idiomer

Monero XMR mining via termux ;ubuntu

pkg install update && upgrade
apt install git
apt install wget
apt install proot

云

IaaS指提供系统（可以自己选）或者储存空间之类的硬件，软件要自己手动装。PaaS提供语言环境和框架（可以自己选）。SaaS只能使用开发好的软件（卖软件本身，如税务会计、表格文字处理）。BaaS一般类似于非关系数据库，但各家不通用
云服务的特点：零前期成本 & 按需付费 & 弹性（类似于租，可随时多加、退掉；但没有残值）、高可用（放在机房中，不同AZ间水电隔离）

jq is useful to slice, filter, map and transform structured json data.

brew install jq

Using Python's built-in defaultdict we can easily define a tree data structure:

def tree(): return defaultdict(tree)

That's it!

	#coding=utf8
	import itchat
	# tuling plugin can be get here:
	# https://github.com/littlecodersh/EasierLife/tree/master/Plugins/Tuling
	from tuling import get_response

	@itchat.msg_register('Text')
	def text_reply(msg):
	if u'作者' in msg['Text'] or u'主人' in msg['Text']:
	return u'你可以在这里了解他：https://github.com/littlecodersh'

	"""
	Minimal character-level Vanilla RNN model. Written by Andrej Karpathy (@karpathy)
	BSD License
	"""
	import numpy as np

	# data I/O
	data = open('input.txt', 'r').read() # should be simple plain text file
	chars = list(set(data))
	data_size, vocab_size = len(data), len(chars)

	# coding: utf8
	'''
	对于图片相似度比较有很多方法，我们这以RGB直方图为例。
	我们以一种规则，使得每个图片生成一组描述的特征向量。
	opencv的直方图比较函数我们可以巧妙的利用，其有若干比较规则，但只支持直方图的数据结构，我们可以将特征向量拟合成直方图的数据结构，然后使用其的相似度比较函数。
	具体的数学计算方法有兴趣的可以看opencv的官方教程，这里我们期望生成百分比形式的相似度参数，所以使用CV_COMP_CORREL

	以下是代码，以python编写
	'''
	import cv2.cv as cv