一次完整的Hexo写作流程
推荐有任何疑问点的时候,先去查阅hexo官方文档。但是官方文档,有着工具书共同的弊端:缺乏对日常操作的指导性,难以分清阅读顺序,难以区分各个内容的重要程度和优先级。 我将根据一次hexo更新博客的完整流程,重新整理总结需要的命令操作。 网上也有很多博文进行此方面操作,可参考知乎Hexo博客写文章及基本操作。不同于这些博文,我会额外介绍操作背后的原理。 一次使用hexo更新博客的基础操作流程为: 新建一个文章 文章写作 本地预览更新后的博客 远程部署更新博客 新建文章实际上,hexo渲染一篇post的工作流程是: 拿到一个markdown文件, 根据这个文件的layout类型, 进行样式排版,生成html文件, 最终展示到网页端。 因此,一个_posts/文件夹下的markdown文件就会对应到一篇post。所以,第一步是创建一个markdown文件。有两种方法: 使用hexo的命令 按常规的操作,新建一个markdown文件,并保存到_posts/文件夹下即可。 使用hexo的命令官方文档是这么说的: bash $ hexo new [layout]...
Hello World
Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub. Quick StartCreate a new post1$ hexo new "My New Post" More info: Writing Run server1$ hexo server More info: Server Generate static files1$ hexo generate More info: Generating Deploy to remote sites1$ hexo deploy More info: Deployment
SQLite 全文检索:快速高效的文本查询方案
什么是全文检索?全文检索是指对文本数据进行索引和查询的一种技术。与常规的 LIKE 查询不同,全文检索通过对文本建立倒排索引,可以更快地处理文本搜索,尤其在涉及大量数据时,性能优势尤为明显。 在 SQLite 中,使用 FTS5 模块可以轻松实现全文检索功能。该模块是一个虚拟表模块,允许你创建一个可以进行全文索引的表。 如何启用 FTS?在 SQLite 中启用全文检索的前提是 SQLite 已经支持 FTS5(通常默认支持)。我们可以使用以下命令创建一个支持全文检索的表: 1CREATE VIRTUAL TABLE blog_posts_fts USING fts5(id, title, content); 上述命令创建了一个名为 blog_posts_fts 的虚拟表,其中包含 id、title 和 content 三个字段,并为 title 和 content 字段建立了全文索引。 插入数据由于 FTS 表是虚拟表,因此无法直接与普通表同步数据,需要手动将数据插入到 FTS 表中。示例代码如下: 12INSERT INTO blog_posts_fts (id,...
SQLite 在SQLite3数据库中识别重复行并删除它们
什么是重复行在数据库中,重复行是指包含多个相同数据的记录。这可能是由于数据输入错误、数据冗余、软件故障或其他原因造成的。重复行具有相同的主键或一组字段值,但可能包含其他字段值的差异。 如何识别重复行在SQLite中,我们可以使用SQL查询来识别重复的行。通常,我们会使用GROUP BY子句结合HAVING子句来识别具有重复值的行。 例如,假设我们有一个名为”employees”的表,其中包含以下列:id、name、age和salary。我们要识别具有相同姓名和年龄的员工。下面是一个示例查询: 1DELETE FROM table_name WHERE id NOT IN ( SELECT MIN(id) FROM table_name GROUP BY uuid , mesuid HAVING count(1) > 1 );
hono Cloudflare Workers使用环境变量
适配器帮助程序Adapter Helper 提供了一种通过统一界面与各种平台交互的无缝方式。 进口茨 12import { Hono } from 'hono'import { env, getRuntimeKey } from 'hono/adapter' env()该函数有助于跨不同运行时检索环境变量,不仅限于 Cloudflare Workers’ Bindings。每个运行时的可检索值可能不同。env()``env(c) 茨 12345678import { env } from 'hono/adapter'app.get('/env', (c) => { // NAME is process.env.NAME on Node.js or Bun // NAME is the value written in `wrangler.toml` on Cloudflare NAME...
Hello world!
Welcome to WordPress. This is your first post. Edit or delete it, then start writing!
可以通过CLI或Cloudflare控制面板执行这些任务D1数据库 hono
npm install hono 本指南指导您: 使用Cloudflare的本机无服务器SQL数据库D1创建您的第一个数据库。 创建模式并通过命令行查询数据库。 连接一个Cloudflare工作人员到您的D1数据库以编程方式查询您的D1数据库。 您可以通过CLI或Cloudflare控制面板执行这些任务。 备注 如果您已经有一个现有的Worker和一个现有的D1数据库,请按照本教程从3.将Worker绑定到D1数据库。 先决条件 注册一个Cloudflare帐户↗。 安装Node.js↗。 Node.js版本管理器 1.创建一个工人 创建一个新的Worker作为查询数据库的方法。 CLI 仪表板 创建一个名为的新项目d1-tutorial通过运行: npm 纱线 pnpm 终端窗口npm create cloudflare@latest -- d1-tutorial对于 “设置”,请选择以下选项: 用于_你想从什么开始?_,选择Hello World example。 用于_您要使用哪个模板?_,选择Hello World...
Hono.js 使用笔记
Hono.js 是目前比较流行的后端框架,支持所有 JS 运行时,使用简便,路由和中间件语法类似 express/koa ,可很方便地结合 zod 进行参数校验,支持类似 tRPC 的前后端 RPC 同构能力。 初始化https://hono.dev/docs/getting-started/basic 默认支持预设: aws-lambda bun cloudflare-pages cloudflare-workers deno fastly nextjs nodejs vercel 代码结构类似于 Express 的代码结构: 123456789import { Hono } from 'hono'const app = new Hono()app.get('/', (c) => { return c.text('Hello Hono!')})export default...
如何在 Linux 命令行中运行 Python 脚本?
Python 是一种高级编程语言,被广泛应用于数据科学、机器学习、Web 开发等领域。在 Linux 操作系统中,Python 是一个默认安装的解释器,用户可以通过命令行界面(CLI)来运行 Python 脚本。 在本文中,我们将详细介绍如何在 Linux 命令行中运行 Python 脚本。我们将讨论以下主题: Python 解释器在 Linux 中的位置创建 Python 脚本运行 Python 脚本添加参数和选项将输出重定向到文件常见问题和解决方法 Python 解释器在 Linux 中的位置在 Linux 中,Python 解释器通常安装在 /usr/bin/python 或 /usr/bin/python3 目录下。如果您不确定 Python 解释器的位置,可以在命令行中运行以下命令: which python1这将显示 Python 解释器的完整路径。如果您安装了多个版本的 Python 解释器,可以使用 python3 命令来指定使用 Python 3.x 版本的解释器。 创建 Python 脚本创建...
求教navicat for mysql 如何设置重复内容不导入(插入)去重
mysql的导入,没有在导入之前去重的设置;建议方案:1,全量导入,唯一索引去掉;2,新增表结构自增id;3,根据自增id删除重复数据;参考sql如下 删除重复 1234567(DELETE a FROM `game_table` aJOIN (SELECT id FROM game_table GROUP BY TYPE HAVING COUNT(1) > 1) bWHERE a.id = b.id;)DELETE a FROM `ce` aJOIN (SELECT id FROM ce GROUP BY uuid , mesuid HAVING count(1) >1) bWHERE a.id = b.id; 4,新增唯一索引; 创建全文索引,瞬间使用量超出一倍 1CREATE FULLTEXT INDEX text_fulltext ON messages(text) with parser ngram;
