在年初更换博客主题时，为了顶部的几个图纠结了很久。因为PNG带透明图片都比较大，所以不得不找一个外链相册来放。经过一段时间的测试之后，认为ihompy的图片外链还是比较不错的。
在使用 md 写文章的时候，图片的路径是一个很大的问题，很多人使用相对路径来引用图片，一方面是占用存储资源，另一方面是一旦路径修改，图片路径全部失效，很不方便。
PicasaWeb 是 Google 的网络相册，免费用户可以得到1G的存储空间，而 Picasa 是 Google 的免费图片管理工具，可以通过 Picase 软件修改照片和上传到 PicasaWeb 中，虽然 Picasa 的功能没有 Photoshop 那么强大，但是对于修改照片已经基本够用。 当我们把照片上传到 PicasaWeb 之后，如果直接复制图片的链接贴到博客中，有时候外链会出现大红叉，难道 Google 真的这么小气不提供外链？其实不是这样的，Picasa 只提供一定尺寸的外链，比如常用的 400，512，576 等几个尺寸（详细外链的尺寸表，请参考：这里）的照片才能外链，所以我们要在 Picasa 的外链中添加尺寸的参数。但是如果每次都手工添加外链这样也非常麻烦，所以 Yixia 发布一个插件：Easy Picasa。
性质3: 对于任何一棵二叉树，若度为2的结点数有n2个，则叶子数n0必定为n2＋1 （即n0=n2+1）
简介：Yupoo已非早前的Yupoo，现在已经开始商业起来，免费账户的外链图片会被打上水印，月上传的流量为61M,外链流量为500M，通过博客认证后外链流量为1G。关于VIP的详细数据如下：http://www.yupoo.com/payment/introduce 总的来说现在的每年30元的VIP账户就是以前的免费账户。重要一点是月外链流量大于30G时即便你购买的是180元每年的全能型VIP(流量无限）它也会给你停止服务。它会要求你按1元/G每月交钱。按流量收费，这真是太霸王条款了。
使用 GC 技术来进行内存自动管理，避免了手动管理带来的悬挂指针（Dangling Pointer）问题，很大程度上提升了开发效率，从此 GC 技术也一举成名。GC 有着非常悠久的历史，1960 年有着“Lisp 之父”和“人工智能之父”之称的 John McCarthy 就在论文中发布了 GC 算法，60 年以来， GC 技术的发展也突飞猛进，但不管是多么前沿的收集器也都是基于三种基本算法的组合或应用，也就是说 GC 要解决的根本问题这么多年一直都没有变过。
在做网站建设的过程中，对于一些初级的中小企业而言，我们可能需要在短期内，快速的建立一个网站，而通常根据以往的网站建设7个基本流程，我们适当的增加啦一个小流程，更好的辅助大家对建站，有一个进一步的了解。
使用京东云OSS的外链访问(自己程序拼的外链，并非是OSS服务器上给定的外链).访问报如下错误
人工神经网络是一种计算系统，为我们提供了解决诸如图像识别到语音翻译等具有挑战性的机器学习任务的重要工具。 最近的突破，例如 Google DeepMind 的 AlphaGo 击败了最好的围棋玩家，或者卡内基梅隆大学的 Libratus 击败了世界上最好的职业扑克玩家，都证明了算法的进步。 这些算法像人类一样学习狭窄的智能，并达到超人水平的表现。 用通俗易懂的话说，人工神经网络是我们可以在计算机上编程的人脑的松散表示。 确切地说，这是受我们对人脑功能知识的启发而产生的一种方法。 神经网络的一个关键概念是创建输入数据的表示空间，然后在该空间中解决问题。 也就是说，从数据的当前状态开始扭曲数据，以便可以以不同的状态表示数据，从而可以解决有关的问题陈述（例如分类或回归）。 深度学习意味着多个隐藏的表示，即具有许多层的神经网络，可以创建更有效的数据表示。 每一层都会细化从上一层收到的信息。
由于图片比较私密，我便没有放到常用的gitee图床和github图床上。考虑到我的阿里云水管实在是太小了，我便把图片都放在了带宽较大的国外服务器上。
经常写Markdown或者博客的同学，肯定都要用到图床。图床是什么呢？其实相当于一个存储图片的网站，类似百度云这样，不过上传图片到图床后可以直接通过外链进行访问。
到目前为止，我们已经看到了强化学习在 AlphaGo，自动驾驶，项目组合管理等方面的进步。 研究表明，强化学习可以提供认知特征，例如动物行为。
相信大部分技术人写作都是用 markdown 轻量级标记语言进行博客写作，但是基本所有支持 markdown 本地写作工具都只能采用导入本地图片引用的方式，一旦上传至网络，图片就会丢失。
最近在折腾博客，发现github上很多人说个人博客支持https很重要，原本的github.io域名本来支持https协议，但是在自定义域名之后，协议变成了http。这使得网站变得不够安全，容易被劫持。
正如我们已经探索的那样，GAN 可以通过学习数据分布来产生有意义的输出。 但是，无法控制所生成输出的属性。 GAN 的一些变体，例如条件 GAN（CGAN）和辅助分类器 GAN（ACGAN），如前两章所讨论的，都可以训练生成器，该生成器可以合成特定的输出。 例如，CGAN 和 ACGAN 都可以诱导生成器生成特定的 MNIST 数字。 这可以通过同时使用 100 维噪声代码和相应的一号热标签作为输入来实现。 但是，除了单热标签外，我们没有其他方法可以控制生成的输出的属性。
在最后三章中，我们学习了各种深度强化学习算法，例如深度 Q 网络（DQN），深度循环 Q 网络（DRQN）和异步优势演员评论家（A3C）网络。 在所有算法中，我们的目标是找到正确的策略，以便我们能够最大化回报。 我们使用 Q 函数来找到最佳策略，因为 Q 函数告诉我们哪个动作是在某种状态下执行的最佳动作。 您认为我们不使用 Q 函数就能直接找到最优策略吗？ 是。 我们可以。 在策略梯度方法中，我们无需使用 Q 函数就可以找到最优策略。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
在本章中，我们将学习相似性学习并学习相似性学习中使用的各种损失函数。 当每个类别的数据集都很小时，相似性学习对我们很有用。 我们将了解可用于人脸分析的不同数据集，并建立用于人脸识别，界标检测的模型。 我们将在本章介绍以下主题：
一、准备 1、心态 长时间，不断学习。学习建站、基础代码、SEO全过程、实际操作并成功。
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库，可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中，每个节点表示要执行的某些计算或功能，连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中，数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动，因此命名为 TensorFlow。
上架IOS应用到app store，需要正式的打包证书、证书profile文件和需要使用专用的工具（比如xcode）将打包
有许多网站建设初期都随便选择了一个网站域名，在更新文章的时候，上传图片很多时候都是自带网站域名，因此，一旦更换域名的时候，图片链接地址就会失效。
此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。 如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。 如果 X 或 Y 中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或 Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。但是，要查看这些点，您必须指定标记符号，例如 plot(X,Y,‘o’)
. 几何间隔:函数间隔可以表示分类预测的正确性及确信度。但是选择分离超平面时，只有函数间 隔还不够。因为只要成比例地改变w和b，例如将它们改为2w和2b，超平面并没有改变， 但函数间隔却成为原来的2倍。我们可以对分离平面的法向量加约束,比如规范化
同学们，我们一起来学习计算机系统与网络安全，计算机系统与网络安全很重要，为什么很重要？要回答这个问题。我们首先来学习一下信息网络安全的背景。现代社会高度依赖信息网络技术，这些技术影响改造着人们的生活甚至生存方式。首先问大家一个问题，如果让大家从身边选择一样，最离不开的东西，大家会选什么？我想很多人的答案会是手机。
1.中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软 件中的数据。 CPU核心组件： 1.算术逻辑单元（Arithmetic&logical Unit）是中 央处理器(CPU)的执行单元，是所有中央处理器的核 心组成部分，由"And Gate"（与门） 和"Or Gate"（或门）构成的算术逻辑单元，主要功能是进行二位元的算术运算，如加减乘(不包括整数除法)。 2.PC：负责储存内存地址，该地址指向下一条即将执行的指令，每解释执行完一条指令，pc寄存器的值 就会自动被更新为下一条指令的地址。 3.寄存器（Register）是CPU内部的元件，所以在寄存器之间的数据传送非常快。 用途：1.可将寄存器内的数据执行算术及逻辑运算。 2.存于寄存器内的地址可用来指向内存的某个位置，即寻址。 3.可以用来读写数据到电脑的周边设备。4.Cache:缓存
消息认证又叫报文认证，是消息的接收者验证消息的真实性和完整性的过程与技术。真实性就是验证消息发送者他是真实的而非假冒的。也就是说假如消息的发送者声称是张三，我们要验证一下这个张三他是否是真的张三，这个又叫做信源鉴别，就是信息的源头鉴别它的真伪。另外还要验证消息的完整性，就是验证消息在传送或者存储过程当中没有被篡改，存放、乱序或者延迟等攻击。这个消息认证是防止主动攻击的重要技术，这个主动攻击主要针对真实性和完整性进行攻击，主要包括假冒，假冒某个合法的实体发送一个消息。另外就是内容修改，对消息的内容进行篡改，包括插入、删除、转换或者修改。还有顺序的修改，对消息的顺序进行修改，因为消息往往可能有多个报文组成，这个时候对消息的顺序进行重新排列，也构成了攻击。即时修改是从时间的角度对消息进行延迟，影响消息的时效性，或者截获了消息之后重新来发送产生重放攻击。
到目前为止，我们已经涵盖了大多数重要主题，例如马尔可夫决策过程，值迭代，Q 学习，策略梯度，深度 Q 网络和参与者批评算法。 这些构成了强化学习算法的核心。 在本章中，我们将继续从演员评论家算法中停止的地方继续搜索，并深入研究用于深度强化学习的高级异步方法及其最著名的变体异步优势演员评论家算法，通常称为 A3C 算法。
突发奇想，觉得有时保存网页上的资源非常麻烦，有没有办法输入一个网址就批量抓取对应资源的办法呢。
索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析，在SQL语句前加一个”EXPLAIN”即可。
SEO并不深奥，SEO最重要的是要有耐心、恒心。不少新手建站时都会遇到网站SEO问题，如何提高百度、Google等搜索引擎的收录和排名，是一件很头疼的事。本文将从域名、链接、标题、关键词、外链等多个方面谈谈网站SEO的方法，希望对建站新手有所帮助。
封装的本质是将具有关联的代码组合在一起，其优势是能够保证代码复用且易于维护，函数是最典型也是最基础的代码封装形式，面向对象思想中的封装仍以函数为基础，但提供了更高级的封装形式。
本说明的目的是对校园论坛进行概要的功能说明，以便用户及项目开发人员了解产品大致的设计与实现。以下叙述将结合文字描述、数据流图、变换图等来描述校园论坛的体系结构设计、接口设计，数据设计等方面。本说明的预期读者有客户、项目经理、开发人员以及跟该项目相关的其他竞争人员。
对象中添加属性，刷新的问题 利用this.$set(this.obj,key,val) table设置圆角 border-radius:5px; overflow:hidden; img图片模糊处理办法：切高分辨率图，2倍的 需要使用小写的前缀修饰属性或者方法 webkit (谷歌, Safari, 新版Opera浏览器等) moz (火狐浏览器) o (旧版Opera浏览器等) ms (IE浏览器 和 Edge浏览器) 变量中空格输出，用v-html，可以输出转义字符， css: whit
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
在本书的第二部分中，您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说，您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外，您还将看到如何创建和理解直方图，直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外，您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术，这是图像分割的关键部分。 此外，您还将看到如何处理轮廓，轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后，您将学习如何构建第一个增强现实应用。
使用Ocopress写博客将近一年多了，大概几个月前同事给我推荐了七牛做网站的静态文件存储服务，于是果断尝试了一下，发现真实不错。速度不错，而且有免费套餐。很是支持。最近发现七牛有一个demo大赛，于是果断参加了。
俗话说，好记性不如烂笔头，要想成为一名好的程序员，时刻记录自己遇到的问题和解决方案才能让自己不断成长，所以为了成为一名优秀的程序员，我习惯用Markdown这种语法来记录自己的所见所得。下面就简单介绍一下Markdown。
在本章中，我们将讨论无监督学习的实际应用。 我们的目标是训练模型，这些模型要么能够重现特定数据生成过程的概率密度函数，要么能够识别给定的新样本是内部数据还是外部数据。 一般而言，我们可以说，我们要追求的特定目标是发现异常，这些异常通常是在模型下不太可能出现的样本（也就是说，给定概率分布p(x) << λ，其中λ是预定义的阈值），或者离主分布的质心很远。
在本节中，您将在自然语言处理（NLP）的背景下了解 PyTorch 1.x 的基本概念。 您还将学习如何在计算机上安装 PyTorch 1.x，以及如何使用 CUDA 加快处理速度。
* 本文原创作者：mscb，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 你相信吗？仅仅是因为你点击了某个你一只在访问网站里的一张图片，导致你的用户名、密码泄漏，甚至电脑被植入病毒。这一切可不仅仅是危言耸听。 利用的方法来源于一个算不上漏洞的漏洞 。 Freebuf 曾经也报道过（链接地址中的target=”_blank”属性，为钓鱼攻击打开了大门），但这个“漏洞”至今还是可以利用。这篇文章，让我们实际运用一下这个漏洞，来实现钓鱼。 攻击原理 我们先来看看这一攻击是如何实现的，主要的原因是带有
前几天把python基础知识过了一遍，拿了这个小例子作为练手项目，这个案例也有师兄的帮助，记录完，发现代码贴的很多，文章有点长，为了节省篇幅，有一些说明就去掉了，毕竟鸢尾花数据集比较经典，网上能找到很多和我差不多的案例。还有就是发现一个新的markdown排版工具，今天想试试效果。
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首先我们来看身份认证的概述。先看身份证的定义，身份认证是证实主体的真实身份与其所声称的身份是否相符的过程。比如我们登录一个电商网站，输入用户名张三，这个时候电商网站它就会验证一下真实身份是否就是所声称的张三。如何来验证？通常通过认证码，通过口令来进行认证，
做好了网站，选好了主题，配备了必备插件，基础SEO怎么设置才能避免后面经常改动基础设置，导致关键词排名降低，页面收录消失等问题呢？
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