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3 月，跳不动了？>>> BSD开源协议 BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议。基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用，修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。 但”为所欲为”的前提当你发布使用了BSD协议的代码，或则以BSD协议代码为基础做二次开发自己的产品时，需要满足三个条件： 如果再发布的产品中包含源代码，则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议。 如果再发布的只是二进制类库/软件，则需要在类库/软件的文档和版权声明中包含原来代码中的BSD协议。 不可以用开源代码的作者/机构名字和原来产品的名字做市场推广。 BSD 代码鼓励代码共享，但需要尊重代码作者的著作权。BSD由于允许使用者修改和重新发布代码，也允许使用或在BSD代码上开发商业软件发布和销售，因此是对商业集成很友好的协议。而很多的公司企业在选用开源产品的时候都首选BSD协议，因为可以完全控制这些第三方的代码，在必要的时候可以修改或者二次开发。 Apache Licence 2.0 Apache Licence是著名的非盈利开源组织Apache采用的协议。该协议和BSD类似，同样鼓励代码共享和尊重原作者的著作权，同样允许代码修改，再发布（作为开源或商业软件）。需要满足的条件也和BSD类似： 需要给代码的用户一份Apache Licence 如果你修改了代码，需要再被修改的文件中说明。

有上下界的网络流问题分为无源汇和有源汇两种。 根据周源的《 一种简易的方法求解流量有上下界的网络中网络流问题》 无源汇上下界网络流 的做法是： 设边u->v的下界是B(u,v)，上界是C(u,v)。 设M(i)为对于i结点的流入i的下界总和-流出i的下界总和。 增设源点s和汇点t。 如果M(i)>=0 连边s->i，容量为M(i)。 如果M(i)<0 连边i->t，容量为-M(i)。 对于图中的原来的边u-v，连边u->v，容量为C(u,v)-B(u,v)。 然后求最大流。如果对于源点出发的所有边都满流，则说明存在一个可行流满足条件。 有源汇有上下界网络流 的具体做法是： 1.求可行流 从汇点到源点连一条边，容量为INF,其他与无源汇有上下界网络流的建图方法相同。然后以超级源点和超级汇点为网络流的源和汇求一次最大流。 判断起始于超级源点的边是否全部满流即可。 2.求最大流 从汇点到源点连一条边，容量为INF,其他与无源汇有上下界网络流的建图方法相同。然后以超级源点和超级汇点为网络流的源和汇求一次最大流。 判断起始于超级源点的边是否全部满流，若满流，说明存在可行流。 然后去掉汇点到源点连的边，在原来的基础上以原图中的源点和汇点为网络流的源和汇再求一次最大流即可。 ZOJ 2314 Reactor Cooling 无源汇有上下界求最大流 题目链接： http://acm.zju.edu

最近在研究量化分析，需要用到matplotlib中的一个库，输入from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc发现有报错，仔细勘查后发现有两个问题，一个是matplotlib模块已经剔除了，所以得额外再安装，另外雅虎的数据接口在写此文时还未恢复对前者的解决有两种方法 方法1： 1. 从github上下载mpl_finance module， 其中github网址：https://github.com/matplotlib/mpl_finance . 2. 通过命令安装下载好的mpl_finance模块，即： python setup.py install 方法2: pip install https://github.com/matplotlib/mpl_finance/archive/master.zip 我用的是后者可以运行，所用的那行代码替换成 from mpl_finance import candlestick_ohlc 而对于后者可以采用tushare的接口来调用下面附一个实战案例，你可以借此测试自己的库是否安装完成 # 实现K线图绘制 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas

引言 什么是许可，当你为你的产品签发许可，你是在出让自己的权利，不过，你仍然拥有版权和专利（如果申请了的话），许可的目的是，向使用你产品的人提供 一定的权限。 不管产品是免费向公众分发，还是出售，制定一份许可协议非常有用，否则，对于前者，你相当于放弃了自己所有的权利，任何人都没有义务表明你的原始作 者身份，对于后者，你将不得不花费比开发更多的精力用来逐个处理用户的授权问题。 而开源许可协议使这些事情变得简单，开发者很容易向一个项目贡献自己的代码，它还可以保护你原始作者的身份，使你 至少获得认可，开源许可协议还可以阻止其它人将某个产品据为己有。以下是开源界的 5 大许可协议。 GNU GPL GNU General Public Licence (GPL) 有可能是开源界最常用的许可模式。GPL 保证了所有开发者的权利，同时为使用者提供了足够的复制，分发，修改的权利： 可自由复制 你可以将软件复制到你的电脑，你客户的电脑，或者任何地方。复制份数没有任何限制。 可自由分发 在你的网站提供下载，拷贝到U盘送人，或者将源代码打印出来从窗户扔出去（环保起见，请别这样做）。 可以用来盈利 你可以在分发软件的时候收费，但你必须在收费前向你的客户提供该软件的 GNU GPL 许可协议，以便让他们知道，他们可以从别的渠道免费得到这份软件，以及你收费的理由。 可自由修改 如果你想添加或删除某个功能

第一章 ：准备工作环境 WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5.exe 1.1 设置matplotlib参数 配置模板以方便各项目共享 D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data 三种方式： 当前工作目录 用户级 Documents and Setting 安装级配置文件 D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data 第二章 ： 了解数据 导入和导出各种格式的数据，除此之外，还包括清理数据的方式比如归一化、缺失数据的添加、实时数据检查等类。 2.1 从csv文件中导入数据 如果想加载大数据文件，通常用NumPy模块。 import csv import sys filename = 'E:\\python\\Visualization\\2-1\\10qcell.csv' data = [] try: with open('E:\\python\\Visualization\\2-1\\21.csv') as f: reader = csv.reader(f, delimiter=',') data = [row for

作者： Dan Saber 翻译：笪洁琼 校对：梁傅淇 本文约 16196字 ，建议阅读 20+ 分钟。 本文中，作者借助拟人化的形式，让Python中值得一提的可视化库共同出演了一出戏剧，形象、生动地展现了不同可视化库的特点。 本文最初发表于丹·萨伯的博客 (https://dsaber.com/2016/10/02/a-dramatic-tour-through-pythons-data-visualization-landscape-including-ggplot-and-altair/) 我们觉得很有意思，所以问他是否可以转载，他慷慨地答应了! 关于丹：我叫丹·萨伯。我毕业于加州大学洛杉矶分校的数学系，我在Coursera上从事数据科学工作（在此之前，我在金融行业工作）。我喜欢写作、音乐、编程，还有——经过美国教育系统的最佳培训——统计。 为什么还要去尝试，朋友们? 最近，我尝试了Brian Granger和 Jake VanderPlas开发的Altair，这是一个新的、很有前景的可视化库。Altair库似乎能够满足Python用户对于ggplot库的需求，而且它建立在JavaScript的Vega-Lite语法规范之上，随着后者开发新的功能（例如：工具提示和缩放），Altair也能受益——而且毫不费力！ 事实上

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have created a package called clearplot that wraps around matplotlib. I have also created a nice font that I want to distribute with my package. I consulted this section of the Python Packaging User guide, and determined that I should use the data_files keyword. I chose data_files instead of package_data since I need to install the font in a matplotlib directory that is outside of my package. Here is my first, flawed, attempt at a setup.py file: from distutils.core import setup import os, sys import matplotlib as mpl #Find where matplotlib

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am trying to import matplotlib.finance module in python. My matplotlib.pyplot version is 2.00. When I import using the following commands import matplotlib.finance from matplotlib.finance import candlestick_ohlc I get an error "warnings.warn(message, mplDeprecation, stacklevel=1) MatplotlibDeprecationWarning: The finance module has been deprecated in mpl 2.0 and will be removed in mpl 2.2. Please use the module mpl_finance instead." Then instead of using the above lines in python if I use the following line import mpl_finance I get an

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: Lets suppose I have such classes hierarchy: enum class Type { DUMMY }; struct Base { int a ; explicit Base ( int a ) : a ( a ) {} virtual ~ Base () {} virtual Type type () = 0 ; }; struct Foo1 : public Base { double b ; Foo1 ( int a , double b ) : Base { a }, b ( b ) {} Type type () override { return Type :: DUMMY ; } }; all derived from Base using single inheritance and not defined any virtual methods, except overriding type() method. And I want to have meta info for each derived from Base to serialization and debug output. And as

MPL是The Mozilla Public License的简写，是1998年初Netscape的 Mozilla小组为其开源软件项目设计的软件许可证。MPL许可证出现的最重要原因就是，Netscape公司认为GPL许可证没有很好地平衡开发者对 源代码的需求和他们利用源代码获得的利益。同著名的GPL许可证和BSD许可证相比，MPL在许多权利与义务的约定方面与它们相同（因为都是符合OSIA 认定的开源软件许可证）。但是，相比而言MPL还有以下几个显著的不同之处: ◆ MPL虽然要求对于经MPL许可证发布的源代码的修改也要以MPL许可证的方式再许可出来，以保证其他人可以在MPL的条款下共享源代码。但是，在MPL 许可证中对“发布”的定义是“以源代码方式发布的文件”，这就意味着MPL允许一个企业在自己已有的源代码库上加一个接口，除了接口程序的源代码以MPL 许可证的形式对外许可外，源代码库中的源代码就可以不用MPL许可证的方式强制对外许可。这些，就为借鉴别人的源代码用做自己商业软件开发的行为留了一个 豁口。 ◆ MPL许可证第三条第7款中允许被许可人将经过MPL许可证获得的源代码同自己其他类型的代码混合得到自己的软件程序。 ◆ 对软件专利的态度，MPL许可证不像GPL许可证那样明确表示反对软件专利，但是却明确要求源代码的提供者不能提供已经受专利保护的源代码（除非他本人是 专利权人