关于有些朋友反应无法用Zoundry,live Writer等登录离线发布BLOG问题

本文介绍了一种通过电子邮件实现离线发布博客的方法。具体步骤包括:在Spaces中启用Email离线发布功能,设置秘密字作为登录凭证。Zoundry配置Spaces账号时,用户名需采用主页名称,密码则是Spaces中Email发布设置的秘密字。

我以前也碰到过这个问题,不过不知道后来怎么弄好了。今天一个兄弟开了博想用离线发布,反复用Live Id 也无法登录,百思不得其解。我们手头没有Msn Spaces的API可以查询,不知道这个BLOG API的登录验证机制是什么样的,所以只能盲目猜测,经过简单实验总算弄了出来。

原来他是利用spaces的email离线发布功能,并不是直接用live Id做验证,要先在Spaces中开启Email离线发布功能,设好机密字(登录使用),然后就好了,Zoundry配置Spaces帐号的时候用户名用你的主页名字(注意!),如:我的主页是http://darkjune.spaces.live.com,帐号名就是darkjune,密码就是你在Spaces中Email发布设置的机密字,到这一步,恭喜你~ 你可以享受离线发布的爽快了~

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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