hexo+github搭建博客

本文介绍使用Hexo和GitHub搭建个人博客的详细步骤,包括安装Node.js、Git,配置SSH,安装Hexo,部署博客至GitHub,以及如何发布文章等内容。

title: hexo+github搭建博客

前言

好的学习习惯就是随手记录学习历程,随手记录一下最近刚学习的用hexo+github搭建博客的过程。小白一个,可提建议,勿喷~

步骤

1.安装Nodejs

在Node官网下载LTS版本,然后一路next进行安装,我安装到了D盘。

2.安装Git

DownloadGit,一般可以一路next下去,最后可在cmd输入git判断是否安装正常。

3.注册GitHub账号并配置SSH

新手注册时一定要记好用户名、邮箱及密码,后面还会用,注册好后点击头像左边的+号创建仓库New repository,如图,注意命名要一致,这样仓库就建好了。
Repository name
接下来打开刚才下载的git-bash.exe,输入ssh-keygen -t rsa -C "yourgithub邮箱"回车,再回车三次,成功生成ssh,在github点击头像下的Settings–>SSH and GPG keys–>New SSH key,Title 随意写,可以写成自己的用户名,key 写刚才生成的ssh,默认在C:\用户\Administrator.ssh\id_rsa.pub 里,将里面的内容复制粘贴过去,Add SSH key,这样就配置好了。

4.安装hexo

我是在D盘创建一个hexo文件夹,cmd该文件夹,输入npm install hexo-cli -g 回车,然后hexo init 3hsaBlog(这个名字自行定义,自己的博客内容以后都在这里面),再依次执行cd 3hsaBlognpm installhexo s(或hexo s -p 端口号(5000)),就可以浏览器访问自己的博客了,Ctrl+C停止本地服务器。

5.hexo部署到github上

打开3hsaBlog文件夹里的_config.yml文件,修改里面如图所示内容。
your site
repo 值
修改结果
其他内容可自行修改(如title、keywords、author等),注意:_config.yml文件里冒号后面都有一个空格。每次修改后记得保存!接下来在3hsaBlog文件下cmd依次执行以下代码:

npm install hexo-deployer-git --save

hexo g

hexo d
 / /接下来会提示分别输入以下代码
git config --global uesr.email "your邮箱"

git config --global uesr.name "github用户名"

执行成功会跳出GitHub的login框,那就登陆吧,如果不对,可能会再次在命令行提示输入,登陆成功即表示部署成功,现在就可以在浏览器输入username.github.io访问自己的博客了。

搭建好的博客默认主题为landscape,一般不会有人喜欢,可在Themes里选择自己喜欢的主题下载或克隆进行修改完善。
发布文章的步骤:可在CDSN用Markdown编辑器编写,导出为Markdown文件,将生成的.md文件放在自己博客文件夹下的source–>_post文件夹里,然后在自己博客文件右击进入Git bash,执行hexo g、hexo d,就上传好了,可以hexo s先在本地浏览一下,再用网址访问,自我感觉这样更新快一点。用来编写.md文件的编辑器还有很多,可在度娘求知。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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