SWIG 的全称是 Simplified Wrapper and Interface Generator,它是一个开发工具,在Android Native开发中可被用来自动生成需要的 JNI 封装器代码。
Javascipt是一种基于原型的脚本语言。它是动态的,弱类型的语言。它可以说是最流行的Web开发语言。Javascript已经超越了基于浏览器的脚本语言,并且与node.js一起,它也被用作后端开发语言。
前言 在机器学习中,很多时候我们需要Python和C的混合编程,最重要的原因是为了性能效率的提升: 解释型语言一般比编译型语言慢,一般提高性能的有效做法是,先做性能测试,找出性能瓶颈部分,然后把瓶颈部分在扩展中实现。 本文的目标是在windows平台下(使用pycharm),实现python调用C语言编写的程序。主要参考资料: python扩展实现方法--python与c混和编程(http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/2670849.ht
配置docker本地仓库的方法参考:http://dockerpool.com/static/books/docker_practice/repository/local_repo.html 在执行一下命令的时候遇到一些问题,记录如下: 000 复制 # pip install docker-registry Searching for M2Crypto==0.22.3 Reading https://pypi.python.org/simple/M2Crypto/ Best match: M2Crypt
Surelog是一个支持SystemVerilog 2017的Pre-processor、Parser、UHDM Compiler,可用于语法检查、仿真、综合、形式验证工具的前端。
SWIG 是一个软件开发工具,能够简化不同编程语言与 C 和 C++ 程序连接的开发任务。 简而言之,SWIG 是一款编译器,它可以获取 C/C++ 声明并创建访问这些声明所需的包装器,从而可从包括 Perl、Python、Tcl、Ruby、Guile 和 Java 在内的其他语言访问这些声明。SWIG 通常不需要修改现有代码,而且通常只需几分钟即可构建一个可用的接口。
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了,但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢?
SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator,简化封装和接口生成器) 是一个开源工具,用于将C/C++代码转换为各种高级编程语言的接口代码。它允许开发人员在Python等脚本语言中直接使用底层的C/C++代码,以提高开发效率和灵活性。
最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。
步骤0:swig简介 swig是一种可以将C++代码转换为多种脚本语言封装的工具,可以在swig官网www.swig.org下载,解压后将swig.exe的路径添加到环境变量path中即可使用swig 步骤1:准备C++代码 编写需要在Python中调用的C++代码,最好将函数和类的声明统一放到头文件中,函数和类的实现放到源文件中 C++头文件 头文件主要包括: #include调用(例如#include <iostream>) 命名空间指定using namespace std; 函数和类的声明 #i
使用cython编译pyx文件输出c和h文件(带cdef public等定义才会输出头文件),pyx添加
/******************************* I come back! 由于已经大四了,正在找工作 导致了至今以来第二长的时间内没有更新博客。向大家表示道歉 *******************************/ 前言 Box2d物理引擎 Box2d是一款开源的2d物理引擎,存在很多的版本,C++,Java,html5和python等等 著名的愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的 目前也有很多的2d游戏引擎内置了对Box2d物理引擎的支持,比如cocos2d,HTML5的
我们来看报错信息,提示没有找到swig.exe这个文件。 原因是没有安装swig.exe或者没有把它添加到环境变量中。它是pyHook3安装必不可少的,我们来安装它。
hexo+github搭建专属个人博客的教程很多,这里也就不再介绍了,当然你也可以点击阅读原文查看。但是在初始搭建完成后,需要进行很多配置,使得网站功能更加健全,因此本文主要介绍网站的功能补全和优化。
LLVM和Clang工具链的生成配置文件写得比较搓,所以略微麻烦,另外这个脚本没有经过多环境测试,不保证在其他Linux发行版里正常使用。
语音唤醒 and hotword 参考snowboy 支持:linux、树莓派、moc 和windows 制作过程: - 1.snowboy 唤醒模型制作: - 2.环境安装:(ubuntu) - 3.测试你的唤醒词 snowboy 官网 1.snowboy 唤醒模型制作: 1.官网申请账号,可github登陆 2. 选取一个唤醒词:比如老张 3. 按流程制作和录音:3次 4. 测试模型 5.下载模型:备用 2.环境安装:(ubuntu) SoX (audio conversion) PortAudio
Snowboy,KITT.AI开发的人工智能软件工具包。通过Snowboy软件,开发人员可以在一些硬件设备上添加 “语音热词探测” 功能。KITT.AI 宣称,Snowboy 能够让人们轻松地将语音控制功能添加到自己的硬件设备上。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
镜像源地址可参考:tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
相比TA-Lib在技术分析领域的地位,QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
原理:挂装全局钩子,监听底层键盘消息,然后获取当前窗口标题以及按下的键等信息。 需要的模块:扩展库pyhook_py3k(注意,不要使用pyhook),pywin32。 第一步,安装pywin32,地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pywin32 第二步,下载pyhook_py3k,地址:https://github.com/Answeror/pyhook_py3k 第三步,下载swig.exe,地址:http://www.swig.org/dow
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗?他们使用强化学习技术,用动作捕捉片段训练模型,教会了AI智能体完成24种动作,走路、跑步就不用说了,还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
今天为了制作compass-style.org国内网站,决定使用nodejs来开发,express作为nodeJs 快速开发框架成为不二选择。半年前就学过nodeJs,express,到现在就来一次实战吧,实战过程果然会遇到许多问题,但解决问题的过程就是一种历练,更加坚实了我使用nodeJs的决心
Android 平台的Python——基础篇(一) Android 平台的Python——JNI方案(二) Android 平台的Python——CLE方案实现(三) Android 平台的Python——第三方库移植 Android 平台的Python——编译Python解释器 新篇——Android与Python混合编程
本文主要备忘为Node.js编写组件的三种实现:纯js实现、v8 API实现(同步&异步)、借助swig框架实现。
这个实验的具体内容就是gem5输出矩阵乘的访存trace,然后做个cache模拟器分析,我主要是入门一下gem5.我的系统是ubuntu16.04,主要流程如下
PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。
机器之心发布 来源:百度PaddlePaddle 不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后,从这篇文章开始上手,安装 PaddlePaddle。 环境 系统:Ubuntu 16.0.4(64 位) 处理器:Intel(R) Celeron(R) CPU 内存:8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows,如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
在 C++ 中捕获 Python 异常的原理涉及到 Python C API 的使用和异常处理机制。下面简要介绍捕获 Python 异常的原理:Python C API 允许 C++ 代码与 Python 解释器进行交互,从而可以在 C++ 中调用 Python 函数、获取 Python 对象、捕获 Python 异常等操作。所以说能都捕获异常并做提示,针对后期代码优化有很大的帮助,下面就看看具体的解决方案吧。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互,以及编译Python扩展和创建Python模块。
我们要通过一个实际案例,去实现一个自动化的网页构建的自动化工作流 构建用demo:gitee.com/liuyinghao1…
exe文件给Windows用,但是本章不安装,但是不排除后期更新文章,因为博主还没入门,还没考虑这么多!!!“囧”)
Isso – Ich schrei sonst – is a lightweight commenting server written in Python and JavaScript. It aims to be a drop-in replacement for Disqus.
在 Python、C++0x 和 SWIG 2.0 中,构建如下 C++ 代码时遇到问题:
loop.index: The current iteration of the loop (1-indexed)
CentOS项目是对Red Hat Enterprise Linux的100%兼容的重建,完全符合Red Hat的重新发布要求,并发布了一个新版本:CentOS 8.0.1905,适用于所有受支持的体系结构。
简介: JNI:Java Native Interface,它允许Java代码和其他语言(尤其C/C++)写的代码进行交互,只要遵守调用约定即可。 JNA:Java Native Access是一个开源的Java框架,是Sun公司推出的一种调用本地方法的技术,是建立在经典的JNI基础之上的一个框架。之所以说它是JNI的替 代者,是因为JNA大大简化了调用本地方法的过程,使用很方便,基本上不需要脱离Java环境就可以完成。 Swig可以根据c或c++代码生成jni代码的工具,大大简化jni的开发 Jnaerator可以根据c或c++代码生成jna代码的工具,大大简化jna的开发 从难易度看,使用jnaerator开发jna最简单,代码基本都是自动生成,但是jna开发有个很大的缺点,就是如果c代码过于复杂,比如出现java调用c,然后c再回调java,java返回的结果c还需要继续处理的时候,经常出现不可控制的crash,而jna算是中间层,这个层出现的错误完全无法调试,被逼无奈,我们的项目先用jna开发,不得不转jni开发,在使用swig的过程中,也遇到不少问题,因此总结如下:
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
如无必要,不再更新!(2019.09.13) 今晚我做出了一个慎重的决定,由于博主时间精力有限,需要更多的时间来工作和学习。所以我将放弃对 next 的主题的自定义修改,next 主题官方已经更新到了 7.0+的版本,喜欢 next 主题风格的朋友可以在 github 更新。 我这也算是上古版本了,版本差距实在过大,所以我也将放弃博客使用主题的更新。 以下仍为当前博客使用主题,lib 资源已打包 github。
个人博客主题美化 选择主题 Hexo默认的主题是landscape,推荐以下主题: snippet Hiero JSimple BlueLake 详见:https://github.com/searc
包装 C 库时出现的一个常见问题是保持可靠性和检查错误。事实是,许多 C 程序因不提供错误检查而臭名昭著。不仅如此,当您将应用程序的内部结构公开为库时,通常可以通过提供错误的输入或以非预期的方式使用它而使其崩溃。
其中 Qt5 是 RenderDoc 的界面库,autoconf 和 automake 在构建 c 胶水层生成工具 swig 会使用到。
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜,这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏,反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common,而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效,比如python,内建的list,dict结构比c/c++易用太多,但同样为了安全、易用,语言也牺牲了部分性能。在有些领域,比如通信,性能很关键,但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中,比如可以使用多种语言混合编程。
###ubuntu 12.04 安装llvm3.4、ios-lang交叉编译环境小记 在ubuntu 12.04上先安装gcc-4.8,然后安装llvm,clang,libcxx,libcxxabi.由于libcxx和libcxxabi相互依赖,需要两次安装libcxx。最后安装theos等开放的ios开发工具链 安装gcc-4.8如前文所述install gcc4.8 on ubuntu 12.04 安装llvm,clang /etc/apt/sources.list中添加如下两行:
写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用(bioinfoer.com)。
TypeError: MouseSwitch() missing 8 required positional arguments: 'msg', 'x', 'y', 'data', 'flags', 'time', 'hwnd', and 'window_name' 当鼠标焦点所在的窗口名包含非ascii码,比如中文是unicode编码,转码就会出现问题,不能获取到window_name,导致MouseSwitch()参数获取不全报的错。
最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下: ---- PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题 之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本,我想把BROAD数据拷贝到服务器上面,结果发现我们服务器的22端口没开,不能用scp传上去,非常郁闷,只能在本地训练。本机mac的显卡是A卡,所以只能装cpu版本的,安装完以后,我发现运行一下程序的时候报错了: 1 import paddle.v2
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