# 来源：NumPy Cookbook 2e ch6 创建通用函数 from __future__ import print_function import numpy as np # 我们需要定义对单个元素操作的函数 def double(a): return 2 * a # frompyfunc（或者 vectorize） # 将其转换为对数组每个元素操作的函数 ufunc = np.frompyfunc(double, 1, 1) print("Result", ufunc(np.
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。
很有可能，您正在阅读本章是出于以下两个原因之一；您要么想自定义 SWIG 的行为，要么无意中听到有人嘟囔着一些关于“typemaps”的难以理解的胡言乱语，然后问自己“typemaps，那些是什么？” 也就是说，让我们先做一个简短的免责声明，即“Typemaps”是一种高级自定义功能，可以直接访问 SWIG 的低级代码生成器。不仅如此，它们还是 SWIG C++ 类型系统（它自己的一个重要主题）的组成部分。typemaps 通常不是使用 SWIG 的必需部分。因此，如果您已经找到了进入本章的方法，并且对 SWIG 默认情况下已经做了什么只有一个模糊的概念，那么您可能需要重新阅读前面的章节。
大家好，我是苏州程序大白。今天是五一假最后一天了。大家做好上班的准备了吗？？？五一大家去哪里玩了。在评论区分享下。不多说了。下面讲讲C#中基本的排序算法。
当页面内容比较多的时候，如果像上一节中说到的在绑定路由使用app.send()方法返回大量的html字符串是不现实的，这个时候通常需要配置模板使其返回对应的页面。
本章简要概述了 C++11 标准的 SWIG 实现。SWIG 的这一部分仍在进行中。
本文内容较为详细，关于更简短的一篇介绍，请看这里： https://blog.csdn.net/weixin_45525272/article/details/105057120
1.路由方式引入 //应用程序的启动入口文件 var express = require('express'); //加载express模块 var swig = require('swig'); //加载模板处理模块 var app = express(); //创建app应用,相当于nodeJS的http.createService() //配置模板引擎 app.engine('html',swig.renderFile); //定义当前模板引擎，第一个参数：模板引擎名称，也是模板文件后缀；第二个参
一. cin对象以及常用函数总结1.cin>>2.cin.getline()3.cin.get()：4.cin.gcount():5.cin.read():6.cin.peek():
cin是C++的标准输入流对象，主要用于从标准输入读取数据，无论字符型，浮点型，还是整数形变量，我们只需要cin>>变量名称；即可完成各类数据读取数据。说到这里就不得不提到C语言中的标准输入函数scanf(),对于刚学习C++的萌新，一定会惊艳到相对于scanf函数，cin带来的便捷，scanf每次想要读取数据，必须指定数据类型，这显然显的有些繁琐。那么，为什么单靠一个cin>>变量名称，即可确定数据类型并读取数据，这其中的奥秘被隐藏在这个>>运算符之中，这个运算符叫做流提取符，其实cin>>的原型是cin.operator >>()，这又是一种被称为运算符重载的新技术，我们可以查看cin.operator >>的定义，它存在于istream头文件中，里面为>>符号定义了各种数据的处理方法，给大家看几个：
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题，但是它们仍然很重要，因此在此需要提及。**通用函数（Ufuncs）**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入，并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上，例如加法，减法，除法，乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类，并提供其他功能。
实现：在上课时间的定义给它的一个或多个参数，这些参数代表了不同的数据类型。 –>抽象的类。
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原文链接：https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4
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
语文能力捉急啊，看了半天没看懂。。。然后去找了英文原题（我实在LeetCode中文网做的题），英文描述如下：
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。
ndarray的创建可以使用多种创建函数，如下所示，只展示几种常见的创建方法，代码如下所示：
服务端返回DateTime属性如果用自带的json方法返回的数据如下： 有2种办法解决一种是采用服务端解决方案，一种是使用前端解决方案 1.前端解决方案 第一步：对Date进行扩展 /
几乎所有的编程语言都有C语言的影子，当然golang也不例外。可以看到golang的创始者们与c language有着密切的联系。所有，golang和c语言的相互调用也是理所应当。 什么场合会使用Go与C的互操作呢？ 下面的地址给出这样的答案：http://tonybai.com/2012/09/26/interoperability-between-go-and-c/ 1、提升局部代码性能时，用C替换一些Go代码。C之于Go，好比汇编之于C。 2、嫌Go内存GC性能不足，自己手动管理应用内存。 3
loop.index: The current iteration of the loop (1-indexed)
本文引用于“C语言中文网”，我整理出来放在博客，方便大家共同学习。所有知识点和代码均已亲测可用，如有疑问，可提出，一起讨论学习。
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。
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
FuzzyKmeans 在对数据进行聚类时，最常用的方法应该是kmeans，但是kmean只能保证每一条待聚类的数据划分到一个类别，针对一条数据可以被划分到多个类别的情况无法处理。为此，人们提出了Fu
大家好，我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表（数组）中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法：顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
使用Subversion库API开发应用看起来相当的直接，所有的公共头文件放在源文件的subversion/include目录，从源代码编译和安装Subversion本身，需要这些头文件拷贝到系统位置。这些头文件包括了所有用户和Subversion库可以访问的功能和类型。Subversion开发者社区仔细的确保所有的公共API有完好的文档—直接引用头文件的文档。
对于运筹优化算法工作者来说，更优的结果和更快的运行速度是我们不懈追求的目标。在实践中我们很 容易就能感受到，这个目标主要取决于算法本身的设计，同时也取决于算法的具体实现方式。本文主要 分享一点算法实现中的加速方法，特别针对python用户。本文将以分支定价求解VRPTW为例，主要介绍 两个方面的技巧，第一个是在python中使用C++库，第二个是分支定界过程的并行化，希望能给大家带来一些帮助。 一.在Python中使用C++库 Python是当前最热门的编程语言之一，特别是在数据科学、深度学习等领域。但是P
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。
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：
作者：刘光聪 ，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计：会话生命周期（http://www.jianshu.com/p/667cbb20d802） 责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章： 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两个
网上看的很多教程都是几个常见的例子，从内置模块或在线download数据集，要么是iris，要么是MNIST手写识别数字，或是UCI ，数据集不需要自己准备，所以不关心如何读取数据、做数据预处理相关的内容，但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水。 本文从图片下载，到生成数据集列表，建立模型，最后到预测，将整个图片分类的实操流程详细讲解。 代码基于百度开源的深度学习框架 paddlepaddle,该框架安装及其简单： pip install paddlepaddle mac版 安装后使用如果报错： 1
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
Isso – Ich schrei sonst – is a lightweight commenting server written in Python and JavaScript. It aims to be a drop-in replacement for Disqus.
实际上是Json格式化问题，我们应该在返回json的时候进行格式化，我们需要重写系统的JsonResult类 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Web.Mvc; using System.Text.RegularExpressions; using System.Web; using System.Web.Script.Serialization
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。
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。
这个题目可以让我们回归到小学，想想加法的竖式是怎么写的，哈哈，如果当时你不是那个竖式写错了，是不是就不在3班了？是不是就不会在这里写什么这这这..... 海绵宝宝，这就是人生啊。。
官方文档： https://myvin.github.io/swig.zh-CN/index.html Github： https://github.com/node-swig/swig-templates
刚入手一本《白话深度学习与Tensorflow》，哈哈，一直看深度学习很火，其实自己一知半解，都没有对这个领域进行一点系统的学习，现在准备看看这本书，开始入门。毕竟深度学习是大趋势，个个都说是个坑，个个都往里跳。。。趁着有时间，了解了解也无妨。 初步感觉这本书比周志华老师的《机器学习》稍微好懂一点，讲实例和大比方居多，当然也有公式支撑。整体还不错，讲了基本神经网络、CNN、RNN、LSTM、HMM、Deep Residual Network（深度残差网络）这些耳熟能详的模型。 所以，一边看，一边做做笔记，也
如果使用java工作，那么可以使用jythonc命令把Python类编译成Java类，这样的Java类能直接导入到Java程序中。
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