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
终于更新一个小的python项目来一起动手学习了，今天想看看Redis源码，可惜太慢太多，思维太乱，于是想到看是否用Python可以分析出这个源码直接的依赖关系。
这次主要记录在windows下嵌入python解释器的过程，程序没有多少，主要是头文件与库文件的提取。
通常我们希望想看看Redis源码，可惜太慢太多，思维太乱，于是想到看是否用Python可以分析出这个源码直接的依赖关系。
看到这个标题，大家可能会认为就是Android运行python脚本，或者用python写app，这些用QPython和P4A就可以实现了。我在想既然C可以调用Python，那么Android能不能通过JNI去调用C里的方法，C再去调用Python方法，实现Android与Python交互呢？用最近很热的一个概念来说JNI就是个壳。（本文假设大家有JNI开发基础）
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。
如果你会用 C，添加新的 Python 内置模块会很简单。以下两件不能用 Python 直接做的事，可以通过 extension modules 来实现：实现新的内置对象类型；调用 C 的库函数和系统调用。
Cython是用来加速Python程序性能的一个工具，其基本使用逻辑就是将类Python代码(*.pyx扩展格式)编译成
一套新的Linux环境，需要部署个python写的程序，逻辑就是读取EDB数据库，进行一些数据的操作。由于连接的是EDB，需要pg的库psycopg2，当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/)，但是本地安装，可能会碰见一些问题，其实主要是一堆依赖包的问题。
前段时间一个刚转到C语言的同事问我，为什么C会多一个头文件，而不是像Java和Python那样所有的代码都在源文件中。我当时回答的是C是静态语言很多东西都是需要事先定义的，所以按照惯例我们是将所有的定义都放在头文件中的。事后我再仔细想想，这个答案并不不能很好的说明这个问题。所以我在这将关于这个问题的相关内容写下来，希望给大家一点提示，也算是一个总结
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在安装包的时候，有时候需要安装xxx的包，有时候又需要安装xxx-dev的包 (在CentOS系列发行版上则是xxx-devel)。这两类包之间又什么区别呢？
选自Github 机器之心编译 参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述，以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题： 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型？ 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库？ 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
众所周知，作为解释型语言的 Python 可不是什么超级快速的语言，但许多复杂的库函数（比如 NumPy 库）却能执行得相当快速。这主要是因为这些库的核心代码往往是用 C 或者 C++ 写好，并经过了编译，比解释执行的 Python 代码有更快的执行速度。
导读：众所周知，作为解释型语言的 Python 可不是什么超级快速的语言，但许多复杂的库函数（比如 NumPy 库）却能执行得相当快速。这主要是因为这些库的核心代码往往是用 C 或者 C++ 写好，并经过了编译，比解释执行的 Python 代码有更快的执行速度。
当然对于向0取整我们也可以使用trunc库函数 （需包含math.h头文件）
做运维的同学平时最多工作就是写很多维护脚本，自动化安装的脚本。很多时候都是在vi/vim里面直接编辑的，没有使用类似于IDE这样的开发工具。后来自己一直在学习python，感觉vi/vim编程效率很低，励志要找一款python开发工具。后来选择了Pycharm。
回顾：扩展源只能存在一个，当打算安装第二个需要删除第一个，rpm -e epel-release --- 小 Q
钢铁知识库，一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短，快用python。 使用pycharm创建python文件时候，有时候需要自动生成想要的文件头，如何生成呢？
「上一篇教程：」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
Hexo 3 自从放出更新到现在已经有很长一段时间了，相信很多人跟我一样都经历了一个非常曲折的升级过程。 第一个问题是我所编写的主题和插件全都阵亡了，这个问题在我决定升级 Hexo 之前已经被很多用户轰炸过，于是我花了两个晚上的时间对所有的主题和插件进行了大幅修改和升级。 另一个让我无比郁闷的问题是：官方虽然宣称 3.0 之后站点渲染速度更快了，但实际测试时我发现结果正好相反——全站 168 篇文章，在 Hexo 2.8.3 环境中渲染只需 3~4 秒时间，而更新到 Hexo 3.0 之后，网站的渲染居然花
2、设置解释器，【File】-【Settings】-【Project: 项目名字】-【Project Interpreter】- 【设置图标】-【Add】-【浏览到目标解释器】，选择相应解释器即可。
这一章会向你介绍Kali的定制，便于你更好地利用它。我们会涉及到ATI和英伟达GPU技术的安装和配置，以及后面章节所需的额外工具。基于ATI和英伟达GPU的显卡允许我们使用它们的图像处理单元（GPU）来执行与CPU截然不同的操作。我们会以ProxyChains的安装和数字信息的加密来结束这一章。
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下：
笔者并不是 vim 高手，也只是最近在 github 发现的一个开箱即用的 vim 配置，所以在这里分享出来，所以本文并不会讲解如何去配置一个专属的 vim，对于长期使用 vim 的朋友来说，我这篇文章过于简单了。之所以决定写这篇文章，也是因为自己在第一次听说 vim 并了解到它的强大之后，画了好些时间去研究如何配置一个属于自己的 vim ，但是结果都不尽人意，不过这也是因为我太菜的原因哈哈，许多插件的配置比较复杂，对于很多初次使用 vim 的朋友，可能在配置 vim 的时候就感觉到不容易，所以也就放弃了，曾经的我也是这样，直到我遇到了它：vimplus。vimplus 目前还不兼容 window，还不能在 windows 上进行安装，但是如果想要在 windows 上进行使用的话可以在 windows10 上安装 ubuntu 的子系统，笔者已经试过可行。
对于代码规范，不少朋友自己心中也没有个标准，基本都是怎么喜欢怎么来，但是这样并不是一个好的习惯，心中没有标杆，写出来的代码通常会比较难阅读，难以维护，更有可能出现意外的 BUG。
想给python3装一个opencv的库，结果捣鼓半天，倒给python2.x装上cv2了，而python3里import cv2则一直失败。
拷贝 imx-android-10.0.0_2.5.0.tar.gz 到一个文件夹里并解压，进入:
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 前言 文件包含 #include 两种格式 #include<头文件名称> #include"头文件名称" 头文件包含的顺序 宏定义 宏 嵌套宏 举例 有参数的宏定义 格式 举例 易错点 总结 -
昨天有点事停更了一天，非常抱歉！继续遗传算法可视化项目，之前文章没看的或者今天才关注的点历史消息或者这里：
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。
iDeep 是英特尔的深度学习扩展包，用于收集加速深度学习操作（如卷积，解卷积，relu 等）的模块。iDeep 使用英特尔 MKL-DNN 作为加速引擎。
下载python3.7.0的安装包至/usr/local/src/目录，切换至/usr/local/src/目录：
node-gyp是用Node.js编写的跨平台命令行工具，用于为Node.js编译本机插件。它包含gyp-next项目的供应商副本，该副本以前由Chromium团队使用，已扩展用来支持Node.js本机插件的开发。
1. build-essential 软件包，为编译程序提供必需软件包的列表信息，这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
虽然我的公众号以Python方向为主，但是Python运行速度太慢，因为做了太多的底层封装。提高速度可以使用多进程，但是多进程占用系统资源太多，为了减少占用的资源并提高性能，就该拿起低级工具，将“前盖”打开并对“引擎”进行调整。
Python运行速度太慢，因为做了太多的底层封装。提高速度可以使用多进程，但是多进程占用系统资源太多，为了减少占用的资源并提高性能，就该拿起低级工具，将“前盖”打开并对“引擎”进行调整。
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
Python中使用import机制来引入模块，和C语言的头文件是类似的，不过没有头文件那么多的注意事项。import机制相对而言是更加合理的。
解读：手机安装 kali-nethunter ，实际上是安装一个 安卓 Cyanogenmod 系统 （cm-13等）的 ROM ,然后再安装一个 kali-nethunter 系统，共同存在手机内的重合系统体，在需要使用kali时，手机自动切换根目录（chroot）。
XML就是个垃圾，xml的解析很烦人，对于计算机它也是个灾难。这种糟糕的东西完全没有存在的理由了。-Linus Torvalds
我仔细的在C:\boost_1_64_0目录下搜索了一下，根本就没有libboost_regex-vc140-mt-sgd-1_64.lib这个库文件，那咋办，找教程编译呗 编译boost库工程的是一个叫bjam.exe的程序，但是从网上下载下来的boost_1_64_0.7z里是没有的，所以首先是运行boost根目录下的bootstrap.bat批处理文件，编译后的bjam.exe会自动拷贝到该目录下（bjam必须与boost-build.jam在同级目录）。
静态类型语言：与动态类型语言刚好相反，它的数据类型检查发生在在编译阶段，也就是说在写程序时要声明变量的数据类型。C/C++、C#、Java都是静态类型语言的典型代表。
这是我们这次需要的两个软件 先打开一个新的工作空间 选择一个空白的工程 这个地方，我们换一下工程的存放地址 我放在力C盘的文档下 名字就设置为Demo吧 然后编译链设置为Cosmic 你如果觉得这个地
在Python编程中，有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时，提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
VS2015编译boost1.62 Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发引擎之一。 Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起，其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大，是不折不扣的“准”标准库。Boost由于其对跨平台的强调，对标准C++的强调，与编写平台无关。大部分boost库功能的使用只需包括相应头文件即可，少数（如正则表达式库，文件系统库等）需要链接库。但Boost中也有很多是实验性质的东西，在实际的开发中实用需要谨
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。当然，也可用文本编辑器或其它专用 Python IDE (集成开发环境) 工具进行修改。常见情形是，用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写；譬如：3D 游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可用 C/C++ 重写，而后封装为 Python 可调用的扩展类库。需要注意的是，在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外，还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库的胶水代码，将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行的理想 C 模块语言。
pxd 文件可以看成是Cython（即pyx文件）的头文件，关于pxd和pyx文件可以简单如下来理解：
假如你很“不幸”是一名从事机器学习开发的C++程序员，一定很羡慕Python，因为很多热门的软件包都是专门为Python开发。C++程序员只能看着眼馋，甚至包括最热门的NumPy也无法使用。
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