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    Linux下离线手动下载安装C++开发环境

    Linux下我们习惯了使用软件包管理器来安装我们需要的软件,比如Red Hat公司的Fedora、RHEL(Red Hat Enterprise Linux)和后来加入红帽的CentOS,使用rpm和yum来安装软件,Ubuntu使用apt-get来安装。 使用软件包管理器确实很方便,在联网的环境下,从下载到安装,以及自动关联软件的依赖项,并且一次安装所有依赖的软体包,为我们省去了很多繁琐的操作。这样确实很好,但是我们却失去了了解软件有哪些组成模块和依赖项的机会。下面我就要折腾一下,手动下载安装C++环境,摆托yum install gcc-c++ 这种傻瓜式操作。手动下载安装还有一个好处就是为不能联网的机器安装软件。有时候,确实要这样做。

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    opencv介绍+python调取图片

    OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。近年来,在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域,opencv都是最火热的应用之一。

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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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