TechBridge 技術共筆部落格

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Contribute（分成 hexo 原始檔和已完成編譯的 .html 靜態檔案）

1. $ npm install -g hexo-cli
2. $ git clone https://github.com/TechBridgeHQ/blog-starter-kit.git
3. $ npm install
4. 寫新文章 $ hexo new post <title>，在 source > _post 資料夾下開始使用 Markdown 撰寫文章（寫靜態檔案為 new page、草稿：new draft）
5. 重新 compile 一次，將 .md 檔案轉成 .html 等靜態檔案 $ hexo g (若有圖片請存在/sources/img/下)
6. 在本地端 http://localhost:4000 觀看效果 $ hexo s，（若遇到問題請多 $ hexo g compile 幾次）
7. 確認無誤後 $ git status ，看是否有要 $ git add 檔案，若無則 $ git commit -a -m your_commit，先 $ git pull 再 $ git push origin
8. 上傳成功後，Deploy $ hexo d 到正式站點
9. 至 http://blog.techbridge.cc 看是否正確

PS. 口訣先 git push，再 hexo deploy

Format（文章格式）

• 文章內容請遵守中文文案排版指北

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title: Caffe & GoogLeNet，怎麼幫助機器人更好地辨識物體
date: 2016-03-19 10:54:49
tags: 機器人, 深度學習, Deep Learing, Robot, GoogLeNet, Caffe
author: pojenlai
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以下文章內容
XXXXX

以下請關於作者先自己加上，之後會轉成自動生成：
關於作者： 
@pojenlai 演算法工程師，對機器人跟電腦視覺有少許研究，最近在鍛鍊自己的執行力

Documents

1. 使用GitHub和Hexo搭建免费静态Blog
2. Hexo常见问题解决方案
3. Hexo 安裝教學、心得筆記

目前負責的 Curator（歡迎有興趣朋友跳坑加入策展人團隊:P）

1. @kdchang 文藝型開發者，夢想是做出人們想用的產品和辦一所心目中理想的學校
2. @arvinh 前端攻城獅，熱愛數據分析和資訊視覺化
3. @huli 野生工程師，相信分享與交流能讓世界變得更美好
4. @pojenlai 演算法工程師，對機器人跟電腦視覺有少許研究，最近在鍛鍊自己的執行力

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