Buerlog_img: 为buerlog.top提供专属图床服务

需积分: 9 0 下载量 155 浏览量 更新于2024-12-08 收藏 21.78MB ZIP 举报
资源摘要信息: "buerlog_img是一个服务于私人博客buerlog.top的图床项目。图床是指用于存储图片或其他媒体文件,并提供在线链接访问这些文件的网络服务。此项目名为buerlog_img,表明它专门为buerlog.top这个私人博客提供图片存储和管理功能。图床服务在个人博客或网站运营中扮演着重要的角色,它让博客作者能够方便快捷地上传图片,并且生成可供网站引用的链接,以展示图片内容。" 知识点详细说明: 1. 图床概念 图床是一个在线存储服务,它允许用户上传图片、视频等媒体文件,并为这些文件提供一个互联网可访问的URL。用户可以将这个URL嵌入到网页或博客文章中,以便其他人可以查看这些媒体内容。图床服务通常提供简单的接口,让用户可以轻松上传和管理媒体文件。 2. 私人博客与图床的关系 私人博客是一个私人拥有的网页或网站,通常用于个人表达、分享经验或特定主题的讨论。图床对于私人博客来说是一个非常有用的工具。由于大多数博客平台或个人网站不提供大量图片存储空间,图床允许博客作者上传图片到一个单独的服务器,然后在博客文章中通过链接引用这些图片。这不仅节省了博客本身的存储空间,还可能提供更快的图片加载速度。 3. 挑选图床的考量因素 当选择图床服务时,有几个重要因素需要考虑: - 存储空间:确定服务提供的存储容量是否满足需求。 - 上传限制:了解文件大小的上传限制,以及是否需要任何特殊的上传格式。 - 带宽和速度:评估图床服务提供的下载速度以及是否有任何带宽限制。 - 管理功能:检查是否有方便的文件管理界面,是否可以批量上传和编辑文件信息。 - 价格:根据提供的服务,确定是否为免费服务或是否需要支付费用。 - 隐私和版权:考虑图床服务是否提供足够的隐私保护,以及是否允许保留图片的版权信息。 - 稳定性和可靠性:评估图床服务的稳定性和可靠性,是否经常出现访问问题。 4. 常见的图床服务和工具 - 通用图床服务:例如Imgur、Flickr、Photobucket等。 - 社区图床:例如GitHub Gist、Pastebin等提供代码片段和图片分享。 - 专业图床服务:例如Amazon S3、阿里云OSS、腾讯云COS等,它们通常为用户提供更大的存储空间、更快的访问速度和更高的可靠性。 - 本地图床软件:例如Chevereto、Lychee等,可以在服务器上搭建本地图床。 5. bauerlog.top博客 bauerlog.top是一个私人博客的域名称,其图床服务为buerlog_img,它支持该博客的图片和其他媒体文件的存储和在线访问。博客可能涉及多个主题和领域,包括但不限于技术、生活、旅行、摄影等。 6. 开源项目与压缩包子文件的文件名称 在给定信息中,“buerlog_img-master”很可能是指该项目源代码的压缩包文件。在开源社区中,以“-master”结尾的通常表示是该项目的主分支版本的源代码压缩文件。开源项目允许用户下载、使用、修改和分发源代码,这是推动技术创新和协作开发的重要方式。 综上所述,buerlog_img项目是buerlog.top私人博客的后端支持系统的一部分,通过图床功能帮助博客高效地管理和分享媒体内容。对于博客运营者来说,选择合适的图床服务是提升博客用户体验和管理效率的关键步骤。同时,了解开源项目和掌握相应的技能也有利于个人技术能力和资源的有效利用。
2023-05-27 上传
2023-07-17 上传

将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

2023-07-12 上传