tbox对于数据文件的解析提供了完善的支持，可以对各种二进制数据，文件数据流，网络数据流等进行各种解析操作
并且提供了一整套字节解析、比特位解析的接口，来支持各种流模式：
stream
通用数据流，提供对流式数据的读写和解析，支持多层流嵌套以及各种协议（http, socket, file, data ...）
对于如何使用stream，这里暂时不详细介绍了，之后会单独重点介绍下，这里主要是为了描述，如何使用stream来处理字节数据的解析
例如，我要从数据流中，读取一个大端的16bits数值，很简单，只要：
c
tb_uint16_t value;
if (tb_stream_bread_u16_be(stream,
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本节实现的是在图片上模拟机上椒盐噪声，主要过程如下。
打开一个图片
产生随机坐标
加上“椒盐”
显示加噪图片
实现过程
引用
这里我们需要引用cv2和numpy，cv2不言而喻，而NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
python
import cv2
import numpy
打开图片
cv2库里的函数imread()用来读取图片，imshow()可用于显示图片，此外imwrite可以用来写图片，即保存图片。这里把显示图片的窗口指定为“Image”。
python
img = cv2.imread("test.png")
加
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Python作为一门极其易学的语言，在科学计算等领域存在较大的应用，同样，著名的OpenCV库也发布了支持Python的库，本节主不再介绍如何在Ubuntu上配置Python OpenCV，有需要的同学可以参考这里。
本节将利用Python OpenCV做一个简单的测试，即
打开一个图片并显示
创建一个空图并显示
将彩色图像转成灰度图像并显示
实现过程
引用
这里我们需要引用cv2和numpy，cv2不言而喻，而NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，这里在引用时把numpy重命名为np。
python
import cv2
import
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介绍
所谓树状数组，就是将线性的数组预处理成树状的结构以降低时间复杂度。先来看一幅经典的图：
其中的a数组为原生数组，c数组为辅助数组，计算方式为： $$c_1=a_1——{(1)}{10}={(1)}_2$$ $$c_2=a_2+c_1——{(2)}{10}={(10)}_2$$ $$\ldots$$ 不难发现，c[k]存储的实际上是从k开始向前数k的二进制表示中右边第一个1所代表的数字个元素的和。这样写的好处便是可以利用位运算轻松计算sum。上代码。
Code
var
n, i: longint;
a, c: array [1..10000] of longint;
//计算x最右边的1所代表的数字。
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排序的定义及分类
排序的目标：将无序输入的数据按有序排列
计算的时间复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表（list）的大小(n)。一般而言，好的性能是O(n 3log n)，且坏的性能是O(n2)。对于一个排序理想的性能是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(n log n)。
内存使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。
依据排序的方法：插入、交换、选择、合并等等。
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分类
1.按稳定性(在待排序的
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有时候会查找 JSHint 某些选项的具体含义，针对项目需求开启或关闭某些选项，所以从这里转载了 JSHint 选项列表的中文翻译，供不时之需。
这是 JSHint 所有配置选项的完整列表。如果发现遗漏了某些信息，你可以给作者提 issues 或者发邮件。
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table thead tr th:first-child{width:100px;}
Enforcing 选项
当下列选项设置为 true 时，JSHint 会基于这些选项对代码产生更多的警告信息。
bitwise
这个选项禁止在 JavaScript 中使用位运算符，如 ^ (XOR)，| (OR)。在 JavaScript 中位运算很少见，& 与 &&
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在学习数论时我们都知道：只用2的幂次可以组合出所有的正整数。这便是二进制的魅力——状态简单而又变化万千。
引子
实际算法中，常常有一些线性的但数据量特别大的问题，如区间求和、求最小值等。很多时候，为了把时间复杂度从$O(n^2)$甚至更高的地方降下来，我们需要对数据进行一些预处理，以提高计算的速度。在这其中，有很大一部分是来自二进制运算特点的启发。
目录
树状数组
RMQ
LCA&树上倍增
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题目大意
输入a, b, k, n, m，计算$a^n\times b^m\times C_k^n$模10007的余数。
分析
对于幂数的计算并不难，关键在于对组合数$C_n^k$的计算。
通常来说，组合数的计算一般是这样的：$$C_n^k=\frac{n}{k}\times\frac{n-1}{k-1}\times\ldots\times\frac{n-k+1}{1}$$ 这对于单精度的计算来说是十分快捷的，但如果要对结果取模的话就不起作用了——取模运算对于除法不成立。因此只能另辟蹊径了。
注意到加减乘法对于取模都是成立的，从而想到：能否将组合数转化成加法？
自然而然，想到了组合恒等式：$$C_n^k=C_{n-1}^{k}
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分析：比较简单的方案是：依次用1，11，111，1111，……来尝试，直到某个数与输入的余数为0为止。当然，111……1可能非常大（实际上可达数千位之巨，比如8141对应的111……1有3486位），为此我们要使用自制的“大数”来运算。据此有方案一：more
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最近开始接触 vue, 写了一个算是前端小论坛的公司内部项目, 算是一个知识库, 可添加一些常见的问题供别人查阅~
现在做个总结吧, 项目写完一个多星期, 现在想想差不多都忘记了~ 真是老了~
生命周期
其中 created 和 mounted 的顺序要确定好~ 比较重要的就像下面这三个吧, 其他的像是 updated, beforeUpdate 我几乎没有用过, 暂时不说~
created
实例已经创建完成之后被调用。在这一步，实例已完成以下的配置：数据观测(data observer)，属性和方法的运算， watch/event 事件回调。然而，挂载阶段还没开始，$el 属性目前不可见。
mounted
el
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