Linuxvi:1"F5编译和运行C程序，C++程序,Python程序，shell程序，F9gdb调试2"请注意，下述代码在windows下使用会报错，需要去掉./这两个字符34"编译和运行C5map:callCompileRunGcc()6func!CompileRunGcc()7exec"w"8exec"!gcc%-o%<"9exec"!./%<"10endfunc1112"编译和运行C++13map:callC
系统 2019-08-12 01:33:54 2584
----------------------------Binding绑定：定义:绑定表示通讯信道的配置；定义了客户端与服务端之间的协议；---传输协议：http.tcp.命名管道.msmq,自定义（udp,smtp）---消息编码：Text.Mtom,Binary,自定义编码；---标准的绑定：BasicHttpBinding(兼容soap1.1)\WSHttpBinding(兼容1.2)\NetNamedPipeBinding（进程内或同主机的调用）\
系统 2019-08-12 01:33:29 2584
---恢复内容开始---嗯今天又看到一个非常不错的入门git教程Mark一下阮一峰Git操作详解主要讲解了五个常用的git命令gitclonegitremotegitfetchgitpullgitpush---恢复内容结束---git学习笔记（五）
系统 2019-08-12 01:33:18 2584
selectcount(1)astotalCnt,count(casewhenop.match_statusin(1,3)then1end)asmatchCnt,count(casewhenop.match_statusin(1,3)andop.crawl_time
系统 2019-08-12 01:32:51 2584
ConstructionofPrimitivesinOpenCascadeeryar@163.com一、创建基本图元MakingPrimitives将用到如下的类创建基本图元，包括长方体(Box)、楔形体(Wedge)、旋转体(Revol)等。这些类提供Shell和Solid函数来返回实体（solid）和壳（shell）。使用方法都是调用这些类的构造函数，输入相应的参数，直接构造出基本图元。构造函数的参数不同，创建的基本几何实体的形状也会不同。注：所有旋转
系统 2019-08-12 01:32:01 2584
导语由于之前遇到过几次有关于参数类型的坑，以及经常容易把一些参数类型搞混淆，现在做一下有关参数类型的总结记录以及对之前踩坑经历的分析。参数类型首先我们列举一下有关于Python的参数类型，以及实际上的运用和原理。位置参数（必选参数）默认参数可变参数关键字参数位置参数（必选参数）首先是位置参数，同时也被称作必选参数，位置参数很好理解，只要记住这点：在函数定义时直接给定的此参数名称，调用时按照参数的位置顺序，依次赋予参数值。示例：defperson_info(
系统 2019-09-27 17:57:28 2583
需求：拷大量数据，发现有2000G，靠系统的复制功能怕是得好几个小时，于是回来学一手操作，话不多说上代码：说明：CopyFiles1是可以将sourceDir连子目录一起原样复制到targetDir，而CopyFiles2是在sourceDir中筛选特定格式文件，然后将其直接放在targetDir中，会很乱。但是很快importosimporttimeimportshutilsourceDir=r"D:\copytest\datatest"targetDi
系统 2019-09-27 17:55:34 2583
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#######################################createdbybasededato####2018-01-02####微信#####################################importurllib.requestimportjsonclassWxSend(object):def__init__(self,Token_Url,Ms
系统 2019-09-27 17:53:34 2583
C扩展实践因为性能等一些原因，希望用C来扩展python。有多种方法，例如：ctypes调用socythonpython接口的C函数这里阐述最后一种方式的实现。首先需要#include需要实现下面三个函数：staticPyObject*funcName(PyObject*self,PyObject*args)/*函数定义*/staticPyMethodDefmethodsList[]/*方法映射*/PyMODINIT_FUNCinitModule()/*M
系统 2019-09-27 17:53:04 2583
1.论文基本信息论文标题：LearningMulti-DomainConvolutionalNeuralNetworksforVisualTracking论文作者：HyeonseobNam（Dept.ofComputerScienceandEngineering,POSTECH,Korea）等人论文出处：CVPR2016在线阅读：https://arxiv.org/pdf/1510.07945v2.pdf源码链接1：https://github.com/H
系统 2019-09-27 17:50:16 2583
