首先需要获取最新版本的下载链接，打开官方 Github 项目的发布页。因为树莓派的 CPU 是 ARM 架构，所以我们需要文件名类似 syncthing-linux-arm-xxxxx.tar.gz 的下载链接，右键复制链接即可。我查看时，最新链接为：https://github.com/syncthing/syncthing/releases/download/v0.14.49-rc.2/syncthing-linux-arm-v0.14.49-rc.2.tar.gz。
接下来通过 SSH 连接到树莓派，并获取文件，命令行如下：
cd ~ wget https://github.com/syncthing/syncthing/releases/download/v0.14.49-rc.2/syncthing-linux-arm-v0.14.49-rc.2.tar.gz tar -zxvf syncthing-linux-arm-v0.14.49-rc.2.tar.gz
先升级内核确保版本在 4.9 以上：
sudo rpi-update
之后开启 bbr 加速：
sudo bash -c 'echo "net.core.default_qdisc=fq" >> /etc/sysctl.conf' sudo bash -c 'echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.conf'
需要在 vps 上搭建 Git 服务器，先在树莓派测试一下。
安装依赖 sudo apt-get install git-core 创建用户 这里为树莓派创建一个 git 用户，方便局域网内其他用户使用同时将 git 服务器文件与 pi 用户数据隔离开来。命令行如下： adduser --system --shell /bin/bash --gecos 'git version control by pi' --group --ho
在文件 /boot/config.txt 后追加： dtoverlay=pi3-disable-bt dtoverlay=pi3-disable-wifi
重启生效： sudo reboot 版权声明：本文为期权记的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://www.qiquanji.com/post/4624.html
把之前的一个 web 项目重写了一遍，语言从原先的 PHP 换成 Python，使用了 Django 框架。项目因为数据库比较庞大，有 600M 左右的 sql 数据，一些应用涉及到查询和修改时，导致网页操作十分缓慢。
同时因为也是刚开始接触 Django，有些代码写得比较蠢，后来优化之后网页操作的速度基本可以接受。故写这篇文章记录一下。 模版自定义函数 因为数据库设计原因，从数据库提取出来的某个字段的数据还需要经过一次 base64 加密，原先是将筛选出来的 Q
首先下载 CentOS 镜像，下载地址：mirror.centos.org 文件名带 RaspberryPi 的就是了，因为我的树莓派是放在家里当服务器用的，不需要桌面环境，所以我选择了 Minimal。
使用 Etcher 将系统刷入即可。工具下载地址为：Etcher。选择下载好的镜像文件，接着选择 TF 卡路径，之后便可直接写入。（Etcher 支持 xz 后缀的文件镜像） 也可以使用 macOS 命令行刷写系统： diskutil list
在最近的 python 爬虫中，爬取的 html 中有这样的数据段需要提取：
（注：复制到文档时因为编辑器缘故将制表符替换为空格了，其实行之间为制表符）
刚开始处理时，因为对正则的不熟练，直接硬匹配：
为了在树莓派上使用 ArchLinuxArm 需要花些功夫，如果对 Linux 不是特别熟练的话推荐还是使用官方的 Raspbian 系统。
安装 ArchLinuxArm 必须在 Linux 系统下进行，如果你使用 macOS/Windows，可以通过安装 VirtualBox 再在 VirtualBox 中安装虚拟机来对内存卡操作。
安装 VirtualBoxVirtualBox 官方下载链接：https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads国内清华大学镜像站点
最早其实是在《随机漫步的傻瓜》里第一次了解到这本书，当时便决定看看，作为 2020 年第一本书来说相当不错，理论系统，逻辑严密，论据充分，也难怪被各类相关书籍引用。
顺带一提，当初看《穷查理宝典》中的人类误判心理学，感触颇深，但始终觉得受限于篇幅，表述过少，这本书为行为决策做了系统全面的阐述，很适合做深读。作者丹尼尔·卡尼曼也获得了 2002 年诺贝尔经
如果说《思考，快与慢》是行为决策理论层面的内容，这本《影响力》就是具象层面了。
「互惠、承认和一致、社会认同、喜好、权威、稀缺」，作者总结得很具体，人毕竟是社会动物，在交流碰撞中，产生了一些社会约定俗成的规则，诚如作者所言，「这种策略给我们指明正确方向的可能性高于出错的可能性，我们可以把认知精力节省下来，去应付生活里铺天盖地的其他信息，作出更合理的决定」
在经历了 android 项目 MVC 架构的万能 Activity 维护的困扰和 MVP 架构的令人头大的复杂接口之后，我打算尝试 MVVM，一开始是通过阅读 android 官方的 应用架构指南 入门，看完之后认为 MVVM 或许是个不错的解决方案。
（如果没有阅读过官方的应用架构指南的话，强烈建议阅读一遍，官方文档写得很好也很透彻，看完之后会对 MVVM 架构会有个大致的认识。）
第一步：
打开网址：https://www.qiquanji.com/adslunbo.html
第二步：
选择你要轮播的方式：随机轮播 权重轮播 顺序轮播，任选一种
第三步：
输入你要轮播的代码个数，图中默认是3，点击重新生成代码框按钮，代码框将会变化
第四步：
按照你自己想要的顺序，把广告代码依次填入代码框
#include int main() { FILE *fp,*fp1; char str[99]=""; int i=0; fp=fopen("test.c","r"); //要打开的源文件 fp1=fopen("new.c","w"); //另存为 while(fgets(str,99,fp)!=NULL) { for(i=0;i<99;i++) if(str[i]=='/'&&str[i-1]=='/'){str[i-1]='\n';str[i]='\0';break;} fputs(str,fp1); } fcloseall(); return 0; }1、WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。
基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。
github地址：https://github.com/Chyroc/WechatSogou
2、DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。
可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ，采用User Agent伪装为浏览器进行爬取，并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为，避免爬虫被封。
LabelEncoder可以将标签分配一个0—n_classes-1之间的编码
fit_transform 把['a', 'b', 'c', 'e', 'b', 'a'] 变成[0, 1, 2, 3, 1, 0]
代码如下：
label = ['a', 'b', 'c', 'e', 'b', 'a'] s_label = LabelEncoder().fit_transform(label) print(s_label)
这是Python函数可变参数 args及kwargs
*args表示任何多个无名参数，它是一个tuple
**kwargs表示关键字参数，它是一个dict
def foo(*args,**kwargs): print ('args=',args) print ('kwargs=',kwargs) print ('**********************') if __name__=='__main__': foo(1,2,3) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2,3,a=1,b=2,c=3) foo(1,'b','c',a=1,b='b',c='c')python函数修饰符@的作用是为现有函数增加额外的功能，常用于插入日志、性能测试、事务处理等等。
创建函数修饰符的规则：
（1）修饰符是一个函数
（2）修饰符取被修饰函数为参数
（3）修饰符返回一个新函数
（4）修饰符维护被维护函数的签名