vs2015中使用Opencv3.1有报错

电脑win10, vs 2015, Opencv 3.1 运行一个简单的看图程序就报错error C3861: “_InterlockedIncrement”: 找不到标识符 自己憋出来一个笨方法，就是在头文件中添加windows.h。 但是不添加就是不行，求助，网上说的环境配置（库、包含、附加依赖项，以及系统path都配好了） 

vs(2013或者2015) opencv报错计算机类型冲突或者错误代码0xc0000007d

 以上是我配置成全都是x64的情况，然后如果全都是配置成x86的话，就会出现错误代码 0xc0000007d(应该没看错) 如图：  PS：在vs2015中也是同样的情况，而且在Ubuntu下装的opencv竟然使得qt异常结束（顺带一提这个如果有大佬愿意帮一把的话也是很感谢的） 希望能有位大佬能教教我是什么错误怎么解决么，百度的前几个方法基本都试了，后面的想来就是抄袭前面的吧，bing谷歌没有搜索，专业的英语不是很好，最近做项目，看那个我翻译都要好久好久有点划不来。

给一个球面投影程序搭建vs2015和opencv时遇到的问题

搭建球面投影程序的运行环境vs2015和opencv2.4.9时碰到这个问题，我把整个过程复查了几遍依然不知道原因在哪，求大神指点？

ubuntu 安装配置c++的opencv 报错

我在ubuntu 上打算安装和配置c++的Opencv， 下载了opencv3.1.0版本的代码，然后也手动的下载了ippicv_linux_20151201.tgz。创建build文件夹后Cmake命令已经可以编译过去了。 但是在执行make命令的时候，经常会报错： ``` [ 15%] Building CXX object modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/opencl_kernels_core.cpp.o [ 15%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_core.so /usr/bin/ld: CMakeFiles/opencv_core.dir/src/va_intel.cpp.o: relocation R_X86_64_32 against `.rodata' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC CMakeFiles/opencv_core.dir/src/va_intel.cpp.o: 无法添加符号: 错误的值 collect2: error: ld returned 1 exit status modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/build.make:1382: recipe for target 'lib/libopencv_core.so.3.1.0' failed make[2]: *** [lib/libopencv_core.so.3.1.0] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:1420: recipe for target 'modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all' failed make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all] Error 2 Makefile:160: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 ``` 有时候在33%进度的时候报这个错误，有时候就在15%时候报。我整整试了一整天，查遍了各种解决方法都无济于事。请大侠们帮忙解决下吧。跪谢。 是否有直接加载已经编译好的库的方式，可以快速实现配置，因为我急需要用Opencv实现代码。感谢各位大侠了。

vs2015 cmake编译opencv3.1+opencv_contrib报错

在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，添加opencv_contrib目录后报错，求问是什么问题啊？ CMake Error at /Users/Documents/opencv/source/opencv-3.2.0/cmake/OpenCVUtils.cmake:1045 (file): file DOWNLOAD cannot open file for write. Call Stack (most recent call first): /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/cmake/OpenCVFindLibProtobuf.cmake:32 (ocv_download) /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/CMakeLists.txt:5 (include) CMake Error at /Users/Documents/opencv/source/opencv-3.2.0/cmake/OpenCVUtils.cmake:1049 (message): Failed to download . Status= Call Stack (most recent call first): /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/cmake/OpenCVFindLibProtobuf.cmake:32 (ocv_download) /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/CMakeLists.txt:5 (include)

win10+vs2015+opencv3.0.0配置出现问题求大神搭救

win10系统下，VS2015，配置OpenCV3.0.0。 环境变量、库目录、附加依赖项全部都选了X64。 VS2015的变异环境也是Debug X64。 但是一直出现这个错误：应用程序无法正常启动(0xc000007b)。 而且输出视图里一直有这两个错误： “OpenCVTest3.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ucrtbased.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “OpenCVTest3.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\opencv_world300d.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 检查了System32文件，是有这两个dll的，所以问题到底在哪里呢？ 而且我所有的配置都是X64的，难道不应该在SysWOW64里面找dll吗？ 啊。。。求大神解答！！！

VS2015+openCV3.2.0运行openCV3.2.0的samples运行不出来

为什么我运行openCV3.2.0的samples大部分都运行不出来，运行情况有以下几种，1、把CommandLineParser类注释掉了，直接读取路径，运行出来了，不过能运行出来的很少；2、大部分把CommandLineParser类注释掉了，直接读取路径，不显示错误，运行不出来；3、大部分直接运行，不显示错误，运行不出来。我是在VS2015+openCV3.2.0做的。谢谢大家告知！

用vs2015和opencv做人脸识别时碰到LNK2019的错误

错误如下：  不是链接器的问题，应该是代码的问题，但我对c++和vs还不太熟悉。请哪位大神告知。代码如下： #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/contrib_world.hpp> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/face.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" //#include <opencv2/face/facerec.hpp> #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> using namespace cv; using namespace cv::face; using namespace std; static Mat norm_0_255(InputArray _src) { Mat src = _src.getMat(); // 创建和返回一个归一化后的图像矩阵: Mat dst; switch (src.channels()) { case 1: cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1); break; case 3: cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC3); break; default: src.copyTo(dst); break; } return dst; } //使用CSV文件去读图像和标签，主要使用stringstream和getline方法 static void read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator = ';') { std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); if (!file) { string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename."; CV_Error(Error::StsBadArg, error_message); } string line, path, classlabel; while (getline(file, line)) { stringstream liness(line); getline(liness, path, separator); getline(liness, classlabel); if (!path.empty() && !classlabel.empty()) { images.push_back(imread(path, 0)); labels.push_back(atoi(classlabel.c_str())); } } } int main() { // 检测合法的命令，显示用法 // 如果没有参数输入则退出！. string output_folder; output_folder = string("D:\\Documents\\faceData\\output"); //读取你的CSV文件路径. string fn_csv = string("D:\\Documents\\faceData\\ORL\\at.txt"); // 2个容器来存放图像数据和对应的标签 vector<Mat> images; vector<int> labels; // 读取数据. 如果文件不合法就会出错 // 输入的文件名已经有了. try { read_csv(fn_csv, images, labels); } catch (cv::Exception& e) { cerr << "Error opening file " << fn_csv << ". Reason: " << e.msg << endl; // 文件有问题，我们啥也做不了了，退出了 exit(1); } // 如果没有读取到足够图片，我们也得退出. if (images.size() <= 1) { string error_message = "This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!"; CV_Error(Error::StsError, error_message); } // 得到第一张照片的高度. 在下面对图像 // 变形到他们原始大小时需要 int height = images[0].rows; // 下面的几行代码仅仅是从你的数据集中移除最后一张图片 //[gm:自然这里需要根据自己的需要修改，他这里简化了很多问题] Mat testSample = images[images.size() - 1]; int testLabel = labels[labels.size() - 1]; images.pop_back(); labels.pop_back(); // 下面几行创建了一个特征脸模型用于人脸识别， // 通过CSV文件读取的图像和标签训练它。 // T这里是一个完整的PCA变换 //如果你只想保留10个主成分，使用如下代码 //cv::createEigenFaceRecognizer(10); // // 如果你还希望使用置信度阈值来初始化，使用以下语句： // cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0); // // 如果你使用所有特征并且使用一个阈值，使用以下语句： // cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0); // Ptr<BasicFaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); model->train(images, labels); // 下面对测试图像进行预测，predictedLabel是预测标签结果 int predictedLabel = model->predict(testSample); // // 还有一种调用方式，可以获取结果同时得到阈值: // int predictedLabel = -1; // double confidence = 0.0; // model->predict(testSample, predictedLabel, confidence); // string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel); cout << result_message << endl; // 这里是如何获取特征脸模型的特征值的例子，使用了getMat方法: Mat eigenvalues = model->getEigenValues(); // 同样可以获取特征向量: Mat W = model->getEigenVectors(); // 得到训练图像的均值向量 Mat mean = model->getMean(); // 显示还是保存: imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); // 显示还是保存特征脸: for (int i = 0; i < min(10, W.cols); i++) { string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i)); cout << msg << endl; // 得到第 #i个特征 Mat ev = W.col(i).clone(); //把它变成原始大小，为了把数据显示归一化到0~255. Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height)); // 使用伪彩色来显示结果，为了更好的感受. Mat cgrayscale; applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET); // 显示或者保存: imshow(format("eigenface_%d", i), cgrayscale); imwrite(format("%s/eigenface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale)); } // 在一些预测过程中，显示还是保存重建后的图像: for (int num_components = 10; num_components <300; num_components += 15) { // 从模型中的特征向量截取一部分 Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components)); Mat projection = LDA::subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1, 1)); Mat reconstruction = LDA::subspaceReconstruct(evs, mean, projection); // 归一化结果，为了显示: reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows)); // 显示或者保存: imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction); imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction); } // 如果我们不是存放到文件中，就显示他，这里使用了暂定等待键盘输入: waitKey(0); return 0; }

Win10+VS2015+Opencv3.45 处理照片曝光融合时报错

因项目要对照片进行优化，觉得C++与OpenCV的处理方案最优，但平时不用C++，不太熟悉，现在在运行网上一DEMO时过不去，弄不懂是OpenCV版本问题给还是配置问题，烦请有经验的老大给看看。 <br/><br/> 环境：Win10+VS2015+OpenCV3.45 <br/><br/> 查了不少资料，代码应该没有问题，但在调用OpenCV两个关键位置时一直报错： <br/><br/> 0x00007FFE83A7A839 处(位于 ConsoleApplication3.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: std::length_error，位于内存位置 0x0000000CAEAFEA60 处。 <br/><br/> //图像映射 Ptr<AlignMTB> alignMTB = createAlignMTB(); alignMTB->process(images, images); <br/><br/> // Merge using Exposure Fusion 图像融合 Mat exposureFusion; Ptr<MergeMertens> mergeMertens = createMergeMertens(); mergeMertens->process(images, exposureFusion); <br/><br/> 以下是完整代码：<br/><br/> ``` #include "opencv2/photo.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> #include <vector> #include <fstream> using namespace cv; using namespace std; // Read Images void readImages(vector<Mat> &images) { int numImages = 16; static const char* filenames[] = { "./image/memorial0061.jpg", "./image/memorial0062.jpg", "./image/memorial0063.jpg", "./image/memorial0064.jpg", "./image/memorial0065.jpg", "./image/memorial0066.jpg", "./image/memorial0067.jpg", "./image/memorial0068.jpg", "./image/memorial0069.jpg", "./image/memorial0070.jpg", "./image/memorial0071.jpg", "./image/memorial0072.jpg", "./image/memorial0073.jpg", "./image/memorial0074.jpg", "./image/memorial0075.jpg", "./image/memorial0076.jpg" }; //读图 for (int i = 0; i < numImages; i++) { Mat im = imread(filenames[i]); images.push_back(im); } } int main() { // Read images 读取图像 cout << "Reading images ... " << endl; vector<Mat> images; //是否图像映射 bool needsAlignment = true; // Read example images 读取例子图像 readImages(images); //needsAlignment = false; // Align input images if (needsAlignment) { cout << "Aligning images ... " << endl; Ptr<AlignMTB> alignMTB = createAlignMTB(); alignMTB->process(images, images); } else { cout << "Skipping alignment ... " << endl; } // Merge using Exposure Fusion 图像融合 cout << "Merging using Exposure Fusion ... " << endl; Mat exposureFusion; Ptr<MergeMertens> mergeMertens = createMergeMertens(); mergeMertens->process(images, exposureFusion); // Save output image 图像保存 cout << "Saving output ... exposure-fusion.jpg" << endl; imwrite("exposure-fusion.jpg", exposureFusion * 255); waitKey(0); return 0; } ```

VS2015+opencv3.1.0+win7调试模式Debug出现问题，Release模式正常

使用VS2015+opencv3.1.0时调试出现以下问题，属性表都配置了。

怎样删除vs2015中opencv3.4的配置？

做双目视觉时需要用到opencv2中的库，但已经配置好了opencv3.4。 从网上找到的方法都是关于opencv2的，但是按照步骤也找到了对应文件，只是不知道应该删除哪些内容。请大神帮忙看下。 

vs2012配置opencv后，函数报错，求大神解释

我在配置好opencv2.4.10之后，找了个程序测试一下，但是程序中所有的opencv库中的函数都报错，说是为定义的标示符，但是opencv的库函数我已经链接输入了。搞了好久，求大神解答额

求前辈指点：vs2015利用opencv库时存储图像问题

代码如下： #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace std; void main() { int r,c,i,j; cv::Mat image1 = cv::imread("H:\\C++projects\\improcess_hw\\2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cv::imwrite("Photp_Cal_1.jpg",image1); cv::namedWindow("IMAGE1"); cv::imshow("IMAGE1", image1); cv::Mat image2 = cv::imread("H:\\C++projects\\improcess_hw\\1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); r = image2.rows; c = image2.cols; for (i = 0;i < r;i++) for (j = 0;j < c;j++) image2.at<uchar>(i,j)= 255-(image2.at<uchar>(i, j)); cv::imwrite("Photp_Cal_2.jpg",image2); cv::namedWindow("Image2"); cv::imshow("Image2", image2); cv::waitKey(); } 提示错误  如果保存为bmp就没有毛病，刚开始学，希望有前辈能够指点一点

为什么vs2019配置opencv包含目录的路径..\opencv\build\include还要再配置..\opencv\build\include\opencv2

在使用vs2019开发opencv应用的过程中发现，配置项目属性中包含目录和库目录时，需要增加..\opencv\build\include和..\opencv\build\include\opencv2这两个路径，opencv2包含在include下面，那么为什么不能只用\opencv\build\include这一个路径（会找不到头文件）

vs2015配置opencv2.4.13

在配置opencv2.4.13后编译工程遇到这个问题 有木有可以帮忙解答的

VS2015配置opencv2.4.9每次关闭图片窗口后弹debug错误窗口

 请教各位大佬，怎么解决？代码肯定没有问题，就是每次关闭图片时会弹窗报错

opencv报错，error LNK2001:无法解析的外部符号

opencv3.1.0报错，全是各种各样的LNK2001:无法解析的外部符号，求大神解答

python-opencv中imshow总报错的问题

我用的是visual studio2017，自带安装的Anaconda2，pip安装的opencv-python，在我调用imshow函数的时候总是报错 cv2.error Message=C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:331: error: (-215) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow StackTrace: <module> 中的 C:\Users\Administrator\source\repos\PythonApplication1\PythonApplication1\PythonApplication1.py:4   求大佬帮忙解答下

求OpenCV载入图像错误问题

用OpenCV的Mat载入图像可是一直错误，代码如下 ``` int main() { Mat image; std::string str; str = "D:\\IMG_0284.jpg"; image = imread(str); return 0; } ``` 我试过只要一加Mat image;声明，str的声明，赋值就会出现异常。也就是str实际并没有成功赋值为D:\\IMG_0284.jpg 求这是什么原因？ 用的是VS2010 和 opencv2.3.1

终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私有的数

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过

Linux(服务器编程):15---两种高效的事件处理模式（reactor模式、proactor模式）

前言 同步I/O模型通常用于实现Reactor模式 异步I/O模型则用于实现Proactor模式 最后我们会使用同步I/O方式模拟出Proactor模式 一、Reactor模式 Reactor模式特点 它要求主线程（I/O处理单元）只负责监听文件描述符上是否有事件发生，有的话就立即将时间通知工作线程（逻辑单元）。除此之外，主线程不做任何其他实质性的工作 读写数据，接受新的连接，以及处...

阿里面试官问我：如何设计秒杀系统？我的回答让他比起大拇指

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图和个人联系方式，欢迎Star和指教 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了...

五年程序员记流水账式的自白。

不知觉已中码龄已突破五年，一路走来从起初铁憨憨到现在的十九线程序员，一路成长，虽然不能成为高工，但是也能挡下一面，从15年很火的android开始入坑，走过java、.Net、QT，目前仍处于android和.net交替开发中。 毕业到现在一共就职过两家公司，目前是第二家，公司算是半个创业公司，所以基本上都会身兼多职。比如不光要写代码，还要写软著、软著评测、线上线下客户对接需求收集...

C语言魔塔游戏

很早就很想写这个，今天终于写完了。 游戏截图： 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片，如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论，如果暂时没有回应，可以在博客下方留言，到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义，使用结构体，这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n

一文详尽系列之模型评估指标

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排...

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观

程序员一般通过什么途径接私活？

二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？ 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 20W。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉，我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...

压测学习总结（1）——高并发性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量详解

一、QPS，每秒查询 QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS，每秒事务 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...

Python爬虫爬取淘宝，京东商品信息

小编是一个理科生，不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具（Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver）其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

这种新手都不会范的错，居然被一个工作好几年的小伙子写出来，差点被当场开除了。

Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。

前奏： 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者，工作4年26岁，统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况： 专业技能： 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具：SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca

2020年，冯唐49岁：我给20、30岁IT职场年轻人的建议

点击“技术领导力”关注∆  每天早上8:30推送 作者| Mr.K   编辑| Emma 来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比经验重要》，收到了不少读者的反馈，觉得挺受启发。其实，冯唐写了不少关于职场方面的文章，都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯

程序员该看的几部电影

##1、骇客帝国(1999) 概念：在线/离线，递归，循环，矩阵等 剧情简介： 不久的将来，网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂，并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他，现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制，人们就像他们饲养的动物，没有自由和思想，而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是，救赎之路从来都不会一帆风顺，到底哪里才是真实的世界？

Python绘图，圣诞树，花，爱心 | Turtle篇

每周每日，分享Python实战代码，入门资料，进阶资料，基础语法，爬虫，数据分析，web网站，机器学习，深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧，QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...

作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！

CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？ 如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起，来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东

还记得那个提速8倍的IDEA插件吗？VS Code版本也发布啦！！

去年，阿里云发布了本地 IDE 插件 Cloud Toolkit，仅 IntelliJ IDEA 一个平台，就有 15 万以上的开发者进行了下载，体验了一键部署带来的开发便利。时隔一年的今天，阿里云正式发布了 Visual Studio Code 版本，全面覆盖前端开发者，帮助前端实现一键打包部署，让开发提速 8 倍。 VSCode 版本的插件，目前能做到什么？ 安装插件之后，开发者可以立即体验...

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏，但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题：老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧！ 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日，国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ，报告中指出：年末中国大陆总人口（包括31个

2019年除夕夜的有感而发

天气：小雨（加小雪） 温度：3摄氏度 空气：严重污染（399） 风向：北风 风力：微风 现在是除夕夜晚上十点钟，再有两个小时就要新的一年了； 首先要说的是我没患病，至少现在是没有患病；但是心情确像患了病一样沉重； 现在这个时刻应该大部分家庭都在看春晚吧，或许一家人团团圆圆的坐在一起，或许因为某些特殊原因而不能团圆；但不管是身在何处，身处什么境地，我都想对每一个人说一句：新年快乐！ 不知道csdn这...

听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏（1~14攻略）

第零关 进入传送门开始第0关（游戏链接） 请点击链接进入第1关： 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。（只能看到一堆大佬做完的留名，也能看到菜鸡的我，在后面~~） 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...

在家远程办公效率低？那你一定要收好这个「在家办公」神器！

相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息，接下来，在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战，比如： 1在异地互相不见面的会议上，如何提高沟通效率？ 2文件之间的来往反馈如何做到及时性？如何保证信息安全？ 3如何规划安排每天工作，以及如何进行成果验收？ ......

作为一个程序员，内存和磁盘的这些事情，你不得不知道啊！！！

截止目前，我已经分享了如下几篇文章： 一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！ 作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！ 作为一个程序员，内存的这些硬核知识你必须懂！ 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识，可能大家在上大学的时候都学习过了，但是嘞，当时由于老师讲解的没那么有趣，又加上这些知识本身就比较枯燥，所以嘞，大家当初几乎等于没学。 再说啦，学习这些，也看不出来有什么用啊！

2020年的1月，我辞掉了我的第一份工作

其实，这篇文章，我应该早点写的，毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因，或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头，让自己迟迟没有试着写一点东西，记录下，或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的，在写自己的博客方面，我的文笔很一般，非技术类的文章不想去写；另外我又是一个还比较热衷于技术的人，而平常复杂一点的东西，如果想写文章写的清楚点，是需要足够...

别低估自己的直觉，也别高估自己的智商

所有群全部吵翻天，朋友圈全部沦陷，公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创，只发新闻，可能有人注意到了。我不是懒，是文章写了却没发，因为大家的关注力始终在这次的疫情上面，发了也没人看。当然，我...

这个世界上人真的分三六九等，你信吗？

偶然间，在知乎上看到一个问题 一时间，勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工，做过家教，干过辅导班，做过中介。零下几度的晚上，贴过广告，满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月，虽然苦，但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了，在这个世界上，无论环境多么的恶劣，只要心存希望，星星之火，亦可燎原。 下文是原回答，希望能对你能有所启发。 如果我说，这个世界上人真的分三六九等，...

节后首个工作日，企业们集体开晨会让钉钉挂了

By 超神经场景描述：昨天 2 月 3 日，是大部分城市号召远程工作的第一天，全国有接近 2 亿人在家开始远程办公，钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词：十一出行 人脸...

Java基础知识点梳理

Java基础知识点梳理 摘要： 虽然已经在实际工作中经常与java打交道，但是一直没系统地对java这门语言进行梳理和总结，掌握的知识也比较零散。恰好利用这段时间重新认识下java，并对一些常见的语法和知识点做个总结与回顾，一方面为了加深印象，方便后面查阅，一方面为了学好java打下基础。 Java简介 java语言于1995年正式推出，最开始被命名为Oak语言，由James Gosling（詹姆

2020年全新Java学习路线图，含配套视频，学完即为中级Java程序员！！

新的一年来临，突如其来的疫情打破了平静的生活！ 在家的你是否很无聊，如果无聊就来学习吧！ 世上只有一种投资只赚不赔，那就是学习！！！ 传智播客于2020年升级了Java学习线路图，硬核升级，免费放送！ 学完你就是中级程序员，能更快一步找到工作！ 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学

B 站上有哪些很好的学习资源?

哇说起B站，在小九眼里就是宝藏般的存在，放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下，更别提今年的跨年晚会，我简直是跪着看完的！！ 最早大家聚在在B站是为了追番，再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频，最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了，而且学习成本还免费，真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ﾉ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源： 综合类 Oeasy： 综合

相关热词 c#如何定义数组列表 c#倒序读取txt文件 java代码生成c# c# tcp发送数据 c#解决时间格式带星期 c#类似hashmap c#设置istbox的值 c#获取多线程返回值 c# 包含数字 枚举 c# timespan