之前一篇文章里提到了利用Cython来编译Python，这次来讲一下如何用Cython给Python写扩展库。 两种语言混合编程，其中最重要的是类型的传递。 我们用一个简单的例子进行入门：这次的目标是用C语言写一个Numpy的加法和元素相乘模块。在本例中，Numpy的array被传入到C语言模块内，变成了二维数组。 1. 头文件main.h： #ifndef _MAIN_H #define _MAIN_H void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m); // 矩阵加法 void mul(double *a, double *

浏览器上写代码，4核8G微软服务器免费用，Codespaces真香.doc

matlab2016b写代码地震过程 本文档是作者在日常科学研究中使用的地震数据处理工具。 一部分是给别人改代码，一部分是自己写的，欢迎使用和指教。 Matlab2016b Python3.6

XDReamer不用写代码也可以做出交互的插件

经典的书籍：《python编程从入门到实践》的课后习题自写代码 + 官方文档 都是很简单的题，上传下当作自己的备份吧。。。

tom猫代码共享。有代码，有动画效果，有音乐效果，但是猫还不会说话，等后期添加

给大家分享一套课程——分布式事务解决方案「手写代码」视频课程，完整版课程下载。 课程大纲 1.基础概念:了解事务的ACID、CAP理论、BASE理论，为分布式方案打基础 2.2PC/3PC:通过2PC演化各种方案:XA方案、JTA、LCN、Seata 3.TCC:TCC不依赖本地事务的解决方案 4.可靠消息最终一致性:唯有了解方案原理，方能熟悉RocketMQ的事务消息 5.最大努力通知:原来微信支付、支付宝的支付成功是这样的原理

分布式事务解决方案「手写代码」，完整版视频教程下载。 从理论基础知识，从简入深进行讲解，在理论的基础上，通过「手写代码」进行分布式事务的实践。没有事务知识的小白，在这个课程也可以得到收获。大道至简，悟在天成，课程本着一个用简单的道理，把复杂的事情讲清楚。课程设计到2PC/3PC、TCC、可靠消息最终一致性、最大努力通知。

写代码时自动空间matlab BOPS（批处理OpenSim处理脚本） BOPS执行常见OpenSim程序（逆运动学-IK，逆动力学-ID，肌肉分析-MA，静态优化-SO和联合React分析-JRA）的批处理，并将输出，日志记录信息，设置文件和曲线图存储在文件夹的有序结构。 我们使用OpenSim API实现了BOPS，这些API通过设置文件接收以下信息：（i）每个标记的名称和权重（IK）； （ii）外部负载（ID）； （iii）感兴趣的肌肉和力矩臂（MA）； （iv）静态优化条件和肌肉执行器负载（SO）； （v）感兴趣的关节（JRA）。 用户负责为其数据定义适当的配置，但是我们已经为每个安装文件提供了多个模板，以加快其自定义。 可使用MATLAB图形用户界面（GUI）来简化过程的执行。 在选择安装文件时，不限制使用GUI。 用户还可以输入：（i）执行的OpenSim程序，（ii）要处理的试验，（iii）用于仿真的OpenSim模型，（iv）滤波的截止频率，（v） （vi）要绘制的输出变量和x轴标签。 BOPS将其输出存储在自动创建的文件夹中。 这些文件夹完美地集成在MOtoNMS软件

操作步骤 进入命令行环境。我使用的是conda。有两种方式进入命令行。 方法1：通过anconda navigator界面，选择environments，选择对应环境名，选择open terminal 方法2：直接使用cmd或者terminal等终端进入命令行。激活你想要配置代码补全的环境（如果是默认环境不用激活） 1.安装nbextensions  pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple jupyter contrib nbextension install --