如何检测字体文件中是否包含某字符
简介字体文件为.ttf或者.otf等。
在使用字体渲染某些字符时，有可能渲染出空白或者“口”字形，原因在于该字体文件中不包含该字符的字形。
分析可能的原因包括：
字符不在字体的cmap表中（cmap表是字体文件声明的支持字符表）；
字符不在字体的glyf表中（glyf表是字体文件中实际包含的字形，
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调试一个顺手的ubuntu
home目录设置12345sudo su# 下面命令将无法执行，因为登录session仍在运行。并会告知session对应的pidusermod -d /home/user502home -m user502# 4220是登录session的pidnohup kill 4220; sleep 2;
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mac下面比较好用的软件
进了新公司之后，开始使用mac作为日常工作系统。只想说：macbook很漂亮，终端很好用，触摸屏很好用，但是，mac下面好用的软件还真不多。
特意收集了以下软件作为日常使用。
免费软件
搜狗输入法、网易云音乐等常用软件啊
SourceTree （git图形客户端）
iTerm2 （终端）
Oh-m
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PyTorch之warp-ctc binding编译问题
最近在用PyTorch实现一些类CRNN的网络，需要使用到百度的warp-ctc，找了下资料，发现已经有现成的PyTorch binding。然而按照官方的文档，编译失败了，折腾了点时间搞定，记录一下以备忘。
问题描述warp-ctc的pytorch binding(https://github.c
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PyTorch学习笔记
最近学习了下PyTorch的使用，感觉这种“所见即所得”的网络构建运行方式确实方便，比TensorFlow之类的先定义静态图然后再run的方式要灵活很多，调试也方便不少。
学习过程中也有一些疑惑，记录下来备忘。
PyTorch零散的知识
默认只有叶子节点才保持梯度，如：
1A = Variable(
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Python算法系列：KNN（K近邻算法）
简介K-Nearest-Neighbor(KNN，K近邻算法)是最基础最常用的分类算法之一，具体介绍可以参考：K-nearest-neighbors-algorithm。
使用Python实现KNN算法，简单的流程如下：
加载数据，切分为训练和测试，占比为7:3
实现KNN算法
用KNN算法去对测
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Flag实现：C++从零开始开发深度学习框架
之前立了一个Flag(立个Flag，出套C++从零开始开发深度学习框架的教程)。
采用视频方式实现了小部分，目前已出三期。
视频在这里：C++从零开始深度学习
代码在这里：MiniDL
持续更新中…
2017年的过去，和2018年的将来
2017年的最后一天下午，懒得出去玩（实际是无处可去╥_╥），索性在家写个2017年的回顾。上一次认认真真的写年终回顾可能是2013年底了，过去的2012/2013，一些总结和感想。
一直觉得写回顾记录回忆是种有点心虚又有点幸福的经历。心虚在于大多蹉跎一载，愧对光阴。幸福又在于记忆才是人与人之间得以
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获取资产而不是负债 - 《穷爸爸，富爸爸》读后感
2018年已经到来，拥有一个新的开始从一个新的头脑开始，武装自己头脑的最好方法之一就是阅读。从财经类的书开始，加深各方面的理解和修养。
之前在kindle上已经购买了一些，挑了本广为人知的《穷爸爸，富爸爸》，花了一晚上看完了。在这里写下自己的读后感（希望之后每一本值得回味和讨论的书都能写一篇读后感）
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