首先声明，这不是一份指南，这是一份失败的操作流水记录。我得到的最终结果：编译成功，但是无法运行，放弃在 Mac 平台直接使用此工具，乖乖用 Linux 或者容器环境。
对于算法和数据结构应该大家都不陌生，在这门学科的语境里我们用 O(xxx) 来衡量算法的复杂度。但是实际的工作中性能工程师要回答的常常不是时间复杂度问题，而是 1、程序的哪个部分慢？ 2、慢的部分，单次执行的耗时是多少？
一直以来，我都维护了完整的 GCC 工具链构建工具 和 LLVM,Clang,libc++,libc++abi工具链构建工具 。 一方面是为了测试和体验新版本编译器的功能和利用一些更现代化的工具检查代码中的风险，另一方面也是为了给我得很多开源仓库做多版本适配。 其中所有的编译期依赖项（不包括 tar,awk等可执行程序的工具）都是自己构建的，这样也能管理好某些新版本组件需要的新版本依赖项，并且做到跨发行版兼容。同时很多发行版自带的 LLVM+Clang 套件都缺斤少两，有的缺少 clang-analyzer ，有的缺少 clang-format ，也有的缺少 libc++ 和 libc++abi 或者缺少sanitizer组件。我也是根据自己的需要编译并输出了大多数开发工具，甚至还有一些开发库以便二次开发（比如用libclang写工具来复用libcang的AST功能）。
一般我们在windows获取mac开发代码 , 编译的时候如果要编译成指定系统的二进制文件 , 这时就需要使用交叉编译
这两天安装逆向工具 pwntools 和 pwndbg 可把爷给整懵了，由于 IDA Pro 在 Windows 上运行，所以用双系统的话不方便，一般都是虚拟机或者子系统安装这两个工具，但我尝试了各种方法，最后还是在自己双系统 ubuntu 上成功安装，这就来记录一下踩过的坑。
但是先别着急，假设我们的python应用需要做一些科学计算，并且将数据以图形的方式展示出来，这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了，先用ubuntu来安装这俩个库，编写Dockerfile.ubuntu
数人云上海&深圳两地“容器之Mesos/K8S/Swarm三国演义”的嘉宾精彩实录第四弹！小数已经被接连不断的干货搞晕了，沉浸技术的海洋好幸福~Windows container在国内的实践还比较少，携程作为.Net大户，率先进行了调研和实践应用，将其中的成果与大家分享。
为了确保GitHub上的项目可以顺利制作成镜像并推送到hub.docker.com，您需要做好以下准备：
1：创建Dockerfile文件，用于构建镜像 如果你还不知道Dockerfile如何创建，请移步我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/CSDN___LYY/article/details/83061188 注意点： dockerfile中的路径统一 这里使用的版本较低（被容器化的项目使用的比较旧），如需使用其他版本的jdk或者tomcat，找到相应的url替换对应http位置即可 我的项目的数据库使用的是远程数据库，所以没有在镜像中加入数据库的构建，还
在技术发展的早期，Java 语言以其“一次编译，随处运行”的特点在众多编程语言中独领风骚。而 Java 语言编译出的 jar 包始终是应用层面上的，如果我们想要运行一个 Web 应用的 jar 包，仍然需要搭建 Tomcat 服务器才能真正运行这个 Java 应用。于是当虚拟化技术出现之后，开始有了同时包含 Tomcat 服务器和 jar 包等其他必要的配置和环境的完整虚拟化镜像。只要在大家的电脑或者服务器上安装了对应的虚拟化软件，运行这个虚拟化镜像就可以看到最终的 Web 界面并正常使用。
Gradle下载慢主要分为2类问题： 1.新建项目下载gradle慢 2.下载依赖jar包慢
有用户反映视频feed流的列表中的图片加载慢，需要确认是否是CDN响应慢/图片太大的原因。
本文说明如何在Ubuntu 16.04（64位）上编译Android最新主线代码，介绍如何下载代码、建立编译环境、编译代码。
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763
书接上文，昨天我们快速的走了一遍wasm的开发流程（我的『MVP.Blazor』快速创建与部署），总体来说还是很不错的，无论是从技术上，还是从开发上，重点是用C#来开启前端时代，可以开发SPA单页面应用，这个本身就是很奇妙的一件事，因为我有一定的VUE.JS基础，所以入手Blazor.Wasm的话，还是特别快的，可以说是很对脾气的，无论是双向绑定、组件开发、页面模板、生命周期、父子通讯等等等等上，都很契合。
Kali Linux 是个坑特别多的操作系统，尤其是对于我这样的初学者来说，这也难怪会有那句名言：Kali 学得好，监狱进得早！这两天在定制自己的 Kali Linux 时遇到了许多坑，我采集汇总在了这篇推文里，以防日后重蹈覆辙，也供有需要的伙伴参考借鉴。
Cython是Python编程语言和扩展 Cython 编程语言（基于Pyrex）的优化静态编译器。 它使得为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样容易。这允许编译器从 Cython 代码生成C代码。 显而易见的是，它能将python代码翻译为C代码，然后生成符合Python/C API的动态链接库。这样就能更好的保护你的python源码不被破解。例如你的代码包含了核心的量化交易策略。将其转为机器语言才能更好的保护你的核心代码。另外一方面，Cython也带来了一些扩展，使得你可以通过添加静态类型声明，将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。
作者 | Strager 译者 | 马可薇 策划 | 褚杏娟 C++ 漫长的构建时间可谓臭名昭著，编程圈的“我的代码在编译”只是个段子，但 C++ 让这个段子长盛不衰。 谷歌 Chromium 规模的项目在新硬件上的构建时间长达一小时，而在老硬件上的构建时间更是达到了六个小时。虽然也有海量的调整方案能加速构建速度，还有不少削减构建内容但极易出错的捷径供人选择，再加上数千美元的云计算能力，Chromium 的构建时间仍是接近十分钟。这点我完全无法接受，人们每天都是怎么干活的啊？ 有人说 Rus
脚本大概思路就是下载如下所表示的组件所有源码，除llvm外的其他组件源代码解压到llvm/tools目录下,这样子源代码就全部准备好 BUILD_TARGET_COMPOMENTS="llvm clang compiler_rt libcxx libcxxabi clang_tools_extra lldb lld libunwind"; 接下来就是编译的过程了。
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最近写了一个微服务项目，本地调试很麻烦，每次修改一部分都得把代码提交到仓库，再用Jenkins编译。整个流程感觉有点慢，想着改完代码执行一个脚本，直接编译并且将jar包发布到测试环境上。幸运的是win10已经支持ssh和scp命令了，所以我可以用scp命令来实现我的想法了，无图无真相
http://services.gradle.org/distributions/
Conda 中包含的软件越来越多，而且软件的不同版本都保留了下来，软件的索引文件越来越大，安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大，导致solving environment越来越慢。
今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包，然后他问我使用那个底层镜像，我说你直接去docker hub上找一个，他打开之后问我这么多我该使用那个，他们之间有什么不一样呢？
一款产品从开发到上线，从操作系统，到运行环境，再到应用配置。作为开发+运维之间的协作我们需要关心很多东西，这也是很多互联网公司都不得不面对的问题，特别是各种版本的迭代之后，不同版本环境的兼容，对运维人员都是考验。Docker为什么会出现？因为他对于上述问题给出了一个标准的解决方案。
在Go语言的开发过程中，项目构建是一个关键环节，它涉及代码编译、打包、测试等多个步骤。go build作为官方提供的命令行工具，提供了基本的构建功能，而Makefile则是一种更灵活的自动化构建脚本，适用于复杂项目的需求。本文将深入探讨这两种构建方式，揭示常见问题、易错点及应对策略，并提供实用的代码示例。
镜像是由多层存储所构成，下载也是一层层的去下载，并非单一文件。 镜像的基础是底层AUFS的支持.
最近看了一本书《Android Gradle 权威指南》，对于 Gradle 理解又更深了，但不想过段时间就又忘光了，所以打算写一篇读书笔记，将书中一些我个人觉得蛮有用的点记录、总结一下。 前言 首先，先来过一下整书的目录章节，先大概清楚整本书都介绍了哪些知识点： 第 1 章 Gradle 入门 第 2 章 Groovy 基础 第 3 章 Gradle 构建脚本基础 第 4 章 Gradle 任务 第 5 章 Gradle 插件 第 6 章 Ja
我们知道在国内使用 Docker，无论是 Pull、Build 还是 Push 镜像都十分慢，因为毕竟很多源都是国外的源，下载和上传慢是必然的现象。
导入已有的工程，在 build 时出现了 Failed to install the following Android SDK packages as some licences have not been accepted. 从此开启有点漫长的脱坑之路。
Gradle Wrapper 实际上就是对 Gradle 的一层包装，用于解决实际开发中可能会遇到的不同的项目需要不同版本的 Gradle
之前小弟一直在宣传推广火焰图，结果是很多童鞋凡事都用火焰图。说实话，火焰图特别适合分析运行时热点（无论是on-cpu、off-cpu、还是内存等，火焰图的想象力可以无穷放大），但是你要分析一个的如果是一个时序问题，比如系统启动的慢、一个软件启动的慢，用火焰图固然可能有一点帮助，但是帮助肯定很微妙。
问题导读 1.sbt在IntelliJ IDEA里面比较慢，该如何解决？ 2.如何在window里面更改阿里源？ 3.如何在Linux里更改源？ 上一篇spark开发环境详细教程1：Intel
最近要对一系列数据做同比比较，需要用到numpy和pandas来计算，不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件，python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
补充知识：Android Studio:Metadata失败,Download失败解决
随着微服务架构的兴起，服务之间的依赖关系变的越来越复杂，软件测试也面临新的挑战：系统升级频繁、服务依赖众多等等。
作为一名围棋渣渣，时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深，非常惭愧，虽然在下棋上花的时间很多，但一直处在菜鸟阶段，长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。要提升水平，需要下功夫去记定式、做死活题，但那太枯燥了，相较而言，我更喜欢上网厮杀，屠龙或被屠，爽一把再说。我等初级选手，经常会碰到那种不按套路的对手，有时明明觉得对方下了无理手，但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷，不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧，但一到实战，往往不知如何下手。
词法分析把这段代码分解为这样一些记号：alpha, =, beta, +, gamma, ;。接着语法分析确定了 beta + gamma 是一个表达式，而这个表达式被赋给了 alpha。
channels是conda下载包的镜像网站，通过如下命令可以查看已有的channels
perfetto是知名的Android系统性能分析平台。我们还可以用它去分析Linux系统和Chrome（需要装扩展）。本文我们只介绍如何安装的验证。
电源管理（Power Management）在 Linux Kernel 中，是一个比较庞大的子系统，涉及到供电（Power Supply）、充电（Charger）、时钟（Clock）、频率（Frequency）、电压（Voltage）、睡眠/唤醒（Suspend/Resume）等方方面面。
可以了解到docker构建多架构镜像相关的信息和Github Actions的使用
写好node代码后，打包进docker发现镜像非常大，下面方法有助于构建一个一个体积小很多的镜像;
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如果手头上有多个设备，需要经常轮换着使用，又或者经常出门不想带太沉的笔记本电脑，想随时随地写代码，Web IDE 可以帮到你。 Web IDE，顾名思义就是云端开发环境，把 IDE 部署在云上。打开浏览器，连上云 IDE，就可以方便敲代码跑程序。想象一下，带上一台iPad或者华为、小米平板，配上蓝牙键盘，坐在阴凉的动物园树下，边看动物边敲代码，多惬意。 其实 Web IDE 很早就有，但都只能说是玩具，直到现在才有一些不错的产品推出，比如微软和 Github 的Visual Studio Codespaces、coding.net 的 Cloud Studio、华为云 CloudIDE 等。不过，这些产品要么还在测试，要么免费用会有限制或者价格不低，目前还不是非常方便。 如果想要低成本愉快使用，自己来搭建一个是不错的方案。对配置要求不高的话，一年几十块一百多块就能买到廉价的 VPS 或者云主机。
最近整理系统时将之前的Anaconda环境全部删除，在重新安装时由于网络连接问题导致很多包和环境无法顺利安装。便想着将所用包全部下载下来，然后通过本地安装，这样以后会方便很多，下面就是关于如何使用conda自定义通道。
软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境不相同，可能导致软件无法运行。
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