本博客在微软官方操作文档基础上更新。
软件编程
WSL安装Pytorch
参考链接：Enable VIDIA Cuda in WSL2 Win10使用Ubuntu+VSCode写pyt … 阅读更多
看一看泄露的Windows源码（一）源码目录结构
昨天有一份42.9G的windows源码包泄露出来，包括多个Windows、Windows Searver发行版的源码，最重要的是Windows XP和Windows Server 2003目前依旧运行在很多老旧的电脑上，如果有漏洞被拿来利用，可能产生很严重的危害。
博主在数年之前就拿到过Windiows Server的源码，但是代码很杂，也编译不了，不过这次源码泄露范围更广，在各个社区也有分析，并且已经有一些人编译成功了（本来还以为需要微软内部的工具集，看起来泄露的压缩包里都有了，微软糗大了），可以跟着学习一波，先简单看下，能不能从里面抽出一些有用的工具。
Image Watch支持自定义的图像类型
Image Watch插件是为了满足OpenCV可视化图像处理调试而开发的插件，天然的支持OpenCV各种图像类型。如果我们要支持自己的图像类型在Image Watch中显示，那么应该怎么做呢？
有两种方法可以使用 Image Watch 来显示自己的图像，一是使用Image Watch自带的显示内存操作，使用@mem(img_ptr,type,width,height,stride) 来显示，二是使用Image Watch的类型拓展，加入自己的类型的配置文件即可。
自制操作系统（二）保护模式
上一篇博客我们简单写了一个引导，还没有进入系统，在进入系统之前，我们有必要先了解下CPU的实模式和保护模式。我们的程序不加任何保护，直接运行在CPU上，称为实模式，16位实模式最大寻址空间为1M。CPU可以通过保护模式拓展寻址空间，并进行访问权限管理和校验，32位保护模式的寻址空间可以拓展到4G。在保护模式下物理内存、页、中断都会保护起来、不同特权级下IO端口也不能随意使用。
自制操作系统（一）引导扇区
一个操作系统，想要被BIOS找到，依靠的就是引导扇区。所以操作系统的第一步就是实现引导扇区。这篇博客要用到两个工具：nasm和vmware。引导扇区一般用汇编编写，我们使用nasm来把编译汇编源文件翻译成机器码。nasm工具可以在 这里 下载。另外我们在虚拟机上模拟启动（或者烧录到U盘启动），所以准备VMWare或者其它虚拟机软件，准备好着这两个工具就可以开始了。
在jupyter中使用imshow显示opencv图像
jupyter中用cv2.imshow打开窗口进行显示后不能点击关闭按钮，否则消息处理机制会导致python挂掉。那么只有用matplotlib来画了，由于numpy和opencv的rgb通道排列是反的，所以做一个转化就可以了，粘贴下面代码里的函数，直接调用就好。
通过VBA制作Excel田字格
制作Excel田字格的话，可以通过单元格格式+线条的方式快速制作，博主在玩儿VBA，也顺带编（摘）写（抄）了一个小工具，可以方便一键生成田字格。后面如果有更多有用的小功能的话再做一个插件来玩儿。
使用labelme标注landmark点
标注landmark的话，人脸landmark标注工具比较多，但是想要标注其它物体的landmark点，可能就要自己动手了。labelme作为一款开源好用的多边形标注工具，博主借用labelme多边形标注的json文件，将其转化成landmark点的文件（博主这里使用的是.pts文件），这样我们就可以先标注好多边形，将多边形的顶点作为landmark点。
Numpy计算2×2块平均(均值池化)
用numpy求2×2块平均，详细的过程参见链接：https://www.cnblogs.com/rrttp/p/8028421.html
博主给一份简介的代码：
使用Octave规避Matlab版权问题
Octave，全称GNU Octave。看到GNU三个字母，那么就知道它是自由使用的、免费的、开源的、全平台的。Octave设计的初衷就是提供一套可以提单Matlab的软件。所以严格按照Matlab基础语法编写的代码是可以不经修改直接在Octave运行的。
Matlab是商业软件，所以在一些专业领域的工具箱，以及GUI界面方面比Octave要优秀。Matlab动辄20G，而Octave只有200M，并且Octave已经集成了很多常用的工具箱（信号仿真，滤波器设计，图像处理，计算机视觉等等），如果不是Matlab比较新的功能，Octave在使用上和Matlab是没有差别的。（近年Matlab语法有些小改动，不过无伤大雅）
Matlab调用OpenCV的三种方式
Matlab本身有着出色的图像算法分析工具，但有时我们出于速度和开发的需要，在matlab中调用opencv辅助处理，那么如何在matlab中调用opencv呢？这篇博客介绍三种方式：Matlab嵌入C++，使用mexOpenCV第三方工具，使用Matlab官方提供的Computer Vision Toolbox中的OpenCVInterface。
Matlab与C++混合编译之Matlab版本选择
Matlab中混编C++可以在提高代码效率的同时保持良好的脚本调用，在Matlab中可以用mex来编译C++代码，mex的命令怎么用可以直接doc mex看到。这篇博客主要因为博主需要跨平台编译，刚好遇到Matlab版本不同而产生的一些奇奇怪怪的问题，主要是记录博主自己踩过的坑。
Excel执行Matlab函数和脚本
这篇博客介绍的是Excel通过excllink插件调用matlab。excllink是官方提供的工具，在安装Matlab时如果勾选该toolbox，则会自动安装，但是安装好之后我们还需要在Excel中进行配置。
Matlab嵌入C++，API，编译与调试
Matlab嵌入C++是很容易的，嵌入C++的matlab在保持易用性的同时，可以加快程序速度。嵌入的C++代码不能直接在matlab中断点调试，需要借助Visual Studio之类的工具进行调试。这篇博客主要以简单的demo导入，介绍如何在Matlab中嵌入C++程序。
CMake使用NDK独立工具链进行交叉编译
在交叉编译中，NDK是一个很好的工具。windows、linux、android、32bit、64bit，能够处理绝大部分程序的交叉编译。而CMake组织程序又使得程序具有良好的跨平台编译。NDK下载好之后，工具链无法直接被cmake使用，需要通过一个脚本生成独立的工具链。这篇博客介绍CMake使用NDK的独立工具链。