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GCP控制台

开通

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Hexo剖析

中文文档:https://hexo.io/zh-cn/docs/
官方主题库:https://hexo.io/themes/
next主题:https://github.com/theme-next

Hexo原理综述

markdown到html的旅程

  • 模板渲染
  • 模板渲染
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为什么要看源码

能够更便捷高效的管理博客,比如

  • 更新Hexo: 需要了解hexo init的源码,因为该命令隐藏了hexo-starter项目 ()
  • 更新theme: 某些bug-fix以及new feature。可借助git的submodule来高效管理
  • 定制博客(个性化): (比如添加edit button,添加URL哈希,个性化主题。需要了解模板原理

源码不用细看,看个大概能满足自己的需求就够了。

本文仅介绍Hexo基础包扩展包可参考【Hexo插件系列】博客。

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垃圾中的垃圾 之 DaoVoice

特点:高延迟

你如果用过DaoVoice的话,肯定知道它延迟很长。但是为什么延迟这么长呢,下面来看看。

通常web-chat都采用websocket。
html–server–html
就是一堆的websocket连接

反应特别慢,消息的发送和接收,在websocket中并未看到。

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顶级域名比较

互联网顶级域列表

简介 google页面数(million) 域名数目 域名饱和度 开放时间 价格 审核 星级 备注
.com 原用于商业组织,现无限制 25,270 13290万 4字母的基本饱和 1985-01-01 ☆☆☆☆☆
.net 原用于网络服务,现无限制 2,790 1437万 大批量4字母 1985-01-01 ☆☆☆☆
.org 原用于非营利组织,现无限制 5,040 1040万 大批量4字母 1985-01-01 ☆☆☆☆ 国内不能实名认证,不能备案
.info 适用于提供信息服务的企业 738 656万 2001-06-26
.cn 中国 425 1134万 1990-11-28 需提供政府颁发的有效身份证件。 ☆☆☆☆
.us 美国 420 205万 1985-02-15 美国的网站很喜欢使用.com的域名。因此.us网站相对较少
.io 新秀,“Indian Ocean”为英属印度洋领地的缩写 193 33万 1997-09-16 ☆☆☆☆ 该顶级域十分受初创公司和IT公司欢迎
.biz 104 200万 2001-06-26 取意来自英文单词 “business” ,代表着商业领域,在 .com 资源日渐枯竭的情况下, .biz 必将代替 .com 成为企业注册域名的首选。
.cc 91 96万 1997-10-13
.ai 英国海外属地安圭拉国家及地区顶级域 25 3万 1995-02-16 ☆☆☆☆ 由于近来人工智能的大热,.ai域名热度极度攀升
.xyz 24 184万 2014-02-06
.top 1 168万 2014-07-24 便宜
.vip 0.6 74万 2015-07-30 便宜
特殊用途域名
.gov 政府部门 1,170 0.5万 1985-01-01 需提供相关证件资料 ☆☆☆☆☆☆ 域名少,页面丰富
.edu 教育机构 601 0.7万 1985-01-01 需提供相关证件资料 ☆☆☆☆☆☆

中文域名

比如 域名.com,有点贵

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简介

如何检查自己网站是否被baidu google检索

site:xu-song.top git
site:xu-song.github.io git

提交百度检索

https://ziyuan.baidu.com/linksubmit/url

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summary

dataset im_size class*num download task example code pretrained_model state of art 实例图片 备注
mnist 28*28 70000
CIFAR-10 32x32x3 10*6000 d Alex,Hinton发布,超小图片
CIFAR-100 32x32 170M 100*600
Pascal VOC (05-12) 2GB voc2012
coco 40GB
imagenet2012 尺寸不固定,但多数比较清晰 1000类,训练集1.2m,验证集50k,测试集100k 层级标签。 评价指标,top5的label包含正确label就算正确 AlexNet
imagenet2016 1400多万幅图片,涵盖2万多个类别 1TB
places
12306 约80*80 12306图片比cifar数据库大多了

分类结果汇总

task_code:

  1. 图像分类(image classification)
  2. 目标检测(object detection)
  3. 目标识别(object recognition)
  4. 语义分割(semantic segmentation)
  5. 实例分割(instance segmentation)
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