1.SEGGER 发布Embedded Studio 7附带库源代码
2.Visual Studio配置C++中Armadillo矩阵库的最新方法
3.哪些c++项目的源代码最值得阅读?
4.Linux升级gcc到最新版本gcc-11.2.0
5.python的第三方库有多少(2023年最新整理)

SEGGER 发布Embedded Studio 7附带库源代码

       SEGGER公司发布了最新版本的Embedded Studio，附带库源代码。源码此版本允许用户构建所需的库源C语言运行库emRun和C++库emRun++源代码。相比于以往版本，码库此更新显著减少了所需磁盘空间和安装下载量，官网节省时间超过%，最新iot源码 php典型下载范围从MB降至MB以下，源码具体取决于平台。库源

       无需许可证密钥，码库Embedded Studio即可在Linux、官网macOS和Windows上轻松下载和安装。最新评估及非商业使用无需许可证密钥，源码开箱即用。库源新版本使项目的码库所有部分完全透明，开发者可审查、官网验证代码并协助认证。SEGGER公司创始人Rolf Segger表示，Embedded Studio会自动优化emRun和emRun++以满足大多数开发者需求。通过访问源代码，开发者现在可以配置库以适应特定硬件和项目需求，尤其是具有各种扩展的RISC-V架构。

       SEGGER的emRun是一个专为嵌入式系统设计和优化的完整C语言运行库，包含emFloat浮点库。此库为Arm和RISC-V内核提供手工编码的汇编优化，适用于资源有限的嵌入式系统。新版本Embedded Studio与之前版本完全兼容。

       源代码未注释提供，完整注释版本配有完整文档，并可授权给各个公司。SEGGER还为芯片供应商提供了许可emRun的选项，以便根据自己的条款向客户重新分配。Embedded Studio是SEGGER微控制器的一个多平台IDE，具备专业嵌入式C和C++编程所需的所有工具和功能。该IDE配备强大的项目管理器和源代码编辑器，编辑器启动迅速，构建过程快，节省宝贵时间。集成的优化emRun运行时、emFloat浮点库以及智能链接器专为资源受限的嵌入式系统开发设计。

       结合基于Clang的高度优化的C/C++ SEGGER编译器，可生成极小且高效的程序，最大化利用每个字节。内置调试器与J-Link完全集成，提供出色性能和稳定性。Embedded Studio适用于无限评估，用于教育和非商业目的时没有代码大小、功能或使用时间限制。会员列表html源码在SEGGER内部广泛使用并持续更新加强。

       欲了解更多详情，请访问 SEGGER官网：segger.com/ 和 风标电子官网：windwaytech.com/。此文章版权属于德国SEGGER公司，由广州风标电子提供翻译。

Visual Studio配置C++中Armadillo矩阵库的方法

       在Visual Studio中配置C++环境下的Armadillo矩阵库的步骤如下：

       首先，访问Armadillo官网 (arma.sourceforge.net)，下载最新源代码。点击下载链接后，库的源代码将自动下载。

       在Visual Studio中，新建一个空项目，设置项目名称和存储位置，建议选择易于访问的文件夹。然后，将下载的Armadillo源代码解压到项目文件夹中。

       打开Visual Studio，进入“生成”->“配置管理器”，确保配置为x，且Debug模式已选中。接着，右键项目选择“属性”，在“VC++”栏中，分别添加包含目录和库目录，指向Armadillo的include和lib_win\examples文件夹。

       如果“C/C++”一栏未显示，可以通过编写代码并运行来使其出现。在“附加包含目录”和“附加库目录”中，分别添加包含和库路径。

       在“链接器”中，添加“附加依赖项”：libopenblas.lib。生成解决方案后，将libopenblas.lib文件复制到项目目录的x\Debug文件夹。

       将Armadillo库的example1.cpp中的示例代码复制到项目源文件，运行代码。如果遇到找不到libopenblas.dll的问题，需确保该库文件已复制到正确位置。

       如果调试控制台显示正常信息，恭喜你，Armadillo矩阵库已成功配置在Visual Studio中。至此，配置完成。

哪些c++项目的源代码最值得阅读?

       阅读 C++ 项目源代码的最佳选择之一是 Facebook Folly。这是一个由 Facebook 开源的 C++ 库，内部广泛使用。相较于庞大如 Chromium 的广州跟深圳源码源码库，Folly 更适合学习者阅读。Chromium 源码总计 万行，完全掌握需要极高的专业性，而 Folly 则提供了对 C++ 标准库的补充，特别是在大规模性能优化方面表现出色。Folly 中包含高性能 hash map 和 string 等工具，相比标准库在性能上有显著提升。

       使用 Folly 的关键在于，它不是为了替代标准库而存在，而是对其进行补充，特别是在处理大规模数据时。通过学习 Folly，可以快速提升对 C++ 的理解。了解 Folly 的设计理念和实现方式，可以帮助开发者更好地掌握 C++ 的高级特性。

       另一个推荐的项目是 Google LevelDB，它是一个用于学习 LSM（Log-Structured Merge）存储结构的优秀代码实现。相较于 Chromium 的庞大体量，LevelDB 更适合个人学习，代码量不大，易于掌握。通过研究 LevelDB 的架构和设计，可以深入了解键值存储系统的实现。

       此外，我还整理了一份电子书库，涵盖了计算机科学的多个领域，包括编程语言、操作系统、计算机网络、系统架构、设计模式、程序员数学、测试、中间件、前端开发、后台开发、网络编程、Linux 使用与内核、数据库、Redis 等。这份书单不仅包含了主流编程学习书籍，还提供了实际的获取方式，对于计算机专业的学生和学习者来说，这份资源非常系统且实用。

       最后，了解 LevelDB 的全国地区列表源码架构将有助于深入理解其工作原理和设计决策。通过观察其整体架构和各个组件之间的关系，可以直观地了解 LevelDB 如何实现高效的数据存储与检索。

Linux升级gcc到最新版本gcc-.2.0

       为了升级Linux系统中的gcc到最新版本gcc-.2.0，你可以遵循以下步骤：

       首先，访问该地址下载最新的源码包并解压缩：

       gcc-.2.0.tar.gz 可在 /gnu/gcc 地址获取，选择适合自己系统版本的文件进行下载。下载完成后，解压缩源码包。

       其次，准备必要的依赖及配置文件，确保gcc正常编译。

       根据gcc的构建需求，安装所需的开发工具、库文件等依赖。具体依赖列表可参考gcc源码包的README或构建指南。

       配置gcc的编译参数，确保生成的代码满足特定需求。这包括设置编译器版本、优化级别、编译目标等。

       进行编译，使用如下命令进行gcc源码的编译过程：

       ./configure --prefix=/opt/gcc-.2.0 --enable-bootstrap --enable-shared --enable-threads=posix --enable-plugin --enable-languages=c,c++,fortran,objc,obj-c++,java,ada --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit --with-toolchain=/opt/gcc-.2.0 --with-std=gnu

       编译完成后，执行以下命令进行安装：

       make && make install

       验证gcc版本，确保已成功升级到gcc-.2.0：

       gcc --version

       删除旧版本gcc，保留新版本以防止意外覆盖：

       sudo rm -rf /usr/bin/gcc /usr/bin/g++ /usr/bin/gfortran

       配置新版本全局可用，确保在任何目录下均可直接使用gcc、g++等工具：

       sudo ln -s /opt/gcc-.2.0/bin/gcc /usr/bin/gcc

       同样，为g++和gfortran创建符号链接：

       sudo ln -s /opt/gcc-.2.0/bin/g++ /usr/bin/g++

       sudo ln -s /opt/gcc-.2.0/bin/gfortran /usr/bin/gfortran

       至此，gcc已成功升级到最新版本gcc-.2.0。为了更新动态库，根据动态库的类型和使用情况，可能需要重新构建或替换现有库文件。这通常涉及调整构建配置和重新编译依赖库。确保在进行此步骤之前，充分理解库文件的依赖关系。

python的第三方库有多少(年最新整理)

       导读：很多朋友问到关于python的第三方库有多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

python用于web开发的第三方库有哪些

       1.wxPython

       wxPython是一个跨平台的GUI工具集，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员创建完整的、功能键全的GUI用户界面。它以wxWidgets为基础，可以分别在Windows、网站注册授权源码MacOS、Linux上调用它们的本地组件，让GUI程序在不同的平台上显示对应的风格。

       2.Kivy

       Kivy是一个开源库，能够让使用相同源代码创建的程序实现跨平台运行，而且它还可以做创新型用户界面开发，如果有做创新型用户界面的可以关注一下。

       3.Dabo

       Dabo是一个跨平台的应用程序开发框架，它使用Python语言开发，基于wxpython的再封装库。作为一个跨平台应用开发框架，它可以用来建立以数据为中心的应用程序，而且还提供数据库访问，商业逻辑以及用户界面。

       4.Flexx

       Flexx是一个Python工具包，可以用来创建图形化界面程序，还支持使用Web技术进行界面的渲染，只要有Python和浏览器就可以运行。

       5.Tkinter

       这是一个跨平台图形用户界面GUI开发工具，是Tk图形用户界面工具包标准的Python接口，它很轻量，而且可以运行于绝大多数的Unix平台、Windows和Macintosh系统。

       6.PyQt

       PyQt是一个非常全面的库，是Python编程语言和Qt库的成功融合。Qt本身是一个扩展的C++GUI应用开发框架，可以在UNIX、Windows和MacOSX上运行，而且能跨平台使用，被广泛应用于许多行业。

       7.PyGTK

       PyGTK主要适用于Linux/UNIX系统，基于老版本的GTK+2的库提供绑定，借助于底层GTK+2所提供的各种可视化元素和组件，能开发出在GNOME桌面系统上运行的软件。值得一提的是，PyGTK对GTK+2的C语言进行了简单封装，提供了面向对象的编程接口。

       8.Pywin

       WindowsPywin库允许我们像VC一样的形式使用Python开发win应用。Pywin提供了很多访问windows的API。较重要的三个模块就是winapi、wingui和wincon。

       python数据分析方向的第三方库是什么

       Python除了有个标准库以外，还有万个第三方扩展库，囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个：

       Numpy

       Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

       Pandas

       Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。

       Matplotlib

       Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。

       Scikit-learn

       Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

python库有哪些

       Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

       1、Arrow

       Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

       2、Behold

       调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

       3、Click

       现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

       4、Numba

       如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

       5、Matlibplot

       做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

       6、Pillow

       图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

       7、pyqt5

       Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

       除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些

       我也来几个吧

       standardlibs:

       itertools

       functools学好python有必要掌握上面这两个库吧，

       re正则

       subprocess调用shell命令的神器

       pdb调试

       traceback调试

       pprint漂亮的输出

       logging日志

       threading和multiprocessing多线程

       urllib/urllib2/mand-linetoolfor

       streamliningtheuseofSSHforapplicationdeploymentorsystems

       administrationtasks.

       xmltodictxml转dict，真心好用

       urllib3和requests:当然其实requests就够了Requests:HTTPforHumans

       flaskweb微框架

       ipdb调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用

       redisredispython接口

       pymongomongodbpython接口

       PILpython图像处理

       makopython模版引擎

       numpy，scipy科学计算

       matplotlib画图

       scrapy爬虫

       django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等pythonweb框架/服务器

       sh1.—shv1.documentation用来运行shell模块的极佳选择

       暂时记得这么多吧，不过都是我自己常用的库:)。。欢迎补充

       UPDATE:

       AcuratedlistofawesomePythonframeworks,librariesandsoftware.

       vinta/awesome-python·GitHub

       几乎所有很赞的python库，和框架都在这个列表里。

       其他的awesomelist：

       bayandin/awesome-awesomeness·GitHub

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

       推荐5个常用的Python标准库：

       1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

       os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

       我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

       2、sys：通常用于命令行参数的库

       sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

       3、random：用于生成随机数的库

       Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

       4、math：提供了数学常数和数学函数

       标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

       5、datetime：日期和时间的操作库

       日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

python机器学习方向的第三方库是什么

       Python开发工程师必知的十大机器学习库：

       一、Scikit-Learn

       在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

       二、Statsmodels

       Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

       三、PyMC

       PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

       四、Gensim

       Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

       五、Orange

       Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

       六、PyMVPA

       PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

       七、Theano

       Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

       八、PyLearn

       PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

       九、Hebel

       Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

       十、Neurolab

       Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python的第三方库有多少的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～