用shiqiyu的camerads的方法 编写带界面的图像处理

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CameraDS是shiqiyu编写的，主要完成directshow的引入，提供了以下函数。能够获得目前相机总数，读取相机名称，打开相机以及获得当前帧的数据等

书上的解释是这样的：当JavaScript执行过程进入新函数时，这个函数内被声明的所有变量都会被移动导到函数最开始的地方。这种现象叫做提升。且被提升的只有变量的声明。

自然需要到数据，自己有又不想独自搭建服务端，所以在网上搜索可以用来提供测试数据的免费api，最后我选择了豆瓣图书。豆瓣图书提供的api功能比较少，加上不开放appkey申请，所以无法操作用户数据。只能做点简单的图书查询和图书详细信息展示，这个demo只有两个页面，非常之简单。

每组输入数据的输出占一行，如果该字符串中所含的括号是配对的，则输出Yes,如果不配对则输出No。

【方法一】：最笨的方法，既然说是只能允许一个main()主函数入口，那么我在之前那一个里面用/*......*/注释掉不就可以了吗？不错，这样倒是一个解决方案。

【方法二】：从操作看来，方法一这样太麻烦了，假如有几十个文件或者更多，每次都是这样干，也太费事，浪费光阴和青春了吧？那么我们该怎么做呢？

HTTPS 是互联网 web 大势所趋。TaSaid 最近把机房从香港迁移到青岛，趁着这次机会，观望并折腾了几天，在迁移中顺便完成了 HTTPS 的部署。

python语言俨然不算新技术，七八年前甚至更早已有很多人研习，只是没有现在流行罢了。之所以当下如此盛行，我想肯定是多因素造成了，当然市场需求的重要因素。吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契。数据一直以来都存在，只是在历史条件下，由于计算性能和技术发展的原因，与之匹配的数据处理技术还不是很先进，以至于很多数据被我们舍弃了。同样，python语言简洁流畅等多种优点，也会让第一次接触的编程人员痴迷，只是过去对大数据分析处理，对高效快速开发，多跨平台等市场需求不是那么紧迫。

对于某些体积巨大的文件，比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件，这时需要将文件分割为若干较小的块，然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里。 http://www.cnblogs.com/mesrw/   

在异步编程中，还有一种常用的解决方案，它就是Generator生成器函数。顾名思义，它是一个生成器，它也是一个状态机，内部拥有值及相关的状态，生成器返回一个迭代器Iterator对象，我们可以通过这个迭代器，手动地遍历相关的值、状态，保证正确的执行顺序。 http://www.cnblogs.com/vkrtjw/  

公司开发的一个底层库被用在了Mac平台的多个产品中。在开发这个底层库的初期，对于Mac OSX下的Install name 并没有过多的了解。对于XCode中的install name项也没有进行过多的配置，于是生成动态库文件在应用到各个产品中时都要修改install name才能用。后来在使用到CUDA库时，偶然发现了@rpath这个东西在CUDA动态库中被广泛使用。于是就好好研究了下@rpath的一些应用场景。

用shiqiyu的camerads的方法 编写带界面的图像处理

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