哪个版本才有 boost：detail：dynamic
作者&投稿：饶萧 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
boost的一些库,比如share_ptr已经被高版本的stl采纳了.如果你一块儿用编译器当然搞不清你要用那个了.我想你肯定写了这样的东西
using namespace std;
using namespace tr1;
using namespace boost;
实际上两个智能指针是一样的,你只需要用一个即可.如果你一定要两个都用,那么不要写上面的语句.而是应该写std::tr1::xxxx, boost:xxxx
你用的是mod_python，可能是版本太老了。它检查到版本不对。
如果使用最新版本的mod_python也许没有这个问题。
另外就是通过它的检测，这个不难。通常检测是通过几个办法：
1.注册表。这个地方我不太记得了。似乎有1-2个值是标志python版本的。你搜索一下看。
最笨的办法是搜索python的class里的注册值。找到python，看看它后面的版本号以及执行路径。如果不对。你将2.5.4改成2.5就OK
2.python执行文件本身报告出来的版本。这个有些难，如果搞不定可以通过一个批处理过滤一下。
3.python的安装目录名不对。（可能性不大）
不过老实说mod_python已经过时了，现在一般都是用wsgi的。连fastcgi都用得少了。就是wsgi。
b） Format库：实现类似printf的格式化对象，可以把参数格式化到一个字符串，而且是完全类型安全的。
c） IOStream库 ：扩展C++标准库流处理，建立一个流处理框架。
d） Lexical Cast库：用于字符串、整数、浮点数的字面转换。
e） Regex 库：正则表达式，已经被TR1所接受。
f） Spirit库：基于EBNF范式的LL解析器框架
g） String Algo库：一组与字符串相关的算法
h） Tokenizer库：把字符串拆成一组记号的方法
i） Wave库：使用spirit库开发的一个完全符合C/C++标准的预处理器
j） Xpressive 库：无需编译即可使用的正则表达式库 a） Array 库：对C语言风格的数组进行包装
b） Bimap 库：双向映射结构库
c） Circular Buffer 库：实现循环缓冲区的数据结构
d） Disjoint Sets库 ：实现不相交集的库
e） Dynamic Bitset 库：支持运行时调整容器大小的位集合
f） GIL 库：通用图像库
g） Graph 库：处理图结构的库
h） ICL 库：区间容器库，处理区间集合和映射
i） Intrusive 库：侵入式容器和算法
j） Multi-Array 库：多维容器
k） Multi-Index 库：实现具有多个STL兼容索引的容器
l） Pointer Container 库：容纳指针的容器
m） Property Map 库：提供键/值映射的属性概念定义
n） Property Tree 库：保存了多个属性值的树形数据结构
o） Unordered 库：散列容器，相当于hash_xxx
p） Variant 库：简单地说，就是持有string, vector等复杂类型的联合体 a） GIL 库：通用图像库
b） Graph 库：处理图结构的库
c） Iterators 库：为创建新的迭代器提供框架
d） Operators 库：允许用户在自己的类里仅定义少量的操作符，就可方便地自动生成其他操作符重载，而且保证正确的语义实现
e） Tokenizer 库：把字符串拆成一组记号的方法 a） Foreach库：容器遍历算法
b） GIL库：通用图像库
c） Graph库：处理图结构的库
d） Min-Max库：可在同一次操作中同时得到最大值和最小值
e） Range库：一组关于范围的概念和实用程序
f） String Algo库：可在不使用正则表达式的情况下处理大多数字符串相关算法操作
g） Utility库：小工具的集合 a） Bind库：绑定器的泛化，已被收入TR1
b） Function库：实现一个通用的回调机制，已被收入TR1
c） Functional库：适配器的增强版本
d） Functional/Factory库：用于实现静态和动态的工厂模式
e） Functional/Forward库：用于接受任何类型的参数
f） Functional/Hash库：实现了TR1中的散列函数
g） Lambda库：Lambda表达式，即未命名函数
h） Member Function库：是STL中mem_fun和mem_fun_ref的扩展
i） Ref库：包装了对一个对象的引用，已被收入TR1
j） Result Of库：用于确定一个调用表达式的返回类型，已被收入TR1
k） Signals库：实现线程安全的观察者模式
l） Signals2库：基于Signal的另一种实现
m） Utility库：小工具的集合
n） Phoenix库：实现在C++中的函数式编程。 a） Call Traits库：封装可能是最好的函数传参方式
b） Concept Check库：用来检查是否符合某个概念
c） Enable If库：允许模板函数或模板类在偏特化时仅针对某些特定类型有效
d） Function Types库：提供对函数、函数指针、函数引用和成员指针等类型进行分类分解和合成的功能
e） GIL库：通用图像库
f） In Place Factory, Typed In Place Factory库：工厂模式的一种实现
g） Operators库：允许用户在自己的类里仅定义少量的操作符，就可方便地自动生成其他操作符重载，而且保证正确的语义实现
h） Property Map库：提供键值映射的属性概念定义
i） Static Assert库：把断言的诊断时刻由运行期提前到编译期，让编译器检查可能发生的错误
j） Type Traits库：在编译时确定类型是否具有某些特征
k） TTI库：实现类型萃取的反射功能。 a） Fusion库：提供基于tuple的编译期容器和算法
b） MPL库：模板元编程框架
c） Proto库：构建专用领域嵌入式语言
d） Static Assert库：把断言的诊断时刻由运行期提前到编译期，让编译器检查可能发生的错误
e） Type Traits库：在编译时确定类型是否具有某些特征 a） Asio库：基于操作系统提供的异步机制，采用前摄设计模式实现了可移植的异步IO操作
b） Interprocess库：实现了可移植的进程间通信功能，包括共享内存、内存映射文件、信号量、文件锁、消息队列等
c） MPI库：用于高性能的分布式并行开发
d） Thread库：为C++增加线程处理能力，支持Windows和POSIX线程
e） Context库：提供了在单个线程上的协同式多任务处理的支持。该库可以用于实现用户级的多任务处理的机制，比如说协程coroutines，用户级协作线程或者类似于C#语言中yield关键字的实现。
f） Atomic库：实现C++11样式的atomic<>，提供原子数据类型的支持和对这些原子类型的原子操作的支持。
g）Coroutine库：实现对协程的支持。协程与线程的不同之处在于，协程是基于合作式多任务的，而多线程是基于抢先式多任务的。
h）Lockfree库：提供对无锁数据结构的支持。 a） Accumulators库：用于增量计算的累加器的框架
b） Integer库：提供一组有关整数处理的类
c） Interval库：处理区间概念的数学问题
d） Math库：数学领域的模板类和算法
e） Math Common Factor库：用于支持最大公约数和最小公倍数
f） Math Octonion库 ：用于支持八元数
g） Math Quaternion库：用于支持四元数
h） Math/Special Functions库：数学上一些常用的函数
i） Math/Statistical Distributions库：用于单变量统计分布操作
j） Multi-Array库：多维容器
k） Numeric Conversion库：用于安全数字转换的一组函数
l） Operators库：允许用户在自己的类里仅定义少量的操作符，就可方便地自动生成其他操作符重载，而且保证正确的语义实现
m） Random库：专注于伪随机数的实现，有多种算法可以产生高质量的伪随机数
n） Rational库：实现了没有精度损失的有理数
o） uBLAS库：用于线性代数领域的数学库
p） Geometry库：用于解决几何问题的概念、原语和算法。
q） Ratio库：根据C++ 0x标准N2661号建议 ，实现编译期的分数操作。
r）Multiprecision库：提供比C++内置的整数、分数和浮点数精度更高的多精度数值运算功能。
s）Odeint库：用于求解常微分方程的初值问题。 a） Concept Check库 ：用来检查是否符合某个概念
b） Static Assert库 ：把断言的诊断时刻由运行期提前到编译期，让编译器检查可能发生的错误
c） Test库：提供了一个用于单元测试的基于命令行界面的测试套件 a） Any库：支持对任意类型的值进行类型安全的存取
b） Bimap库：双向映射结构库
c） Compressed Pair库：优化的对pair对象的存储
d） Fusion库：提供基于tuple的编译期容器和算法
e） ICL库：区间容器库，处理区间集合和映射
f） Multi-Index库：为底层的容器提供多个索引
g） Pointer Container库：容纳指针的容器
h） Property Tree库：保存了多个属性值的树形数据结构
i） Tuple库：元组，已被TR1接受
j） Uuid库：用于表示和生成UUID
k） Variant库：有类别的泛型联合类
l） Heap库：对std::priority_queue扩展，实现优先级队列。
m） Type Erasure: 实现运行时的多态。 a） Assign库：用简洁的语法实现对STL容器赋值或者初始化
b） Format库：实现类似printf的格式化对象，可以把参数格式化到一个字符串，而且是完全类型安全的
c） IO State Savers库：用来保存流的当前状态，自动恢复流的状态等
d） IOStreams库：扩展C++标准库流处理，建立一个流处理框架
e） Program Options库：提供强大的命令行参数处理功能
f） Serialization库：实现C++数据结构的持久化 a） Pool库：基于简单分隔存储思想实现了一个快速、紧凑的内存池库
b） Smart Ptr库：智能指针
c） Utility库：小工具的集合 a） Function库：实现一个通用的回调机制，已被收入TR1
b） Parameter库：提供使用参数名来指定函数参数的机制 a） Compressed Pair库：优化的对pair对象的存储
b） CRC库：实现了循环冗余校验码功能
c） Date Time 库：一个非常全面灵活的日期时间库
d） Exception库：针对标准库中异常类的缺陷进行强化，提供《操作符重载，可以向异常传入任意数据
e） Filesystem库：可移植的文件系统操作库，可以跨平台操作目录、文件，已被TR2接受
f） Flyweight 库：实现享元模式，享元对象不可修改，只能赋值
g） Lexical Cast 库：用于字符串、整数、浮点数的字面转换
h） Meta State Machine库：用于表示UML2有限状态机的库
i） Numeric Conversion 库：用于安全数字转换的一组函数
j） Optional 库：使用容器的语义，包装了可能产生无效值的对象，实现了未初始化的概念
k） Polygon 库：处理平面多边形的一些算法
l） Program Options库：提供强大的命令行参数处理功能
m） Scope Exit库：使用preprocessor库的预处理技术实现在退出作用域时资源自动释放
n） Statechart库：提供有限自动状态机框架
o） Swap库：为交换两个变量的值提供便捷方法
p） System库：使用轻量级的对象封装操作系统底层的错误代码和错误信息，已被TR2接受
q） Timer库：提供简易的度量时间和进度显示功能，可以用于性能测试等需要计时的任务
r） Tribool库：三态布尔逻辑值，在true和false之外引入indeterminate不确定状态
s） Typeof库：模拟C++0x新增加的typeof和auto关键字，以减轻变量类型声明的工作，简化代码
t） Units库：实现了物理学的量纲处理
u） Utility库：小工具集合
v） Value Initialized库：用于保证变量在声明时被正确初始化
w） Chrono库：实现了C++ 0x标准中N2661号建议 所支持的时间功能。
x） Log库：实现日志功能。
y） Predef库：提供一批统一兼容探测其他宏的预定义宏。 a） Compatibility库：为不符合标准库要求的环境提供帮助
b） Config库：将程序的编译配置分解为三个部分：平台、编译器和标准库，帮助库开发者解决特定平台特定编译器的兼容问题
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示鲁鲑鱼： 避震缓冲、加强弹力,这是一对矛盾.好的鞋能把这对矛盾处理好,达到最优. 而鞋底技术也是随着时代不停进步的. lunar是比boost更早出现的技术,但缓冲、反弹的最优化方面,大约只有boost的漆5%功能.在长跑时,会明显感觉到不同.如果距离不够长,是感受不到的. 选择lunar,是选择一双更漂亮的鞋面.选择boost,是选择一个更优秀的鞋底. 不是说adidas一定比耐克好,只不过两家开发新技术的时间点是错开的
