去年六月，我曾写下一篇博客介绍如何 借助 ServerChan 实现个人微信通知推送，在那篇文章中介绍了 ServerChan 及其使用方法，总的来说，对于简单的通知需求，使用 ServerChan 是非常简单有效的。但是实际使用起来，其仍有一些非常明显的弊端会暴露出来，使得在真实日常场景中只能强差人意。这两天发现了一种更加有效的移动端通知推送方案：PushDeer，在此做简单的记录与分享。

事情是这样的，阿里云原先的云翼计划没有了，云翼机器也无法再按价续费，而通过新的开发者计划购买的轻量应用服务器又不支持从ECS迁移，因此为了备份数据，避免服务器过期后资源被释放造成不可逆损失，故尝试导出镜像对原服务器做备份。此外，为了在本地重现环境，还可将RAW转为VMDK后于虚拟机中运行。

昨天 Anduin 在直播时讨论了一个相当有意思的话题，即在客户端和服务端均处于离线状态，且双端之间没有任何数据交换的情况之下，如何实现客户端对服务端的临时授权。其实类似的授权机制在生活中就有案例，比如我手机上的Steam令牌应用自登录以来就从来没连上网过，但是令牌中的动态密码却能够正确地完成电脑端Steam的身份认证，不过这里电脑端的Steam还是连接了网络进行验证的。本文来尝试探讨一种双端均处于离线状态场景的临时认证办法。因为没有查阅相关资料做参考，因此本文最终的系统不一定足够完美。

本篇记录了我作为一名末流双非科班学生，一战备考中国科学技术大学软件学院并成功上岸的经验总结。我将在本文中详尽地回忆自四月以来我初试复习的各科规划、时间管理、学习方法、以及复试内容的问答回忆。需要说明的是，本文内容具有很强的主观性，是我个人复习过程的梳理和总结，故文中内容及所给的一切建议请自行斟酌，选择性吸收，切勿盲目照搬。

本文记录了 Tensorflow 中线性回归的实现方法及如何使用梯度下降算法，仅为框架用法，其理论与底层实现不做介绍，有需要请移步往期深度学习专题博文，搭配食用更佳 深度学习（一）Logistics 回归与梯度下降。

本文记录了 Win10 系统下 Tensorflow 环境的搭建以及 CPU 与 GPU 版本的 Tensorflow 安装。

就在三年前，我于CSDN博客上发布了一篇题为《贝塞尔曲线运动n阶追踪方程的数学原理及其匀速化方法和应用》的博客文章，主要探讨的是贝塞尔曲线由一阶至n阶在数学层面的生成过程，以及匀速化的一些问题。不过当时博文中的“匀速化”似乎存在歧义，有朋友反馈匀速化后仍不匀速，后经了解才发现此匀速化非彼匀速化。本文尝试区分探讨两种匀速化及各自的应用场景和实现方法。

个人微信通知，这个功能我不止一次想要实现了！并不是为别人，而是为了方便自己。因为一旦有了这个功能，太多需要自己花心思去关注的事情就都可以全权交给程序来监控，并在需要时向自己发送提醒，简直是大解放。这篇记录就是向你分享，我是如何借助 Server酱 来实现这个通知功能的，如果你觉得有用，也可以将其引入到你自己的项目中，从此享受自己订阅自己的轻松。

本文记录了如何为 Nginx 服务器配置 SSL 证书，并让网站默认以 HTTPS 方式建立连接。

本文记录了如何为 Linux 服务器搭建 .Net Core 环境，并将 ASP.NET Core 网站项目部署到服务器上，并使用 Nginx 作为反向代理服务器，借助 Supervisor 实现项目的进程管理。