通过GitHub和Hexo搭建个人博客

本文分享了使用Hexo快速搭建个人博客的经验,并针对过程中遇到的问题提供了实用的解决方案,如Godaddy支付、本地预览乱码及域名绑定等。

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

LinEvan个人博客
终于有自己的个人博客,逼格一下子提高说不少。

网上一搜教程一大堆,很多已经写得很好了,我就不凑这个热闹了。推荐一篇博文:如何搭建一个独立博客——简明Github Pages与Hexo教程,讲得相当详细,博主也是根据这篇博文搭建的,一天轻松搞定个人博客。
本文就谈谈我在搭建博客遇到的一些问题,如果你没遇到最好,遇到了希望对你有帮助。

问题1 godaddy问题

Q:通过优惠通道登陆godaddy网站在支付时没有支付宝,或者网站选择显示文字为中文也没有支付宝。怎么破?
A: 清理浏览器cookies,直接登陆godaddy官网,显示文字改为英文,在付款时输入优惠码,比如CJCNEW2,即可得到优惠。不同的优惠码价格不一样。

问题2 搭建本地hexo博客时,访问localhost:4000显示乱码

Q: 搭建时执行了如下命令:

npm install hexo -g
hexo init blog
hexo g
hexo server

A: 查了hexo官网,才知道少敲了npm install命令

npm install hexo -g
hexo init blog
hexo g
npm install   //就是你了。。。。
hexo server

问题3 搭建成功后,刚开始可以访问,过一段时间又无法登陆

Q: 绑定域名与GitHub Pages时我使用方法一:直接在github的Repository的根目录下面新建CNAME文件,刚开始可以访问。但本地没有创建CNAME文件,当我将本地文件deploy到github时CNAME文件会被删除,导致无法访问。
A: 本地创建CNAME文件(注意没有后缀),然后放到source下通过hexo命令传到github上。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子待分类文本。但实际应用中,类目样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位检索。文中讨论了整数键值字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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