PicGo配置手册

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统计建模的两种文化

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PicGo快速上手

快速上手

注意

请确保你安装了 Node.js, 并且版本 >= 8。

提示

默认上传图床为SM.MS。PicGo上传之后,会自动将上传成功的URL复制到你的剪贴板,支持5种复制格式。

Mini窗口上传

提示

Mini窗口只支持Windows和Linux,macOS可以使用顶部栏图标。(因为Windows和Linux的任务栏不支持拖拽事件)

Linux为方形mini窗口

Windows为圆形mini窗口

  1. 可以直接拖拽图片到mini窗口上上传
  2. 将图片复制到剪贴板,然后右键mini窗口,选择剪贴板图片上传注意非mac

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PicGo高级技巧

命令行上传 2.1.0+

PicGo在2.1.0版本开始支持命令行调用PicGo客户端进行上传了。

上传的命令是 upload (用于上传剪贴板图片)以及 upload xxx.jpg 用于上传具体路径的图片。

1 Windows

Windows可以通过 你安装的PicGo的路径\PicGo.exe upload 来调用上传。

2 macOS

macOS可以通过 /Application

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PicGo简单介绍

听说你也想用PicGo

应用概述

PicGo: 一个用于快速上传图片并获取图片 URL 链接的工具

PicGo 本体支持如下图床:

  • 七牛图床 v1.0
  • 腾讯云 COS v4\v5 版本 v1.1 & v1.5.0
  • 又拍云 v1.2.0
  • GitHub v1.5.0
  • SM.MS V2 v2.3.0-beta.0
  • 阿里云 OSS v1.6.0
  • Imgur v1.6.0

本体不再增加默认的图床支持。你可以自

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二维码美化经验分享

20230714补充:

基于AI完善二维码,效果如下所示:

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OpenCV介绍与入门

1 基本情况

OpenCV 于 1999 年由 Gary Bradsky 在英特尔创立,第一个版本于 2000 年问世。Vadim Pisarevsky 加入了 Gary Bradsky,负责管理英特尔的俄罗斯软件 OpenCV 团队。2005 年,OpenCV 被用于 Stanley ,这辆车赢得了 2005 年美国穿越沙漠 DARPA 机器人挑战大赛。后来,在 Willow Garage 的支持下,在 Gary Bradsky 和 Vadim Pisarevsky 主导下,OpenCV 项目的开发工作变得活跃起来。OpenCV 现在支持与计算机视觉和机器

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局部线性嵌入 LLE

1 算法概况

局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,以下简称LLE)是一种重要的降维方法。

和传统的PCA,LDA等关注样本方差的降维方法相比,LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征,由于LLE在降维时保持了样本的局部特征,LLE广泛的用于图像图像识别,高维数据可视化等领域。

2 算法步骤

下图对LLE的原理进行了一个整体描述:

附件/Pasted image 20210820013908.png

2.1 选择近邻:

  • 求K近邻的过程,这个过程借助KNN算法找到最近邻的K个样本
  • 简单来说 ,就是通过计算样本间的欧

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Obsidian-常用插件总览

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MarkDown 语法

一、MarkDown语法

使用Ob写笔记的基本语法,和一些快捷键。有些是Ob的特定格式。
【说明】粗体显示文本表示Ob中的有效输入字符。

1 标题

共可分6级。
1级标题:#+空格+标题
2级标题:##+空格+标题
3级标题:###+空格+标题
4级标题:####

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