试用Windows Live Writer

本文介绍了博主初次尝试使用Windows Live Writer进行博客编辑和发布的体验。文章提到安装过程中遇到需要.NET Framework 3.5运行库的问题,并对博客园未提供直接下载链接表示遗憾。

看的不少人都使用Windows Live Writer了,而且博客园也推荐使用,既然如此,我今天就来试用一番。
博客园也真是的,代码高亮的插件也不直接给个链接,我还是Google搜了一番才在CodePlex找到的。
刚点安装,就提示需要3.5运行库,晕哦,我这台还没装运行环境呢,明天再装吧,先试着发一贴看看效果。
看的有的人说速度慢了些,估计是有图片的原因,现在也没啥图片,先发了再说。

转载于:https://www.cnblogs.com/flying19880517/archive/2009/05/29/Test-Windows-Live-Writer.html

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,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和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识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些识可以分为四种: 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)和任务目标,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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