wordpress使用prism高亮渲染代码

一直很喜欢CSDN上面的代码模块,既可以设置代码的语言,代码的渲染也做的非常漂亮,就想着能不能在wordpress上面使用,这里我就把我设置wordpress代码渲染的经验过程详细写下来。

声明一下,CSDN代码高亮模块并不是由于编辑器的问题,一开始还弄个markdown的编辑器。。。而是prism(查看csdn文章源码之后才发现。0-0),这是一个轻型的代码高亮模块,可以方便的高亮文章中的代码,基本上常见的语言都是支持的。废话不多说,直接进入wordpress如何使用prism高亮代码环节。

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人工神经网络初探

什么是人工神经网络?本文将从3个方面阐述。概念,直观例子,应用。

1.概念

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN)或类神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。它由大量神经元联结进行运算,大多数情况下人工神经网络能够在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,通俗的讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。

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利用Python递归下载文件夹下所有文件

最近想备份网站,但是php下载文件的大小是限制的,而我也懒得装ftp再下载了,就想着暂时弄个二级域名站,然后用python(python3)的requests库直接下载网站根目录下的所有文件以及文件夹,以达到备份的目的。

1.安装requests库

pip install requests

2.下载文件夹下所有文件及文件夹

这里需要处理的地方主要是文件夹,这里我们判断出该链接是文件夹时,自动创建文件夹,并递归继续进行操作,否则判断该链接是文件,直接使用requests get方法下载,话不多说,看代码

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python将全站图片改为webp格式

不知道大家是否发现,本站所有的图片基本都是使用的webp格式。 那么webp是什么呢?WebP,是一种同时提供了有损压缩与无损压缩的图片文件格式,是由Google发展出来的。 webp图片格式可以极大地减少文件大小,但同时达到和JPEG格式相同的图片质量,因此可以显著减少图片文件在网络上的发送时间,节约网络流量
据Google较早的测试,WebP的无损压缩比网络上找到的PNG档少了45%的文件大小。而且这么好的技术大部分的浏览器已经支持。所以对于节约网络资源来说,全站采用webp格式最合适不过了,使用python来处理这个事情真是非常方便。这里我将介绍如何使用python将 JPG,JPEG,PNG等各种图片转变为webp格式。

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tensorflow深度学习服务器环境搭建

实验室新进了一台服务器,配置了nvida 1080TI显卡做深度学习使用,装好机器后第一件事就是如何配置好tensorflow的深度学习环境,这里把我在搭建环境的过程以及遇到的坑一一写下来,给有同样需求的筒子提供一些帮助。 操作系统是师兄刻好的ubuntu最新版本Ubuntu 18.04.1 LTS (可使用lsb_release -v查看),这种事当然第一件事就是谷歌了,发现一条setup-an-environment-for-machine-learning-and-deep-learning-with-anaconda-in-windows,接下来就是按照提示一步一步进行就是了。

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同时使用腾讯cdn与cloudflare CDN服务

对于同时提供中英文服务的网站来说,如何兼顾国内访问速度和国外访问速度显得非常重要。腾讯的对象存储是面向非结构化数据,支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务,它能容纳海量数据并保证用户对带宽和容量扩充无感知,可以作为我们网站的静态文件存储地。当我们在

https://cloud.tencent.com/product/cos 申请免费的cos空间后,同时就可以免费开通cdn服务,同时获赠免费的50G cdn流量,然后只需要添加备案后的网站就可以了。而cloudflare是世界上最大的免费CDN提供商,同时提供了免费的https服务,提供无限DDOS等各种防护等等好处,谁用谁知道。CF(cloudflare)对于国外的网站来说是非常完美的,但是国内的话免费方案速度不是很快,被很多人誉为减速CDN,那么我们可不可以在国内使用免费的腾讯CDN,同时对于国外用户使用CF的免费CDN服务呢?答案是肯定的。

目前同时使用国内CDN和CF有两种方案,这种方案的核心是使用阿里云的智能云解析,我这里是阿里云域名服务器dns3.hichina.com,dns4.hichina.com,智能云解析允许针对不同的ip来源匹配不同的服务地址,可以指定不同NS服务器,不同ip,不同cname,真的是太棒了。所以要同时使用国内CDN和CF CDN的话需要使用阿里云注册域名(没有试过在国外注册转移到阿里云域名控制台)。

由于国内网站服务必须备案,因此网站域名必须备案,不然的话国内的CDN上面是无法添加的。下面正式介绍如何同时使用国内CDN和CF cdn来提高网站的访问速度,保护网站吧。

方案1:国内IP cname解析到腾讯CDN上,国外IP使用CF的ns服务器

第一步:ns服务器更改为CF 的ns服务器。name_control

如上图,在阿里云控制台找到域名,选择要修改的域名,我这里是bobobk.com,下拉列表中找到DNS修改,确认后会有手机验证,验证通过后就修改好了。然后在cloudflare上面添加自己要使用双CDN的网站,然后cf会确认ns设置是否正确,正确后就可以在DNS上面设置好解析了(如果原来有解析的话直接在cf上设置就好了,上面会显示历史解析地址),这里当然要记得确认status显示是橙色的,说明启用了CDN,不然就直接暴露源站了,当然CF默认是使用的。

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scrapy爬取字幕组今日更新影视-附源码

由于本人比较喜欢看美剧,字幕组的美剧资源更新又是非常快的,而本人scrapy爬虫写的也比较多,同时维护了一个小小的影视站给朋友下载,就想着能不能够用脚本实现每天的字幕组影视资源的更新与抓取,google后发现https://blog.csdn.net/lzw2016/article/details/80384481这篇博客比较详细的把接口信息什么的都分析好了,正好可以拿来实现自己的scrapy爬虫。伸手党直接跳到最后查看源码地址下载即可。

首先最总要的部分,spider爬虫

登录获取影视resource ID

renren 从图片中可以看到,要获取今日更新影视,必须先登录,因此选择登录,这里我们直接使用python3的requests库的session部分就好了,相对python2来说的话,真的是方便了好多啊。

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用turtle实现用正方形画圆

最近发现一个很有意思的画图的python库,叫做turtle,这里先说下用turtle这个库来实现用正方形画圆的思路。 每次都用乌龟(turtle)

乌龟

来画出一个正方形,然后通过旋转3°后,继续画一样的正方形,在通过120次循环后就实现了完整的圆,这里当然也可以用其他的角度和次数,只要能完成360度就可以了。

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宝塔面板设置python3默认环境

使用宝塔面板搭建web环境并配置python3为默认python环境

宝塔面板是一个可以通过Web端轻松管理服务器,提升运维效率的管理面板。它不仅可以方便的安装网站必须程序,而且可以创建管理网站、FTP、数据库,拥有可视化文件管理器,可视化CPU、内存、流量监控图表,计划任务等功能。因此搭建网站选用宝塔面板是非常方便的事情,但是一个服务器仅仅搭建一个小网站的话显得有点浪费,使用服务器跑些爬虫写点程序还是非常好的。 但是宝塔并没有默认的python3,由于python2已经不再维护,升级python3并设置为默认python成为首先要做的事情。在网上查看各种教程并没有直接的相关内容,因此在摸索好搭建环境成功后把详细过程分享给大家,以防类似情况发生再次独自摸索。

首先简要说下过程,查看宝塔脚本vi /usr/bin/bt发现

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python画蝴蝶曲线图

蝴蝶曲线是由Temple H·Fay发现的可用极坐标函数表示的蝴蝶曲线。由于此曲线优美,因此就想把它作为博客favicon.ico,这里我使用python

matplotlib.pyplot包来绘制需要的蝴蝶曲线图。先看下漂亮的蝴蝶曲线吧。

butter

1.首先我们需要确定蝴蝶曲线的函数表达

math

math2

也可用球坐标表示

math3

2.选择python里面的matplotlib.pyplot作为画图工具

1.首先导入python包

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.设置个参数的值

t = np.arange(0.0, 12*np.pi, 0.01)
x = np.sin(t)*(np.e**np.cos(t) - 2*np.cos(4*t)-np.sin(t/12)**5)
y = np.cos(t)*(np.e**np.cos(t) - 2*np.cos(4*t)-np.sin(t/12)**5)

3.根据公式,使用numpy里面的函数使用plt画出所需图片

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.axis('off')
plt.plot(x,y,color='blue',linewidth = '2')
#plt.show()
plt.savefig("butter.jpg",dpi=400)

butter_fly

4.使用Image重新调整图片到适当的大小使其符合favicon大小

from PIL import Image
im = Image.open("butter.jpg")
favicon = im.resize((50,50))
favicon.save("favicon.ico")

image_ico

至此,我们完成了使用python的matplotlib.pyplot包绘制漂亮的蝴蝶曲线的过程,把图片保存到网站跟目录就可以看到了!

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