无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。
Cobbler 快速入门指南 ---- 由于Cobbler涉及各种各样的技术,Cobbler可能是一个稍微复杂的系统,但它在安装后几乎不需要任何配置就支持大量功能。在开始使用Cobbler之前,您应该具备PXE相关知识以及所选发行版的自动化安装方法。 本快速入门指南将重点介绍红帽kickstart流程,该流程非常成熟并经过了充分测试。未来我们将为其他发行版(如Ubuntu和SuSE)添加快速入门指南。下面的步骤将集中在Fedora上,但它们应该适用于任何基于Red Hat的发行版,例如RHEL,CentOS
Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke)。在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林。 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了。因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作。当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的。 值得一提的是,我介绍的这几个工
本文列出了 2017 年十大 Linux 服务器发行版,包括 Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux Enterprise Server、CentOS、Debian、Oracle Linux、Mageia、ClearOS、Arch Linux 和 Slackware。这些发行版各有特点,适用于不同规模、场景和技能水平的 Linux 服务器。在选择适合你的服务器发行版时,可以考虑操作系统支持的架构、软件包管理、许可证、成本以及社区支持等因素。
本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析、与图形化。
atom编辑器是一个Github出品的现代的、可扩展的编辑器。和古老的Vim、Emacs相比,atom具有诸多优点。一是出现较晚,可以使用最新出现的各种技术;二来atom使用web技术构建而成,广大的web开发者可以很容易的为atom编写扩展,提供更为强大的功能。
有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议:
微软将 Python 原生集成到 Excel 公测版中首先向 Microsoft 365 Insiders 推出,从而使用户能够借助 Python 库、数据可视化和分析的能力更好地使用 Excel。
作者:Zack Jost 翻译:梁傅淇 校对:丁楠雅 本文长度为1500字,建议阅读3分钟 Zack Jost是美国第一资本投资国际集团的首席数据科学家,这是他为Python新手所写的入门指南,能够帮助有志于使用Python来做数据分析的读者更轻松、更愉悦地度过入门期。 有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议: 1. 在这里(https://www.continuum.io/downloads)下载适用于
我们知道Python的英文表达是蟒蛇,有意思的是anaconda也是蟒蛇的意思,准确是是水莽,莽中之王,更大、更重、更长。
如何在一个 U 盘上安装多个 Linux 发行版,这样你可以在单个 U 盘上享受多个现场版Linux 发行版了。
微软发布了一个新的 0.67.6 版本的适用于 Linux 的 Windows 子系统 ,其中包括期待已久的 systemd 支持。在此之前需要使用其它方式来完成,但是多少都会有点问题,可以参考:请参考:https://www.xmmup.com/zaiwsl2zhonganzhuangqitalinuxfaxingban.html
前 言 在这篇文章中,我们将基于以下的考虑因素列出 2017 最优秀的十大 Linux 服务器发行版:与受支持的功能和硬件相关的数据中心的性能和可靠性;是否易于安装和使用;在许可方面的所有权和维护相关
那就是/etc/issue文件,issue文件是登录前的信息和标识文件,里面存放了发行版的版本信息
今天我们来学习几个小知识,不一定是Linux的命令,都是用于查看Linux的系统信息的
大多数编程语言包的生态系统都有两个层级(level):每个包都有一个或多个发布(release),每一次发布都可以用版本号(version)进行区分。Python 有第三个层级:每个发布都有一个或多个发行版(distribution),下载安装包时下载的实际文件就是这些发行版。在大多数语言中,这些文件都是发布的同义词,但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的,因为使用最广泛的那些包,大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢?因为 Python 的特殊之处在于,它将 C 扩展(extension)视为该语言的一流特性,并试图隔离包的使用与编译 C 扩展。这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码,这种发行版(在其现代迭代中)被称为 binary wheels。 但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译,因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。此外,由于包的作者不能预测出所有的 Python 版本和操作系统,所以包含一个由包用户负责编译的源发行版也很重要。 尽管如此,用户们和大多数工具考虑的仍然是发布版本(release),而不是特定的发行版(distribution)。这可能会引起极大的不协调。例如,在一台机器上安装一个包可能需要几秒钟(因为存在匹配的二进制发行版),在另一台机器上可能需要几分钟甚至几个小时。 即使两台机器都能找到合适的二进制发行版来安装,它们的哈希值也不匹配,检测 MitM 攻击也会因此变得更加困难。因为 pip 这样的工具会自动找到在发布下「最合适」的发行版,当一个发行版与给定的系统兼容时会偏向于选择 binary wheel,如果有多个发行版与此系统兼容,则选择最合适的 binary wheel,如果不兼容,则返回到源发行版。 如果你已经安装了发布下的一个发行版之后,该发布又有一个新的发行版,这时就会出现很大的问题。而且这个问题几乎是不可避免的——因为 PyPI 一次只允许上传一个发行版,并会创建一包含这个发行版的新发布,所以在你上传最后一个发行版之前,一定会有人已经下载了第一个发行版。 在使用自动编译程序(buildbot)并行构建不同的发行版之后,这个问题变得更加常见,二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。当一个包的作者在发布后的几个月或几年里,再去添加对新平台(或 python 的新版本)的支持时,这种情况就变得更糟糕了。当这种情况发生时,会有以下一些问题:
CentOS项目是对Red Hat Enterprise Linux的100%兼容的重建,完全符合Red Hat的重新发布要求,并发布了一个新版本:CentOS 8.0.1905,适用于所有受支持的体系结构。
https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725
序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anacon
关于系统的使用小编之前给大家了解过VMware和PVE虚拟机,它们也各有个各的好处,比如VMware方便快速上手,在自己本机上就可以使用,但需要耗费巨大的系统资源;而PVE则需要自己买一台小主机,但是它的性能和可操作性要比VMware好很多。
Notepadd++ 是一款完全免费的源代码编辑器,旨在替代 Windows 上的记事本 – 基于 Scintilla 用 C++ 编写,并实现 Win32 API 和 STL,以确保程序尺寸小且执行速度快 – 这些特性使其成为一个家族开发者中的名字。遗憾的是,没有适用于 Linux 用户的版本。
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程,环境变量的配置,以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。
Linux是一种开源的操作系统,其内核由林纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)在1991年开始开发。与其他常见的操作系统如Windows和Mac OS不同,Linux是一个开放、自由的系统,可以免费使用、修改和分发。
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【注】笔者使用的是 Arch Linux 系统,Arch Linux 上的中文字体安装可参考 Fonts。如果是其它 Linux 发行版,也可以这篇文章,其中很多中文字体都是开源的,在其它 Linux 发行版上一般也有对应安装包。
Red Hat Enterprise Linux是Red Hat公司的Linux发行版,面向商业市场,包括大型机。红帽公司从Red Hat Enterprise Linux 5开始对企业版LINUX的每个版本提供10年的支持。而Red Hat Enterprise Linux常简作RHEL。 Red Hat Enterprise Linux大约3年发布一个新版本。 下载 RHEL 是商业版本,并不提供免费下载和使用。需要购买Red Hat公司的商业服务才能合法取得,并得到商业支持。 可以使用RHEL的开源衍
Red Hat Enterprise Linux是Red Hat公司的Linux发行版,面向商业市场,包括大型机。红帽公司从Red Hat Enterprise Linux 5开始对企业版LINUX的每个版本提供10年的支持。而Red Hat Enterprise Linux常简作RHEL。
红帽为 Red Hat OpenShift Container Platform (“OpenShift” 或 “OCP”) 提供了公开的生命周期信息,用户和合作伙伴可根据此信息有效规划、部署及支持自己的相关环境。红帽发布这个生命周期的主要目的是尽可能提供产品的透明度。但当出现特殊情况时,红帽可能会对这些政策做例外处理。
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
部分博文是翻译ROS官方新闻,如需查看原文,请至官网进行浏览。目前,ROS支持全部主流操作系统,windows,macos,linux,如有需要查看之前博文。
通过使用 tar 文件导入任何 Linux 发行版,可在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 中使用该发行版(即使它不在 Microsoft Store 中提供)。
本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容,主要指可视化内容。不过我们很快就会看到,这里的可视化内容不仅包括通常的图表,还包括有助于探索数据的交互界面和动画。
我们可以轻松地通过图形化界面查看当前电量百分比、是否在充电以及当前电量还可以使用多长时间等电池状态,但是却无法查看电池健康度等相关信息。
在实际项目中有时候不知道操作系统的类型,比如是Windows、OS X、*Unix?而Python代码虽说是跨平台(CrossPlatform)的,但是毕竟他们还是有些不同的,有的函数方法只能在某些操作系统下实现,这时考虑到程序的可移植性,需要在代码中对当前所在的操作系统做一个判断。
在默认情况下,我发现 Pop!_OS 的应用启动器超级方便。但是,并不是每个 Linux 发行版都提供开箱即用的应用启动器。
由 Whitewater Foundry 开发的 WLinux,是一款基于 Debian、专为 Windows Linux 子系统(下简称 WSL)打造的发行版。按照官方的说法,这是一个基于 WSL 构建专为开发者和专业用户打造的 Linux 终端环境。
https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
在Linux系统上,保持Pip和Python版本的最新状态对于顺利进行Python开发至关重要。通过升级Pip和Python,你可以享受到最新的功能、修复的bug以及提升的开发效率。本文将为你提供在Linux上升级Pip和Python的详细指南,助你打造更强大的开发环境。
Linux 上最常用的命令行进程监控工具是 top 和它那色彩斑斓、功能丰富的表弟 htop。
常见的有Ubuntu、Alpine、CentOS、Debian等。用下面的命令,可以下载Linux发行版镜像:
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
之后,全部教程将结合Python、C++和Matlab进行撰写,在高校课程中应用双语教学目标。
实际工作中,我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘,发现模式规律。对于算法工程师而言,一个有效的 AI 算法系统落地,不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
下载链接:https://ubuntu.com/download/desktop/
该antiX发行版提供了坚实的操作系统,许多其它的Linux社区不能提供。它虽然张扬,但可靠,并且专注于性能而不是美观。
导读:大数据已然成为当今最热门的技术之一,正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术 十大开
摘要: Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,用于创建各种类型的图表和图形。本文将从入门到精通,详细介绍Matplotlib的使用方法,通过代码示例和中文注释,帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。
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