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linuxso、o、lo、a、la文件区别

o: 编译目标文件 a: 静态库,其实就是把若干o文件打了个包 so: 动态链接库(共享库) lo: 使用libtool编译出目标文件,其实就是在o文件中添加了一些信息 la: 使用libtool编译出库文件...libtool只与后缀名为lo、la为libtool文件打交道。...libtool主要一个作用是在编译大型软件过程中解决了库依赖问题;将繁重库依赖关系维护工作承担下来,从而释放了程序员的人力资源。...$ unicore32-Linux-gcc –o myprog /usr/lib/liba.so \ -Wl,–rpath-link -Wl,/home/UNITY_float/install/usr/...libtool中有一个变量“hardcode_libdir_flag_spec”,该变量本来是传递“-rpath”选项,但我们可以修改它,添加我们需要路径,传递给unicore32-linux-gcc

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    【爬虫】(三)lo4d.com

    前言 因为毕设是基于机器学习,所以需要大量样本来训练模型和检验成果,因此,通过爬虫,在合法合规情况下,爬取自己所需要资源,在此进行记录; 本次爬取网站是 https://www.lo4d.com...同时观察下载区域,以及相关 URL; 发现这个网站对于软件详细信息展示很到位,良心!...  分析 大致浏览之后,接下来就是进行分析以及分步操作了; 1、先请求一下网页,看看是否能请求成功; import requests url = "https://en.lo4d.com/windows...; import requests from lxml import etree url = "https://videopad-free.en.lo4d.com/download/mirror-ex1...info = {"name":name, "url":down_url} return info # {'name': 'vpsetup.exe', 'url': 'https://www.lo4d.com

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    Marcos López:因子投资与因果推断

    前言 《Advance in Financial Machine Learning》作者Marcos López de Prado,于今日发表了其在ADIA Lab第一篇研究论文Causal Factor...很多人都说,当前因子研究更多是一门艺术而不是科学。如何根据因果推断理论,按照科学发现步骤进行因子研究,并有效避免研究过程错误假设与错误结论,是本文探讨主要内容。...作为号召学术界改变因子研究现状,使用更科学体系进行因子研究,Marcos López 也在Linkin上号召论文,并提供10万美金奖励: 接下来我们就为大家解读下本篇文章,详细内容参考原文: https...可惜是我们很少能弄清楚这样生成过程,研究人员必须依靠根据观察样本估计概率来推断系统因果结构。...但它可以根据假设因果图,从观察性研究中估计因果效应强度。假设因果图编码了从观察中去除由混杂因子引入SSB所需信息(假设因果图是正确)。

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    Python中命名空间、作用域以及lo

    命名空间是一个保存变量名地方,当在程序中使用变量名时,python创建、改变或者查找都是在所谓命名空间中进行。...当我们谈论到搜索变量名对应于代码时候,作用域这个术语指就是命名空间,也就是说在代码中,变量名被赋值位置决定了这个变量名能被访问到访问         python变量名在第一次赋值时就已经创建...全局作用域作用范围仅限于单个文件。这里“全局”指在一个文件顶层变量名仅对于这个文件内部代码而言是全局,在python中没有一个基于当个文件、无所不包情景文件全局作用域。...每一个递归调用函数都拥有自己命名空间。...这个 dictionary 键是字符串形式变量名字,dictionary 值是变量实际值。

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    让我们挖吧——Logminer(3)Lo

    终于到了真正操作篇,不过Logminer操作真的是很简单,关键还是当中一些原理和如何合理应用Logminer。...那通常情况下我们选用(STORE_IN_FLAT_FILE方式,消耗资源会更少,但是存在一定同步问题,不过一边不影响Logminer。...仔细看日志文章同学知道,前次文章中我一个操作是@logminer,那给大家贴出来logminer.sql具体写是什么: BEGIN         dbms_logmnr_d.build(dictionary_filename...会话和新分析日志列表。...DBMS_LOGMNR包还有很多其他子程序,在下章会做一个说明 可以看到啊,Logminer一个简单操作还是会比较简单,但是怎么高效去用在什么场景下去用是我们需要思考点,熟知原理,合理运用,

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    mall在linux环境下部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、lo

    它通常用于限制一个进程可以打开文件数量,特别是在使用大量内存映射文件情况下。在Linux系统上,vm.max_map_count参数默认值通常是较小数值,例如65530。...创建mall数据库:create database mall character set utf8安装上传下载插件,并将document/sql/mall.sql上传到Linux服务器上:yum -y...它通常用于限制一个进程可以打开文件数量,特别是在使用大量内存映射文件情况下。在Linux系统上,vm.max_map_count参数默认值通常是较小数值,例如65530。...然而,对于一些需要大量内存映射应用程序或者特定使用场景,可能需要增加该参数值,以便支持更多内存映射区域。...,所以很慢,甚至无法下载解决方案:方案一:修改镜像地址(此处我们使用该方式)方案二:离线安装1.6.3 修改镜像地址1)首先确保linux上有gem,没有则安装yum install gemgem -vyum

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    Tapestry 教程(五)实现Hi-Lo猜谜游戏

    我们开始来构建一个基础Hi-Lo猜谜游戏。 在这个游戏中,计算机会选择一个介于1到10之间数字。你尝试猜出这个数字,点击一些链接。最后,计算器会告诉你确认目标数字你需要猜多少次。...像下面这样创建Index.tml: <html t:type="layout" title="Hi/<em>Lo</em> Guess"     xmlns:t="http://tapestry.apache.org/schema...在一个典型<em>的</em>web应用程序框架中,我们最开始考虑<em>的</em>可能是URL和处理器,或者是某些类型<em>的</em>XML配置文件。不过现在是Tapestry了,因此与我们相伴工作<em>的</em>是类中<em>的</em>component和方法。...你就可以看到传入方法<em>的</em>参数,还有方法<em>的</em>返回值了……当然还有方法抛出<em>的</em>异常。这是一个强大<em>的</em>调试工具。这就是Tapestry<em>的</em>元编程能力<em>的</em>一个例子,我们会在本教程中相当多<em>的</em>用到它。...在你创建自己<em>的</em>应用程序时,要确保存储在final变量中<em>的</em>对象是线程安全<em>的</em>。似乎有违常理,但final是在许多个线程之间共享<em>的</em>。一般<em>的</em>实例变量则不是。幸运<em>的</em>是,Random<em>的</em>实现事实上就是线程安全<em>的</em>。

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    Go每日一库之133:lo(基于泛型 Golang lodash 库)

    go-funk 和robpike/filter都是通过该种方式实现工具库。 somber/lo 是一个基于 Golang 泛型实现 lodash 风格工具库,比较好避免了上面的问题。...somber/lo 包含了非常多方法,主要可以划分为以下几类: slice 辅助方法 map 辅助方法 tuples 辅助方法 多个集合之间计算辅助方法 搜索查询辅助方法 其他函数式编程辅助方法等 以切片去重举例...: names := lo.Uniq[string]([]string{"Samuel", "Marc", "Samuel"}) // []string{"Samuel", "Marc"} 调用非常简单...,并且在大多数情况下,我们可以省略类型指定: names := lo.Uniq([]string{"Samuel", "Marc", "Samuel"}) // []string{"Samuel",..."Marc"} 再比如过滤掉切片中不符合规则元素: 小结 somber/lo 基于泛型包装了非常多工具方法,可以大大节省我们开发时间,避免重复开发,提升效率。

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    生命科学重写理论: CTMC语义学统一理论(CS LO

    Kappa 生物化学和MD有机化学框架是迄今为止在生命科学中重写理论方法最为成熟应用之一。...这些类型重写理论一个典型特征是必须对要重写对象实施某些结构约束(一个蛋白质被经验性地发现具有某些特定位点,一个碳原子最多可以形成四个键,...)。...在本文中,我们为这些类型重写理论理论基础做出了贡献,许多概念和技术发展使得连续时间马尔可夫链(CTMCs)通用理论能够应用于随机重写。...我们核心数学概念是一个新颖规则代数结构,用于在双重和倍半推出语义学中相关重写规则设置,并通过一个合适随机力学形式扩展得到模式计数统计动态演化方程。...原文作者:Nicolas Behr 原文地址:https://arxiv.org/abs/2003.09395 生命科学重写理论 CTMC语义学统一理论.pdf

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    【荐闻】MAD-ICP:一种基于激光雷达里程计(LO新型方法

    /arxiv.org/abs/2405.05828 代码地址:https://github.com/rvp-group/mad-icp 方法介绍 本文提出了MAD-ICP,这是一种基于激光雷达里程计(LO...)新型方法。...MAD-ICP利用了一种高效且通用kd-tree数据结构,并结合估计姿态不确定性动态维护一个稳健环境模型。...1.1 kd-tree构建 对于激光雷达提供每个新云Ck,构建一个kd-tree Tk。这个预处理结果是一个数据结构,它对点云进行了平面分割(Sec. III-A),并允许进行最近邻查询。...这个模型由独立kd-tree组成,保留了每个点云准确性和可靠性,同时保持了表面法线不变性。我们方法比增量kd-tree或体素栅格更简单,因为更新局部地图仅通过简单地将新树推入它来完成。

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    【荐闻】MAD-ICP:一种基于激光雷达里程计(LO新型方法

    01 方法介绍本文提出了MAD-ICP,这是一种基于激光雷达里程计(LO新型方法。MAD-ICP利用了一种高效且通用kd-tree数据结构,并结合估计姿态不确定性动态维护一个稳健环境模型。...1.1 kd-tree构建对于激光雷达提供每个新云Ck,构建一个kd-tree Tk。这个预处理结果是一个数据结构,它对点云进行了平面分割(Sec. III-A),并允许进行最近邻查询。...每个Tk叶节点将包含点云一个小子集。任务是将所有终端节点与局部地图进行匹配,直到整个树(表示Ck)都进行了注册。...这个模型由独立kd-tree组成,保留了每个点云准确性和可靠性,同时保持了表面法线不变性。我们方法比增量kd-tree或体素栅格更简单,因为更新局部地图仅通过简单地将新树推入它来完成。...它利用PCA对点云进行分割,形成代表小平面区域叶节点。这种分割有助于平面分割和数据关联。在树构建过程中,通过将节点法线传播到其子节点,可以在大多数情况下估计表面法线,而不增加树构建计算复杂性。

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    【Python全栈100天学习笔记】Day32 Linux概述及基础命令

    Linux内核是芬兰人Linus Torvalds开发,于1991年9月发布。...而Linux操作系统作为Internet时代产物,它是由全世界许多开发者共同合作开发,是一个自由操作系统(注意自由和免费并不是同一个概念,想了解二者差别可以点击这里)。...Linux系统发行版本 Redhat Ubuntu CentOS Fedora Debian openSUSE 基础命令 Linux系统命令通常都是如下所示格式: 命令名称 [命名参数] [命令对象...[root@izwz97tbgo9lkabnat2lo8z ~]# uname Linux [root@izwz97tbgo9lkabnat2lo8z ~]# hostname izwz97tbgo9lkabnat2lo8z...是连接文件内容并打印到标准输出命令,后面会讲到该命令;/etc是Linux系统上一个非常重要目录,它保存了很多配置文件;centos-release是该目录下一个文件,因为我自己使用Linux

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