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搜索[共享带宽包]，共10000篇文章

NumPy 1.20.3 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.20.3现已发布，这是一个 Bugfix 版本，其中包含 NumPy 1.20.2 版本之后合并到主分支的多个修复程序。此版本总共合并了 15 个拉取请求：＃18763：BUG：纠正了datetime.date的datetime64缺失的 type overload ＃18764：MAINT：删除__all__以支持explicit re-exports ＃18768：BLD：在MacOS上转储gfortran版本时，删除 extra newline ＃18769：BUG：修复 object/longdouble操作中的 segfault ＃18794：MAINT：明确使用 Towncrier 构建＃18887：MAINT：放松某些整数类型的约束＃18915：MAINT：从返回注释中删除不安全的unions 和ABC ＃18921：MAINT：允许 scalar tests 有更多的递归深度。＃18922：BUG：初始化完整的 nditer 缓冲区，以防出现错误＃18923：BLD：删除 macOS 上不必要的标志-faltivec ＃18924：MAINT,CI：通过...将 _SIMD 模块的构建警告视为错误＃18925：BUG：对于 MINGW、threads.h 存在测试需要 GLIBC> 2.12 ＃18941：BUG：让更改日志将gh-识别为 PR 编号前缀＃18948：REL,DOC：为 NumPy 1.20.3 版本做准备＃18953：BUG：修复了 1.20.x 版本的 mypy 测试失败更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3

2021-05-12

javascript中的闭包closure详解

文章目录简介函数中的函数 Closure闭包使用闭包实现private方法闭包的Scope Chain 闭包常见的问题闭包性能的问题总结简介闭包closure是javascript中一个非常强大的功能

2021-04-20

fastpip 0.8.0 已经发布，pip 命令包

fastpip 0.8.0 已经发布，这是一个 pip 命令包。更新内容 PyEnv类install方法新增关键字参数strategy。

2021-03-03

fastpip 0.4.4 已经发布，pip 命令包

fastpip 0.4.4 已经发布，这是一个 pip 命令包。此版本更新内容包括：本次更新内容修复PyEnv类imports方法返回的导入名不全的问题。

2021-02-11

fastpip 0.4.2 已经发布，pip 命令包

fastpip 0.4.2 已经发布，pip 命令包此版本更新内容包括：本次更新内容(0.4.2) PyEnv类新增两个方法：方法名功能 query 用于以包名、模块名查询该包、模块的用于导入的名称

2021-02-09

fastpip 0.4.0 已经发布，pip 命令包

fastpip 0.4.0 已经发布，这是一个对 pip 命令行操作进行简单封装的包，可以在 Python3 源代码中实现方便的 pip 包管理操作。

2021-02-07

AopLog 2.4 发布，日志工具包

AopLog是基于SpringAop和ThreadLocal实现的一个对请求方法内容日志的拦截与处理的日志工具包。

2021-01-12

NumPy 1.19.1 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.19.1现已发布。该版本修复了 1.19.0 版本中发现的多个错误，替换了即将发布的 Python-3.9 版本中不推荐使用的一些功能，改进了对 AIX 的支持，并进行了许多与开发相关的更新，以使得 CI 能够处理最近的上游更改。此版本支持 Python 3.6-3.8。使用 Python 3.9 进行构建时，需要使用 Cython> = 0.29.21。此版本总共合并了25 个拉取请求：＃16649：MAINT，CI：禁用 Shippable cache ＃16652：MAINT：将 PyUString_GET_SIZE 替换为 PyUnicode_GetLength。＃16654：REL：修复过时的文档链接＃16656：BUG：在 AIX 上引发 IEEE 异常＃16693：TST：向 CPU 功能检测中添加其他调试信息＃16703：BLD：为 Emscripten/WebAssembly 添加 CPU entry ＃16705：TST：禁用 Python 3.9-dev 测试。 ...... 更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.1

2020-07-23

AI 正当时，“包”你满意

为了让大家能更快速的理解并掌握AI资料包的内容，我们还会不定期的在社区/社群发布一些与AI相关的问题互动，积极参与互动，还有机会获得实物大礼包！

2020-06-22

NumPy 1.18.5 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.18.5已完成发布，这是一个简短的版本，允许在 Python3.5 中使用 pickleprotocol=5。它是由于最近将 pickle5移植到 Python3.5 而产生的。此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.15 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS >= 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。此版本总共合并了2个拉取请求：＃16439：ENH：为 python3.5 启用 pickle 协议 5 支持＃16441：BUG：Windows 上不同驱动器的 relpath 失败更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.5

2020-06-05

NumPy 1.18.4 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.18.4已完成发布，这是 1.18.x 系列中的最后一个计划发行版。它还原了 1.18.3 中引入的 bool("0") 行为，并修复了 Generator.integers 中的一个错误。由于链接到现在包含的文档中的新疑难解答部分而导致 numpy 导入失败时，发出的错误消息中还提供了改进的帮助。此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.15 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS >= 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。此版本总共合并了 6 个拉取请求。＃16055BLD：为 1.18 版本添加 i686 ＃16090BUG：random：Generator.integers(2**32)始终返回 0。＃16091BLD：修复 macOS 上 libgfortran 的路径＃16109REV：将 side-effect 更改恢复为 casting ＃16114BLD：将 openblas 库放在 Windows 的本地目录中＃16132DOC：更改导入错误“howto”以链接到新的疑难解答... 更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4

2020-05-03

NumPy 1.18.3 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.18.3已完成发布，包含各种错误/回归修复。此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.15 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS >= 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。 Highlights 修复了 numpy.random.multivariate_normal 中的 method ='eigh' 和 method ='cholesky' 选项的问题。 1.18.3版本总共合并了 5 个拉取请求。＃15916：BUG：修复 numpy.random.multivariate_normal 的 eigh 和 cholesky methods ＃15929：BUG、MAINT：将字符串中不正确的特殊情况删除为数字... ＃15930：BUG：保证发生内存错误后，数组处于有效状态... ＃15954：BUG：检查 _generator.multinomial 中的 [pvals]{.title-ref} 是否为 1D。＃16017：BUG：_generator.dirichlet 中 Alpha 参数必须为1D 更多详细信息可查看更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.3

2020-04-20

NumPy 1.18.2 发布，Python 科学计算包

目前，NumPy 1.18.2已完成发布，主要修复了 numpy / random 中的性能下降问题，并完成了一些 bug和维护更新。此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.14 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS >= 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。 1.18.2版本总共合并了 7 个拉取请求。＃15675：TST：将 _no_tracing 移至testing._private ＃15676：MAINT：某些随机函数的开销很大＃15677：TST：不要在 Azure Mac 测试中创建 gfortran 链接。＃15679：BUG：在 ndarray.__contains__中添加了缺少的错误检查＃15722：MAINT：使用基于列表的API来调用子流程＃15729：REL：为 1.18.2 版本发布做准备。＃15734：BUG：修复 nm 在32位上失败时的逻辑错误更多详细信息可查看更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2

2020-03-19

读取嵌套jar包中的文件

读取jar包中的jar 文件例如有一个Jar包 A.jar,他的目录文件如下图 A.jar |--B.jar |--Test.class |--.....

2020-03-17

打一个通用 UMD 包

打一个通用 UMD 包有这样一个场景，客户端运行很久，但是法务部和数据部需要收集用户的一些信息，这些信息收集好之后需要进行相应的数据处理，之后上报到服务端。

2020-02-02

NumPy 1.18.1 发布，Python 科学计算包

目前，NumPy 1.18.1已完成发布。此版本包含针对 NumPy 1.18.0 报告的错误的修复程序。特别是引起下游广泛问题的两个bug，具体内容为： cython 随机扩展测试未使用临时目录进行构建，从而导致权限冲突 Numpy distutils 将 [-std=c99]{.title-ref} 附加到所有 C 编译器运行中，从而导致行为更改并在下游编译问题。现在仅在构建 numpy C 代码时应用该标志此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.14 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS >= 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。更多详细信息可查看发布说明。

2020-01-09

NumPy 1.17.5 发布，Python 科学计算包

紧接NumPy 1.16.6之后，目前，NumPy 1.17.5也已发布。 NumPy 1.17.5版本的更新内容包含有，针对 NumPy 1.17.4 报告的 bug 的修复程序以及一些构建改进。同时，此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython> = 0.29.14 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS> = 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。建议对新的 random bit generators 感兴趣的开发人员将其升级到 NumPy 1.18.x 系列，因为它具有更新的文档和许多小的改进。更多详情可参见发布说明：https://github.com/numpy/numpy/releases

2020-01-03

NumPy 1.16.6 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.16.6现已发布，该发行版修复了针对 1.16.5 发行版所报告的错误，并且还向后移植了 master 的一些增强功能，而这些增强功能似乎适用于最后一个支持 Python 2.7 的发行系列。此外，PyPI 上的 wheels 与 OpenBLAS v0.3.7 链接，修复了 Skylake 系列 cpus 上的错误。生成此版本的下游开发人员应使用 Cython> = 0.29.2，如果使用 OpenBLAS，则应使用 OpenBLAS> = v0.3.7。受支持的 Python 版本则是 2.7 和 3.5-3.7。 Highlights np.testing.utils功能已从 1.19.0-dev0 更新。这样可以改善功能文档和错误消息，并将assert_array_compare功能扩展到其他类型。新功能允许 matmul (@) 处理对象数组。这是 NumPy 1.17 中添加的增强功能，并且似乎可以合理地包含在 LTS 1.16 版本系列中。 Compatibility notes 修复 matmul (@)中 boolean types的回归。 Improvements Array comparison assertions包括最大差异。更多详细信息可查看发布说明。

2020-01-02

NumPy 1.18.0 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.18.0已发布。除了通常的错误修复之外，此版本还清理并记录新的随机 C-API，使大量旧版本弃用，并改善了文档的外观。其支持的 Python 版本为 3.5-3.8，这也是最后一个支持 Python 3.5 的 NumPy 发布系列。 Highlights numpy.random的 C-API 已经定义并记录。与 64 位 BLAS 和 LAPACK 库链接的基本基础结构。许多文档方面的改进。新功能将多元超几何分布添加到numpy.random 弃用 np.fromfile和np.fromstring在错误数据上将出错在ma.fill_value中将非标量数组弃用为fill values 弃用PyArray_As1D,PyArray_As2DPyArray_As1D 弃用np.alen numpy.ma.mask_cols和numpy.ma.mask_row的axis参数已弃用 ... 更多详细信息可查看发布说明。

2019-12-24

NumPy 1.17.3 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.17.3已经发布，这个版本包含针对 NumPy 1.17.2 报告的 bug 的修复以及一些文档改进。本版本支持的 Python 版本是3.5-3.8。内容如下：主要亮点： Python 3.8 修复 matmul，使用布尔而不是整数兼容说明： PyArray_DescrCheck 宏已经更改/修复此版本总共合并了 12 个pull 请求，详情发布说明： https://github.com/numpy/numpy/releases

2019-10-21

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。