内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题，也是C++最有争议的问题，C++高手从中获得了更好的性能，更大的自由，C++菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C++的痛恨，但内存管理在C++中无处不在，内存泄漏几乎在每个C++程序中都会发生，因此要想成为C++高手，内存管理一关是必须要过的，除非放弃C++，转到Java或者C#，他们的内存管理基本是自动的，当然你也放弃了自由和对内存的支配权，还放弃了C++超绝的性能。本期专题将从内存管理、内存泄漏、内存回收这三个方面来探讨C++内存管理问题。
1.CMake编译原理
在C++多线程编程中，开发者往往使用cout来打印一些信息，但是往往被人忽略的是，cout在使用时可能会存在线程之间的打印信息乱串的问题，这个问题的原因是”<<“这个操作符是线程不安全的，会造成竞争问题，当采用多个<<拼接时，打印可能在<<时中断，例如下边的写法：
Linux开发者越来越多，但是仍然有很多人整不明白POSIX是什么。本文就带着大家来了解一下到底什么是POSIX，了解他的历史和重要性。
Swoole是一个为PHP用C和C++编写的基于事件的高性能异步&协程并行网络通信引擎。设计思路类似nginx（Reactor）+ php-fpm（Worker）。可以创建TCP，Websocket长链接服务，轻松承载上万长连接请求。
1.编写一个简单的c .so
PHP是当前应用非常广泛的一门语言，从国外的Facebook、Twitter到国内的淘宝、腾讯、百度等都能见到它的身影。
go的import与python或java不太一样，第一次搞go开发在本地封装lib后import时可能会浪费不少时间，这里说明下，go的import分两种场景：
问题：
当我们使用 go get、go install、go mod 等命令时，会自动下载相应的包或依赖包。但由于众所周知的原因，类似于 golang.org/x/… 的包会出现下载失败的情况。如下所示：
本文用实例演示如何把自己的python代码库打包上传pypi，以使用pip进行安装。
使用c++开发程序时，经常会遇到运行中core的情况，如果是偶发的就更加难以定位，本文讲解如何使用gdb进行core位置的分析定位。
jupyter notebook里的代码有py2.7也有py3.0的，本文讲解如何使jupyter同时支持多个python版本（python2.7.5 + python3.6.2）。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
skimage即是Scikit-Image。基于python脚本语言开发的数字图片处理包，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。 PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，与matlab一样。
PHP7已经发布, 如承诺, 我也要开始这个系列的文章的编写, 主要想通过文章让大家理解到PHP7的巨大性能提升背后到底我们做了什么, 今天我想先和大家聊聊zval的变化.
上次我们进行了简单的环境安装和模型应用尝试，今天开始通过paddlepaddle的房价预测看一下简单的线性回归有监督模型是怎么训练出来的。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。在本文中，我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性，以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。
为什么会用AC自动机？ 如果你想知道一篇文章有没有你要过滤的敏感词，怎么办？ 不可能用正则一个个的匹配吧？ 敏感词超过300个之后，用Trie来构建模式树 (字典树)的速度优势相当的明显… …
特别说下，trie图也是一种DFA，可以由trie树为基础构造出来，对于插入的每个模式串，其插入过程中使用的最后一个节点都作为DFA的一个终止节点。
如果要求一个母串包含哪些模式串，以用母串作为DFA的输入，在DFA 上行走，走到终止节点，就意味着匹配了相应的模式串。
ps: AC自动机是Trie的一种实现，也就是说AC自动机是构造Trie图的DFA的一种方法。还有别的构造DFA的方法…
不扯淡了，我们后端都是python写的，python的ahocorasick模块跟我们的业务不太匹配，问题是这样的 ！ 如果你的服务是用来做敏感词匹配，也就是说所有文章里面只要含有一个关键词，那就说明匹配了。 但是我们的业务是文章中的所有能匹配到的关键词都一一的抽取出来。 我想有些朋友可能还不太明白，那么我举个例子， 如果我的关键词里面有宝马和马，那么用python的ahocorasick库只会得到宝马，而不会得到马。 问题是处在马这个字节是在宝马的链条里面的。 如何避开这个问题，我们也懒得自己重写了，已经有人给出了解决的模块。 已经测试完成，并上线使用了。
安装简单，直接pip install esmre
import esm
index = esm.Index()
index.enter("宝马")
index.enter("马")
index.enter("奔驰")
index.enter("保时捷")
index.fix()
index.query("哎呀，今天在楼下看到了宝马，我老家倒是有养马的，以前的邻居有个奔驰，不对是保时捷，大爷的，都是马")再来一个完整的例子. 后续有时间我会把ac自动机的服务集成到rpc服务里面,然后用docker打包。
#coding:utf-8
import esm
index = esm.Index()
with open('keyword.config','r') as f:
for i in f.readlines():
index.enter(i.strip())
index.fix()
str = """
head&shoulders海飞丝Hershey‘s
Loreal欧莱雅LUX2
力士
L’OREALMagic2
美即
MysteryCity
谜城
NO.1BABY2
RESIN
SANXIAO
SHISEIDO FINE TOILETRY2
SKII美之匙
Tao yu tang2
淘雨堂
whoo倍加洁
卡尔林奈
娇韻诗
德国帮宝适
Perfect puff2
See Young2
落健
高夫
"""
data = index.query(str)
print data测了几天，性能还是可以的，500KB的文章，6000多个关键词，消耗的时间在0.002左右，相比ahocorasick一点都不差的。 观察了下，esmre是没有发现内存异常泄露等问题。
[2015-06-12 23:34:01,043] INFO extractor "Get keywords takes 0.0003 seconds"
[2015-06-12 23:34:01,069] INFO extractor "Get keywords takes 0.0002 seconds"
[2015-06-12 23:34:01,178] INFO extractor "Get keywords takes 0.0002 seconds"
[2015-06-12 23:34:02,372] INFO extractor "Get keywords takes 0.0002 seconds"
[2015-06-12 23:34:02,386] INFO extractor "Get keywords takes 0.0012 seconds"
[2015-06-12 23:34:02,631] INFO extractor "Get keywords takes 0.0002 seconds"
[2015-06-12 23:34:03,656] INFO extractor "Get keywords takes 0.0021 seconds"
[2015-06-12 23:34:03,744] INFO extractor "Get keywords takes 0.0001 seconds"
[2015-06-12 23:34:03,785] INFO extractor "Get keywords takes 0.0001 seconds"
[2015-06-12 23:34:03,910] INFO extractor "Get keywords takes 0.0002 seconds"
[2015-06-12 23:34:04,031] INFO extractor "Get keywords takes 0.0002 seconds"
[2015-06-12 23:34:05,004] INFO extractor "Get keywords takes 0.0035 seconds"
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[2015-06-12 23:34:13,547] INFO extractor "Get keywords takes 0.0006 seconds"
[2015-06-12 23:34:13,853] INFO extractor "Get keywords takes 0.0005 seconds"
Gunicorn 绿色独角兽 是一个Python WSGI UNIX的HTTP服务器。这是一个pre-fork worker的模型，从Ruby的独角兽（Unicorn ）项目移植。该Gunicorn服务器大致与各种Web框架兼容，只需非常简单的执行，轻量级的资源消耗，以及相当迅速。
使用python做了些很有趣的代码封装，希望能在php+nginx里调用，因为使用了第三方库的原因很难移植，除了用php执行python命令调用外，有什么更好的办法吗？