近期发现VIM是一个很棒的编辑器，简洁高效。虽然说上手速度较慢，但是它的种种特性依旧吸引了我。我打算试一试。接下来不幸发生了，我的电脑中已经安装的环境有：
目前软件开发商对 Python 加密时可能会有两种形式，一种是对python转成的exe进行
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
由于之前整理的服务器框架已经完成了，就需要用各种静态分析工具跑一遍。原来的llvm+clang的编译脚本是从GCC那个脚本copy过来然后改的，使用的时候各种问题。所以干醋重新折腾一遍，重写了。
解压boost.python后，用VS的[本机命令提示工具]（开始－VS2013－VS Tools）进入到boost的文件夹，运行bootstrap.bat生成bjam.exe。然后运行：
2、zlib依赖是因为在安装Python3.5的编译过程中会依赖于系统的zlib，如果不安装编译的时候不加--with-zlib-dir参数，编译过程中自动安装pip3就会失败，手动模拟情况示例如下：
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
1、安装依赖包 1）首先安装gcc编译器，gcc有些系统版本已经默认安装，通过 gcc --version 查看，没安装的先安装gcc，yum -y install gcc，由于本人的linux系统中已经安装了，出现了下面界面。
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
由于升级了 Angular 版本，同样也升级了 Angular-CLI 版本，导致 v8.x 版本的 node 已经无法编译 angular 项目，至少需要使用 node v10.x 版本。
Windows安装官方介绍：https://gocv.io/getting-started/windows/
文章只是介绍自己安装时从安装不上到安装后报错,再到安装成功的心路历程,并不代表广大欧皇也会会出现同类型的问题,也不是总结和汇总各种出问题的原因.
异常处理在任何一门编程语言里都是值得关注的一个话题。就像写函数时肯定是判断异常处理，然后在写业务逻辑代码，这样代码才更健壮。
linux一般都自带了python，然而2014年以前的linux自带的python都是2.x.x甚至更早的版本。
战鼓敲响，初赛开局！为了大家更好的应对比赛，同时针对前期大家所关注的问题以及大赛中应知应会的核心点，大赛主办方特此整理一份精华版Q&A，期望对大家有所帮助。
要说使用Python中最让人头疼的过程，不是程序崩溃代码报错，而是卡在安装某个依赖库上，因为报错的代码千篇一律但安装失败的情况千奇百怪，因此本文将介绍我在安装第三方库遇到问题时的一般操作。
TinyOS的安装 TinyOS的安装是一件麻烦的事情，它不像其他的开发环境那样配置简单。要想成功安装好TinyOS，需要选择好PC操作系统，TinyOS安装文件的版本，工具链的版本……。总之，安装过程中很容易失败，而且失败原因是无法得知的。因为就算出错了，你也很少有机会可以搜索得到相关资料。 准备工作 对于1.x： 成功的安装经验是：选择Windows XP作为PC操作系统，Cygwin模拟环境，TinyOS 1.1.14，nesc 1.1.1及JDK 1.4.x。 说明：（1）或许Windo
ReferenceError 弱引用（weak reference）试图访问一个已经被垃圾回收机制回收了的对象
该版本相对 2.7.5 版本以来，共有 26 个 contributors 提交了 114 个 commits 以及修改了 557 个文件。详情见：https://github.com/apache/ambari/compare/release-2.7.5...release-2.7.6
LLVM和Clang工具链的生成配置文件写得比较搓，所以略微麻烦，另外这个脚本没有经过多环境测试，不保证在其他Linux发行版里正常使用。
#/root/.pyenv/shims/python #python 3.0 # -*- coding:UTF-8 -*- import os import sys class Package(): def install(self): cmd = 'yum -y install gcc* make cmake' if res != 0: print("依赖包安装失败程序即将停止") sys.exit(1) i
Sublime Text3是一个超强的文本编辑工具，跨平台（Windows、Linux、Mac）；几乎你需要的功能都有，一切可修改（快捷键、插件包etc.）；界面优美；可惜的是不开源，不过即使不注册也可以使用。Lime Text是其开源版的一种实现，我还没打算用这个。
Fabric 是一个用 Python 开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行 Python 脚本就可以轻松部署。
有时候，我们在运行python程序的时候会闪退，到底是什么原因呢？python文件是以.py结尾的，可以自己在python环境下运行的。对于这种闪退的情况，大概可以从以下几个方面分析。
主要使用python自带的urllib2进行爬虫实验。 写在前面的蠢事： 本来新建了一个urllib2.py便于好认识这是urllib2的实验，结果始终编译不通过，错误错误。不能用Python的关键字（保留字）来命名py文件，改了就好了。
服务器类型:CentOS 7 ，带安装光盘 网络环境：内网虚拟机 U盘里有python36安装包
你好，当你打开这个文档的时候，我知道，你想要的是什么！ Python爬虫，如何快速的学会Python爬虫，是你最期待的事情，可是这个事情应该没有想象中的那么容易，况且你的编程底子还不一定好，这套课程，没有你想要的Python基础，没有变量，循环，数组等基础知识，因为我不想在那些你可以直接快速学会的地方，去浪费你的时间。
cmd /k C:WindowsMicrosoft.NETFramework64v4.0.30319csc.exe /out:"$(CURRENT_DIRECTORY)$(NAME_PART)" "$(FULL_CURRENT_PATH)" & PAUSE & EXIT //notepad c#编译 cmd /k C:WindowsMicrosoft.NETFramework64v4.0.30319csc.exe /out:"$(CURRENT_DIRECTORY)$(NAME_PART).e
在使用vue过程中，总会用到这样哪样的UI框架，在install这些框架时，往往还需要安装其要求的依赖，或是相关的编译环境，下面将记录描述下python和node-sass的安装办法：
以下是 Python 内置异常类的层次结构： BaseException +-- SystemExit +-- KeyboardInterrupt +-- GeneratorExit +-- Exception +-- StopIteration +-- ArithmeticError | +-- FloatingPointError | +-- OverflowError | +-- ZeroDivisionError +-- AssertionError +-- AttributeError +-- BufferError +-- EOFError +-- ImportError +-- LookupError | +-- IndexError | +-- KeyError +-- MemoryError +-- NameError | +-- UnboundLocalError +-- OSError | +-- BlockingIOError | +-- ChildProcessError | +-- ConnectionError | | +-- BrokenPipeError | | +-- ConnectionAbortedError | | +-- ConnectionRefusedError | | +-- ConnectionResetError | +-- FileExistsError | +-- FileNotFoundError | +-- InterruptedError | +-- IsADirectoryError | +-- NotADirectoryError | +-- PermissionError | +-- ProcessLookupError | +-- TimeoutError +-- ReferenceError +-- RuntimeError | +-- NotImplementedError +-- SyntaxError | +-- IndentationError | +-- TabError +-- SystemError +-- TypeError +-- ValueError | +-- UnicodeError | +-- UnicodeDecodeError | +-- UnicodeEncodeError | +-- UnicodeTranslateError +-- Warning +-- DeprecationWarning +-- PendingDeprecationWarning +-- RuntimeWarning +-- SyntaxWarning +-- UserWarning +-- FutureWarning +-- ImportWarning +-- UnicodeWarning +-- BytesWarning +-- ResourceWarning
这次被拿来折腾的是hax的免费vps，纯ipv6，7天有效期，可无限续期，但是配置也低的可怜，只有450m的运行内存，127m的swap，硬盘总共就只有5g，一开始想装Debian11，就选了Debian11之后让它rebuild vps了
新公司，对换工作了！接口自动化使用的是python的behave框架，因此需要折腾python了，而公司配的笔记本是windows的，因此要在windows下折腾python了
对于源码的版本要与Xcode的swift版本一致，对于macOS的版本参照一下CI说明文档[1] 提供两个宝藏网站以帮你查询你的Xcode与swift的version信息： Xcode Releases[2] Swift Version[3]
以前一直用rsync同步代码到服务器，这种山寨方法用一次两次还可，每天部署10次就麻烦了，最近抽空研究了一下Fabric，发现这个东西部署起来简直太爽了。 Fabric是一个用Python开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行Python脚本就可以轻松部署。 花10分钟写了一个部署脚本fabfile.py（名字不能变），放到工程目录下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from datetime import da
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学习环境：redhat 5.8 python版本：3.6.8 django版本：1.11.20
以前一直用rsync同步代码到服务器，这种山寨方法用一次两次还可，每天部署10次就麻烦了，最近抽空研究了一下Fabric，发现这个东西部署起来简直太爽了。
这篇文章集合了一些入门移动安全的基础渗透知识，希望可以能给想入门移动安全小伙伴们一些收获。
org.apache.commons中的commons-collections4(理论上commons-collections2也有)
TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，我们完全可以在桌面端训练好模型，然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理，这样可以达到生产落地的效果。
参考了文章：Python 环境搭建 ： http://www.runoob.com/python/python-install.html 参考了文章：Python 安装 zlib 模块：http:/
感谢盟友：我为之狂的热心分享！同时也希望盟友们多多分享自己写的不错的文章哦； 正文： 最近准备研究下Chromium源码，但在获取Chromium源码以及编译上浪费了太长时间，搜索很多网友文章，总是无法满足个人需求，所以写下此篇博文，将自己的经验心得 分享，希望那些和我有同样困扰的朋友能有所获。 注： 本文尽量图文并茂，只想将自己已经成功的操作原样放出，但有些设置并未详加解释，大家可以参考Google Chromium官方说明参考。 1. 准备 1) 首先要做的是必须能访问Google Chr
这几天在看《精通Scrapy网络爬虫》一书，需要涉及到browsercookie库的安装。一切有些不如人意，花了两三个小时才安装成功，所以在这里记录一下，一方面谨防自己忘记，一方面希望能够帮助到有需要的人
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版，官方的linux安装文件采用的是glibc2.23， 而centos只支持到glibc2.17，所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错：
1.wget http://downloads.sourceforge.net/project/zbar/zbar/0.10/zbar-0.10.tar.gz //官网下载所需编译的库，最好挂个vpn否则可能出现域名解析失败 //解压进入源码 tar xvf zbar-0.10.tar.gz
可以利用Python来写一些工具来提高工作效率。把重复繁琐机械化的事情交给Python脚本去完成。 这里利用Python来写一个反编译和重签名的工具。
默认系统已经自带了python2.7。在安装python3.5的时候，不要将python2.7的版本删掉，因为系统本身有很多功能都是需要python2.7的支持。可以通过vitrualenv工具，给不同python版本做环境隔离，应该就可以让不同版本的python共存了。其实，在安装python3.5的时候，注意配置一下安装路径，重新建立软链接就能很好地区分python2.7和3.5了，不需要用到vitrualenv。
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
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