dash

注： 本文说的都是bash(Bourne Again Shell)，是sh(Bourne Shell)的扩展 扩展名不会影响脚本执行，见名知意就行，一般情况下扩展名是sh Shell注释：以 # 开头的行就是注释，会被解释器忽略，但是sh里面没有多行注释，只能每行加一个# 从Ubuntu 6.10开始，默认使用dash，需要手动执行命令将dash改为bash， 至于bash和dash的区别，详见 https://blog.csdn.net/hshl1214/article/details/51122663 命令：sudo dpkg-reconfigure dash 然后在出现的页面中选择NO，之后就可以正常运行脚本了 运行Shell脚本的两种方法： 作为可执行程序 让脚本文件具有可执行权限 chmod +x file 加上执行权限，否则会提示无执行权限。 ./文件名 注意，例要执行test.sh脚本，一定要写成 ./test.sh，而不是 test.sh，运行其它二进制的程序也一样，直接写 test.sh，linux 系统会去 PATH 里寻找有没有叫 test.sh 的，而只有 /bin, /sbin, /usr/bin，/usr/sbin 等在 PATH 里，你的当前目录通常不在 PATH 里，所以写成 test.sh 是会找不到命令的，要用 ./test.sh 告诉系统说

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名称 开发者 版本号 日期 PetaLinux安装 LC V1.0 2019-04-03 所有安装软件均在 Ubuntu16.04 下进行，这也是 ug1144 手册经过验证的系统。 一、安装要求 主机环境 8 GB RAM (recommended minimum for Xilinx tools) 2 GHz CPU clock or equivalent (minimum of 8 cores) 100 GB free HDD space Supported OS: Ubuntu Linux 16.04.3, 16.04.4 (64-bit) CentOS 7.2, 7.3, 7.4, 7.5 (64-bit) PetaLinux工具要求主机系统 /bin/sh is bash. If you are using Ubuntu distribution and your /bin/sh is dash, consult your system administrator to change your default host system /bin/sh with the sudo dpkg-reconfigure dash command.具体操作如下 在终端输入 1 、$ sudo dpkg-reconfigure dash 2 、在弹出的界面选择“否”，禁用dash 3

Python是门很神奇的语言，历经时间和实践检验，受到开发者和数据科学家一致好评，目前已经是全世界发展最好的编程语言之一。简单易用，完整而庞大的第三方库生态圈，使得Python成为编程小白和高级工程师的首选。 在本文中，我们会分享不同于市面上的python数据科学库（如numpy、padnas、scikit-learn、matplotlib等），尽管这些库很棒，但是其他还有一些不为人知，但同样优秀的库需要我们去探索去学习。 1. Wget 从网络上获取数据被认为是数据科学家的必备基本技能，而Wget是一套非交互的基于命令行的文件下载库。ta支持HTTP、HTTPS和FTP协议，也支持使用IP代理。因为ta是非交互的，即使用户未登录，ta也可以在后台运行。所以下次如果你想从网络上下载一个页面，Wget可以帮到你哦。 安装 pip isntall wget 用例 import wget url = 'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3' filename = wget.download(url) Run and output 100% [................................................] 3841532 / 3841532 filename

添加微信号" CNFeffery "加入技术交流群 ❝ 本文完整代码及数据已上传至我的 Github 仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 在 星球研究所 最近的 《10万座大坝的诞生！》 一文中，作者们利用丰富的数据可视化手段对我国及世界大型水坝工程的发展分布情况进行了分析展示，而我尤其喜爱其中的一幅作品： 图1 这是一幅信息量丰富且难度较大的数据可视化作品，因为它混合了地理信息可视化与象形柱状图，使得绘制它需要多方面的数据可视化知识。 复刻有挑战性的数据可视化作品正是我这个系列文章的主旨，在今天的文章中，我就将基于 Python ，教大家如何还原出这幅作品中的主要视觉元素。 2 复刻过程 首先，按照我们这个系列文章的传统，先来对原作品中的视觉元素进行剖析，进而构思出“逐一攻破”的方法： 2.1 拆解主要视觉元素 「半球部分」 这幅作品首先映入眼帘的自然是其上方对称布局的两个半球图像，要绘制它们其实比较简单，我们可以利用地球 「正射投影」 （ Orthographic projection ），分别选定不同的中央经纬度，便可得到左右不同视角下的半球。 图2 「象形柱状图部分」 原作品中下方部分的象形柱状图也是非常的形象生动切合主题，通过观察可以发现每个大坝logo代表数值200，而末尾不足200的部分就按照 余数/200

----- ----- 一个人，在面对变化莫测的世界时，怀揣的不是无处可逃的感慨，而是“不如喜悦、不如清心、不如释然”的心态，以一颗童心过生活，这样的人，必定是懂得生活真正滋味的人，也是内心极其强大的人。 大家都说清迈慢生活，刚来的时候，觉得有点脏乱差，路上也没有几个行人，感觉跟我们家的小县城一样。一天天地慢慢适应了清迈的生活，悠闲惬意， 随处可见的小巷 ， 两三草木 ，雅致盎然， 紧绷的神经 得以舒缓 。偶尔看见白屋小筑，迎着夕阳，时间缓缓地过去。 清迈行程： 周六夜市周日夜市：清迈夜市人真的是多！！！基本晚上五点就开始了，游客都会去夜市凑凑热闹，也会有一些小工艺品，很好看。 塔佩门：清迈打卡圣地。早上会有很多的鸽子，有人专门拍照，100泰铢，但是拍的照片很大片。 美旺大象营：去了大象营，还看了一只九个月的小象。据说大象的脊椎不能拖重物，所以以后尽量避免骑大象，给大象减少不必要的负担。 网红地黑森林餐厅：环境比较优美，还有各种小瀑布溪水漂亮的花花草草，菜品很多值得吃。 Dash Teak House Restaurant and Bar：这个是同事推荐，晚上比较有情调，会点上小蜡烛，有时候还会有歌手唱歌。 瓦洛洛市场：芒果干，鱿鱼干，海苔干，冬阴功调料，芒果干可以给老板砍价，大多老板都会说中文。 时间比较短，还没来得及去素贴山，夜晚可以俯瞰整个清迈的观景台，是个遗憾

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YAML（Yet Another Markup Language）（发音 /ˈjæməl/ ） 一种基于Unicode容易阅读，容易和脚本语言交互的，用来表达资料序列的编程语言。 适应场景 脚本语言：由于实现简单，解析成本很低，YAML 特别适合在脚本语言中使用 序列化： YAML是由宿主语言数据类型直转，的比较适合做序列化。 配置文件：写 YAML 要比写 XML 快得多(无需关注标签或引号)，并且比 INI 文档功能更强。由于兼容性问题，不同语言间的数据流转建议不要用 YAML。 语言优点 YAML易于人们阅读。 YAML数据在编程语言之间是可移植的。 YAML匹配敏捷语言的本机数据结构。 YAML具有一致的模型来支持通用工具。 YAML支持单程处理。 YAML具有表现力和可扩展性。 YAML易于实现和使用。 YAML 语法 使用空格 Space 缩进表示分层，不同层次之间的缩进可以使用不同的空格数目，但是同层元素一定左对齐，即前面空格数目相同（不能使用 Tab，各个系统 Tab对应的 Space 数目可能不同，导致层次混乱） ‘#’表示注释，只能单行注释，从#开始处到行尾 破折号后面跟一个空格（a dash and space）表示列表 用冒号和空格表示键值对 key: value 简单数据（scalars，标量数据）可以不使用引号括起来，包括字符串数据

Nginx 配置文件修改跨域： 复制代码 location /record { add_header Cache-Control no-cache; add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always; add_header 'Access-Control-Expose-Headers' 'Content-Length,Content-Range'; add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'Range'; types{ application/dash+xml mpd; application/vnd.apple.mpegurl m3u8; video/mp2t ts; } alias /home/tinywan/video_recordings; } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/qinghuo111/blog/4857488

Matplotlib 可能还有小伙伴不知道 Matplotlib 是什么，下面是维基百科的介绍。 Matplotlib 是Python编程语言的一个绘图库及其数值数学扩展 NumPy。它为利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了面向对象的应用程序接口。 简单说就是画图的工具包。本文将教会你如何使用 Matplotlib 绘图，如果你没有 Python 基础也没关系，依葫芦画瓢也完全OK的。关于如何安装Python以及Matplotlib，文末有链接。 绘制第一个图 如果给 plot 函数一个一维数组，则将该数组作为纵轴坐标，并且将数组中的每个数据点索引作为水平坐标 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 4, 9, 5, 3]) plt.show() 如果提供两个数组，则将其分别作为x轴和y轴 plt.plot([-3, -2, 5, 0], [1, 6, 4, 3]) plt.show() 坐标轴会自动匹配数据的范围，不过我们可以调用 axis 函数来改变每个轴的范围 [xmin, xmax, ymin, ymax] plt.plot([-3, -2, 5, 0], [1, 6, 4, 3]) plt.axis([-4, 6, 0, 7]) plt