fastclick.js 使用

本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 cloud.tencent.com FastClick.js 使用 ### 基础概念 FastClick 是

AllinSSL实现群晖的自动ssl证书续签

一、原理以及参考文章 原理：群晖证书文件，实际上是放在"/usr/syno/etc/certificate/_archive/Qa9p1w"路径下，注意最后一个文件夹Qa9p1w每个人都不一样，是群晖现有的证书对应一个文件夹，要找到对应的文件夹才行。该文件夹下，有3个文件，包括cert.pem、pr

最实用的VS Code插件推荐：编程效率大利器

最实用的VS Code插件推荐：编程效率大利器 原文链接：最实用的VS Code插件推荐：编程效率大利器_vscode好用的插件-CSDN博客 一、Prettier - 统一代码格式标准，告别“格式之争” 插件名称： Prettier - Code formatter** ** 适用语言： Java

Halo博客中默认编辑器插入html或markdown或PDF

使用一个名为“Markdown / HTML 内容块”插件，然后在默认编辑器中就可以插入了 作用一：显示pdf （推荐）在博客中直接插入并显示pdf，请自行修改pdfUrl。推荐，对手机端的兼容性好 <!-- 引入 PDF.js 库 --><script src="//cdn.jsdelivr.ne

html基础1

HTML第一天 我们接下来是进行的网页开发网页的相关概念: 什么是网页? 什么是HTML? 网页的形成? 什么是网页： 1.网站是指在因特网上根据一定的规则，使用 HTML 等制作的用于展示特定内容相关的网页集合。 2.网页是网站中的一“页”，通常是 HTML 格式的文件，它要通过浏览器来阅读。

html基础2

第二天 表格 表格的主要作用 1.表格主要用于显示、展示数据，因为它可以让数据显示的非常的规整，可读性非常好。特别是后台展示数据的时候，能够熟练运用表格就显得很重要。一个清爽简约的表格能够把繁杂的数据表现得很有条理 2.表格不是用来布局页面的,而是用来展示数据的。 3.表格的具体用法： <tab

CSS基础1

css第一天总结 css简介 CSS 是层叠样式表 ( Cascading Style Sheets ) 的简称. 有时我们也会称之为 CSS 样式表或级联样式表。 CSS 是也是一种标记语言 CSS 主要用于设置 HTML 页面中的文本内容（字体、大小、对齐方式等）、图片的外形（宽高、边框样式、边

CSS基础3

css第03天 一、css三大特性 1、层叠性 相同选择器给设置相同的样式，此时一个样式就会覆盖（层叠）另一个冲突的样式。层叠性主要解决样式冲突的问题

CSS基础2

css第二天 一、emmet语法 1、简介 Emmet语法的前身是Zen coding,它使用缩写,来提高html/css的编写速度, Vscode内部已经集成该语法。

CSS基础4

css第03天 一、其他样式 1、圆角边框 在 CSS3 中，新增了圆角边框样式，这样我们的盒子就可以变圆角了。

CSS基础5

day07-前端基础CSS第五天 学习目标： 了解 PS切图 掌握 CSS属性书写顺序

CSS基础6

day08-前端基础CSS第六天 今日目标 能够说出 为什么要用定位 能够说出 定位的 4 种分类

CSS基础7

day09-前端基础CSS第七天 学习目标： 能够使用精灵图 能够使用字体图标

CSS基础8(CSS3)

目标 能够说出 3~5 个 HTML5 新增布局和表单标签 能够说出 CSS3 的新增特性有哪些 HTML5新特性 概述

css-垂直居中基本方法

在HTML/CSS中实现垂直居中需根据元素类型（行内、块级）和布局场景选择合适方法。以下按元素类型分类整理常用方案，并附适用场景说明： 📌 一、行内元素（Inline/Inline-block） 适用于 <span>、<a>、<img> 等行内或行内块元素。 单行文本/元素 方法：设置 line-

PyCharm中将本地项目绑定到Gitee远程仓库

PyCharm中将本地已有最新数据的项目绑定到Gitee远程仓库 在PyCharm中将本地已有最新数据的项目绑定到Gitee远程仓库，可通过以下步骤实现： 一、前期准备 安装Git并配置路径确保本地已安装Git，并在PyCharm中配置Git路径：File → Settings → Version

C++编译成lib静态库

numba库 核心算法加速

numba库 核心算法加速 用于核心算法加速，加速数值计算。比如numpy库等加速都可以 官方文档：Numba documentation — Numba 0+untagged.1510.g1e70d8c.dirty documentation 使用方法 一、直接使用 问题：Numba 会在第一次调

C++编译成dll动态链接库

C++编译成dll动态链接库 C++代码编译成dll后，可以提供给python调用，提高效率尤其是关键算法代码。当然除了使用c++编译成dll之外，还可以使用numba的AOT编译，编译成pyd文件，然后pyhon调用，效率上仅稍慢 静态库（Static Library）是一种在编译时直接嵌入到程序

深度学习-三维模型增强库

深度学习-三维模型增强库 二维图像增强库有albumentations等，而三维数据的增强库，分为三维模型和三维医学影像，具体有如下： 1. 三维数据增强库 a. PointAugment • 简介: 专为点云数据设计的增强库，支持随机旋转、缩放、平移、噪声添加等操作。 • GitHub: Poin

一口气刷完深度学习在医学领域的十大应用实战

医疗影像丨Unet图像分割丨YOLO算法丨知识图谱丨神经网络丨DeepLab算法 网址：2.2-Resnet网络架构原理分析_哔哩哔哩_bilibili Resnet网络架构原理分析 堆叠网络层数的时候发现越堆叠效果越差，Resnet网络可以跳过一些效果差的层，让其效果至少不必原来差

pip 加速 conda加速

加速Pip→换源大法 - 知乎 使用梯子。比如使用Clash for windows，开启允许局域网连接 pip install 包名 --proxy="http://192.168.3.29:7890" conda 可以使用代理。临时代理：set http://192.168.3.29:7890

关于如何编写设计神经网络

关于如何编写设计神经网络 在深度学习中使用PyTorch构建神经网络时，设计网络结构需要结合任务类型（如分类）、数据特性（如图像、文本）和实验结果。以下以MNIST手写数字分类任务为例，详细说明思考流程和设计步骤： 1. 理解任务和数据特性 任务目标：输入28x28的灰度图像，输出0-9的类别概率。

常见激活函数总结

常见激活函数总结 本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 zhuanlan.zhihu.com 常见的激活函数有： Sigmoid 激活函数

Windows远程桌面(mstsc)不能复制粘贴的解决办法

在远程Windows服务器中重启“rdpclip.exe”进程即可。

jupyter配置

重要，一个jupyter 多个虚拟环境 Jupyter Notebook 中切换/使用 conda 虚拟环境的三种方式 - 知乎 安装教程（一个jupyter多虚拟环境，方便切换）： 在base环境CMD中执行下面代码安装jupyter，以及安装nb_conda_kernels（自动环境内核） co

PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】

这是哔哩哔哩中小土堆的pyTorch快速入门教程的学习记录文档 线上课程链接：链接 课程 P6 Dataset类代码实战 Dataset是pytorch用来构建数据集的基类，至少需要我们重写__getitem__和__len__方法，__getitem__是用

提高pip下载速度

默认的pip源由于各种原因可能会变得很慢，我们可以更换为国内较快的源来提升下载速度。例如，可以更改pip源为阿里云的源。更换源的方法如下： 打开控制台或终端，输入命令： pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/s

找不到source、终端按上下左右键、终端tab键无效等问题

实际开发的时候，使用ssh连接服务器后，出现下面的问题： 找不到source 终端按上下左右键乱码 终端tab键无效 其他 其实是因为进入了dash模式，只要进入bash模式即可，方法是终端输入 bash 如果你是使用Tabby Terminal等软件进行的ssh连接，可以修改登录脚本，修改成bas

梯度下降法深入解析

孩子别慌！我来手把手带你彻底搞懂梯度下降法，并用Python从零实现。准备好了吗？咱们先从原理开始，最后会给出完整代码和可视化示例。 一、梯度下降法核心原理（直观理解版） 1. 核心思想：沿着函数梯度（导数）的反方向，小步前进，逐步逼近最小值点 2. 形象比喻：想象你在浓雾中下山，每次只能试探周围最

如何在Windows上访问Ubuntu服务器的Docker容器终端

如何在Windows上访问Ubuntu服务器的Docker容器终端 以下是分步指南，帮助您在Windows上访问Ubuntu服务器的Docker容器终端，并通过PyCharm连接容器内的Python环境： 一、访问Docker容器终端 方法1：通过SSH直接访问容器（需容器内安装SSH） 容器内安装

关于升级CUDA 工具包的问题

关于升级CUDA 工具包的问题 最近要升级电脑的cuda版本，但是一阵折腾之后驱动有问题了，总是卸载不干净，然后也无法安装新的，报各种错。后面反复咨询了DeepSeek解决了。 cuda常用命令 首先了解一下关于cuda的一些常用命令： nvidia-smi 用来显示当前的显卡nvidia-smi

安装cuda

如果提示nvcc找不到的，应该是没有安装cuda，以下是cuda安装命令 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

sklearn.linear_model.Ridge 岭回归

模型正则化通过限制模型参数的大小来防止过拟合，提高模型的泛化能力。岭回归通过在损失函数中加入与模型参数平方和的阿尔法值项，对模型参数进行约束。阿尔法值是超参数，需要在预测准确度和参数大小之间取得平衡。 岭回归是模型正则化的一种方式，一般用来解决多项式回归时的过拟合问题，在使用的时候代替LinearR

ubuntu 22.04 服务器配置多用户与 Anaconda 隔离与共享

为避免服务器多用户使用时重复下载 conda、conda 环境莫名其妙被删除等现象，现对不同用户设置不同权限，限定当前用户仅能操作当前 / home/xxx 内文件，并仅能在该目录下创建和修改 ocnda 环境，以达到不同用户使用的隔离。 1 安装 Anaconda (1) 下载安装包 由于国内网络

Edge、Chrome自定义新标签页网址

打开Microsoft Edge 加载项 - new tab changer，安装new tab change成功后，安

Hello Halo

如果你看到了这一篇文章，那么证明你已经安装成功了，感谢使用 Halo 进行创作，希望能够使用愉快。