1.需求梳理

博主有一个简易文件存储站点，用来作图床与公开文件存放，但碍于服务器带宽限制，外链大文件加载速度属实不佳，刚好最近阿里云ESA有征文试用活动，便决定把该站点解析到阿里云ESA试试效果如何。
本文参与「玩透 ESA」有奖征文活动，活动详情见：http://event.alibabacloud-esa.com/

大致有如下需求：

ESA初试

本站最初使用Vuepress编译后，分别部署在Github Pages和Cloudflare Pages体验了一段时间，但由于主要面向国内使用，二者国内虽然能访问，但过于依赖网络环境，图片加载速度过慢，效果不佳。

直接放在我的服务器上，担心暴露IP，上CDN又太贵，担心被刷流量。一番搜索后发现国内腾讯云和阿里云都开始提供免费的边缘加速服务，由于是阿里云忠实用户路径依赖，在阿里云ESA交流群潜水了一番后，今天终于上手了。

PS：目前阿里云ESA可以免费使用一个月，后续可通过发帖每周领取1个月基础版的等值代金券。

博主有两三个长期使用的自建站点，近日想加一个流量统计脚本，体验了几个云厂商的都不甚满意，偶然发现了Umami。

它是一个开源的网络分析工具，提供了关于网站流量、用户行为和性能的数据统计与可视化分析功能，并且拥有极简的UI风格。

试用了官方的Demo后，让博主甚是喜欢，便决定使用Docker部署Umami。

部署

Umami官方提供了Docker镜像，但同时需要搭配数据库使用，这样一来，还是使用docker compose更方便一点，博主的docker-compose.yml如下。

更多环境变量配置可见官方文档：https://umami.is/docs/environment-variables

注意：博主使用的是2.19版本，本文发布时，官方发布了最新的V3版本，且不再支持MySQL，大家下载镜像时记得区分，官方V3更新说明见Umami v3

配置检查

#检查docker compose文件配置
docker compose config

#只输出服务名称
docker compose config --services

#只输出卷名称
docker compose config --volumes

#其它常用参数，可见docker compose config -h
--environment   #Print environment used for interpolation.
--images       #Print the image names, one per line.

部分书籍获知来源：墨七的书单

行为科学统计

行为科学统计 (豆瓣)

ML & DL & AI

1. 李沐《动手学深度学习》
   课程安排: https://courses.d2l.ai/zh-v2
   讲义: https://zh.d2l.ai

2. 黑马《机器学习》，从算法到实战项目，覆盖KNN算法、线性回归、逻辑回归、决策树、集成学习、KMeans算法、数据挖掘等
   https://www.bilibili.com/video/BV1Fzszz4Ek7

3. 黑马AI大模型《神经网络与深度学习》，涵盖Pytorch深度学习框架、BP神经网络、CNN图像分类算法及RNN文本生成算法
   https://www.bilibili.com/video/BV1c5yrBcEEX

4. 黑马AI大模型NLP、从传统序列模型到基于Transformer的预训练模型，构建完整NLP知识体系与项目实战
   https://www.bilibili.com/video/BV1GByoBfE73

打开全局配置文件

git config --global --edit

该文于2022-11-10发布在CSDN，2025年11月3日同步至此。

ssh配置免密登录

1. 安装