SVG not working for IE?
Simply put
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=9">
on the head of your html source file. The world will become bright. I don’t know why.
Linux下gcc编译中关于头文件与库文件搜索路径相关问题
原地址：http://blog.chinaunix.net/u/28781/showart.php?id=401631
在交叉编译的时候我们需要用到其他的库，在config时候可以通过“-l”来指定目录，但是每次都需要设置的话难免有些麻烦，找到一个简单的方法。看下文的红色部分。
有大量的环境变量可供设置以影响 GCC 编译程序的方式。利用这些变量的控制也可使用合适的命令行选项。一些环境变量设置在目录名列表中。这些名字和 PATH 环境变量使用的格式相同。特殊字符 PATH_SEPARATOR （安装编译程序的时候定义）用在目录名之间。在 UNIX 系统中，分隔符是冒号，而 Windows 系统中为分号。
C_INCLUDE_PATH
编译 C 程序时使用该环境变量。该环境变量指定一个或多个目录名列表，查找头文件，就好像在命令行中指定 -isystem 选项一样。会首先查找 -isystem 指定的所有目录。
==>也见 CPATH 、 CPLUS_INCLUDE_PATH 和 OBJC_INCLUDE_PATH 。
COMPILER_PATH
该环境变量指定一个或多个目录名列表，如果没有指定 GCC_EXEC_PREFIX 定位子程序，编译程序会在此查找它的子程序。
==>也见 LIBRARY_PATH 、 GCC_EXEC_PREFIX 和 -B 命令行选项。
CPATH
编译 C 、 C++ 和 Objective-C 程序时使用该环境变量。该环境变量指定一个或多个目录名列表，查找头文件，就好像在命令行中指定 -l 选项一样。会首先查找 -l 指定的所有目录。
==>也见 C_INCLUDE_PATH 、 CPLUS_INCLUDE_PATH 和 OBJC_INCLUDE_PATH 。
CPLUS_INCLUDE_PATH
编译 C++ 程序时使用该环境变量。该环境变量指定一个或多个目录名列表，查找头文件，就好像在命令行中指定 -isystem 选项一样。会首先查找 -isystem 指定的所有目录。
==>也见 CPATH 、 C_INCLUDE_PATH 和 OBJC_INCLUDE_PATH 。
DEPENDENCIES_OUTPUT
为文件名设置该环境变量会让预处理程序将基于依赖关系的 makefile 规则写入文件。不会包括系统头文件名字。
如果环境变量设置为单名，被看作是文件名字，而依赖关系规则的名字来自源文件名字。如果定义中有两个名字，则第二个名字是用作依赖关系规则的目标名。 设置该环境变量的结果和使用命令行选项 -MM 、 -MF 和 -MT 的组合是一样的。
==>也见 SUNPRO_DEPENDENCIES 。
GCC_EXEC_PREFIX
如果定义了该环境变量，它会作为编译程序执行的所有子程序名字的前缀。例如，如果将变量设置为 testver 而不是查找 as ，汇编器首先会在名字testveras 下查找。如果在此没有找到，编译程序会继续根据它的普通名进行查找。可在前缀名中使用斜线指出路径名。
GCC_EXEC_PREFIX 的默认设置为 prefix /lib/gcc-lib/ ，这里的 prefix 是安装编译程序时 configure 脚本指定的名字。该前缀也用于定位标准连接程序文件，包含进来作为可执行程序的一部分。
如果使用 -B 命令行选项，会重写该设置。
==>也见 COMPILER_PATH 。
LANG 该环境变量用于指出编译程序使用的字符集，可创建宽字符文字、串文字和注释。
定义 LANG 为 C-JIS ，指出预处理程序将多字节字符按照 JIS （日语工业标准）字符进行解释。 C-SJIS 可用来指出 Shift -JIS 字符而 C-EUCJP 指出日文 EUC 。
如果没有定义 LANG ，或定义为不可识别，函数 mblen() 被用来确定字符宽度，而 mbtowc() 用来将多字节序列转换为宽字符。
LC_ALL 如果设置，该环境变量的值重写 LC_MESSAGES 和 LC_CTYPE 的所有设置。
LC_CTYPE 该环境变量指出引用串中定义的多字节字符的字符分类。主要用于确定字符串的字符边界，字符编码需要用引号或转义符，可被错误地解释为字符串的结尾或特殊字 符串。对 Australian English ，可将它设置为 en_AU ； 对 Mexican Spanish ，可将它设置为 es_MX。如果没有设置该变量，默认为 LANG 变量的值，或如果没有设置 LANG ，那就使用 C 英语行为。也见 LC_ALL 。
LC_MESSAGES 该环境变量指出编译程序使用何种语言发出诊断消息。对 Australian English ，可设置为 en_AU ； 对 MexicanSpanish ，可设置为 es_MX 。如果变量没有设置，使用 LANG 变量的默认值，或如果没有设置 LANG ，那就使用 C英语行为。也见 LC_ALL 。
LD_LIBRARY_PATH 该环境变量不会影响编译程序，但程序运行的时候会有影响。变量指定一个目录列表，程序会查找该列表定位共享库。只有当未在编译程序的目录中找到共享库的时候，执行程序必须设置该变量。
LD_RUN_PATH 该环境变量不会影响编译程序，但程序运行的时候会有影响。该变量在运行时指出文件的名字，运行的程序可由此得到它的符号名字和地址。地址不会重新载入，因而可能符号引用其他文件中的绝对地址。这和 ld 工具使用 -R 选项完全一样。
LIBRARY_PATH
该环境变量可设置为一个或多个目录名字列表，连接程序会搜寻该目录，以查找特殊连接程序文件，和由 -l （字母 l ）命令行选项指定名字的库。 由 -L 命令行选项指定的目录在环境变量的前面，首先被查找。
==>也见 COMPILER_PATH 。
OBJC_INCLUDE_PATH
在编译 Objective-C 程序的时候使用该环境变量。一个或多个目录名的列表由环境变量指定，用来查找头文件，就好像在命令行中指定 -isystem 选项一样。所有由 -isystem 选项指定的目录会首先被查找。
==>也见 CPATH 、 CPLUS_INCLUDE_PATH 和 C_INCLUDE_PATH 。
SUNPRO_OUTPUT
为文件名设置该环境变量会令预处理程序将基于依赖关系的 makefile 规则写入文件。会包含系统头文件名。 如果环境变量被设置为单个名字，它将会被当作文件名，依赖关系规则中的名字将由源文件的名字中获得。如果定义中有两个名字，第二个名字就是依赖关系规则中的目标名。 设置该环境变量的结果与在命令行中使用参数 -M 、 -MF 和 -MT 的效果一样。
==>参见 DEPENDENCIES_OUTPUT 。
TMPDIR
这个变量包含了供编译程序存放临时工作文件的目录的路径名。这些文件通常在编译过程结束时被删除。这种文件的一个例子就是由预处理程序输出并输入给编译程序的文件。
设置Linux环境变量
本文转载：http://www.51testing.com/?uid-227476-action-viewspace-itemid-99672
1、总结背景
在linux系统下，如果你下载并安装了应用程序，很有可能在键入它的名称时出现“command not found”的提示内容。如果每次都到安装目标文件夹内，找到可执行文件来进行操作就太繁琐了。这涉及到环境变量PATH的设置问题，而PATH的设置也是在linux下定制环境变量的一个组成部分。本案例基于RedHat AS4讲解环境变量定制的问题。
2、变量简介
Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后，都会有一个专用的运行环境。通常每个用户默认的环境都是相同的，这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。用户可以对自己的运行环境进行定制，其方法就是修改相应的系统环境变量。
3、定制环境变量
环境变量是和Shell紧密相关的，用户登录系统后就启动了一个Shell。对于Linux来说一般是bash，但也可以重新设定或切换到其它的Shell（使用chsh命令）。
根据发行版本的情况，bash有两个基本的系统级配置文件：/etc/bashrc和/etc/profile。这些配置文件包含两组不同的变量：shell变量和环境变量。前者只是在特定的shell中固定（如bash），后者在不同shell中固定。很明显，shell变量是局部的，而环境变量是全局的。环境变量是通过Shell命令来设置的，设置好的环境变量又可以被所有当前用户所运行的程序所使用。对于bash这个Shell程序来说，可以通过变量名来访问相应的环境变量，通过export来设置环境变量。
注：Linux的环境变量名称一般使用大写字母
4、环境变量设置实例
1.使用命令echo显示环境变量
本例使用echo显示常见的变量HOME
$ echo $HOME
/home/kevin
2.设置一个新的环境变量
$ export MYNAME=”my name is kevin”
$ echo $ MYNAME
my name is Kevin
3.修改已存在的环境变量
接上个示例
$ MYNAME=”change name to jack”
$ echo $MYNAME
change name to jack
4.使用env命令显示所有的环境变量
$ env
HOSTNAME=localhost.localdomain
SHELL=/bin/bash
TERM=xterm
HISTSIZE=1000
SSH_CLIENT=192.168.136.151 1740 22
QTDIR=/usr/lib/qt-3.1
SSH_TTY=/dev/pts/0
……
5.使用set命令显示所有本地定义的Shell变量
$ set
BASH=/bin/bash
BASH_ENV=/root/.bashrc
……
6.使用unset命令来清除环境变量
$ export TEMP_KEVIN=”kevin” #增加一个环境变量TEMP_KEVIN
$ env | grep TEMP_KEVIN #查看环境变量TEMP_KEVIN是否生效（存在即生效）
TEMP_KEVIN=kevin #证明环境变量TEMP_KEVIN已经存在
$ unset TEMP_KEVIN #删除环境变量TEMP_KEVIN
$ env | grep TEMP_KEVIN #查看环境变量TEMP_KEVIN是否被删除，没有输出显示，证明TEMP_KEVIN被清除了。
7.使用readonly命令设置只读变量
注：如果使用了readonly命令的话，变量就不可以被修改或清除了。
$ export TEMP_KEVIN =”kevin” #增加一个环境变量TEMP_KEVIN
$ readonly TEMP_KEVIN #将环境变量TEMP_KEVIN设为只读
$ env | grep TEMP_KEVIN #查看环境变量TEMP_KEVIN是否生效
TEMP_KEVIN=kevin #证明环境变量TEMP_KEVIN已经存在
$ unset TEMP_KEVIN #会提示此变量只读不能被删除
-bash: unset: TEMP_KEVIN: cannot unset: readonly variable
$ TEMP_KEVIN =”tom” #修改变量值为tom会提示此变量只读不能被修改
-bash: TEMP_KEVIN: readonly variable
8.通过修改环境变量定义文件来修改环境变量。
需要注意的是，一般情况下，仅修改普通用户环境变量配置文件，避免修改根用户的环境定义文件，因为那样可能会造成潜在的危险。
$ cd ~ #到用户根目录下
$ ls -a #查看所有文件，包含隐藏的文件
$ vi .bash_profile #修改用户环境变量文件
例如：
编辑你的PATH声明，其格式为：
PATH=$PATH::::——:
你可以自己加上指定的路径，中间用冒号隔开。
环境变量更改后，在用户下次登陆时生效。
如果想立刻生效，则可执行下面的语句：$source .bash_profile
需要注意的是，最好不要把当前路径”./”放到PATH里，这样可能会受到意想不到的攻击。
完成后，可以通过$ echo $PATH查看当前的搜索路径。这样定制后，就可以避免频繁的启动位于shell搜索的路径之外的程序了。
5、学习总结
1.Linux的变量种类
按变量的生存周期来划分，Linux变量可分为两类：
1. 永久的：需要修改配置文件，变量永久生效。
2. 临时的：使用export命令行声明即可，变量在关闭shell时失效。
2.设置变量的三种方法
1. 在/etc/profile文件中添加变量【对所有用户生效（永久的）】
用VI在文件/etc/profile文件中增加变量，该变量将会对Linux下所有用户有效，并且是“永久的”。
例如：编辑/etc/profile文件，添加CLASSPATH变量
# vi /etc/profile
export CLASSPATH=./JAVA_HOME/lib;$JAVA_HOME/jre/lib
注：修改文件后要想马上生效还要运行# source /etc/profile不然只能在下次重进此用户时生效。
2. 在用户目录下的.bash_profile文件中增加变量【对单一用户生效（永久的）】
用VI在用户目录下的.bash_profile文件中增加变量，改变量仅会对当前用户有效，并且是“永久的”。
例如：编辑guok用户目录（/home/guok）下的.bash_profile
$ vi /home/guok/.bash.profile
添加如下内容：
export CLASSPATH=./JAVA_HOME/lib;$JAVA_HOME/jre/lib
注：修改文件后要想马上生效还要运行$ source /home/guok/.bash_profile不然只能在下次重进此用户时生效。
3. 直接运行export命令定义变量【只对当前shell（BASH）有效（临时的）】
在shell的命令行下直接使用[export变量名=变量值]定义变量，该变量只在当前的shell（BASH）或其子shell（BASH）下是有效的，shell关闭了，变量也就失效了，再打开新shell时就没有这个变量，需要使用的话还需要重新定义。
How to Include Third-Party Libraries in Your Map-Reduce Job
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“My library is in the classpath but I still get a Class Not Found exception in a MapReduce job” – If you have this problem this blog is for you.
Java requires third-party and user-defined classes to be on the command line’s “-classpath” option when the JVM is launched. The `hadoop` wrapper shell script does exactly this for you by building the classpath from the core libraries located in /usr/lib/hadoop-0.20/ and /usr/lib/hadoop-0.20/lib/ directories. However, with MapReduce you job’s task attempts are executed on remote nodes. How do you tell a remote machine to include third-party and user-defined classes?
Map-Reduce jobs are executed in separate JVMs on TaskTrackers and sometimes you need to use third-party libraries in the map/reduce task attempts. For example, you might want to access HBase from within your map tasks. One way to do this is to package every class used in the submittable JAR. You will have to unpack the original hbase-.jar and repackage all the classes in your submittable Hadoop jar. Not good. Don’t do this: The version compatibility issues are going to bite you sooner or later.
There are better ways of doing the same by either putting your jar in distributed cache or installing the whole JAR on the Hadoop nodes and telling TaskTrackers about their location.
1. Include the JAR in the “-libjars” command line option of the `hadoop jar …` command. The jar will be placed in distributed cache and will be made available to all of the job’s task attempts. More specifically, you will find the JAR in one of the ${mapred.local.dir}/taskTracker/archive/${user.name}/distcache/… subdirectories on local nodes. The advantage of the distributed cache is that your jar might still be there on your next program run (at least in theory: The files should be kicked out of the distributed cache only when they exceed soft limit defined by the local.cache.size configuration variable, defaults to 10GB, but your actual mileage can vary particularly with the newest security enhancements). Hadoop keeps track of the changes to the distributed cache files by examining their modification timestamp.
2. Include the referenced JAR in the lib subdirectory of the submittable JAR: A MapReduce job will unpack the JAR from this subdirectory into ${mapred.local.dir}/taskTracker/${user.name}/jobcache/$jobid/jars on the TaskTracker nodes and point your tasks to this directory to make the JAR available to your code. If the JARs are small, change often, and are job-specific this is the preferred method.
3. Finally, you can install the JAR on the cluster nodes. The easiest way is to place the JAR into $HADOOP_HOME/lib directory as everything from this directory is included when a Hadoop daemon starts. However, since you know that only TaskTrackers will need these the new JAR, a better way is to modify HADOOP_TASKTRACKER_OPTS option in the hadoop-env.sh configuration file. This method is preferred if the JAR is tied to the code running on the nodes, like HBase.
HADOOP_TASKTRACKER_OPTS="-classpath <colon-separated-paths-to-your-jars>"
Restart the TastTrackers when you are done. Do not forget to update the jar when the underlying software changes.
All of the above options affect only the code running on the distributed nodes. If your code that launches the Hadoop job uses the same library, you need to include the JAR in the HADOOP_CLASSPATH environment variable as well:
HADOOP_CLASSPATH="<colon-separated-paths-to-your-jars>"
Note that starting with Java 1.6 classpath can point to directories like “/path/to/your/jars/*” which will pick up all JARs from the given directory.
The same guiding principles apply to native code libraries that need to be run on the nodes (JNI or C++ pipes). You can put them into distributed cache with the “-files” options, include them into archive files specified with the “-archives” option, or install them on the cluster nodes. If the dynamic library linker is configured properly the native code should be made available to your task attempts. You can also modify the environment of the job’s running task attempts explicitly by specifying JAVA_LIBRARY_PATH or LD_LIBRARY_PATH variables:
hadoop jar <your jar> [main class]
-D mapred.child.env="LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/libs" ...
Compiling old codes using new ffmpeg libraries
FFMPEG libraries update fairly often. And there are many functions and keywords never used in the new version. I just failed to compile some codes with old ffmpeg functions. In this case, a few modifications are needed. Keywords are deprecated and have to be updated.
#define CodecType AVMediaType #define CODEC_TYPE_UNKNOWN AVMEDIA_TYPE_UNKNOWN #define CODEC_TYPE_VIDEO AVMEDIA_TYPE_VIDEO #define CODEC_TYPE_AUDIO AVMEDIA_TYPE_AUDIO #define CODEC_TYPE_DATA AVMEDIA_TYPE_DATA #define CODEC_TYPE_SUBTITLE AVMEDIA_TYPE_SUBTITLE #define CODEC_TYPE_ATTACHMENT AVMEDIA_TYPE_ATTACHMENT #define CODEC_TYPE_NB AVMEDIA_TYPE_NB #define PKT_FLAG_KEY AV_PKT_FLAG_KEY
avcodec_decode_video is deprecated in the new version and avcodec_decode_video2 should be used.
int avcodec_decode_video(
AVCodecContext* avctx,
AVFrame* picture,
int* got_picture_ptr,
uint8_t* buf,
int buf_size) {
AVPacket pkt;
av_init_packet(&pkt);
pkt.data = buf;
pkt.size = buf_size;
return avcodec_decode_video2(avctx, picture, got_picture_ptr, &pkt);
}
Visual Studio调试Matlab Mex
1 编写Mex源文件
关于mex的编写有一些规则，一个简单的例子可以看这里[2]。
2 使用-g选项编译Mex源文件
注意这里的-g选项是调试时必须的。这里很重要的一点是生成的.pdb文件是路径依赖的，即使是同一个.cpp文件生成的mex文件，它们在不同路径下的得到的.pdb文件也不能互用。在某一个路径下调试mex程序（.cpp文件），必须用这个路径下的的.pdb文件。
3 在VS中打开Mex源文件
就是.cpp文件
4 将Matlab进程绑定到VS编译器中
具体操作为VS的菜单中，Debug->Attach to Process … ， 找到matlab.exe的进程，双击之。vs进入调试等待阶段，在等待。
5 在源文件中添加断点
这个时候的断点在vs2008中是以空心点的方式出现的，正常的。
6 在Matlab中运行上面的Mex程序
就是相关的mex函数（函数名即.cpp文件的名字，这点注意）。
7 等待击中断点后在VS中进行调试
Ubuntu 11.10 Dual Monitors
Run
sudo aticonfig --initial
This will re-initialize your xorg.conf. Then when you reboot you should be able to active your 2nd monitor with
gksu amdcccle
and set it up correctly; or you may also be able to use the Ubuntu Display manager.
Ubuntu 11.10相关
快捷键桌面：
http://lh3.googleusercontent.com/_1QSDkzYY2vc/TbVnyAUtG3I/AAAAAAAAEGo/xbI3PnYNEkw/cbjs0.resized.png
安装后要做的10件事：
Ubuntu里的经典软件
Beryl:
sudo apt-get install beryl-manager beryl emerald-manager emerald
Checkgmail:
sudo apt-get install checkgmail
GParted:
sudo apt-get install gparted
Python调用外部命令zz
在Python/wxPython环境下，执行外部命令或者说在Python程序中启动另一个程序的方法一般有这么几个：
1、os.system(command)
2、wx.Execute(command, syn=wx.EXEC_ASYNC, callback=None)
若置syn为wx.EXEC_ASYNC则wx.Excute函数立即返回，若syn=wx.EXEC_SYNC则等待调用的程序结束后再返回。
callback是一个wx.Process变量，如果callback不为None且syn=wx.EXEC_ASYNC，则程序结束后将调用wx.Process.OnTerminate()函数。
os.system()和wx.Execute()都利用系统的shell，执行时会出现shell窗口。如在Windows下会弹出控制台窗口，不美观。下面的两种方法则没有这个缺点。
3、class subprocess.Popen
最简单的用法是：
import subprocess
subprocess.Popen(command, shell=True)
如果command不是一个可执行文件，shell=True不可省。
前面三个方法只能用于执行程序和打开文件，不能处理URL，打开URL地址可用webbrowser模块提供的功能。
4、webbrowser.open(url)
调用系统缺省浏览器打开URL地址，如 webbrowser.open(‘http://www.google.com’)，也可以利用
webbrowser.open(‘h:\python.zip’)来执行程序。这样可以不必区分是文件名还是URL，不知道在Linux下是否可行。
以上在Windows2000，Python2.4a1，wxPython 2.5.1运行。
modify:还有一种方式：subprocess.call(*args, **kwargs)
asrata 
