🗒️ Java Q&A Hub: SEO外链建设与推广技巧分享

本文介绍了一个关于Java和Android技术的技术论坛站点,其中包括对外链建设和推广技巧的分享,以及对多个AI相关产品的介绍和总结。通过外链建设和内容优化,旨在提高网站权重、增加自然流量,并在其他平台进行推广,如Reddit等。作者分享了站点Java Q&A Hub的运营经验,强调SEO外链建设的重要性,指出成功网站运营需要引流和推广的持续努力。

🗒️ 部署一个属于自己的ai壁纸网站

文章详细介绍了如何部署一个AI壁纸网站。项目主要利用dall-e-3模型,根据用户输入的提示词生成壁纸图。技术包括nextjs, clerk, aws s3, stripe, node-postgres, tailwindcss等。文章详细介绍了环境变量的配置,部署运行过程,以及在aws s3部分遇到的问题和解决方法。最后,运行项目并在浏览器中打开,就可以生成壁纸。

🗒️ 如何快速的移除Android老项目的ButterKnife

文章讨论了如何快速移除Android老项目中的ButterKnife。作者提出了三个开源项目:dengzii/RemoveButterKnife,u3shadow/RemoveButterKnife和Joehaivo/RemoveButterKnife。最后选择了Joehaivo/RemoveButterKnife,因为它支持一键替换全部文件,包括移除ButterKnife,生成findViewById,以及替换OnClick等相关代码。尽管使用此插件仍需要花费一些时间进行调整和测试,但它大大提高了效率。

🗒️ 云数据库Turso学习笔记

这段时间想要把精力放到出海上,数据库是其中很关键的一环,做的工作中很久没有涉及到这种了,所以学习了下,特别是这个Turso数据库,感觉还挺不错,支持本地远端的同步,本质上还是个Sqlite。那更值得我研究学习下了,这是这几天学习的常用命令等相关的笔记整理。

🗒️ supabase 数据库踩坑1

在使用supabase数据库时,遇到了由于主键自增设置问题导致的重复键错误。解决方案是找到自增序列的名称,然后重置自增序列的起始值为下一个未使用的值。此外,从本地的postgresql导出的csv文件导入到supabase时,也会出现字段格式不对的问题,需要寻找更好的数据同步方案。

🗒️ Mac上如何多开小火花软件来管理更多的视频号账号

本文介绍了如何在Mac平台上多开小火花软件,实现多账号管理。首先,需要打开终端命令行,输入open -n "/Applications/小火花.app"命令,即可在新窗口中打开小火花软件。重复此步骤可以无限开多个小火花软件,每个软件可以注册一个新账号,用于管理对应账号下的视频号。这种方法参考自AI搜索工具,可以实现多账号操作,但需要注意,相对于仅使用一个小火花管理全部账号来说,仍然较为繁琐。

🗒️ suno.ai火爆互联网了,又是一波新的机会呢

Suno.ai是一家专注于AI音乐生成的初创公司,最近因其强大的音乐生成能力和创新性而备受关注。其创作模式包括半自动模式,让用户可以轻松创建自己想听的歌曲。最近生成音乐的能力得到了突破性的进展,导致其在各个平台上广受欢迎。此外,还有一些教程和工具可以帮助用户创建和下载Suno.ai的音乐,例如waytoagi和各种下载器。最后,由于Suno.ai的火爆,开发者也开始发力其周边服务,例如开发第三方API和创建相关内容。

🗒️ 总结量化选股系统

这是关于使用Python获取A股股票API的量化系统的总结和运行日志。文章包括了基础知识和重点内容,以及相关脚本的使用和配置。作者提到了量化选股并不意味着能赚到钱,需要谨慎投资,并且可以结合其他策略进一步过滤股票。同时,作者也提到了未来可能分享关于20日线、30日线、60日线等策略的文章。

🗒️ 用Python批量修改文件夹下短视频的名称

使用Python编写了一个脚本,可以批量修改文件夹下短视频的名称,通过获取视频时长并将其加入到原始文件名中。这个脚本利用了moviepy库,需要先安装该库才能运行。这个小工具可以很方便地处理时长一致的视频文件。

🗒️ 计算流通市值在50亿以上的股票相对强度RPS

本文介绍了基于本地数据库中的股票数据,计算股票相对强度RPS的方法。通过构建新的DataFrame和计算收益率,得出股票的RPS值,并筛选出强度在85分以上的股票。最终生成了一个20240318RPS5这样的文本文件。文章还附有完整的Python代码和相关截图。

🗒️ 交易日同步流通市值在50亿以上的股票收盘价

该文介绍了一个量化选股系统的代码,通过同步股票收盘价并计算RPS值来选出更好的股票。代码支持同步指定时间范围内的股票数据,并将其存储在数据库中。文章还展示了部分运行日志和数据库表结构。该系统每个交易日都在运行。

🗒️ 通过Python DateFrame的Merge操作生成一个新的数据库表记录

前面的文章介绍了通过Python获取A股总共的5000多只股票以及获取流通市值在50亿以上的股票信息,并将这些信息写入到Mysql数据库中。本文在此基础上,通过DataFrame的merge操作,生成一个新的表以及对应的记录。通过示例代码展示了如何合并DataFrame并选择需要的列,最终将结果写入MySQL数据库。文章总结了操作的简便性和merge操作的重要性。