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关于-文章搭建

每一个由 VuePress 生成页面都带有预渲染好 HTML,也因此具有非常好加载性能和搜索引擎优化(SEO)。 同时,一旦页面被加载,Vue 将接管这些静态内容,并将其转换成一个完整单页应用(SPA),其他页面则会只在用户浏览到时候才按需加载。 #它是如何工作? #Nuxt VuePress 能做事情,Nuxt 理论上确实能够胜任,但 Nuxt 是为构建应用程序而生,而 VuePress 则专注在以内容为中心静态网站上,同时提供了一些为技术文档定制开箱即用特性 #Hexo Hexo 一直驱动着 Vue 文档 —— 事实上,在把我们主站从 Hexo 迁移到 VuePress 之前,我们可能还有很长路要走。 Hexo 最大问题在于他主题系统太过于静态以及过度地依赖纯字符串,而我们十分希望能够好好地利用 Vue 来处理我们布局和交互,同时,Hexo Markdown 渲染配置也不是最灵活

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    关于加密(转载文章)

    当然了,门本身也必须足够结实… 按照这样要求,人们制作了一些很安全门锁,比如这样: ? 以及这样: ? 但是这些门锁都有一个共同问题:就是锁门时候必须用钥匙锁! 麻烦地方在于我不仅需要对比保险箱上签名是否与公开笔迹一样,还需要对比得到签名是否与公开笔迹完全一样,乃至是否和所有发布保险箱上签名完全一样。有没有什么更好方法呢? 在密码学中,对于同样“结实”锁,能“撞”门造价一般来说是普通锁上千倍。同时,能“撞”门锁一般来说只能安装在小保险柜里面。毕竟,这么复杂锁,装起来很费事啊! 否则遇到突发情况时候,谁帮我用我钱交医药费啊…同时,我又不能让他们能打开我全部保险箱,比如锁着我日记保险箱,锁着我不可告人秘密保险箱。 公钥是对外发布,所有人都看到所有人公钥,私钥是自己保存,每个人都只知道自己私钥而不知道别人。 用该用户公钥加密后只能该用户私钥才能解密。

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    2020年那些关于元数据文章

    了解数据在哪里以及谁可以访问它是了解数据对业务影响基础。本文是关于数据字典为什么失败以及为什么要使用数据发现服务文章。 阿里搜索和推荐系统数据仓库平台写了一篇关于实时数据仓库体系架构文章,这个架构支撑着多种电商业务,例如淘宝(阿里巴巴集团),淘宝特别版(淘宝C2M)和饿了么。 这篇文章是有关实时基础架构发展历程,Apache HBase一些不足以及采用自家 Hologres 文章。 终于有一篇中国公司文章了。 在这篇文章中,Netflix 回答了关于机器学习和统计建模是如何帮助创意决策者在全球范围内解决这些问题 参考链接: https://netflixtechblog.com/supporting-content-decision-makers-with-machine-learning 参考链接: https://www.linkedin.com/pulse/accelerating-ai-intuit-feature-pipelines-store-simarpal-khaira/

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    关于一些Vue文章。(7)

    原文链接我blog,欢迎STAR。 首先安利一波福利,有没有用vscode小伙伴?推荐一个神奇字体,自从用了这个字体,敲代码效率简直上天了。先上图看看效果: ? 全等 ? 箭头函数 ? 有没有看上了? 没有我等下再来问。 这次推荐一篇文章来自这,阅读这篇文章有利于加深对Vue程序结构了解,虽然是 1.0版本,不过好在 2.0 版本保留了绝大部分 1.0 API。 在这篇文章里我将是这几个月来对 Vue 学习一个小结。 ---- 思路 Vue 和其他 MVVM 思路是类似的: ? 现在,我们进入源码,分析具体实现: Create: 首先运行new vue()时候,会进入_init, 其中关键部分代码如下: ? ---- 深入响应式原理 (Observer, watcher) MVVM 框架有一个很重要特征:就是当数据放生变化后,会自动更新对应DOM节点。 Vue 是怎么实现? ?

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    关于机器学习知识,这篇文章都有

    前言 机器学习[Machine Learning]在当今社会火热程度有目共睹,自己也一直想写一下自己对Machine Learning(简称ML)认识,今天偶然看到一篇关于介绍机器学习文章,自己觉得写得非常好 Andrew Ng就是文章开始所介绍机器学习大牛(图1中左者)。 毫无疑问,人工智能(AI)是人类所能想象科技界最突破性发明了,某种意义上来说,人工智能就像游戏最终幻想名字一样,是人类对于科技界最终梦想。 拓展 看完这篇介绍机器学习文章之后,您是否已经蠢蠢欲动?想投身到机器学习怀抱? 那么您可以继续移步这一篇文章普通程序员如何转向AI方向(http://www.cnblogs.com/subconscious/p/6240151.html),希望您可以在这篇文章里找到未来方向。

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    很有启发一篇关于编程文章

    阅读本文需要6分钟 今天个大家分享一篇关于编程文章,我读了很有感触。想学编程伙伴,建议看看。再此我总结四个字——收益匪浅,接下来,正文开始了。 出题老师原意是让大家批判孤芳自赏,但有同学偏偏赞美孤芳自赏,赞美这种洁身自好精神。而这种文章要一律判作不及格。 年纪尚小我们甚至都来不及怀疑“为什么这个学生说得没有道理? 我们真实社会和生活也是不易,它们没有标准答案,许多人终其一生没有追寻问题能力,无法理解世界复杂。 而编程,是你找出解决方法能力,把现实问题转换为代码逻辑能力。 整个世界运转,都是靠你大脑想象出来。这是编程难。 (图片源自网络) 如果你看过近期大火《乐队夏天》,那么在参赛三十一支乐队中,你一定会被其中一支叫做“刺猬”乐队所打动。 刺猬乐队子健,他是台上狂躁主唱,台下学霸码农。

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    prototype.js系列文章——关于prototype.js

    念头,刚好手头比较闲,就决定边学习边将学习心得记录下来,以和更多同仁交流分享。 关于prototype.js 如果你曾经使用过prototype.js,那么,本系列文章希望能够给你提供一个使用指南,可以作为prototype.js中函数参考文档。 ,但是,不了解电视机原理并不意味着俺们这些小百姓不会使用电视,同样,尽管现在我们不愿意将时间花费在阅读这四千多行源代码上,但这并不影响我们拿来使用,本系列文章不想过多地分析源代码,只想将这四千多行源代码中所包含功能函数向各位同仁描述清楚 ,让大家知道如何来用就是了,当然,这个愿望能否实现,还得再看,如果FuWaer哪天懒得不想动笔了,那可能这个系列文章也可能就夭折了,我尽力吧:) 说了这么多废话,现在开始说prototype.js吧, 系列文章列表(动态更新中) prototype.js系列文章——$()函数 prototype.js系列文章——$F()函数 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    第5次文章关于IO流基本操作

    本周学习了关于Java中IO流,IO流中有许多基本操作方法,此处不便于列举,我们使用三个具体程序,顺带整理一下本周学习情况! 在创建File对象时候,仅仅是将路径和File类型新变量进行了一定联系,并不会关注其到底有没有真实存在路径中文件。 3、关于File一些基本方法 exist:检查此File对象是否真实存在。 getAbsolutePath:获取File对象绝对路径。 getParent:返回File对象上一级目录。 list:将File对象目录,以字符串数组形式返回 listFiles:将File对象目录,以File数组形式进行返回 实例二:文件读取 文件读取有四个基本步骤: 1、建立联系 File对象 输入流使用需要和计算机操作文件进行交互,所以需要捕获异常,而捕获异常时候,会将输入流申明放入代码段try{}中,成为了此代码段一个局部变量,这样将不利于我们后续在代码段finally{}中释放资源

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    2017 年关于 Python 案例 Top45 文章

    自2017年1月至12月,我们比较了18000篇关于Python爬虫案例,并挑选其中最棒45篇。 这是一份具有十分竞争力榜单。 根据机器学习所实践内容质量和各种人为因素(包括共享量和阅读量)进行排名。 这份表单旨在让人们生活更便捷,整理了最有用20个关键话题,其中包括经验丰富程序员分享有关Python课程。 ? 爱丽丝梦游 Python 工程仙境 :关于如何从Python脚本到打包项目的综合指南 http://veekaybee.github.io/2017/09/26/python-packaging/? 我开放原创Instagram bot(用Python写)使我有了大约2500粉丝,服务费为5美元 https://medium.freecodecamp.com/my-open-source-instagram-bot-got-me 如何学习Python编程:6位有经验Python开发人员分享了他们学习技巧 https://coolpythoncodes.com/best-way-learn-python-programming

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    关于入行AI几个常见问题

    作为AI从业者,笔者经常被问及关于入行或转行AI问题,其中颇有一些高频重复出现,今天总结出来几个,供大家参考。 ? 问题1:年龄偏大了,而且之前也不是计算机相关专业,怎么才能转行做AI? 有不少朋友,工作了几年之后,想转向AI技术岗位。但感觉自己年纪比较大了,或者有生活压力,考全日制研究生不太现实。 偏偏大多数公司招AI工程师时候,要求应聘者有相关专业硕士学位等学术背书。 因此,转行的人员如果能够充分利用之前专业背景,而不是抛弃它,以前专业就会成为加分项。以此为突破转向AI,反而可能比去读一个学位更容易。 另外,现在许多行业都在尝试AI+,把AI技术应用于传统业务。 很多企业在尝试AI转型时,会聘用一些有AI背景咨询人员,为他们做规划和解决方案。 至于AI在医疗方面的落地,更多不是技术问题,而是体制壁垒和数据获取问题。 要做医疗AI,首先得能和医院对接上。

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    2017 年关于 AI 九项预测

    AI 算是 2016 年一个热点,并且热度在短期内并不会消散。投资、收购、尝试、重组和突破使 AI 产业在过去一年里产生了巨大影响。以下是关于 AI 在 2017 年形势九项预测。 ? 1. 回归现实 AI 将会「落地」。我们将不再讨论遥不可及的人机大战 Skynet 预测,而是去弄明白,如何通过对 AI 利用,梳理大量零散大数据,以帮助我们实现梦想。 当人们明白 AI 能够做什么和正在做什么,并由此塑造出更真实 AI 未来图景,大肆宣传浪潮就会逐渐平息了。 我们会将 AI 视为经济生产力关键因素,从业务流程外包到计算机视觉再到自然语言处理和更多其他业务,当前 AI 技术将会得到强化,我们会将其整合进入现有系统,并逐渐丰富我们生活、完善各类业务。 安全将被强化 AI 对于国家安全至关重要,我们在起步时期对安全探讨还不够多,我说不只是网络安全,我们需要 AI 来确保边界、输电网络、警察局、急救人员和软基础设施安全性。 9.

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    一个关于AI编程游戏

    周末推荐一个正在玩游戏,挺好玩。 ? 《异常》是一个关于AI编程游戏,在游戏中,玩家扮演一位编号为159检验员,每天按规程检查系统是否运转正常,帮助虚拟世界中机器人打败敌人。 但是玩家不能直接控制这些机器人,而是要为它们编写AI程序,通过程序来控制它们。 ? 《异常》开发团队发现了微软《Project Spark》,它里面的AI编写用就是Kodu语言。Kodu语言是专为儿童设计编程语言,学习起来简单易上手,编辑起来也很方便。 结合了Kodu语言和行为树表现形式,制作团队最终设计出了《异常》AI编程展示方式。 ? 游戏是单机、顺序过关式流程,在每一关里,玩家不但要分析过关策略,还要给机器人编写程序以实现自己策略。 在游戏后期,玩家还需要为多个不同类型机器人编写不同行为模式,并让它们配合过关,具有相当挑战性。 ? 《异常》关卡有一个特点,就是一旦运行起来就不再受玩家控制,一切由程序决定。

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    关于 SSM 整合,这篇文章我写很用心

    少打个S,不过这真的是我第一次搜 SSM 资料,当时室友还说我变态。 不过从那天起我带着尴尬表情和搞定期末大作业决心把 SSM 框架整合认真研究了一遍。 所以我们在 SpringMVC 配置文件里配置注解扫描路径就是 Controller路径,而 Spring 配置文件配置注解扫描路径会排除 Controller。 SpringMVC 是 Spring 子项目,属于 Spring 家族一部分。所以在潜意识里,你可以认为他俩几乎是黏在一起。 所以他俩基本是无缝整合,说白了就是他俩不需要整合。 > 3.利用 Spring 动态代理技术自动创建 Dao 接口代理对象: <! 4.创建替代 web.xml 配置类 这个配置类就相当于 web.xml 功能,当 Tomcat 启动时候自动加载 Spring 和 SpringMVC 配置类,初始化容器。

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    一篇关于调优概念性文章

    今天看了一篇关于调优概念性文章(61998.1: Introduction to Tuning Oracle7 / Oracle8 / 8i / 9i )。 文章目的是为了可以快速知晓执行过程中哪里花费了较多时间,而不是关注不同统计数据含义。更加关注实际。 1. 为什么需要调优tuning?         例如,如果两条大多数普通用户交易都会用到语句出现了较差执行计划,就说“系统任何时候都慢”,但是更细致调查后发现,一些操作却可以获得正常响应时间,这样情况屡见不鲜,这就需要我们在工作过程中,充分从客户角度了解问题细节 一旦开始根据响应时间或批处理时间思考性能问题,就可以有基础地判断任何建议改变所带来影响。调优基础就是确定哪里花费时间需要可以更快。 Oracle能够告诉我们哪些关于时间信息?          一个客户端应用进程通常与使用半双工协议Oracle影子进程进行通话。每个影子进程可能是如下三种状态之一: a. IDLE-等待处理。

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    腾讯AI LabCVPR 2018文章解读

    去年CVPR论文录取率为29%,腾讯AI Lab 共有6篇论文入选,点击 这里 可以回顾。 目前我们计算机视觉中心工作重点,从以往单纯图像转向视频AI,研究视频编辑、理解、分析和生成等。 人脸检测与识别的趋势和分析(增强版) 未来人工智能之人脸领域技术 人脸识别——新一个境界(无约束) 该文章主要对人脸识别的损失函数作了改进优化! ---- 现在来总结下文章主要贡献: 采用类间方差最大化和类内方差最小化思想,提出了一种新类内方差损失函数LMCL,用于人脸识别 基于LMCL激励超球面特征分布,给出了合理理论分析 提出方法提高了最先进性能 提出方法始终在几个人脸基准上达到最先进结果。希望通过LMCL学习鉴别特征大量探索,对人脸识别界有一定帮助。 注:剩余CVPR文章我们后期慢慢与大家分析,谢谢大家支持与关注!

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