
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2025-10-26用 GitHub Actions 自动部署 Hexo 及使用腾讯云 EdgeOne Pages 集成部署(CI)(二)
前提精要:上一篇实讲 Hexo 博客自动化部署教程,适合想要提升博客维护效率的用户。教程从本地环境验证开始,逐步指导用户完成 SSH 密钥生成、GitHub 仓库配置、工作流文件创建等关键步骤。重点强调了私钥和公钥的正确配置方法,以及如何设置 GitHub Actions 的触发条件和执行环境。教程还提供了完整的 YAML 配置文件示例,用户只需替换相应的仓库地址和用户信息即可直接使用。通过这套方案,用户可以实现“一次推送,自动部署“的便捷体验。 个人纪录如何用腾讯云EdgeOne Pages 进行集成部署 CI(每次提交代码后,自动执行构建、单元测试、静态检查、打包等)、CD(在CI通过后,自动将产物发布到测试/预发/生产环境) 环境准备: 腾讯云账号 已完成之前在 Github Actions 自动部署 Hexo 01. EdgeOne Pages 授权 有两种方式,一种是普通网站,另一种是 Pages 这里选择Git,因为它可以直接关联 git 代码仓库,就无需自己执行 build 的流程,比较方便,使用上文在 hexo 源代码仓库自动进行构建后生成的构建产物仓库 于是选 ...
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2025-10-28给 hexo 添加数学公式渲染
1 Hexo 数学渲染器插件 1.1 hexo-renderer-marked hexo-renderer-marked 是 Hexo 默认的渲染器,不支持复杂的数学公式,正是我需要换掉的。 1.2 hexo-renderer-kramed hexo-renderer-kramed 在默认渲染器的基础上添加了 MathJax 的支持,支持更多的数学公式,与原渲染器有冲突,需要先卸载默认的渲染器再使用它。 12npm uninstall hexo-renderer-marked --save # 先卸载原渲染器npm install hexo-renderer-kramed --save # 安装 hexo-renderer-kramed 配置 Hexo 根目录的配置文件 _config.yml: 12345678kramed: gfm: true pedantic: false sanitize: false tables: true breaks: true smartLists: true smartypants: true 采用这种渲染器对于大多数公式都没有 ...
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2025-10-27机器学习算法(一)—— KNN
1 KNN算法(k-近邻算法 K-Nearest Neighbors) 是一种基本的分类与回归算法,属于监督学习算法 1.1 工作原理 计算距离;计算待分类样本跟训练集中每个样本的距离。 选择K个近邻:根据计算的距离,选择距离最近的k个样本。 投票或平均: 分类任务:统计K个近邻各类别的数量,将待分类样本归为数量最多的类别。 回归任务:取K个近邻的平均值作为预测结果。 1.2 关键参数 距离度量方法 K值:K小容易过拟合(容易模拟噪声),K大容易欠拟合(如将K = n,只用计算哪一类最多) 1.3 优缺点: 优点: 简单直观,易于理解和实现 无需训练过程,直接利用训练数据进行预测 缺点: 计算量大,尤其是训练集较大时。 对噪声数据较敏感。 1.4 使用 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445# 分类from nltk.app.nemo_app import colorsfrom sklearn.neighbors import KNeig ...
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2025-10-29机器学习算法(二)—— 线性回归
1 线性回归简介 1.1 什么是线性回归 线性回归(Linear Regression)是一种用于建模两个或多个变量之间线性关系的统计方法。它通过拟合一条直线(或超平面)来描述自变量(输入特征)与因变量(输出目标)之间的关联,并可用于预测或分析变量间的影响关系。 假设因变量y与自变量x1,x2,…,xn之间的关系可以用如下线性方程表示: y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn β0:截距,模型在自变量全为0时的基准值 β1,β2,…,βn:自变量的系数,表示每个自变量对因变量的影响程度 通过估计这些系数,使模型预测值尽可能接近真实值。 1.1.1 一元线性回归 仅有一个自变量: 1.1.2 多元线性回归 包含多个自变量: 1.2 线性回归应用场景 GDP预测:用历史数据(如投资、消费、出口)建立回归模型,预测GDP增长趋势。 广告效果评估:量化不同渠道广告投入对销售额的影响,优化预算分配。 药物剂量研究:分析药物剂量与患者生理指标(如血压、血糖)之间的关系。 产品质量控制:通过生产参数(温度、压力、原料配比)预测产品性能(如强度、耐久)。 政策效果评估:分析最低工 ...
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机器学习算法(三)—— 逻辑回归
机器学习算法(二)—— 线性回归
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机器学习算法(一)—— KNN
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