Bangle.io 是一个基于 Web 的现代笔记平台，在你本地保存的Markdown文件之上工作。
特性：
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Local：直接从你的计算机修改笔记。
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无数据锁定：Bangle 以人类可读的Markdown格式存储你的笔记。
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WYSIWYG：即使以 Markdown 格式保存内容，Bangle 也会提供富文本格式。
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现代富文本编辑器： Bangle 使用其姊妹项目 bangle.dev，从而使得能够构建强大的编辑器，如 Notion 或 Dropbox paper，并支持实时协作。
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可扩展性：尽管它是一个 Web 应用程序，但它的构建是为了通过很棒的扩展程序进行扩展。（即将推出大量社区扩展。）
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No Electron
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Performant：抛出数以千计的笔记，Bangle会很好地运行。(试着打开一个沉重的项目，比如 10,000 个 Markdown 文件）。
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一、文件IO与标准IO的区别： 标准IO ： 遵循ANSIC标准 有缓冲区(标准错误stderr没有) 高级IO 通过流进行操作 适用于普通文件(.c/.h/.sh等) 文件IO： 遵循POSIX标准 无缓冲 低级IO 通过文件描述符进行操作 适用于特殊文件(设备文件) 文件描述符：是一个非负整数,用于对文件的标识; 系统默认打
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重点参考下面文章： 聊聊同步、异步、阻塞与非阻塞 聊聊Linux 五种IO模型 5种IO模型、阻塞IO和非阻塞IO、同步IO和异步IO 看了一些文章，发现有很多不同的理解，可能是因为大家入切的角度、环境不一样。所以，我们先说明基本的IO操作及环境。 本文是在《UNIX网络编程 卷1：套接字联网API》6.2节"I/O 模型 "的基础上，即UNIX/LINUX环境下的网络 IO环境下的理解，它里面给
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来自 MIT 课程线性代数的笔记，可以在 麻省理工公开课：线性代数（http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html）观看。
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本文向大家介绍Python笔记之代理模式，包括了Python笔记之代理模式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 代理通常就是一个介于寻求方和提供方之间的中介系统。其核心思想就是客户端（寻求方）没有直接和提供方（真实对象）打交道，而是通过代理对象来完成提供方提供的资源或操作。 代理其实就是封装实际服务对象的包装器或代理人。代理可以为其包装的对象提供附加功能，而无需改变此对象的代码。代理模式的主要
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本文向大家介绍Bootstrap笔记—折叠实例代码，包括了Bootstrap笔记—折叠实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1. 基础折叠 展示如下： 2. 折叠一组 3.折叠多组 4. 折叠多组 只显示一组折叠内容 5. 折叠–下拉菜单 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。
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高效方便的机器学习库 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数
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机器学习常常需要进行数据可视化，matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法： pylot模块 hist：柱状图 plot show：开一个窗口展示图片 ion：画图不阻塞，恩，可以利用这个做动画
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机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册，支持字母检索 常用方法： 生成数据： arange： 生成一定范围内的数据 ones_like：生成与参数维度相同的数据 random模块：随机相关 np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌 数学计算： exp：自然指数 sum：求和 numpy.linalg