个人博客github Pages重构(github Pages jekyll Liquid google站内搜索 pc和手机端自动布局)

个人博客github Pages重构

19 August 2017 life  Github

 

原文地址:https://huangchanghuan.github.io/life/2017/08/19/modifystyle

前言

刚开始接触github Pages的时候,学习Liquid语言和Jekyll生成静态网站技术后,然后自己编写了网站,发布在github上面。由于Jekyll制作的是静态网站,不利一些动态功能制作,所以当时只简单的对文章做了分类的展示,缺少动态分类,动态标签,动态目录,动态时间归档,站内搜索,文章评论等功能。这几天花了点精力,重构网站,把缺少的功能都补上了,感觉把github Pages做成了一个资料库。

为什么重构

我平时习惯用OneNote整理资料,因为它强大的排版功能,笔记本的目录结构(相对EverNote可以笔记本下新建笔记本),资料搜索功能,实时跨设备同步。但是我在OneNote中并没有找到EverNote一样的标签功能,并不能把相关资料文章跨笔记本关联起来,而且资料文章阅读的时候不能生成目录结构(硬伤)。所以希望对文章做一个关联性比较好的整理,阅读一篇文章,展示文章目录框架,展示所有关联的分类文章,展示所有关联的标签文章。

问题总结

关于 PC端和手机端网页布局:

之前就得网站网页宽度都是自适应,head标签内添加

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />

实现在PC端和手机端自动布局变化。但是重构后的网页是固定宽度的,手机端打开网页,不会整体自动缩小到屏幕大小,网上查找资料,都是自适应加viewport,后来发现只有去掉viewport才能实现我想要的效果:整体自适应,不改变布局样式。

编码问题

目前标签和分类都是英文的,如果是中文,url中有中文,后台获取到的路径是utf-8编码的中文,我并没有找到Liquid转换的方法函数,而代码中使用了路径字符串判断是哪个分类和标签,所以如果使用中文,判断当前路径是哪个分类或标签的效果不能实现。

关于搜索和siteMap

目前站内搜索用google的,国内的只有360搜索支持https(之前试过百度的http加载不出来),但是360并没有爬我的网站数据,上传siteMap的话估计也得两三个月能用,所以搜索不到站内的文章,看看以后能不能换360,毕竟google要FQ。最后是sitemap不要经常变动,因为一般搜索引擎几个月才帮你更新一次sitemap,导致搜索不到自己网站的地址。

整理后的成果展示

参考资料

1.搭建一个免费的,无限流量的Blog—-github Pages和Jekyll入门

2.Markdown 语法说明 (简体中文版)

3.Liquid语言语法参考

4.Jekyll搭建网站中文

5.siteMap生成网站

6.google站内搜索

7.google站长管理,上传siteMap

8.自适应网页设计(Responsive Web Design)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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