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systemd 源码分析典型下载范围从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。通达信源码公式源码在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 的仿源码库的源码源码库，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 的棋盘游戏源码棋盘游戏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、精品源码服务端源码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～
