利用服务器公网IP和域名，通过简单的Python代码实现Twikoo评论中的图片功能。
由于没有购买和注册图床服务，且没有绑定腾讯云服务，所以只能自行想办法实现Twikoo的评论带图片功能。
想起来之前工作中有利用FastAPI实现过在Streamlit大模型RAG检索对话中的图片显示功能，因此考虑在此复用。
查看Twikoo代码中的请求方式
Twikoo官方GitHub地址: twikoo
代码路径: src/server/function/twikoo/utils/image.js
代码地址: https://github.com/twikoojs/twikoo/blob/main/src/server/function/twikoo/utils/image.js
评论图床引用代码片段:
if (!config.IMAGE_CDN || !config.IMAGE_CDN_TOKEN) { throw new Error('未配置图片上传服务') } // tip: qcloud 图床走前端上传，其他图床走后端上传 ...
教程不一定适用所有，截至20250304可以正常使用，提供可以使用的版本下载链接。
Typora最新版免费激活使用
目前修改后正常使用时间是20250304，主要核心就是修改文件，读取时候可以跳过试用日期，这样就能免费使用了，但是会一直有弹窗，介意者可以购买正版。
PS: 能用就行了，还要啥自行车。
步骤一
找到软件安装位置，例如：C:\Program Files\Typora
定位到C:\Program Files\Typora\resources\page-dist\static\js，修改文件LicenseIndex.180dd4c7.bffb5802.chunk.js
Ctrl + F搜索e.hasActivated="true"==e.hasActivated修改为e.hasActivated="true"=="true"即可
此时打开就会发现提示已经激活成功，但是每次打开都会提示这个激活，并且左下角会提示未激活，如果觉得未激活看着不输入就进行下面修改。
步骤二
安装目录查找resources\loca ...
大模型基础知识复习
大模型-Norm
LLM常用的Norm方法有LayerNorm
LayerNorm 与 BatchNorm的区别
为什么Pre-Norm不如Post-Norm
Pre Norm与Post Norm之间的对比是一个“老生常谈”的话题了，本博客就多次讨论过这个问题，比如文章《浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化》、《模型优化漫谈：BERT的初始标准差为什么是0.02？》等。目前比较明确的结论是：同一设置之下，Pre Norm结构往往更容易训练，但最终效果通常不如Post Norm。Pre Norm更容易训练好理解，因为它的恒等路径更突出，但为什么它效果反而没那么好呢？
笔者之前也一直没有好的答案，直到前些时间在知乎上看到 @唐翔昊 的一个回复后才“恍然大悟”，原来这个问题竟然有一个非常直观的理解！本文让我们一起来学习一下。
基本结论
Pre Norm和Post Norm的式子分别如下：
PreNorm:xt+1=xt+Ft(Norm(xt))(1)Pre Norm: x_{t+1}=x_t+F_t(Norm(x_t)) \tag{1}
Pre ...
由于百度很多的网站不能搜到官网，所以在此做部分记录。
一些常用的官方网站or其他网站记录。。
常用官网记录：
Miniconda官网
FastAPI官方文档
Pytorch官网
其他随笔：
又拍云链接设置：
<p>本站由<a href="https://www.upyun.com/?utm_source=lianmeng&utm_medium=referral"><img src="/images/upyun_logo5.png" style="height: 2em; vertical-align: middle; transform: translateY(-15%);" alt="又拍云"></a>提供CDN加速</p>``````<p>本站由丘盾系统<a href="https://console.scdn.koxiuqiu.cc/dashboard"><img src=&q ...
记录2025面试找工作刷题。。。。。
740. 删除并获得点数
Note: 进阶版本打家劫舍，考虑nums[i], nums[i - 1], nums[i + 1]，即相邻不能“偷”，原始数组通过累加得到新数组；对新数组进行动态规划即可；
代码可能有点小瑕疵，但是能够AC
class Solution: def deleteAndEarn(self, nums: List[int]) -> int: max_num = max(nums) num_list = [0] * (max_num + 1) for num in nums: num_list[num] += num dp = [0] * len(num_list) for i in range(max_num + 1): if i == 0: dp[i] = num_list[i] else: dp[i] = max ...
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