swig

本文讲解如何在GNU Radio中添加用户开发的信号处理模块，译文如有不当之处可参考原文地址： http://gnuradio.microembedded.com/outoftreemodules Out-of-tree modules 　　利用用户自定义的功能模块扩展GNU Radio。 　　This article borrows heavily from the original (but very outdated) "How to write a block?" written by Eric Blossom. 1. What is an out-of-tree module? 　　外部模块(Out-of-tree Module)是不存在与GNU Radio源代码树的GNU Radio组件。通常，用户自己扩展GNU Radio的功能模块，被称作外部模块。一般我们不会向实际的GNU Radio源代码树中添加东西，除非你是想把他上传给发开者们整合使用。添加外部模块既允许你维护你自己的代码，并且延续主代码的功能。 　　很多这样的外部模块由 CGRAN 主持，这个一个关于GNU Radio的智囊团。如果你开发了非常nice的东西，请将他提交到CGRAN！ 　　 spectral estimation toolbox 是外部模块的一个例子，它的谱估计功能扩展了GNU Radio

通过bazel学习之后，大概了解了TensorFlow的项目的源文件和描述文件。 下面是一篇不错的介绍，搬砖 here 。 在静下心来默默看了大半年机器学习的资料并做了些实践后，打算学习下现在热门的TensorFlow的实现，毕竟系统这块和自己关系较大。本文会简单的说明一下如何阅读TensorFlow的源码。最重要的是了解其构建工具bazel以及脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig。这里假设大家对bazel及swig以及有所了解（不了解的可以google下）。要看代码首先要知道代码怎么构建，因此本文的一大部分会关注构建这块。 如果从源码构建TensorFlow会需要执行如下命令： bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 对应的BUILD文件的rule为： sh_binary( name = "build_pip_package", srcs = ["build_pip_package.sh"], data = [ "MANIFEST.in", "README", "setup.py", "//tensorflow/core:framework_headers", ":other_headers", ":simple_console", "//tensorflow:tensorflow

本文分4个部分 C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式 Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式 C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG 1 C/C++ 调用 Python（基础篇） Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。 调用示例： //my_python.c #include <Python.h> int main(int argc, char *argv[]) { Py_SetProgramName(argv[0]); Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");//此接口可执行字符串形式的代码 Py_Finalize(); return 0; } 在Windows平台下，利用vs命令提示符，编译命令为 cl my_python.c -IC:Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

作者：Jerry Jho 链接：https://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式 Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式 C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG 1 C/C++ 调用 Python（基础篇） Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。 你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易： //my_python.c #include <Python.h> int main(int argc, char *argv[]) { Py_SetProgramName(argv[0]); Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n"); Py

1、数组定义 使用数组不建议采用指针方式eg double *，或者 double test[4] 直接采用std::vector或list即可。对于固定长度的数组定义为一个结构体 double test[4] instead of struct Vect4D{ double x; double y; double z; double m; } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/615762/blog/3159782

如何使用 API swig.init({ allowErrors: false, autoescape: true, cache: true, encoding: 'utf8', filters: {}, root: '/', tags: {}, extensions: {}, tzOffset: 0 }); options: allowErrors : 默认值为 false。将所有模板解析和编译错误直接输出到模板。如果为 true，则将引发错误，抛出到 Node.js 进程中，可能会使您的应用程序崩溃。 autoescape : 默认true，强烈建议保持。字符转换表请参阅转义过滤器。 true: HTML安全转义 false: 不转义，除非使用转义过滤器或者转义标签 'js': js安全转义 cache : 更改为 false 将重新编译每个请求的模板的文件。正式环境建议保持true。 encoding 模板文件编码 root 需要搜索模板的目录。如果模板传递给 swig.compileFile 绝对路径(以/开头)，Swig不会在模板root中搜索。如果传递一个数组，使用第一个匹配成功的数组项。 tzOffset 设置默认时区偏移量。此设置会使转换日期过滤器会自动的修正相应时区偏移量。 filters 自定义过滤器或者重写默认过滤器，参见自定义过滤器指南。 tags

一、如何使用 1、API swig.init({ allowErrors: false, autoescape: true, cache: true, encoding: 'utf8', filters: {}, root: '/', tags: {}, extensions: {}, tzOffset: 0 }); options: allowErrors: 默认值为 false。将所有模板解析和编译错误直接输出到模板。如果为 true，则将引发错误，抛出到 Node.js 进程中，可能会使您的应用程序崩溃。 autoescape: 默认true，强烈建议保持。字符转换表请参阅转义过滤器。 true: HTML安全转义 false: 不转义，除非使用转义过滤器或者转义标签 'js': js安全转义 cache: 更改为 false 将重新编译每个请求的模板的文件。正式环境建议保持true。 encoding: 模板文件编码 root: 需要搜索模板的目录。如果模板传递给 swig.compileFile 绝对路径(以/开头)，Swig不会在模板root中搜索。如果传递一个数组，使用第一个匹配成功的数组项。 tzOffset: 设置默认时区偏移量。此设置会使转换日期过滤器会自动的修正相应时区偏移量。 filters:自定义过滤器或者重写默认过滤器，参见自定义过滤器指南。 tags: