【个人博客】Hexo中特别好用的插件有哪些
20230805更新~~~ Echarts动态图表 hexo-tag-echarts3是一款基于 Echarts 的动态图表插件。 通过npm install hexo-tag-echarts3 --save下载插件。 由于原作者已不再维护，echarts 的版本较老，可以修改./node_modules/hexo-tag-echarts3/template.html文件中的js引用路径： 12- <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/3.8.0/echarts.common.min.js"></script>+ <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/5.2.1/echarts.common.min.js"></script> 修改 echarts 到最新版本后，语法也会相应地改变，请到官网示例自行查询。选择一个需要的图表，调整参数后拷贝option=后面的部分并粘贴到echarts标签内。 ...
【个人博客】将个人博客部署至Vercel上
Vercel是一个极佳的提供网站托管服务的平台，在构建自己的个人博客时可以解决很多我们遇到的问题。本网站就是基于Hexo引擎模板开发，托管在Vercel上的。 引用站外地址 Vercel Vercel Vercel的优势 生成博客时不需要自主生成并部署，直接将本地内容push到github仓库，vercel会自动部署并更新博客内容。 由于历史原因github pages不能被百度搜索引擎收录，而通过Vercel搭建的博客可以被百度收录。 可以将github仓库源代码设为私密，防止个人博客源代码的泄漏。 部署方法 下面我将介绍如何将自己的github pages 部署至Vercel中。 准备工作 首先，通过自己的github账号注册并登录Vercel。 关联自己的github账号以后，可以导入自己博客所在的仓库username.github.io。 博客部署 选择自己博客选用的构建框架（我使用的是Hexo，还有 ...
【量化金融】行业中常见的面试问题-答案
题目请关注 引用站外地址 【量化金融】行业中常见的面试问题-题目 6Young 解答 题目1 分成两种情况： n为偶：nn=(n(n/2))2n^n=(n^{(n/2)})^2nn=(n(n/2))2，n/2为整数，成立。[100:400]的任意偶数成立，一共有$(400-100)/2+1=151个。 n为奇：此时nnn^nnn为完全平方的条件是n为完全平方，因为nn=(x2)n=(xn)2n^n = (x^2)^n = (x^n)^2nn=(x2)n=(xn)2（设n=x2n=x^2n=x2）。所以100<n<400100<n<400100<n<400 —> 102<x2<20210^2<x^2<20^2102<x2<202 —> 10<x<2010<x<2010<x<20 ，满足的奇数有11、13、15、 ...
【量化金融】行业中常见的面试问题-题目
内容源于WorldQuant社区中文论坛 题目为啥这么简单(⊙x⊙;)，是不是我飘了 简单说明大家都有去世坤的潜力是o(≧口≦)o 请收藏本频道，内容持续更新(づ￣ 3￣)づ 答案请关注 引用站外地址 【量化金融】行业中常见的面试问题-答案 6Young 题目 题目1 在区间[100:400]中，有多少个整数n，满足n^n是一个完全平方数？ 题目2 一只蚂蚁坐在一长方体的一个顶点上，该长方体的边长分别为2、3、12。它走到对面的顶点的最短路径长度是多少？ 题目3 假设我们反复抛一枚公平的硬币，直到出现“先抛出一个正面，然后抛出一个反面”的事件发生。请问预期的抛掷次数是多少？ 题目4 有一个家庭有两个小孩， 1，现在你知道其中一个是女孩； 2，现在你知道先出生的一个是女孩； 3，现在你知道他们有一个女儿叫维多利亚； 请问另一个也是女孩的概率分别是多少？ 题目5 这一期的问题让我们来讨论一个有趣的现象：“如果我们用一个密封的锅子煮水 ...
【个人博客】写好了博客怎么展示？几个站长平台一定要了解
简介 费尽九牛二虎之力，终于搭建好了自己的个人博客，并兴冲冲的写下了第一篇博客，我不禁陷入疑惑，我写这博客给谁看呢，搜索引擎也没有获取我写的内容呀？所以我们要通过站长平台，主动的把自己的博客提交给百度、谷歌等搜索引擎。 目前几个最常用的站长平台有如下几个： 百度站长平台 百度站长平台可以说是目前国内站长使用最多的站长工具平台，大部分人检索信息还是使用百度搜索引擎的，如果百度可以爬取我们的博客，可以很好的提高我们的曝光率。但是由于历史原因，百度无法爬取Github中的内容，因此username.github.io的博客就无法在百度验证了，需要构建一个镜像博客才可以。 百度站长平台入口：https://ziyuan.baidu.com/ 搜狗站长平台 搜狗站长平台功能相比前两家堪称简洁，只有一些基础的网站优化功能提供，但搜狗提供的流量远大于360搜索。但是，搜狗对个人博客的支持不足，想要通过平台认证十分复杂。 搜狗站长平台入口:http://zhanzhang.sogou.com/index.php/site/index 神马站长平台 神马站长平台是依托UC浏览器和神马搜索衍生出的一个站长 ...
【艺术欣赏】来自David Ambarzumjan的系列油画Brushstrokes in time
本人只是一个普通的理工男，对于艺术，尤其是油画艺术并没有什么研究，只是从直观感受上判断一幅画好不好。在2023年7月5日的晚上，躺在床上刷B站的我突然刷到了一组视频，介绍了David Ambarzumjan绘制的《Brushstrokes in time》系列油画。当时就被震撼到了，这是继梵高的《星空》后，唯一感觉直冲我灵魂的画作，语言能力有限，没法很好的描述画作的意境，那也就不再献丑，就把图放上来让大家欣赏一下吧。 有能力的可以去支持一下🤪 引用站外地址 Brushstrokes in Time Prints David Ambarzumjan Recover Breach Breathe ...
【软件分享】Wallpaper Engine壁纸图片提取方案
简介 Wallpaper Engine可谓是最好用的壁纸软件了 在Steam上18RMB就能让你的身体一天不如一天（；´д｀）ゞ 但是兄弟们有时很苦恼，毕竟程序会消耗电脑资源，让电脑变卡，而且每次看图片都需要登陆软件才能欣赏，很不方便。 但是在文件中，又找不到高清的图片文件，只有较为模糊的Preview，不好冲（bushi） 于是一个伟大的软件RePKG横空出世，造福万千小红车用户。兄弟们可以点击这里直接下载 软件使用 首先，他可以提取的壁纸类型有一定的限制，请选择如下两种类型： 接下来，选好壁纸后，右键图片，选择“在资源管理器中打开” 可以看到其中有一个“scene.pkg”文件，其中包含了你壁纸中的所有组件和信息。然后就可以运行命令行cmd，进行图片提取： 提取后，在RePKG的路径下会出现一个output文件夹，然后就能找到高清的壁纸图。 一键提取 当然，我们也可以写一个简单的bat脚本实现一键提取图片： 欢迎大家在评论区交流神秘代码与好看的壁纸呀~
【个人博客】Hexo+Github搭建个人博客（2023全）
相关环境准备 安装Node.js 引用站外地址 NodeJS NodeJS 可以参考由 Node.js 提供的 指导。 安装git 引用站外地址 Git Git 大家查询相关资料下载即可 安装 Hexo 123npm config set registry https://registry.npm.taobao.org # 将npm源替换为阿里的镜像，安装更快npm install hexo-cli -g # 安装Hexohexo -v # 返回Hexo版本，确定安装成功 博客构建 本地测试 在本地创建一个目录，然后运行下述命令 123hexo init # 初始化博客hexo generate # 申城网站信息hexo server # 开始网站服务 然后在浏览器中输入 ...
【量化金融】各种投资组合理论的Python实现
投资组合理论 Markowitz模型 马科维茨模型的假设条件： 投资者在考虑每一次投资选择时，其依据是某一持仓时间内的证券收益的概率分布。 投资者是根据证券的期望收益率估测证券组合的风险。 投资者的决定仅仅是依据证券的风险和收益。 在一定的风险水平上，投资者期望收益最大；相对应的是在一定的收益水平上，投资者希望风险最小。 根据以上假设，马可维兹确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值-方差模型： 目标函数：min σ2(rp)=∑∑xixjCov(ri,rj)min \ \sigma^2(r_p)=\sum \sum x_ix_jCov(r_i,r_j)min σ2(rp)=∑∑xixjCov(ri,rj) 其中：rp=∑xirir_p=∑x_ir_irp=∑xiri 限制条件（允许卖空）：∑(xi)=1\sum(x_i)=1∑(xi)=1 限制条件（不允许卖空）：∑(xi)=1,xi≥0\sum(x_i)=1,x_i\geq0∑(xi)=1,xi≥0 12345678910111213141516171819202122 ...
【读书笔记】《链接》——复杂网络基础
链接 Part 1 复杂网络的起源 1 网络让世界不同 2 随机宇宙 渗流（percolation）：巨大连通量的涌现 “1”是这里的阈值。如果节点拥有的平均链接数少于一，网络将破碎成相互间没有联系的小节点簇，如果每个节点拥有的链接数超过“1”，网络就可以远离破碎的风险。 随即网络模型的前提是高度平等，链接的放置是随机的。随即网络直方图（几个人认识了1个人、2个人，…，k个人）服从泊松分布 3 六度分隔 互联网十九度分隔 4 小世界 聚团性：同一个顶点的邻点之间相邻情况的衡量 弱关系在网络中的重要作用 聚团小世界 埃尔德什-莱利模型：聚团，少量节点随机 Part 2 复杂网络的本质 5 枢纽节点与连接者——复杂网络的关键要素 **枢纽节点：**网络中少数连接度非常高的点。——颠覆平等的网络空间（随机0网络） **连接者：**拥有大量连接的节点。 **贝肯数&埃尔德什数：**距离贝肯&埃尔德什的距离。 6 幂律——复杂网络的分布规律 **幂律分布：**一 ...
【编程学习】使用Python处理pdf文件
虽然对于pdf的基本处理通过WPS就能处理了，但是作为一个学Python的码农，用Python处理一下也是合理的orz (○｀ 3′○) 基本库的配置 实现pdf处理功能主要用到以下的一些Python库： 123pip install PyPDF2pip install fitzpip install pikepdf pdf解密 总有一些pdf会设有密码，影响我们观看，其实用Python可以很方便的去除pdf的密码。 （所以别给奇怪的文件设密码了，没用(￣y▽,￣)╭ ） 方法很简单，只需要用到pikepdf库，就可以完成。 12345import pikepdfdef unlock(inputfile, outputfile): pdf = pikepdf.open(inputfile) pdf.save(outputfile) pdf拼接 123456789def linkpdfs(pdfdir, newfile='newfile.pdf'): '''拼接目标目录中的所有pdf文件''' ...
【编程学习】降低pandas.DataFrame的大小
函数实现 众所周知，Python是数据分析过程中最常用的语言，其中，Pandas是最受欢迎的工具之一。但是，由于Python语言的特征，数据变量对于数据类型的定义并不重视。因此，在Pandas的DataFrame中，每一列数据大多使用默认的int64或者float32等数据类型，会造成较大的空间浪费。 以下代码就可以根据数据特征决定每一列的数据类型，有效的减小数据的大小： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940def reduce_memory_usage(df, verbose=True, inplace=False): if not inplace: df = df.copy() # 防止修改原数据 numerics = ["int8", "int16", "int32", "int64", "float16", "float32", ...
【编程学习】使用Python修改图片分辨率
提前下载并引入需要用到的Python库 注意下载时，PIL库的名称为Pillow 123# pip install Pillowfrom PIL import Image 实现函数： 123456789101112def transfer(infile, outfile, new_wh=None, new_r=1): ''' infile: 待修改图片文件路径【./input.png】 outfile: 图片文件保存路径【./output.png】 new_wh: 新的图片分辨率（宽*高）【(1280, 720)】 new_r: 新的图片分辨率为原图比例（宽*高） ''' im = Image.open(infile) if not new_wh: new_wh = (int(i*new_r) for i in im.size) reim = im.resize(new_wh) reim.save(outfile) 代码测试： 123456if __ ...
