keras：推薦指數 ☆☆☆☆
keras 是乙個 python 深度學習庫，是乙個相對高階的神經網路 api，其本質是對 tensorflow（google）、cntk（微軟） 和 theano 的封裝，可以快速的進行實驗。以上是 karas 官網對其自己的定義，確實它在原型設計和 demo 實驗階段表現突出，它有很多的工具，在視覺化、神經網路模型結構和資料的處理方面都非常好用，是乙個需要熟悉和掌握的深度學習框架。
pytorch：推薦指數 ☆☆☆☆☆
pytorch 是另外乙個極其重要的機器學習框架，是 facebook ai 研究實驗室基於 torch 開發的，torch 是基於 c 開發lua 封裝的，它的優勢是 gpu 支援相對其他框架更好一些，**寫起來更像 python。他跟 tensorflow 最大的區別是 tensorflow 用的是「靜態計算圖」，pytorch 用的是「動態計算圖」，也就是在執行過程中是否可以改變模型整體計算圖，這一點在後續的文章中會再次說明。
numpy：推薦指數 ☆☆☆☆
這也是乙個非常流行的 python 機器學習的庫，tensorflow 和其他的許多庫都使用了 numpy 作為他們功能的一部分，對於多維陣列物件，線性代數，傅利葉變換和較強的隨機數能力表現都比較突出，值得了解一下，如果有需要更可以深入去學習使用。
scikits-learn：推薦指數 ☆☆☆☆
這也是乙個機器學習的 python 庫，它在處理複雜資料方面能力較強，包含大量的機器學習任務和資料探勘任務的大量的演算法，降維、分類、回歸、聚類等各種模型，非常方便。在資料探勘領域應用較多，也是乙個值得深入學習和研究的機器學習庫。
上面僅僅推薦了五個人工智慧相關的庫，準確點更應該說是機器學習或深度學習的框架，從流行程度來看，我們也大致能得出現在主流的人工智慧領域研究方法也是深度學習和機器學習。這些庫在不同領域和不同方面優勢各不一樣，本文推薦指數推薦依據，是根據適用場景和學習使用價效比主觀推薦，請讀者根據需求自行取用。
MFC開發 常見控制項庫
guitoolkit 開源，mfc擴充套件框架,類似visual studio 2003風格 gardenui 免費，介面效果挺好的,xml，介面 分離 cjlib 開源，免費，unicode編碼,是xtreme toolkit的前生，但xtreme toolkit收費了 libuidk 部分免費，...
開發庫常見問題
ios篇 1.unity匯出xcode工程時，buildxx，避免真機除錯的錯誤 2.有些framwork的匯入需要編寫 自動匯入，或者 寫pod檔案，podfile，切換到相應目錄，pod install c 篇 1.所有的庫需要編寫的vs版本一致，否則報錯 2.執行庫也要一致都是 md 3.注意...
五個常見異常的案例
1.算術異常 arithmeticexception 2.字元索引越界異常 arrayindexoutofbound ception 3.空指標異常 nullpointerexception 4.正規表示式語法異常 patternsyntaxexception 5.陣列為負異常 negativear...