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    Python的历史与优缺点整理

    1989年圣诞节:Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。1991年2月:第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生,它是用C语言实现的(后面又出现了Java和C#实现的版本Jython和IronPython,以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现),可以调用C语言的库函数。在最早的版本中,Python已经提供了对“类”,“函数”,“异常处理”等构造块的支持,同时提供了“列表”和“字典”等核心数据类型,同时支持以模块为基础的拓展系统。1994年1月:Python 1.0正式发布。2000年10月16日:Python 2.0发布,增加了实现完整的垃圾回收,提供了对Unicode的支持。与此同时,Python的整个开发过程更加透明,社区对开发进度的影响逐渐扩大,生态圈开始慢慢形成。2008年12月3日:Python 3.0发布,它并不完全兼容之前的Python代码,不过因为目前还有不少公司在项目和运维中使用Python 2.x版本,所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到Python 2.6/2.7版本中。

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    用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(2)- 简介和设计

    用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(1)- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(2)- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(3)- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(4)- 语法分析1:EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(5)- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(6)- 语义分析:符号表和变量、函数

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    Java底层-Javac编译器

    当我们执行这个命令后,就会得到一个class文件,这一步其实就是编译,在前面一节我们提及到Java不同于C/C++,它首先需要将Java文件编译成class文件, 然后再由JVM将二进制文件代码转为与机器适配的机器码,而java文件编译成class文件就是由Javac编译器来完成。通常我们也叫Javac编译器为前端编译器,因为一个传统编译器编译结果是由源码到本地机器码的一个过程,而由于Javac编译器只负责源码到字节码这一步,所以叫前端编译器;字节码到本地机器码这一步是由后端运行时编译器来完成的,比如HotSpot VM中的C1、C2编译器。此外对于程序的优化也主要集中在后端运行时编译,这样可以使非Javac编译器产生Class文件(Scala,Groovy等语言的Class文件)也能享受到编译器优化的好处。

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    机器视觉应用方向及学习思路总结

    1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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