rem 编译64位boost rem 一直以来都是在Win32环境下Build和使用boost，但现在基本上每天都在64位Win7下工作， rem 所以很有必要把这几天的经验总结下来。和32位环境不同， rem x64环境下编译得先从开始菜单启动Visual Studio的Visual Studio 2008 x64 Win64 Command Prompt进入命令提示符， rem 而不是随便打开任意一个命令行窗口就行。然后转到boost根文件夹，运行bootstrap.bat生成x64版的bjam.exe。然后运行命令： rem bjam --build-type=complete toolset=msvc-9.0 threading=multi link=shared address-model=64 rem 即可生成DLL版平台库，如果要编译静态库版就把shared改为static。 rem 只生成一个库的话加上例如–with-python得编译选项，避免生成东西太多、时间太长。 rem 要有address-model=64属性，如果没有这个属性的话，会默认生成32位的平台库，加入这个选项才能生成64位的DLL。 rem 如果要生成Boost.Python库，需要先下载安装x64版的Python安装包，我用的版本是3.2.3。 rem 在使用这个库编写Python扩展DLL时，默认是使用动态库版的Boost.Python，要使用静态版的必须 rem 在C++项目中定义BOOST_PYTHON_STATIC_LIB宏，这样就不用在使用或发布扩展时带着boost_python-vc90-mt-1_50.dll一起了， rem 当然扩展DLL的尺寸会大些，如果做实验没必要这样，编译又慢生成的文件也大。 rem vs工具链版本：vs2003 : msvc-7.1，vs2005 : msvc-8.0，vs2008 : msvc-9.0，vs2010 : msvc-10.0
.sh还需要处理DOS文件和UNIX文件的差异，使之可执行。在Linux命令行逐条执行：
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。
栈(Stack)是一种遵循先进后出(LIFO)原则的有序列表，新添加或待删除的元素都保存在栈的一端，这一端被称作为栈顶，另一端被称作为栈底。在栈里，新元素都靠近栈顶，旧元素都靠近栈底。
近期由于另外一个项目需要用 vs2015 ，于是把 Qt 也升级到了 5.6.0 。由于项目需要兼容 Windows xp ，所以需要自己编译 Qt 。这里大致整理一下编译的过程。
另外，之前不想那么麻烦写代码，还去找了一个叫做按键精灵的软件来模拟执行。不过那个软件是模拟鼠标和键盘，所以执行的时候会有界面出现，而且你的鼠标和键盘不能动，所以后来放弃了。如果觉得这个麻烦也可以试试那个。可以生成一个按键小精灵的exe，用计划任务定时执行。这个软件也很邪教啊，还可以自动截图。
通常一个脚本都是使用某一种语言编写，使用固定的解释器执行。例如以下这段vbs脚本：
参考链接：http://blog..net/wanlixingzhe/article/details/7359809
windows下批处理实现进程监测 http://blog.51cto.com/10942560/2096009
下载QPython3，直接在手机应用中搜索就行，如下，大概也就12兆左右，直接点击下载安装就行：
前面的文章文章我们写到了SDK的开发以及ak认证的实现，在本文我们继续讲讲地图SDK开发中的示例文档的实现。
今天在学习pandas的官方文档时，遇到了divmod这个函数，调用了help(divmod)。pandas返回了一行话如下：
本文主要学习闭包的定义和调用，理解闭包的作用，闭包在编程中会起到简化代码的作用，是一个很重要的知识点，让我们来详细看看。
若一个正整数有偶数个不同的真因子，则称该数为幸运数。如4含有2个真因子为 1 和 2 。故4是幸运数。求【2，100】之间的全部幸运数之和。
需要备上下面三样东西 JSDocTookit http://code.google.com/p/jsdoc-toolkit/
之前分享过python相关工具，阿然最近又发现一个自动备份工具（bat脚本+SecureCRT+vbs脚本），支持telnet及SSH，配合windows的计划任务，自动备份H3C、华为交换机、路由器，效果还不错，理论上只要能用SecureCRT登录的设备，稍加修改都可以完成采集、备份。
动态规划是编程面试中的热门话题。一般来说，能够用动态规划求解的问题具有如下三个特点：
记不太清了，印象中在中学时代学过一篇课文，是讲如何读报纸的。 我在阅读时一直保持了当时文中介绍的习惯。 对于不需要精读的内容可以跳读。 现在 ChatGPT 爆火后出现了大量的应用，其中 AI 摘要插件对我的帮忙很大。 信息过剩后，我们被很多低价值的信息轰炸，这类插件可以让我快速的辨别一篇文章是否值得细读。 通过多方对比后，我选择了「ChatGPT 总结助手 - Chrome 应用商店」作为我浏览网页时的首选插件。 它的使用效果如图：
本文来分享一下如何通过Python来开始数据分析。 具体内容如下： 数据导入 导入本地的或者web端的CSV文件； 数据变换； 数据统计描述； 假设检验 单样本t检验； 可视化； 创建自定义函数。 数据导入 这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下： import pandas as pd # Reading data locally df = pd.read_csv('/Users/al-a
熟悉Hexo的朋友都知道，写好的Markdown文章应该放到hexo安装目录的source\_posts文件夹下，然后使用命令hexo g -d或者是hexo d -g进行部署。我在使用Hexo的时候，_post目录其实是关联了我的一个远程Github仓库，我习惯于用小书匠这款编辑器来写MD文章（主要是因为小书匠可以关联使用多个平台的图床服务），写好后也可以直接保存到这个远程仓库中。按以前那种方式，我首先需要在_post目录中pull最新的文章，然后再使用hexo g -d命令来部署。老实说，我承认自己是个懒人，之前也捣腾过用Travis CI来解决hexo自动化部署的问题，但就是一直卡在某一步，然后现在也就搁置了，下来如果弄成功了我会再写一篇文章。今天这篇文章是主角是使用bat脚本来部署文章，在那之前我们先了解一下bat。
使用了vant3的tabs标签页 vant3 tabs 文档入口 使用在单歌和喜欢这里
因项目需要，很多代码和python模块是go语言没有的，虽然有个项目是转化python代码到golang代码，但是还没开始用，关键是python引用的模块如此之多，不可能都去转换对吧。
下压栈(或简称栈)是一种基于后进后出的(LIFO)策咯的集合类型. 其中添加移除新项总发生在同一端。这一端通常称为“顶部”。与顶部对应的端称为“底部”。栈的例子很常见,想象桌上有一堆书., 只有顶部的那本书封面可见，要看到其他书的封面，只有先移除他们上面的书.
官网：https://wkhtmltopdf.org/downloads.html
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
前言一、requests模块使用1.1 requests模块发送get请求1.2 response响应对象1.3 response.text与response.content的区别1.4 通过对response.content进行decode，来解决中文乱码1.5 response响应对象的其他常用的属性和方法二、requests模块发送请求2.1 发送带headers的请求2.1.1思考2.1.2 携带请求头发送请求的方法2.2 发送带参数的请求2.2.1 在url携带参数2.2.2 通过params携带参数字典2.3 在headers参数中携带cookie2.3.1 github登录抓包分析3.3.2 完成代码2.4 cookie参数的使用2.5 cookiejar对象转换为cookies字典的方法2.6 超时timeout的使用2.7 代理proxies的使用2.7.1 理解使用代理的过程2.7.2正向代理和反向代理2.7.3 代理IP(代理服务器)的分类2.7.4 proxies代理参数的使用2.8 使用verify参数忽略CA证书三、 requests模块发送post请求3.1 requests发送post请求的方法四、利用requests.session进行状态保持4.1 requests.session的作用及应用场景4.2 requests.session的使用方法4.3 实例：模拟登录github精彩链接最后
在Windows下，Qt官网默认提供的二进制版本大多是32位，目前（2015.01.24）只对VS2013提供了64位版本，如下图所示：
批处理是Windows自带的一个脚本引擎，语法简洁、内置一些功能强大的命令，并且可以与Windows上的其他软件进行良好的通信。批处理能够提供一系统自动化处理功能，大幅提高日常工作中的一些琐碎重复事情的效率。
云端 IDE在很多场景都有应用，比如githup等平台都有集成。另外云端 IDE之前我也接触过类似的，并且也集成在了我们自己项目中。但是功能并不是很完善，可以进行在线开发，提交代码。但是整体效果并不是很佳。了解到腾讯云 Cloud studio，发现这个云端 IDE功能很多，并且十分稳定。
更新于 2016/08/23 资源 Open Source Society University 自学计算机科学的学习路径和资源。 免费的计算机编程类中文书籍 免费编程书籍 计算机科学论文 awesome 各种了不起的资源。 Python Share Python初学者书籍、视频、资料、社区推荐。 Python 资料汇总 码农周刊整理 500 Lines or Less 一些高质量的代码总数小于 500 行的小项目 前端 Github FE project Github 上值得关注的前端项目 n
思路： 本人没有特别好的思路，只能多举几个例子发现模式。例如，从0开始，第一步能够产生{+1, -1}， 第二步能够产生{+1, -1, +3, -3}，我们枚举到第六步，有：
Δ：切割字符串获得片段：split(str,num) 使用split(str,num)获得以str为分割符切片后的片段 参数说明：str:进行切片的字符串 num:表示分隔符使用的次数,不填的话则显示所有切片后的片段
CGI是common gateway interface的缩写，大家都译作通用网关接口，但很不幸，我们无法见名知意。 他是一个协议、是一种规范。
给大家介绍一个C++上简单高效的图表绘制与数据可视化的神器 matplotlib-cpp。先交代我的系统配置跟软件版本信息
这一次的比赛从成绩上来看是挺满意的，国内84，世界214，挺让人满意的一个结果了，不过可惜的是依然没能把四题全部做出来，卡死在了第三题上，简直了。
代码开发随着云计算技术的不断发展，云 IDE 也应运而生，以下是云 IDE 的一些特点：
最近一位朋友想做个大疆的EP车,我提供一些建议,在看Dji的SDK,我就顺手拿这个来做示范了.
通常我们的web应用都是部署再Liunx环境里面的，但是由于一些历史原因，例如旧系统使用的是.Net，在不增加新服务器的情况下，我们只能选择使用windows server环境来部署了。
自动化测试selenium在小公司的成功实践 本文可能是目前最完整的一篇selenium（java版）实践文章，不是之一。 如果你是java开发人员，本文将帮助你快速搭建整套selenium自动化测试框架，你可以帮助公司升级为自动化测试架构； 如果你是测试人员，那你得按照本文多实践一下，遇到不懂的咨询下公司的java开发，同样你也可以完成自动化测试架构升级。 当然啦，如果目前公司已经是自动化测试了，那本文就当是再次梳理下相关知识吧。 前言 可能提到自动化测试selenium，大家都会想到用python语言
提到自动化解决方案，相信大部分人会想到用 Python 语言，只需要根据功能场景，编写 Python 脚本即可
Breathe. Take care. Stand still for a minute. What you are looking for might just be looking for you too.
华丽炫酷的动画特效总能够让人心旷神怡，不能自已。艳羡之余，如果还能够探究其华丽外表下的实现逻辑，那就是百尺竿头，更上一步了。本次我们使用图片、SCSS样式以及SVG图片动画来实现“点赞”按钮的动画特效，并比较不同之处。
登录后可以传文件这里使用了 squirrelly 模板该模板有个CVE ， CVE-2021-32819参考
SQL Tuning Health-Check Script (SQLHC)是SQLT的一个简化版本，同样用于诊断SQL问题，检查单条 SQL 语句运行的环境，包括基于成本的优化器（CBO）的统计数据，用户对象的元数据定义，配置参数和其他可能影响到待分析 SQL 性能的因素。
我们正在跑步进入移动互联网时代，所以针对移动环境下web开发响应式设计成为发展的一个必然的趋势。所以这几天一直没更新文章，也是在准备怎么写关于这个响应式设计，毕竟用可以，但是想写的明白还是需要费点功夫的，有人说不会响应式布局不算一个合格的前端，也有人说响应式是css的高阶玩法，不管怎么说，我们还是要写一个教程的，今天我简单的解释一下什么是响应式布局设计，目前写的是怎么可以实现，和一些原则，然后具体的后期我会持续更新。正好也写一些有含金量的文章，之前写的文章太浅了，没什么技术含量，以后尽量不写太浅的东西，略略略，向着大神大步迈去...
而稍加尝试之后，我想试着把tailwindcss引入到我现有的项目中，但是引入过程中，我发现对于一些微型项目，引入tailwindcss似乎不太划得来，尤其是我之前也喜欢写公有类以至于出现了css污染（撞得美满），已有的设计规范和微型项目不值得专门引入tailwindcss，所以我想着，对于这些玩意儿能否参照tailwindcss的思想手搓一些公有类出来
在winserver上明明已经安装了JDK1.6并设置好了JAVA_HOME，可偏偏Tomcat在启动过程中找不到。
本文总结Python语言做数据探索的知识。 类似Ｒ语言做数据探索，利用Python语言做数据探索。 1 数据导入 2 数据类型变换 3 数据集变换 4 数据排序 5 数据可视化 6 列联表 7 数据抽
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