AI摘要
博客介绍了在Vue项目中修改网页地址栏中小图标和文字的方法。需打开index.html文件，其中title对应网站图标，link引入的是logo。还可使用.ico图标生成器生成图标并放在public下，若未更新可重启项目。
1.打开index.html文件
<link rel="icon" href="/favicon2.ico">
<title>卯智标筑</title>
title就是网站图标
link引入的就是logo
2.更换图标方法
.ico图标生成器：https://boke112.com/tools/toico/
生成的图标放在pulic下
就完成了，如果没更新可以重启项目试试
零基础部署Hermes Agent+Kimi：桌面版自动化入门指南
Agent（智能体）是大模型落地的关键范式，其核心原理在于将大模型作为‘大脑’，通过工具调用、记忆管理和流程编排实现闭环决策。技术价值体现在降低AI应用门槛、加速业务流程自动化，并保障数据本地化与执行可控性。典型应用场景包括会议纪要生成、周报自动整理、本地知识库问答等轻量级RPA任务。对于零基础用户，Hermes Agent桌面版提供可视化动作块组装能力，配合Kimi API的高稳定性与中文强理解力，无需Docker、不写代码、不配YAML，仅需填入API Key并拖拽连接即可完成首个自动化工作流。
NextChat：跨模型、跨平台的本地化AI对话工作台
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doris2.1.8连接报错ERROR 1203 (42000): Reach limit of connections解决办法
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vue项目如何更换网页图标
vue2的图标文件在public文件夹下，是.ico后缀的文件，我们只需要把新的图标放到这个文件夹下，并改成同名的，然后将旧的删掉，就能替换了。把svg图的代码复制过来，将原本的vite.svg文件里面的代码替换掉就可以啦。vue3的图标也在public文件夹下，但是它是一个.svg后缀的图标。
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激光雷达接收芯片选型指南：APD、SiPM、SPAD阵列的优缺点对比
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vue-element-admin更改网页标题和图标
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Opencv4.5.1 微信二维码识别功能 QRCode 编译与使用 C++
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在vue中修改浏览器图标和名字
vue中，网页图标默认使用的是vue自带的一个icon的图标，也是vue的logo。下面整理了几种改变浏览器标题和图标的方法
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
OpenClaw 3.13：基于视觉的RPA工具如何优化浏览器自动化性能
机器人流程自动化（RPA）通过模拟人工操作实现业务流程自动化，其核心原理是识别用户界面元素并执行预定任务。在技术实现上，基于计算机视觉的RPA工具不依赖底层控件信息，而是直接分析屏幕图像，这使其能跨平台、跨应用工作，技术价值在于为中小团队提供了轻量级、低成本的自动化解决方案。其典型应用场景包括数据抓取、表单填写、报表生成等重复性网页操作。本文聚焦OpenClaw 3.13版本，该版本针对浏览器自动化中的**动态内容等待**和**图像识别性能**两大核心痛点进行了深度优化，通过重构智能等待策略与图像识别引擎，
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
Sqribble模板驱动文档自动化：结构化电子书生成原理与工程实践
结构化数字文档是现代内容交付的核心载体，其本质是将非格式化文本转化为具备语义层级、视觉一致性与跨平台兼容性的机器可读文档模型（SDM）。该过程依赖模板驱动的确定性排版系统，通过参数化视觉规则封装、内容语义解析、层级映射状态机与云原生渲染引擎协同实现。技术价值在于消除重复性格式劳动，提升文档生产确定性与协作效率；典型应用场景涵盖销售手册批量生成、合规白皮书自动编排、多语言教育教案动态输出及企业知识库活文档构建。本文深入剖析Sqribble所代表的‘模板即协议’范式，聚焦结构化文档与确定性排版两大核心热词，揭示
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
修改Vue项目网页标题、图标
修改Vue项目网页标题、图标
vue项目如何修改网页logo
1、制作一张.ico格式的图片，图片规格为32X32,取名问favicon.ico。2、将刚刚制作好的图片替换vue项目下public文件下的favicon.ico。4、重新运行项目就好了。
Vue项目更改项目图标
修改Vue项目图标
vue项目网页图标修改
在Vue项目中修改网页图标（favicon）是一个相对简单的过程。将你的图标文件放入public文件夹中，在替换掉index.html里面的原图标就可以了。
修改Vue网页标题和图标文档
与src文件同级的文件夹。
vue项目开发--网页小图标修改、封装导航栏
public文件夹类似springboot中的static文件夹，打包时会原封不动的将public下的文件打包到dist文件夹下。2.2、home首页中使用组件。2、首页导航栏封装及使用。
【Vue】更换浏览器默认 logo
vue项目替换浏览器自带logo
Vue2 动态修改浏览器标题和图标
第二步：在build文件下webpack.dev.conf.js、webpack.prod.conf.js的HtmlWebpackPlugin内加入favicon:path.resolve(‘favicon.ico’)代码。第二步：在build文件下webpack.dev.conf.js、webpack.prod.conf.js的HtmlWebpackPlugin内加入title:config.title代码。第三步：在index.html中修改title。操作完成后重启即可，一定要重启！
vue动态修改浏览器标题和logo
将项目制造一个入口可以修改项目的名称和logo，后端给了一个上传logo的接口，一个更改项目名称的接口，我上传logo，后端返回给我一个图片链接，我更改项目名称，后端返回一个项目名称，我将项目logo和项目名称存入vuex，并监听vuex里的项目名称和项目logo,一旦项目名称和项目logo发生改变，就可以将项目名称和项目logo实时改掉。关于，如何上传这个逻辑就不写了，直接写如何实时更改项目名称和项目logo，找到项目中的app.vue 文件，动态创建link标签，调用后端接口，获取返回的图片。
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