如何快速转载博客?

前言

  对于喜欢逛优快云的人来说,看别人的博客确实能够对自己有不小的提高,有时候看到特别好的博客想转载下载,但是不能一个字一个字的敲了,这时候我们就想快速转载别人的博客,把别人的博客移到自己的空间里面,当然有人会说我们可以收藏博客啊,就不需要转载,(⊙o⊙)… 也对。。

实现

  因为我自己当初想转载的时候却不知道该怎么转载,所以学会了之后就把方法写出来,帮助那些想转载却不知道该怎么转载的人(大神勿笑)。
  我们首先打开要转载的博客,然后鼠标右键就会出现下面的菜单:

这里写图片描述

  我们点击【审查元素】,就会出现当前HTML页面的代码,如下:


  我们选中“article_content”从图片左边我们也可以看到,博客的内容已经被我们选中了,也就是我们想要转载的内容,然后右键,就会出现下面的菜单:

这里写图片描述

  我们选中【Copy as HTML】就可以把其中要转载的内容复制下来,接下来的就是粘贴了。
  我们先新建一篇文章,打开markdown编辑器(因为在普通的编辑器我没有找到方法/(ㄒoㄒ)/~~),然后粘贴一下,就会出现下面的内容:


  可以在右边看到,博客内容已经被转载了,然后发表就可以了。

  最后特别要注意的是,我们发表的时候一定要选择【转载】,尊重原创!!

小结

  因为自己当时也苦恼不知道该如何转载,所以我希望这篇文章能够帮助别人,虽然可能只是很简单的内容,但是,新手可能还真是不知道,—>比如我/(ㄒoㄒ)/~~

(function () {('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = (this).text().split(\n).length;varnumbering = $('
    ').addClass('pre-numbering').hide(); (this).addClass(hasnumbering).parent().append(numbering); for (i = 1; i
    内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
    先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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