本文主要说明不蒜子访问统计在Landscape-plus主题下的应用，理论上下面的方法同样适用于Landscape主题。
关于light主题下不蒜子的应用可以参考：给hexo配置上评论和访问量
安装脚本
这是使用不蒜子的前提，即要使用它必须先添加它的脚本。
打开themes\landscape-plus\layout_partial\after-footer.ejs,在最后添加上下面的脚本即可，当然你也可以添加到 header.ejs 或 footer.ejs 中。目前最新版本2.3。
bash
网站访问量统计
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打开themes/landscape-plus/layout/_partial/footer.ej
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文/Robin
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这是「区块链技术指北」的第 7 篇文章。
如果对我感兴趣，想和我交流，我的微信号：Wentasy，加我时简单介绍下自己，并注明来自「区块链技术指北」。同时我会把你拉入微信群「区块链技术指北」。BTW，李笑来老师也加入了我的知识星球，文末有加入方式。
背景
对个人每一笔投资进行复盘是非常有必要的。投资过后
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抛出问题
在 RDBMS 中，我们可以使用 GROUP BY 来对检索的数据进行分组，同样地，想要在 Lucene 中实现分组要如何做呢？首先思考如下几个问题
- Lucene 是如何实现分组的？
- 用来分组的字段（域）或者说 Field 如何添加？
- 组的大小如何设置？
- 组内大小如何设置？
- 如何实现组的分页？
- 如果结果集超过了组内大小，可以通过分页解决，那么如果结果集超过了组大小的上限，如何解决？
- 如何实现单类别分组，即类似SQL中的 GROUP BY A
- 如何实现多类别分组，即类似SQL中的 GROUP BY A, B
从 SQL 的 GROUP BY 说起
如果分组后面只有一个字段，如 GROUP
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初识ODPS算法
ODPS机器学习算法非常丰富，从功能角度可以划分为以下几大类：
基本的统计、分析和处理
基本统计包括直方图、协方差、连续变量分组统计、交叉表、排行榜等；统计分析包括对应分析、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）;数据处理包括数据过滤、采样、归一、合并、分箱等。
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在《对“伪心理学”说不》一书的第 10 章中，有这样一个例子：
如果在每 1000 人中有 1 个人携带艾滋病的病毒(HIV)，
再假设有一种检查可以百分百地诊断出真的携带该病毒的人;
最后，假设这个检查有 5% 的可能性，把没有携带者说成是有。
也就是说，这项检查在没有携带 HIV 的人中，也会错误地检测出有 5% 的人是携带病毒者。
假设我们随便找一个人来进行这项检查，得到了呈阳性反应，亦即此人为 HIV 携带者。
假定我们不知道这个人的患病史，那么他真的是 HIV 携带者的概率是多少呢?
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将概率统计联系到机器学习上
表4-1 机器学习与统计中的对比
罐子小球
机器学习
未知的橙色小球比例
某一确定的假设在整个X输入空间中，输入向量x满足条件 的占整个输入空间的比例
抽取的小球∈整个罐子中的小球
训练输入样本集 整个数据集X
橙色小球
假设h作用于此输入向量x与给定的输出不相等
绿色小球
假设h作用于此输入向量x与给定的输出相等
小球样本是从罐子中独立随机抽取的
输入样本x是从整个数据集D中独立随机选择的
该表来自博客园.杜少
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简介
倾斜校正主要有两种，一种是整体倾斜校正，另一种是局部倾斜校正。
由于本文主要研究具有不规则分布的多数字识别，因此只需要关注经过提取后的数字校正问题，也就是图像的局部校正。
矫正算法
目前的校正算法有很多，比如说：
对于整体倾斜校正可以采用统计图像左右两边的平均像素高度，通过计算整体倾斜度来进行校正。
这种方法对于像素较多的图像的处理效果明显，而且实现简单快速，但是对于那些已经经过提取得单一数字图像并不适用，因为此时的图像一般较小，且笔画较细，由于所需信息太少统计后的结果并不正确。
其实校正的核心就是使图像的倾斜度的接近为0，因此可以把它看作是一个最优化问题：
即寻找需要调整多少角度，才能使图像的倾斜度最小
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声明，这不是广告，没有任何利益瓜葛。
App内测需要把安装把安装包放在一个地方进行托管，方便内测人员下载。国内有蒲公英，fir，等等这些网站可以用。
最近fir上了新版本了，上了新的api，新界面，本以为它们会提供gradle的上传工具，结果没有，而且它们新版本还不好用，原本的下载统计浏览统计都没有了，结果上传很慢，甚至上传不了，我便写了一个gradle的上传工具。
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先介绍使用方法吧
使用方法
插件目前只有唯一一个task
uploadFir --上传apk到fir
集成插件本插件，你要按照如下方法使用
编辑build.gradle
```groovy
buildscript {
repositor
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小红书Android客户端第一个版本于2014年8月8日发布，转眼到了2016年8月8日，小红书Android版本发版两周年。趁机回顾一下小红书的Android版本，两年中我们踩过很多坑，收获很多经验，分享出来与大家共勉。
小红书从最初1.0到现在目前4.7版本，历经两年，安装包从原先的5M发展到现在的17M，产品模块也从原先的只有社区模块发展到了具有社区和电商两个大模块。App包含社区、电商、支付、推送、直播、统计等各种功能和模块，那么开始吧。
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功能演进
两年的时间，30多个版本的迭代，许多功能都有了翻天覆地的变化。我们的新人欢迎页也是从最初的比较炫的效果发展到目前比较稳定的简洁版本。当初钟大侠花了无数个日日夜夜
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TBOX的线程池通过在每个worker中批量一次拉取多个task，对锁的竞争进行了优化。
由于每个task的函数实现不会太多，所以可以根据每个task的函数地址做hash，统计出每个task执行所花费的平均时间。然后根据这个平均值来动态计算每个worker一次拉取的task的数量，TBOX里面默认每个worker一次拉取10s的task量，这样可以尽可能的避免worker间锁的频繁抢占。
所有从等待队列被拉取出来的task，都会被放到pending队列中去，如果等待队列中的task都被取完了，某个worker处于了空闲状态，就会尝试去pending中，重新拉取其他worker还没有执行到的task， 这样可以解决某些task耗时
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