管理C++的第三方库以及编译 第三方库这个说法,不知道出自哪里,但一般是指开发者,系统/平台提供商之外的第三个参与者提供的程序库. 大多数开源软件库在软件系统中都是第三方库. 完全不使用库的开发,在90年代就已经被放弃了,特别MFC/OWL/QT这些先行者.开源运动的兴起使得第三方库 成为主力使用库. C++领域有一些非常特殊的库,比如早期的STLport和当前的Boost,它们就像是语言的事实标准,基本在每个程序 中都可以见到他们的身影. 但第三方库也会导致相当多的问题,主要总是包括: 版本不

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ 在Linux中使用Shell写一个显示目录结构的命令,快速寻找目录结构. 1.代码 #!/usr/bin/env bash # 本命令用于显示指定路径或者当前路径的文件结构,支持搜索 # tf 显示当前目录的文件结构 # tf 接关键词  搜索当前目录 # tf 目录 关键词 搜索指定目录 # 本命令依赖于 tree 命令 DIR= KEYWORD= # 不传路径 默认为搜索 if [ $# -eq 1 ]; then

目录结构: app:  .html文件 css: .css文件 script: 脚本文件 plugin: 插件  (此目录放一些通用代码) 注意事项: 1.在IE浏览器下img会显示边框,为了保证兼容性,应在css样式全局写上 img(border:0px;) 2.input 标签默认有 :focus() 伪类样式(点击input输入框,input边框会有颜色变化和稍有突出) 和 padding,在对input定位需要比较精确的时候,要设置input{padding:0px;}(其实在这也没必要

需要迁移一个开源工程的一部分内容到自己工程,迁移对方的工程到自己工程之后,因目录结构配置整理需要,对嵌入的工程目录进行了结构改变,编译后出现: clang: error: no such file or directory: '/Users/username/Desktop/echonest-echoprint-ios-sample-b937c04/Classes/ClassName/clang: error: no such file or directory:' 揪其原因,很明显,因为改变了

转载注明出处http://blog.csdn.net/wanghorse ├── ./base //基础平台库,包括线程.锁.socket等 ├── ./build //编译脚本,gyp ├── ./common_audio //基础公共的音频处理 │ ├── ./common_audio/include //就一个类型转换头文件 │ ├── ./common_audio/resampler //音频重采样代码 │ ├── ./common_audio/signal_processing //音

生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种方

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

软件目录结构规范 为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费

目录Day-Python-迭代器&生成器 21.生成器 21.1.生成器引入 21.2.生成器作用 31.3.创建生成器的方法 31.4.用函数来实现复杂的生成器 51.5.把函数变成生成器通过yield来实现 61.6.函数定义中包含yield关键字==generator生成器 81.7.通过yield实现单线程并发运算效果 92.迭代器 102.1.迭代器的定义 102.2.inter()函数-将列表.字典.字符串转换成迭代器 112.3.小结 123.装饰器 123.1.装饰器-最初需求

为什么要设计好目录结构   "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看

1.列表生成式,迭代器&生成器 要求把列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]里面的每个值都加1,如何实现? 匿名函数实现: a = map(lambda x:x+1, a) for i in a: print(i) 列表生成式实现: a = [i+1 for i in range(10)] 生成器 通过列表生成式,可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能

为什么要设计好目录结构? 参考:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 1.一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题: 2.另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性: 我是比较偏向于后者的,因为

设计一个层次清晰的目录结构,就是为了达到这两点: 可读性高:不熟悉项目的人,一眼就能看懂目录结构. 可维护性高:随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 目录组织方式: ATM├── bin│   └── start.py├── conf│   └── settings.py├── core│   └── test_main.py├── db│   └── db.json├── docs├── lib│   └── common.py├── log│   └──

##__name__变量被其他模块调用的时候就不是main,所以就有这种使用if __name__=='__main__': ##软件目录结构规范为什么要设计好目录结构?"设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度:    1. 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题.    2. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序

在设计大型项目时需要规范目录结构. 假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了: Foo/ |-- bin/ | |-- foo | |-- foo/ | |-- tests/ | | |-- __init__.py | | |-- test_main.py | | | |-- __init__.py | |-- main.py | |-- docs/ | |-- conf.py | |-- abc.rst | |-- setup.py |-- requirements

一.读源码,是选择"编译合并后"的呢还是"编译前的"呢? 有朋友说,读angular源码,直接看编译后的,多好,不用管模块间的关系,从上往下读就好了.但是在我看来,阅读编译后的源码至少有两点不好. 1.编译已经将所有的代码合并在一起了,这会丢失掉作者模块设计的思想,不利于理解代码架构的精髓,甚至想理解代码都很难. 2.编译合并后的angular代码有2万多行,想要看完,早已望而生畏.相反阅读编译前的代码,可以一个模块一个模块的逐个击破. 但是编译前的源码中的确文件一

一.dubbo服务项目结构及发布结构 dubbo 服务项目结构 xxxxx-api 接口类和一些DTO 用于供其他项目依赖 需要提供dubbo服务的接口命名 以Facade结尾 (xxxxxFacade.java) xxxxx-service 接口实现 以及dubbo服务暴露 需要提供dubbo服务的服务命名以Impl结尾 (xxxxxImpl.java) 关于Duubo服务本地启动方式和用Wrapper方式在服务器启动方式 Duubo服务本地启动方式 采用DUBBO框架自带的Main类的mai

json(可以序列化简单数据类型,用于不同语言之间的数据交换传输)import jsonjson.dumps() 写入json.loads() 读取json.dump(info,f) == f.write(json.dumps(info))json.load(f) == json.loads(f.read())pickle(pickle是json的一种扩展,可以序列化函数,pickle只支持python)import picklepickle.dumps()pickle.loads()pickl

web应用 '''通过浏览器访问的应用程序!!!''' 1.两种模式c/s b/s B/S:browser---------------->server 2.web应用程序的有点 2.1 只需要一个浏览器即可 2.2 节省资源 2.3 他们不需要更新,因为所有新的特性都在服务器上执行 3.web应用程序的缺点 # 特别依赖服务端程序的健壮性,言外之意就是一旦服务端宕机,客户端立马宕机 4.web框架 # 框架就是别人写好的模版,我们只需要在模版中固定的位置书写代码即可 # Django框架就是一