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博客的部署往往只需要一行命令，但却需要花费我几分钟在本地的构建时间，完成博客内容后本应该放松放松心情，这几分钟的等待显得尤为惹人生厌

那么如何解决这个问题呐？当然是自动化部署啦，这样我们每次只需要将写完的博客 Push 到 GitHub 上，就可以触发相应的 CI 以完成博客的自动部署咯，所以这里就介绍如何使用 GitHub Action 来自动化部署博客

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虽然此前也接触 Linux 很久了，但平时也只是作为备用系统偶尔用用罢了，之前也用过一段时间 deepin，但是有很多细节上有 bug，一段时间后还是将 Windows 作为我的主力系统了。

前段时间了解到了 Manjaro 这个 Linux 发行版，可以非常方便地安装软件，所以决定尝试一下下～

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最近在 DL 的学习方向上稍有迷茫，毕竟有那么多学习的方向嘛。前两天突然翻出来一张猫猫十年前的照片，但分辨率实在太低啦（240 * 320），就想尝试一下超分辨率相关模型，发现最近超分辨率也在用 GAN 啦，所以，就尝试了解一下～

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Git Commit Message 虽然可以随意描述，但使用没有意义的描述对于后续 review 代码以及理解代码用途等方面都会造成巨大的影响。因此 Commit Message 具有意义是最基本的要求，此外，你还应该遵守一定的格式规范，这样能够让大家更快更清晰地了解该 Commit 的详情。这里我主要介绍下常规的 Git Commit 规范和 Gitmoji 规范，最后介绍下我常用的相关配置。

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Git 并不适合管理二进制文件，但有些情况下又不得不添加一些图片之类的二进制文件，但一旦频繁更改的话，历史记录中将记录着每一个完整的二进制文件，导致 repo 越来越大……为了解决该问题，往往需要一些针对二进制文件的处理手段

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虽然说 TensorFlow V2 比 V1 易用性提高了很多，但杂乱的 API 还是让人抓狂，特别是 Keras 中有着多种多样的模型实现方式（最简单的 Sequential、最灵活的 Functional、最规整的 SubClass）以及训练方式（fit 和自己写训练循环），fit 过于封装，有时候想加点东西都挺麻烦，而自己写循环又怕效率较低，也可能会忽略点什么，果不其然，最近又发现了训练状态的设置问题，于是它差点又把我推向了 PyTorch 的怀抱