python调用C/C++的办法有很多，本文使用boost.python。考虑到后期有好多在boost上的开发工作，所以boost一并安装了，Boost库分为两个部分来使用，一是直接使用对应的头文件，二是需要编译安装相应的库才可以使用。
python调用C/C++的方法有很多，本文使用boost.python。考虑到后期有好多在boost上的开发工作，所以boost一并安装了，Boost库分为两个部分来使用，一是直接使用对应的头文件，二是需要编译安装相应的库才可以使用。
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
我一直是参照 Caffe Ubuntu Installation 和 Ubuntu 14.04上安装caffe 装的。
2. 安装g++ yum install gcc-c++ libstdc++-devel
写了好多年的PHP代码，不免有些许的厌倦，是时候学一门新语言了，这就好比对男人来说，家里的女人看得久了，新鲜感荡然无存，自然想纳几房小妾，不过对于身处河东狮吼险境的我而言，此等美梦注定遥不可及，还是老老实实学编程吧，想当年我还像模像样的学过Python，可惜没坚持下来，希望这次能行。
项目中使用了python，需要使用到zookeeper的功能，这里记录一下安装过程。 内核版本：2.6.32 发行版：CentOs-6.6 64bit 1、由于python客户端依赖c的客户端所以要先
使用yum命令报错File "/usr/bin/yum", line 30 except KeyboardInterrupt, e: 问题出现原因：
之前把现有这台阿里CentOS7.2系统的Python2.7.5升级成Python3.6后，yum工具就不能使用了。当时网上查了下原因，都说是Python3导致的，但是试了很多种方法还是没解决，后面也就一直没管了。因为最近要弄一个Nodejs微信小程序，需要用yum安装一些开发工具，就不得不修复这个问题了。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
关于Anki是什么，具体怎么用，也许以后会在公众号中做进一步的介绍。总的来说，Anki是一个很好用的，在电脑端手机端均可用的，开源的记忆应用。可以帮助自己记住包括英语单词在内的各种知识，并支持各种各样的扩展。
FCN-4是一个应用于音频自动标注的全卷积神经网络。使用该网络完成音频标注任务时，首先需要使用python的音频处理工具包Librosa提取音频的时频特征，针对mp3格式的音频文件，Librosa读取音频文件的工作依赖音频处理后端ffmpeg完成，因此要求使用该网络进行mp3音频自动标注任务的环境具备Librosa依赖库和ffmpeg。
python36 manage.py runserver 0.0.0.0:8888
配置项目的时候一般使用虚拟环境，是各个项目的环境独立起来，更多方便管理。至于如何使用搜索即可，并不难
第一次接触 uwsgi 和 nginx ,这个环境搭建，踩了太多坑，现在记录下来，让后来者少走弯路。 本来在 Ubuntu14.04 上 搭建好了环境，然后到 CentOS7.4 就遇到了一堆问题。下面把步骤记录下来，中间会记录遇到的问题及解决方案。
在Ubuntu命令行输入 code .（有空格），等待下载VS Code Server for x64并安装
没有任何基础，第一次跑hadoop实例，遇到不少问题，记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。
今天在虚拟机下在学习scapy的东西，其中一个例子中需要安装一个python的visual模块，期间报了N多的错误，一个个解决其中的依赖问题，到后面被卡住了
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险，所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程： http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同，自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小，安装时不使用root账户以及sudo权限，而是使用了一个普通账户makeuser进行操作（少数步骤需要使用root操作）
centos和ubuntu的python2.7的安装方法参考：http://daixuan.blog.51cto.com/5426657/1767325
需要的lib库： yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel
os.popen4: 返回2个对象，pip_in 和pip_out_err(标准输出和标准错误输出保存到一个输出pip_out_err)
******************* * 异常处理与调式 * ******************* ***常见错误：*** 1) 名字没有定义，NameError In [1]: print a --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-9d7b17ad5387> in <module>() ----> 1 print a NameError: name 'a' is not defined 2) 分母为零，ZeroDivisionError In [2]: 10/0 --------------------------------------------------------------------------- ZeroDivisionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-242277fd9e32> in <module>() ----> 1 10/0 ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero 3) 文件不存在，IOError In [3]: open("westos") --------------------------------------------------------------------------- IOError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-2778d2991600> in <module>() ----> 1 open("westos") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'westos' 4) 语法错误，SyntaxError In [4]: for i in [1,2,3] File "<ipython-input-4-ae71676907af>", line 1 for i in [1,2,3] ^ SyntaxError: invalid syntax 5) 索引超出范围，IndexError In [5]: a = [1,2,3] In [6]: a[3] --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-94e7916e7615> in <module>() ----> 1 a[3] IndexError: list index out of range In [7]: t =(1,2,3) In [8]: t[3] --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-7d5cf04057c5> in <module>() ----> 1 t[3] IndexError: tuple index out of range In [9]: t[1:9] ###切片的时候，若超出范围，则默认为全部，不报错 Out[9]: (2, 3) ####python异常处理机制：try......except......finally###### 例： #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 try: ###将可能发生错误的部分放在try下### print "staring......" li = [1,2,3] print a pri
TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其 Getting Started[1] 列出了各资料入口，如下：
原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如 squeezenet，mobilenet，shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
Linux下大部分系统默认自带python2.x的版本，最常见的是python2.6或python2.7版本，默认的python被系统很多程序所依赖，比如centos下的yum就是python2写的，所以默认版本不要轻易删除，否则会有一些问题，如果需要使用最新的Python3那么我们可以编译安装源码包到独立目录，这和系统默认环境之间是没有任何影响的，python3和python2两个环境并存即可。
引言：由于我是在新的虚拟机上测试学习，正好听到同事讲一个朋友在gcc升级安装导致系统出问题，所以在安装gcc的时候一定要小心。
放入路径 回忆上次内容 上次总算可以把 sleep.py 直接执行了 sleep.py文件头部要声明好打开方式 #!/usr/bin/python3 用的是 python3 解释 sl
virtualenv是一个可以在同一计算机中隔离多个python版本的工具。有时，两个不同的项目可能需要不同版本的python，如 python2.7 / python3.6 ，但是如果都装到一起，经常会导致问题。virtualenv能够用于创建独立的Python虚拟环境，多个Python相互独立，互不影响。 virtualenvwrapper这个软件包可以让我们管理虚拟环境变得更加简单。不用再跑到某个目录下通过virtualenv来创建虚拟环境，并且激活的时候也要跑到具体的目录下去激活。
由于 Linux 命令行没有图形化界面，因此，所有的设置都采用文本的方式来完成，而其中最重要的用户设置则为 bashrc 文件，bashrc 配置文件非常重要，相当于图形化界面的设置选项。很多时候，命令找不到，缺少 XXX，都可能与这个有关。如果 bashrc 修改错误，会造成严重的影响。下面系统来介绍一下 bashrc 文件。
一、安装编译环境 yum install -y gcc zlib zlib-devel python-devel libffi-devel python-setuptools sqlite-devel
在各方的推荐下，领导让我在测试环境部署之前开发的测试数据预报平台。那么问题来了，既然要在服务器上部署，
QEMU是我们在调试一些不同架构的程序时经常使用的虚拟机软件。它有两种运行模式，全系统模拟（System mode）和单程序运行（User mode）。System mode和我们平常用的VMWare一样，模拟整个系统从加载器开始的启动和运行。在设备逆向过程中，如果仅仅是为了运行我们提取出文件系统中的某一个程序，我们就可以使用QEMU的user mode来简化整个操作流程，同时能够方便的利用 QEMU 自带的GDB服务来进行调试，免去搭建环境的烦恼。
学习了虫师的博文，最近准备将人脸识别器提升到网站阅读签到信息的状态。所以打算将识别器获取的签到信息再放到数据库中，so。。加油么么哒。。
Linux下从源代码下编译安装一个软件有时候会报错，遇到一些麻烦。有些情况即使你用了很多方法去尝试解决，但问题依然存在，那怎么办呢？本教程教你怎么解决Linux软件编译时遇到的问题
Follow新兴热门Github repo最让人兴奋的是：看着它从幼稚朝着成熟（神奇）发展，这个发展很快肉眼可见，神奇如昙花开放，但又在你理解范围之内（当前的知识储备加上搜一搜能够理解每一个修改的目的和神奇）。与之相反的是记忆中的被支配高数课，开课还是有条不紊，捡个笔的功夫再抬头已是二世为人。
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1、需求背景 为什么要这样干呢？因为 Python 虽然号称跨平台，但是一些和操作系统相关的函数 API，windows 下也还是只能干瞪眼用不了，比如 import fcntl 这在 windows 下是没法用的，这就给开发测试带来了不便，在两个异构系统上，没法无缝切换 work。因此，能想到的就是利用 windows 上的 Cygwin 模拟 linux，然后 Pycharm 去调用 Cygwin 下的 Python 即可。 2、配置环境变量以及 PyCharm 参数 2.1 环境变量 CYGWIN
安装完最新的Boost库 官方说明中有一句话： Finally, $ ./b2 install will leave Boost binaries in the lib/ subdirectory of your installation prefix. You will also find a copy of the Boost headers in the include/ subdirectory of the installation prefix, so you can henceforth us
不论是在学校里还是在公司中，远程登录服务器调试是一件很平常的事情。通过服务器，我们有很多种方式进行开发，喜欢极客风的可以直接通过Vim在服务器中进行开发，配合各种插件在开发效率上还是很高的；另一种就是利用IDE远程连接服务器进行调试，这样可以借助一些IDE的强大功能，提升自己的开发效率(Pycharm、VSCODE)。
g++是GNU开发的C++编译器，是GCC（GNU Compiler Collection）GNU编译器套件的组成部分。另外，gcc是GNU的C编译器。
在环境变量中使用该文件,在/etc/profile 和/etc/bashrc 最后加入：
【CentOS环境】 http://centos-packages.com/7m
Python与Mysql 一、安装MySQLdb模块 使用python连接Mysql的前提，就是需要一个让python连接到Mysql的接口，这就是MySQLdb模块。 验证是否已经安装了MySQLdb： ========================================================== d:\usr\local\Python25>python Python 2.5.4 (r254:67916, Dec 23 2008, 15:10:54) [MSC v.1310 32
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