win32diskimager是一个简单粗暴的SBC镜像写入工具。（废话）
在近期使用的时候，遇到了奇怪的问题：打开该软件后，程序并不按照预期出现。打开任务管理器观察，发现其在内存占用上升一段时间之后自动退出。
当时以为是软件数据出错的原因（数据异常变化，而磁盘修复并不能发现的问题我是遇到过的），就卸了重装。但是发现没有任何区别。在某度上搜索许久，未果。
然而咕果迅速地提供了答案。在做了大量的阅读理解题之后，在官方的一个差错追踪系统bugtrace system中发现了原因：当系统中存在ramdisk一类的虚拟磁盘的时候，该程序就会报错。卸载所有虚拟磁盘，再启动程序，正常运行。网址参考如下：https://bugs.launchpad.net/win32-image-writer/+bug/1672552
没错，就是这么皮
原因还是很奇葩，电脑上装的是VS2013，不支持C++11标准，而dlib要求编译器支持C++11标准。但是由于宇宙第一IDE体态太大，重新安装费时费力，且不打算花时间处理可能存在的卸载残留，便打起了GCC的主意。在网上查阅资料，发现GCC4.7之后就支持C++11标准了，于是打算使用配置的MinGW-W64 GCC 6.4.0进行配置。
首先修改setup.py：
第148-157行，替换：
if platform.system() == "Windows":
cmake_args += ['-DCMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY_{}={}'.format(cfg.upper(), extdir)]
if sys.maxsize > 2**32:
cmake_args += ['-A', 'x64']
# Do a parallel build
build_args += ['--', '/m']
else:
cmake_args += ['-DCMAKE_BUILD_TYPE=' + cfg]
# Do a parallel build
build_args += ['--', '-j'+str(num_available_cpu_cores(2))]为
cmake_args += ['-DCMAKE_BUILD_TYPE=' + cfg]
# Do a parallel build
build_args += ['--', '-j4']将MSVC的编译选项换为GCC的，MinGW-W64默认编译64位程序。
其中最后一行的-j4指的是make的线程数目，如何自由修改想必不必多说。
由于可以随时使用源码包的源文件重新替换，可以直接修改文件而不做注释。
若需修改所使用的数学包，修改dlib/cmake_utils/find_blas.cmake:
第67-68, 74行
pkg_check_modules(BLAS_REFERENCE openblas)
pkg_check_modules(LAPACK_REFERENCE lapack)
...
set(REQUIRES_LIBS "${REQUIRES_LIBS} openblas lapack")这里使用的是pkg-config作为依赖管理器，在Windows中可以通过使用环境变量PKG_CONFIG_PATH来配置其搜索路径。简单地来说，就是通过使用pkg-config工具，可以快速地获得在编译时引入该库时所需要的选项。
比如OpenBLAS库，假设安装位置在X:\openblas\，库文件位于X:\openblas\lib\，则在该目录下应有一个pkgconfig文件夹，里面有openblas.pc文件，为pkg-config所需要的库描述文件，在make时自动生成。（按理说所有的.pc文件应该放在统一的目录下，方便查找和缩短查找路径）
则此时配置PKG_CONFIG_PATH为：set %PKG_CONFIG_PATH%=X:\openblas\lib\pkgconfig;%PKG_CONFIG_PATH%
.pc文件为文本文件，里面的路径空格需要特殊处理，可以使用\来转义连接，也可以用直接把路径用双引号括起来。
编译时需要指定cmake参数：
setup.py build -G "MinGW Makefiles" --set "CMAKE_C_COMPILER"="C:/Program Files/mingw-w64/bin/gcc.exe" --set "CMAKE_CXX_COMPILER"="C:/Program Files/mingw-w64/bin/g++.exe" --set "CMAKE_MAKE_PROGRAM"="C:/Program Files/mingw-w64/bin/make.exe"分别指定使用MinGW（而不是MSVC）、C编译器、C++编译器和make命令进行编译。
编译过程中可能遇到的问题：
编译过程中可能遇到hypot命名空间未定义的问题，这是由于Python将C++的hypot重命名为_hypot导致的。
解决方案为在Python安装目录下include/pyconfig.h中引入#include <cmath>加入所缺失的定义。
必须要将该头文件作为第一个include，因为C++引入和顺序有一定的关系。
build\temp.win-amd64-3.6\Release\CMakeFiles\dlib_python.dir\linklibs.rsp。
思想是通过修改纠正其中生成错误的地方，达到目标效果。
-lgfortran也要手动加入，如果使用了gcc编译的BLAS库的话
想法是美好的，但是现实是残酷的：在每次运行setup.py build时，为了确保代码的完整性，会将这些中间文件重新生成一遍。
也就是说，即使修改了该文件，再重新时，该文件的内容又会被重新以原方式生成一遍。
好在Windows 10对于cmd做了一些对图形界面更加友好的修改，使得我们可以不用再去先右键再选中文字了。在经过多次试验后，发现当选中文字时，不但不会继续刷信息，而且运行的程序似乎也会暂停运行（类似断点的效果？）。
也就是说，可以通过在运行到链接.pyd库之前的每一行输出时，暂停检查linklibs.rsp文件，直到出现该消息为止。
通过这种方式可以顺利通过编译，链接完以后，就基本完成dlib的编译了。
至于升级pkg-config是否能解决问题，在下并不知道。===================================================== 后续更新
在使用的时候，报了 系统找不到指定文件 的错误。也就是说，最终整个过程还是失败的。
猜测可能的原因是，编译时生成的是libdlib.a文件，属于linux操作系统下的静态库，而加载dlib库时，应该要动态加载dll文件，因而产生了该问题。同样，也不能排除文件格式和后缀不同所导致的问题。其原因有待后续深入探究。当然，最好的办法还是按照官方教程来，使用合适版本的VC++编译器来完成功能。
Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化构建开源工具... ...当前其支持的语言限于Java、Groovy、Kotlin和Scala...
嗯，没错，这就是我把它归类到 编程语言/Java 而不是 软件/编译 的原因。
相比于maven，Eclipse对于gradle的可视化操作的友好程度大大下降。只提供最基础的项目创建、任务运行（修改了配置文件之后居然还不会自动更新任务）和配置文件高亮功能。甚至连依赖配置都只能自己动手修改文件完成。虽然不难，但是不直观啊，对新手入门也不友好。反正我是搜了好久教程，七拼八凑弄出来的。
简要列出三大运行项目的方法[1]：
暴力寻找主类运行。由于gradle只是一个项目构建工具（和cmake有点像？），并不负责对被处理对象进行运行操作，故默认状态下我们只能得到编译好的class文件。故最原始粗暴的方法便是手动为Eclipse指定一个运行时的主类。而当Eclipse在检测到所有项目文件均已编译好时，会直接运行项目，间接达到了目的：因为依赖配置使用的是gradle，直接使用Eclipse调用javac编译的话可能会出现缺少包的错误。
加载application插件。gradle可以通过插件扩展其功能。application插件能够为gradle添加一个Application Tasks/run的任务，通过该任务可以直接运行项目。
在build.gradle文件的最外层里添加
apply plugin 'application'
mainClassName = 'your.main.class'将your.main.class换成项目的入口类，会自动调用其main方法运行项目。
没有mainClassName的话，build和run任务都会出错，因为application插件将不知道你需要将哪个包作为应用程序运行。
jar {
manifest.attributes 'Main-Class': 'com.mycompany.Main'
from configuration.compile.collect { zipTree it}
}然后gradle/gradlew build生成jar包，然后用对应的java命令执行（通常是java -jar file.jar）即可。
添加依赖的方法：
最简单粗暴（对应maven）：
<scope> '<group>:<artifact>:<version>'
=======================================================
<scope> IN compile, test, testCompile, runtime, etc.scope与maven中的部分对应。
例：runtime 'mysql:mysql-connector-java' << 最后一个版本号可以省略，应该是默认取最新版本吧？
优雅一点：
<scope> group: '...', name: '...', version: '...'
=======================================================
<scope> IN compile, test, testCompile, runtime, etc.例：runtime group: 'mysql', name: 'mysql-connector-java', version: '8.0.16'
<scope> fileTree(dir: 'lib', includes: ['mysql-connector-java-8.0.16.jar'])
=======================================================
<scope> IN compile, test, testCompile, runtime, etc.该写法会让gradle到项目根目录下的lib文件夹里寻找mysql-connector-java-8.0.16.jar。
在做计算机组成题目的时候，遇到的神奇的这么一题：
假设某计算机按字编址，Cache 有 4 个行，Cache 和主存之间交换的块为 1 个字。若 Cache 的内容初始为空，采用 2 路组相联映射方式和 LRU 替换算法。当访问的主存地址依次为 0,4,8,2,0,6,8,6,4,8 时，命中 Cache 的次数是？
当时就有点纳闷：访问的主存地址都是偶数，若是最基本的组相联的映射关系的话，岂不是只有一半的缓存是有效的？ 按照这种方法计算，最终是只有一次缓存命中的。
但是看着总感觉隐隐不对劲，再理论化的题目，也不应该出反实际情况的例子啊，哪有这种暴殄天物的操作。 再去翻翻书，书上也只对于Intel Pentium处理器内的2路组相联缓存做了一个让人捉摸不透的简要解释：
因为在两路组相联cache中，一个主存块只能调入cache的一个特定组的两块中的一块，因此只需设置一个标志位，当两块中的一块（假设为A块）被命中时，标志位置1，而另一块（假设为B块）被命中时，标志位清0。当需要替换是，只需检查此标志位的状态即可：为0替换A块，为1替换B块。Pentium CPU内的数据cache采用的是一个两路组相联结构，使用的就是这种简化的LRU替换算法。
（若是至此，或许可能存在的读者已经领悟其中的意思的话，可直接跳至文尾）
后来在网上找也没看到说有什么官方权威的解释，不过在某度文库的一个ppt里找到了这样的题解： https://wenku.baidu.com/view/e1c69c0cf78a6529647d5340.html 为了防止原链接抽抽，贴张截图吧
也就是说，根据这个题解在对存储单元在缓存中的映射中，采取了连续两个分为一组的规则的操作，可以大胆猜测：所谓的2路组相联操作，就是在缓存分组的时候每两个缓存单元一组，且在做映射的时候将连续的两个主存单元映射至同一组缓存分组。通过这个猜测，我们可以解释在该题解中，为什么4个缓存单元要画成2x2的形式，以及为什么分组是两个连续主存单元分至同一缓存块。
此时回过头去看上面的书本引用，会发现似乎清楚了许多：一组中只有两个缓存块，当有新数据进入时，替换的只能不是A块就是B块，因而只要根据LRU算法，哪个最近被使用的“得分”低，就会被替换出去，因而只需要一位二进制就可以表示LRU算法中的标志位。再说通俗一点，对于这个缓存块，我更愿意把它叫做“块中块”，因为首先主存在分组映射的时候，就已经需要按照一定的数学规律进行归类，而这个“2路”决定了其中归类时的连续存储单元数为2，而不是默认时的1。
据此，作出如下抽象公式式的结论： 假设有N个缓存单元可以分解为两个正整数m, n的乘积，定义n路组相联的映射规则如下： 将主存单元和N个缓存单元均按照每n个一组划分（即有m个缓存单元组），将所有(km+i)个主存单元组映射至第i个缓存单元组。 其中i为[0, m)区间内的整数，k为使得第(km+i)个主存单元组存在的自然数值。
但是，到目前为止，尚未见过2路以上的组相联缓存映射。 假设要实现的话，标记为可做如下设计： 1) 一组内有多少个寄存器就用多少位二进制，用0和1区分不需要和需要替换的寄存器，可作为选通信号直接输给硬件电路； 2) 使用二进制地址来表示需要替换的寄存单元编号，用译码器传递选通信号。
没错，回去点个题，这篇文章大部分基于个人分析，目前尚未找到权威书籍或资料证明其正确性。可能是因为太懒还没找到
============================================== 后续更新
回去翻书后，发现书上没有对n路组相联进行详细的叙述。实际上，这个n路为了方便寻址和提高硬件利用率，通常会设置为2的自然数幂（1, 2, 4, 8, ...）。在做题时，需要利用的就是组相联中的路数的含义，包括 缓存的划分 和 主存的映射规则 。根据这个规则，以及部分博客所提供的定义，能够正确地完成题目。这才是重点