picgo+码云配置markdown图床

最新推荐文章于 2024-11-13 20:49:11 发布
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分类专栏： 电脑配置 文章标签： markdown
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版权
本文介绍如何使用PicGo和码云创建Markdown图床，包括新建仓库、获取token、安装配置PicGo及测试流程。

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

简介

markdown图床，用来存放markdown文档中的图片

PicGo，可以将图片上传到指定的图床上，然后返回markdown链接

码云，中国版github

在码云中新建仓库

1、点击右上角的+号，新建仓库

2、获取token

头像->设置->安全设置->私人令牌

设置权限为project，其他的不选

记录下token进入下一步

安装PicGo

1、在官网中下载安装

2、在插件设置中搜索gitee插件并安装

3、配置图床

  • repo，gitee名称/仓库名称
  • branch，master分支
  • token，上一步保存的token
  • path：写上路径，上传的图片会在这个路径中

测试

选择一张图片上传，查看gitee中有没有该图片

pycharm动手学深度学习笔记-01预备知识
东方
08-22 864
本地python环境 python3.8改成了深度学习专用的。
动手学深度学习——数据操作之广播机制
时生的博客
03-01 2532
在某些情况下，即使两个数组的形状不同，我们仍然可以通过调用 广播机制：broadcasting mechanism 来执行按元素操作。 这种机制的工作方式如下：首先，通过适当复制元素来扩展一个或两个数组， 以便在转换之后，两个数组具有相同的形状。 其次，对生成的数组执行按元素操作。
深度学习： 矩阵求导、广播机制、按轴降维
qq_52209929的博客
03-24 3430
使用列向量（若x、y为向量）和分子布局（分子不变，分母转置）
深度学习笔记（五）Broadcasting in Python 广播
我的技术栈碎碎念空间
12-17 398
广播是一种手段，可以让Python代码段运行速度更快，同时会减少你的代码量。 引例：现在有4种不同的食物，如图矩阵种列出每100g食物中碳水化合物、蛋白质、脂肪所提供的热量值。试问：如何求每种食物中每一种营养物质热量的占比？ 道理很简单，其实就是把每一列求和，再分别求出每一个值与该列和的比值。值得思考的是，在这个问题中，我们应该怎么样避开for循环编写程序？ import numpy as np A = np.array([[56.0, 0.0, 4.4, 68.0], [1.
深度学习笔记二——Python中的broadcasting
weixin_45717287的博客
11-04 253
##########梯度下降法向量化实现的尝试 import numpy as np m = 7 dz = np.array([1,2,23,45,6,78,9]) db = np.sum(dz)/m print(db) 输出结果： 23.428571428571427 ########2.15 Broadcasting in Python #卡路里计算 import numpy as np A...
【深度学习重要基础】PyTorch中的广播机制
weixin_54335478的博客
08-19 1445
广播机制可以应用于一系列的逐元素操作，例如加法、减法、乘法、除法等。通过广播机制，我们可以方便地对形状不同的张量进行逐元素操作，避免了手动扩展张量的操作。如果两个张量的形状不完全匹配，PyTorch会自动使用广播机制来进行形状的扩展，使得两个张量的形状相容，从而进行逐元素操作。（Broadcasting）是一种用于在不同形状的张量之间执行逐元素操作的机制。在进行逐元素操作时，在PyTorch中，
深度学习中，广播（broadcasting）机制
weixin_52153243的博客
07-29 1210
在这些操作中，如果操作数的形状不同，但满足广播规则，系统会自动扩展其中一个操作数以使其与另一个操作数的形状匹配，然后执行逐元素的运算。这种机制使得在某些情况下，可以对形状不同但具有一定兼容性的张量进行操作，而无需显式地扩展张量的维度或复制数据。这样，通过广播机制，我们可以避免显式地复制数据或者扩展维度，使得逐元素操作在形状不完全匹配但满足广播规则的张量上自然进行。：如果一个张量的某个维度为1，而另一个张量在该维度上有大于1的大小，则通过复制该维度上的数据来扩展至相同大小。，然后进行逐元素的加法运算。
深度学习：广播机制
最新发布
m0_49786943的博客
11-13 512
广播机制通过自动扩展较小的张量来匹配较大张量的形状，从而使得逐元素操作能够顺利进行。这种机制避免了显式地扩展张量的维度，提高了代码的简洁性和效率。
深度学习（安装及预备知识）
07-12
### 深度学习入门：安装配置与预备知识详解 #### 一、环境搭建与配置 **1.1 Anaconda 下载与安装** - **步骤一：** 首先，需要下载并安装Anaconda。根据最新的技术发展，可以选择安装最新版本的Anaconda。 - **...
深度学习预备知识
m0_63276919的博客
10-12 773
深度学习的应用：图片分类：到如今的图片的分类正确率已经达到95%、物体检测和分割、样式迁移(图片合成，将不同图片风格合并)、人脸合成、文字生成：GPT(对话交流，写代码…)、无人驾驶：(计算机视觉的应用)
深度学习基础笔记 (1) ：预备知识（张量、梯度、概率…）
https://www.hyperplasma.top
05-26 1162
《动手学深度学习》笔记——预备知识（数据操作、数据预处理、线性代数、梯度、自动微分、概率）
动手学深度学习（一）简介+预备知识+基础知识（上）
Willowii的博客
09-11 1015
nn模块：“nn”是neural networks（神经网络）的缩写。顾名思义，该模块定义了大量神经网络的层。Sequential可以看作是一个串联各个层的容器。在构造模型时，我们在该容器中依次添加层。当给定输入数据时，容器中的每一层将依次计算并将输出作为下一层的输入。直接在nn.Sequential()内定义：# 此处还可以传入其他层创建实例后add_module：OrderDict创建多个：每层有名字# ......]))nn里面有很多Loss。
深度学习 - 张量的广播机制和复杂运算
weixin_47552266的博客
06-05 1865
张量的广播机制（Broadcasting）是一种处理不同形状张量进行数学运算的方式。通过广播机制，PyTorch可以自动扩展较小的张量，使其与较大的张量形状兼容，从而进行元素级的运算。
pytorch中的广播机制（broadcasting）到底是什么
天空的味道
03-27 1488
广播机制牢记一点就可以了：从末尾开始连续找第一个不想同的维度容量开始扩充，直到扩充成维度相同。 例： 图中的第二行：[4, 3]+[1, 3] 末尾3相等， 前移一位， 4 ！=1 则把1扩充为 4 结束。 图中的第三行：[4, 1]+[1, 3] 末尾 1！=3 将1扩充为3， 迁移一位， 4！=1 把1扩充为4 结束。 ...
python深度学习基于pytorch——广播机制
weixin_42259833的博客
05-17 413
注意广播的计算： #coco #广播机制 import torch import numpy as np A = np.arange(0, 40, 10).reshape(4, 1) print(A) # [[ 0] # [10] # [20] # [30]] B = np.arange(0, 3) print(B) # [0 1 2] # 把ndarray转换为Tensor A1 = torch.from_numpy(A) # 形状为4x1 print(A1) # tensor([[ 0]
吴恩达深度学习--广播基础
huanhuan_Coder的博客
01-24 898
广播是一种手段，可以让python代码执行的更快。下面用一个例子来详细介绍一下广播。 图一是4种水果中各种成分的含量。  我们求各种成分在各个水果中所占的比重，通常的计算方法是用该成分的含量除以水果的总含量，如果数据量很多，那么这种计算方法的效率是很低的，而用广播的方法会大大提高效率。方法如下： （1）首先输入图一中的矩阵            A = np.
《动手学深度学习》 pytorch版-广播机制
小夭的博客
11-11 1243
# 广播机制 # 当对两个形状不同的Tensor按元素运算时， # 可能会触发广播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算 import torch x = torch.arange(1, 3).view(1, 2) print(x, 'x') y = torch.arange(1, 4).view(3, 1) print(y, 'y') print(x + y, 'x+y') 这里相当于 ...
深度学习_04_3_TensorFlow2基础_Broadcasting&数学运算&前向传播
小明2766的博客
03-12 446
04_3_TensorFlow2基础_Broadcasting&数学运算&前向传播 Broadcasting 本质上是一个张量维度扩张的手段 对某个维度上面重复n多次，但是没有真正的复制数据，和tf.tile不同。tile会重复n多次并且会真实的在数据上体现出来（复制数据）。 是一种优化的手段，呈现出数据已经被扩张了。 在X @ W+b上，[10]变成[b,10]的步骤就是broadingcast的步骤 Key idea 小维度先对齐，没有的插入维度 扩张成为相同的大小 例子： [1
深度学习入门指南：实战与预备知识详解
预备知识部分是学习者进入深度学习的门槛，涵盖了必要的编程和数学背景。作者指导读者如何获取并运行本书的代码，包括安装运行环境、更新代码、利用GPU加速MXNet等工具。数据操作是关键，书中讲解了如何创建NDArray...
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