博客迁移

最新推荐文章于 2023-06-17 17:14:47 发布
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在优快云上的博客之后的博客更新大多以笔记为主，更高质量的文章将发表在个人博客上。同时，也将之前的一部分我认为质量不错的原创文章迁移过去。以下是博客目录，同步更新，按日期排序。

杂记

《Python自然语言处理》阅读笔记（二）

CUDA官方文档笔记

CUDA编程二次入门

《Python自然语言处理》阅读笔记（一）

CUDA编程入门

记被CUDA折腾死去活来的那十天

拉格朗日乘子法学习笔记

神经网络笔记

矩阵分解介绍及Python实现（QR、SVD、LU）

SQL语句的优化

海量数据处理问题（HashMap+分治法、位图法）

优化pandas内存入门

Python杂谈

Python魔术方法

Numpy的70个操作

Python装饰器

用ADB调试安卓手机

Mongodb从安装到基本操作

Matplotlib笔记

crontab命令

风格迁移转换的两种实现

在Hadoop基础上Hive的安装

Hadoop伪分布式安装（Centos7）

wnma3mz
关注
迁移学习
彼岸花
10-19 1万+
Transfer Learning Resources 在机器学习领域，迁移学习(Transferlearning)是一个比较新的名词。目前国内做这个方面的很少，我目前只知道香港科技大学杨强教授及上海交大的机器学习小组在从事这方面的研究，他们的学生Erheng Zhong以及一帮人就建立了这个一个资源。近几年他们已经取得大量的成果，发表了十几篇AI领域顶级的会议论文。 Qiang Yang
如何将csdn博客转移至halo博客之中
只想买把蝴蝶knife
04-15 3920
如何将csdn博客转移至halo博客之中 前言 ​ 这几天装了一个halo博客，但是网站上没有搜到转移csdn博客到halo上面的方法,这其中有几个步骤 ​ 将csdn博客导出文件 ​ 调用halo后台小工具中的上传文件 ​ 批量调用上传 下面将以上面的步骤一一展示方法。 1.将csdn博客导出文件 ​ 这个也是参考的一个博客，博客地址是: ,直接搬运过来 首页 / ☀️ （亲测可用）简单两步：一键导出 优快云 自己博客所有文章 | MD 格式 下载 优快云 博客 MD 文章 🌲
通过爬虫迁移优快云博客
ZCC的专栏
08-10 915
最早是在优快云上写博客的，可是渐渐发现优快云写博客有诸多限制，而且优快云博客时不时会挂掉，因此后面用Hexo在github上搭了一个新博客，也就是现在这个。然而这样一来很多文章就留在优快云上，而在新博客上找不到了。 因此前几天用Java写了一个爬虫，把优快云上的博客内容爬了下来，并解析成markdown格式存储在本地，这样就可以方便的迁移到新的博客了 优快云博客迁移，把优快云
再见优快云, 转移阵地
pdw_jsp的专栏
09-08 710
用优快云 也不知道多少年了~~~其实很有感情，不过现在微信真的很方便，所以也创建了个微信公众号，准备和大家在那边继续high，想我的就来吧 微信公众号： 东爷带你肥（没错那个帅帅的头像能表达本屌的心声）
博客转移
richard1230的博客
01-19 247
近来发现优快云的markdown功能取消了,而且每次在csdn上面写博客客户体验相当差,故从去年年底就开始将博客慢慢往简书迁移,以后可能在csdn上面冒泡的机会更少了
博客迁移说明
snowlyzz的博客
06-17 345
博客迁移
hexo博客迁移
peterwanye的博客
03-05 1190
hexo博客迁移到另一台电脑
关于博客迁移
Sk1y的博客
07-12 703
之后的文章基本不会在优快云发布了，而会在个人博客发布，包括自己的学习内容，以及比赛的wp。我的笔记是用typora记录的，这样的话方便整理，也方便上传博客。个人博客：https://sk1y233.github.io/
typecho博客迁移
Deast的窝
09-30 2502
整个过程还是挺简单的 1、原博客数据备份,备份好了下载到本地 备份网站数据 只要备份usr目录就可以了，压缩并下载到本地 2、新主机创建站点 最好能一样的都一样，像数据库名，数据库密码，网站路径，网站环境等，我应该只有域名不一样，然后下载typecho博客系统 3、导入原网站数据 导入数据库和usr目录 4、打开网站 登录新域名，会提示你安装，就按正常输入就行，最后一步会提示你是替代新数据库还是使用原数据库，选择使用原数据库就行，接下来就一切正常了 ...
基于Java和Webmagic的博客迁移工具设计源码
09-26
然而，随着个人品牌和偏好的变化，博客迁移的需求日益增加。本文将详细介绍一款基于Java和Webmagic技术开发的开源博客迁移工具的设计源码，该工具能够帮助用户从各大博客平台迁移博文到OSChina博客上。 首先，我们...
将博客迁移至docker纪实
09-30
作者个人博客一直是跑在阿里云主机上的，最近接触了docker 心血来潮想把自己的应用打包到docker容器中去,方便以后的迁移部署，这里把经验给大家总结分享下
运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台-CsdnSyncHexo
09-14
CsdnSyncHexo作为一款适用于优快云博客搬家的工具，它的出现极大地简化了博客迁移过程，实现了对主流博客平台的支持。 CsdnSyncHexo是一个基于Node.js开发的博客搬家工具，其设计初衷是为了帮助优快云用户能够更加便捷...
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用
08-13
内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。 使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。 其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。
APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析
08-13
内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。 其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。
wordpress 博客迁移
09-11
WordPress博客迁移是将一个WordPress网站从一个服务器或域名迁移到另一个服务器或域名的过程。这可能涉及到移动整个网站的文件、数据库和设置。 下面是一般的步骤： 1. 备份数据库：在迁移之前，首先要备份你的...
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