hexo部署到gitcafe上静态博客

本文详细介绍了如何使用Hexo将静态博客部署到GitCafe平台,包括解决图片上传问题、配置部署器、调整代码类型、管理远程仓库、建立分支以及配置SSH公钥等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

hexo部署到gitcafe上静态博客

hexo这些事儿,zippera’s blog,之类的,这些都说的很清楚了.


不过也还是有几个特别的地方:

想插入图片的时候竟然上不了谷歌.好吧,睡觉,明天继续


  • 在部署deploy的时候,出现
    ERROR Deployer not found: git,
    加上
    npm install hexo-deployer-git --save,
    之前type是填github,现在是git了,估计是因为有除了github之外的托管博客的网站.

    • 如果是github, branch也可以不填,默认master.
    • 是gitcafe的话,就需填上gitcafe-pages,在repo的时候,可以直接

      git remote -v,

    参考链接建立分支gitcafe-pages.


gitcafe page帮助,在这里面,因为它现在没有跟github一样的Github Desktop,

配置SSH公钥的时候就稍微步骤多了一点点.

我按照官方教程操作,

ssh -T git@gitcafe.com

一直在最后检测权限的时候出现权限不够,后面我还把~/.ssh文件删除,因为里面包括了github的公钥,我以为是这个原因,后面还是出现Permission denied.
之后我在网上查了一下,加了这个权限就OK了.

chmod 700 ~/.ssh


写markdown这个挺好的—>mou,对于像我这样的新手,双屏,可以实时查看,检查错误之类的.

  • hexo clean
    挺好用的,你可以试试.

  • hexo s -g == hexo generate +hexo server,在本地查看

    INFO Hexo is running at http://0.0.0.0:4000/. Press Ctrl+C to stop.

  • hexo d -g == hexo generate + hexo deploy,这就是部署了.

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值