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环境配置

method 1: github
在原电脑将Hexo服务端文件全部提交到github, 在新电脑拉出github仓库，进行正常Hexo操作即可。
method 2: copy file
首先按照搭建hexo的过程一步步重新在新电脑上操作，之后只要用原电脑的scaffolds, source, themes 和 _config.yml替换新生成的文件就行了；为方便可以将服务端整个文件夹拷贝下来。

安装环境：Ubuntu kylin 16.04 LTS， 自带 python 2.7.11

　　opencv功能强大，并提供C++、Python等各种接口而易于使用。
　　在Python下用img=cv2.imread()函数读取图像时，总是返回为None，造成后面的处理img.shape总是返回为NoneType错误。
　　系统为Ubuntu14.03，查看已安装有opencv2.4，网上查了下，有说是因为opencv的bug，建议用cv2.cv.LoadImage()代替使用，使用这个函数代替后，总是返回ioerror，再查似乎并没有他人遇到过ioerror问题。
　　既然这种方法行不通，那就可以考虑下面替代方法：
　　Alt 1：由于后面的img处理时是ndarray格式，那可以考虑先用matlab将图片读取后存储为mat格式，在python中直接读取mat数据，略过直接读取图片的imread操作。这种方法规避了上述错误，验证可行。
　　然后，偶尔查看pip list时，发现并没有opencv-python，忽然想到，可能是因为底层虽然安装了opencv，但并没有安装python接口，而python自带的cv2 api仅包含了函数列表，没有进一步与opencv的交互，这样imread时就可能不报错，但实际没有读取数据，造成返回为NoneType。
　　Final solution：执行pip install --upgrade opencv-python，成功后重新打开python console验证，imread jpg通过，返回的img为正常的M*N*3数据；至此解决此错误。

　　mat格式是matlab的数据存储格式，按照矩阵保存，与numpy数据格式兼容，适合于各种数学运算。
　　python可调用scipy库进行mat格式的数据读写。

python中调用matlab函数，主要使用mlab库，一个python-matlab接口。

目前LTE TDD已部署CA，对于不同带宽的CA，部署时如何计算各个CC的中心频点呢？并且复合后的CA带宽是多少？

　　周末和mm看了电影《澳洲乱世情》（英文名：Australia，又名《澳大利亚》），剧情不错，感觉导演力图弄成史诗巨著，不过总感觉还差点火候，又说不出来差在哪里。
　　回来看了下豆瓣评论，帮助理解电影，见下。

　　周日去爬百望山了，说爬可能并不太恰当，因为实在是一个很低的山包，海拔210米。
　　不过爬上山顶后，俯瞰北京城，会惊讶于北京竟然这么小，北边昌平的山峰清晰可见，东南国贸的高楼层峦叠嶂，颐和园和圆明园是围在一圈建筑中的绿色盆地，盘古大观与北边高楼之间一定是那未曾领略过的奥林匹克公园；揽枫亭上，西边太阳的光辉令人感到温暖惬意，落日的余晖让漫山绿色涂上了一层金色的光辉；当金秋来临，层林尽染，漫山红叶映夕阳一定非常壮观。
　　清新的空气使人心旷神怡，开阔的视野让人心中又生起万丈豪情，所有的不快、郁闷都不见了，不禁觉得生活是多么的美好啊！

《蓝海战略》要点思想：规避开竞争激烈的红海，开创尚无明显竞争，有独特优势的蓝海。