友链朋友圈前/后端开发记录
项目介绍 项目地址：https://github.com/Rock-Candy-Tea/hexo-circle-of-friends 部署教程：文档 | 备用地址 本篇博客主要是友链朋友圈的前/后端开发记录，以及后续更新规划，如果您有好的想法，欢迎留言贡献。 开发进度 从2021年11月左右开始重构友链朋友圈项目，采用爬虫框架Scrapy来完成对旧版（3.x版本）项目的重构，也就是最初的4.0版本，该版本仅仅是做到了与旧版功能兼容，并未提供新的功能。随着各种issues的解决和新的idea不断地推动下，目前的朋友圈功能已经丰富了许多，相较于旧版（3.x版本），5.x版本新增了如下功能： 增加了nexmoe、Yun、stun、stellar主题的友链和文章爬取 采用了feedparser解决了旧版本一直以来无法兼容rss订阅格式的问题 支持自定义定义后缀功能，完善对于不规则友链的适配 多个友链页面同时爬取 支持HTTP代理 新增了sqlite、mysql、mongodb三种数据库部署的支持 新增了服务器server部署和docker部署方式 将api集成到主仓库，并添加了众多与前端交互 ...
Hexo搭建个人博客
Hexo搭建个人博客 1 介绍 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown（或其他渲染引擎）解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。 如果你希望自己的博客自定义程度更高，并且愿意折腾的话，Hexo是不二选择。 2 安装 如果已经安装，请跳过本节。 Hexo自带中文文档，有能力可以直接按照官方文档操作。 官方网站 GitHub 这里按照官方安装步骤，简单介绍一下： 2.1 安装node.js和git git下载 node.js下载 安装即可。不同平台安装方法请查阅各自的官方文档。 建议把它们添加到环境变量。 [可选项]cnpm 由于npm速度比较慢，可以使用淘宝npm镜像来代替下载。 123// 二选一即可npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.comnpm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 安装好之后，所有的npm命令可以使用cnpm代替。 2.2 安装Hexo 打开命令行输入 1 ...
Kubernetes
参考资料 以下是文章的主要参考资料，非常感谢这些教程/博客/书籍的帮助。 尚硅谷Kubernetes教程(K8s入门到精通) kubernetes 资源管理概述 kubernetes 权限管理 Helm Docs Kubernetes in Action中文版 Kubernetes Documentation 如果我的文章中还引用了您的原创内容，请联系我添加出处，如果侵权请联系删除！ 导航 一、介绍 二、集群搭建 三、Pod 四、资源控制器 五、服务 六、存储 七、有状态服务 八、运行原理 九、高级调度 十、API Server的访问控制 十一、计算资源管理 十二、Helm
rust入坑小记
持续更新… 作为一名理科生，这实在是太酷了，很符合我对未来编程语言的想象，科技并带有趣味。 参考资料： The Rust Programming Language | rust程序设计语言 简体中文版 rust语言圣经 rust入门秘籍 Rust By Example | 通过例子学rust中文版 Rust Cookbook | Rust Cookbook 中文版 The Rust Edition Guide | Rust 版本指南 The Rust Reference | Rust 参考手册 中文版 The Rust Standard Library | rust标准库中文文档 The Rustonomicon | Rust 秘典（死灵书） Rust Atomics and Locks | Rust原子和锁 The Cargo Book Programming Rust Rust Compiler Development Guide What is the exact definition of the for loop in Rust? What is the differen ...
jupyter多python版本环境配置
基本安装 简单记录在mac平台如何为conda配置多个python版本。 首先保证安装好conda环境，anaconda或miniconda都可以。 1、安装jupyter-notebook 1conda install notebook 2、在你需要添加的python版本中安装ipykernel 1pip3.8 install ipykernel 3、为jupyter添加kernel 1python3.8 -m ipykernel install --user --name python3.8 --display-name "python3.8" 下面是常用的命令： 查看所有kernel 1jupyter kernelspec list 如果需要卸载某些kernel 1jupyter kernelspec remove [kernel_name] 安装插件 1234conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --userconda i ...
浅谈雅俗
41c00500a91f5bd60550ff25255231728a255ec0834836778340fd3762962c26f714c38683901f4149c0b1d096a38755f2e773254107da0ad055b661a62582c46b221f12c788d845bdaffd64ec0ba72d0571b822170fa4d1b32edaaea4843550a30e3b455e37b5eaf81c8afab1c0c1d9b716ebb2af4542766f9ee0aca32e2e9c9b9d15b7e8c4b7c6cd053a59301a407fb1dd92bd06fcb444a18218deb819629df96ca78b5973395e4d8f2f26d2d5678dffbce9ec4560027e6a089ff92d580cc3af01e1bc82c8c77882e6999498fd2a2f5b0151004247c34181abfbc00fe2e0cf6cfa42410db67429ce7422b4a4f6b736a99c0cd3e2e52f920 ...
自用库接口说明
regression 1from ulab import regression 这个库增添了Ridge以及相关的实用函数。 1 Ridge 1class Ridge(alpha=1.0,fit_interception=True) Ridge 回归通过对系数大小施加惩罚来解决普通最小二乘法的一些问题。alpha值越大，收缩量越大，因此系数对共线性变得更加鲁棒。alpha 必须是非负浮点数，取值范围 [0, inf) 。当 alpha = 0 时，目标相当于普通最小二乘法，当特征矩阵奇异时，函数会报错。 fit_interception参数决定了是否添加截距项。如果设置为False，则在计算中不会使用截距（即 和 预计会居中），默认为True。 methods fit 1def fit(self, X: ndarray, y: ndarray) -> None 拟合岭回归模型。 predict 1def predict(self, X: ndarray) -> ndarray 使用线性模型进行预测。返回预测结果。 get_sse 1def get_sse(self ...
嵌入式小记
41c00500a91f5bd60550ff25255231723aedc2de20f2b0edc7144cb761c6effe34fd9017932a105db692552c460cd411e3832ed30e0adff2b91af66daddd54aeb3ec2ef10105edae1fe75cb8b1bb5734cf042a10f99ce2dd9301736b023a86e5120cd2f4d24bb5a127149d6b6784ece51d46598a56d5b4d2d2ae0dc80b76bdd072af44ccf57cd30530b0cd3afa49236a930f2d7e42d9f5e649e3515f363fdb993c662bbf8fd4efdafa954fd88969dd8ad713a17ebcc82839f0f0ec5cc9fea9577df3cde601b60116bd2f1a054c18c5548a75c69e2474a201512da9cbcea99a022b0690301f836ef43e88cc226bc9b88a5217a7329c248c54d ...
使用分析工具优化你的python代码
为什么要分析代码运行效率 分析代码的效率是计算机科学和软件开发中非常重要的一个方面，具体来说，时常分析你的代码有以下好处： 效率分析可以帮助你编写更经济高效的代码，减少资源的浪费，从而提高系统的性能和可伸缩性。 在设备资源紧张的情况，比如嵌入式开发、移动端开发等，高效的代码通常需要更少的硬件资源，这可以降低硬件采购和维护的成本。 高效的代码还可能减少开发和维护成本，因为它更容易理解和调试。在大数据、人工智能和科学计算等领域，需要处理大规模数据集。高效的代码可以加快数据处理速度，从而支持更快的决策和分析。 不高效的代码可能导致内存泄漏、CPU占用过高或其他资源浪费的问题。通过效率分析，可以及早发现和解决这些问题，确保应用程序稳定性和可靠性。 在分析代码效率的过程中，你可能需要重新审视代码，找出潜在的性能问题和不必要的复杂性。这有助于提高程序员的解决和分析能力，在代码的宏观运行层面重新认识计算机执行程序的过程。 那么该如何分析你的代码呢，line by line review？这恐怕不太行，工欲善其事，必先利其器。趁手的工具可以协助你高效地完成分析工作。 评价代码的运行效率有很多种方法 ...
利用pyo3加速python
pyo3：https://github.com/PyO3/pyo3 maturin：https://github.com/PyO3/maturin 两种方式： 在python代码中调用rust编写的模块 在rust代码中运行python 一、在python代码中调用rust编写的模块 PyO3 可用于生成本机 Python 模块。最简单的方法是使用 maturin。maturin 是一个用很少的配置可以构建和发布基于 Rust 的 Python 包的工具。通过以下步骤安装 maturin ，使用它生成并构建新的 Python 包，然后可以运行 Python 导入并执行包中的函数。 1 一个简单的示例 1.1 虚拟环境创建和maturin安装 首先，按照以下命令创建一个包含新 Python virtualenv 的新目录，并使用 Python 的包管理器 pip 将 maturin 安装到 virtualenv 中： 12345mkdir string_sumcd string_sumpython -m venv .envsource .env/bin/activate # 如果是w ...