pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
安装命令： sudo apt install python-pip sudo apt install python-pip3
镜像是用来创建Docker容器的。一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序，在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载，Docker的镜像是只读的，一个镜像可以创建多个容器。
随着时间的推移，我们根据webrtc协议编译的产品也趋于完善，为了适应不同系统的使用，我们也开始着手移动版本的编译，从android系统开始，webrtc产品也将逐渐在手机端具备良好的工作性能。
这篇是对上一篇的补充, 主要是macOS和Ubuntu下的cpu版的TensorFlow安装, 整体都比较简单.
Ubuntu18.04 默认安装了两个版本 Python2.7 和 Python3.6
之前关于ROS学习的博客，都是在win10虚拟机环境下运行的ubuntu18.04系统，对应的ros版本为melodic。由于电脑性能不好，运行导航仿真感觉卡顿，所以我把家里的台式机搞成了ubuntu16.04和win10双系统。ubuntu16.04系统的安装网上很多资料，本篇只是记录下ros的安装步骤，仅供参考。
Anaconda是最受欢迎的python数据科学和机器学习平台，用于大规模数据处理，预测分析和科学计算。Anaconda发行版附带了1,000多个数据包，conda命令行工具和Anaconda Navigator的桌面图形用户界面。
apt与apt-get是Ubuntu最常用的软件安装指令，二者之间的差异其实很小，绝大部分的功能与语法是一样的，对初学者来说用 apt 可以少打几个字符，比较简单。如果想要深入探索二者之间的差异，请自行到百度上搜索。
周末下载了 OpenHarmony OS 2.0 的源码，并 build 成功。虽然大部分的步骤都是来自官方文档，但还是碰到了一些问题，所以决定还是写下来，当作一个备忘录。
Scrapy的安装有多种方式，它支持Python2.7版本及以上或Python3.3版本及以上， scrapy的依赖库比较多,而且各个平台的都不一样,这里我只介绍在debian/ubuntu下如何安装scrapy,以及我遇到的一些问题,windows用户自行百度了,哈哈(懒)
Ubuntu等Linux、Mac系统一般安装有Python的环境，但由于需要安装Python扩展库，集成安装的在权限方面可能遇到问题，因此建议使用虚拟Python环境。 相关工具：
container启动后马上退出 原因： Docker容器后台运行,就必须有一个前台进程。主线程结束，容器会退出。 docker run -d --name myubuntu myubuntu:0.1.0 改成 docker run -dit --name myubuntu myubuntu:0.1.0 就行了。
简单来时: pip 是 Python 中的标准库管理器。它允许你安装和管理不属于 Python标准库 的其它软件包。
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NDN是命名数据网络的缩写,简单来是说以数据命名取代IP 的主体地位，数据名称取代了IP 作为网络中的唯一标识在网络层的数据请求、路由、转发以上层应用直接关心的数据名称作为第一语义，而不用关心数据所在位置。
公司要求按照生产环境进行部署，不能使用runserver方式启动django，查了一圈一般都是uwsgi，但是我弄不成功，有个同事之前公司使用了gunicorn+supervisor，试了试成功了。整理步骤记录下来。
今天我发现了一个新方法，我觉得相比较于前两种还是十分优雅的，下面就介绍一下如何搞linux子系统。
Python是最受欢迎和随需应变的通用编程语言之一。它是一种解释性的高级编程语言，支持多种编程范例，包括过程式，面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它通常被描述为“py自带着电池”。
1、本地虚拟机版本是 CentOS6.9 | 连接的云主机是 Ubuntu18.04。【两个都连接成功了，方法步骤一样】
系统：Ubuntu 18.04.2 LTS + ROS Melodic（1.0）1.14.3 ~ 1943 + ROS Crystal（2.0）0.6.1 ~ 541 etc.
一个通用 Linux SDK 工程目录包含有buildroot、app、kernel、device、docs、external 等目录。其中一些特性芯片如RK3308/RV1108/RV1109/RV1126等，会有所不同。
安装完成之后，进入home目录，输入命令ls -al查看是否出现.virtualenvs目录，如果没有则手动创建.virtualenvs目录
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
曾作为忠实的果粉，对于macOS的喜爱是无可替代的，并不是秀优越，毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜，抛开硬件层面，苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆，给人一种贵的有理由的印象，咬咬牙还是可以搞一台的（疫情原因消费降级也能理解）。但是，近两年“巨硬”Microsoft发力了，将用户体验终于摆放到了合适的位置，把软件和硬件的结合做了大量的优化，再回到Windows上作为日常使用的主力机器，突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验，经供参考，愿为各位科研生活提供便利。
Python是一种灵活多样的编程语言，在脚本编写，自动化，数据分析，机器学习和后端开发方面具有优势。
在Windows上要使用usrp需要使用Windows版本的GNU Radio，但是用起来的体验一言难尽，打开慢而且闪退几率较大，因而考虑使用Linux版本的GNU Radio，正好Windows系统安装了Linux子系统（WSL，版本为Ubuntu18.04），因而考虑在WSL中安装GNU Radio和UHD驱动，从而实现操作USRP。
https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/80734092
Python是一种灵活的多功能编程语言，可用于许多实例中，在脚本撰写，自动化，数据分析，机器学习和后端开发方面具有优势。1991年首次出版，其名称灵感来自英国喜剧组织Monty Python，开发团队希望使Python成为一种有趣的语言。可以快速被设置，并以相对简单的方式编写并立即反馈错误，Python是初学者的绝佳选择但同样也是经验丰富的开发人员的绝佳选择。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
生成Dockerfile文件通常可以使用docker history命令来完成。docker history命令可以列出Docker镜像中的所有层，并显示每个层的相关信息，如创建该层的命令、层的大小等。通过查看镜像的历史记录，可以获得镜像的构建信息，并以此构建Dockerfile文件。
Anaconda是专为数据科学和机器学习工作流程而设计的，是一个开源包管理器，环境管理器，以及负责Python和R编程语言的分发。
近日，新入一台RTX3080的服务器，目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话，需要很强的动手能力，手动编译或者用英伟达 docker 容器。
我们建议在生成 web 应用程序时在 WSL 上安装 Python。 Python web 开发的许多教程和说明都是针对 Linux 用户编写的, 并使用基于 Linux 的打包和安装工具。 大多数 web 应用还部署在 Linux 上, 因此, 这将确保你的开发环境与生产环境之间的一致性。
前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。虽然本书中程序代码主要在Windows运行，但是相信有一些读者使用Ubuntu系统进行计算机视觉的学习，因此本小节将介绍如何在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.1。如果你仅仅是在Windows系统中使用OpenCV 4.1，可以跳过本小节内容。对于Ubuntu版本的介绍这里不做过多的说明，感兴趣读者可以自行查询相关内容，笔者使用的是Ubuntu 16.04，因此将会介绍如何在该系统中安装OpenCV 4.1。可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04，不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
这篇文章来自@Norah C.Ⅳ老哥投稿。爆肝两天，终于成功了……，从Windows物理机、Win10虚拟机、Ubuntu 20.04，到Ubuntu 18.04，太难了，简单记录下安装过程和踩坑记录。
可能许多小伙伴都对 Linux 有一定的兴趣，但是又不想在实体机上安装，所以想在虚拟机上安装试试水。这篇文章则会教你如何在虚拟机上安装自己 Linux 系统（以 Ubuntu 18.04 为例）。
Python是一种灵活的多功能编程语言，可用于许多用例，具有脚本，自动化，数据分析，机器学习和后端开发的优势。1991年首次出版，其名称灵感来自英国喜剧组织Monty Python，开发团队希望使Python成为一种有趣的语言。快速设置，并以相对简单的方式编写并立即反馈错误，Python是初学者和经验丰富的开发人员的绝佳选择。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
本文记录在 Ubuntu 16.04 上将 python 升级为 3.8 版本，并配置为系统默认 python3 的过程。
在虚拟机上，我安装了Ubuntu18.04版本，系统默认自带了python3.6.5，然而没安装pip工具。 使用下面的语句进行安装
VMware Workstation Pro + Ubuntu18.04(LTS) + OpenStack Queens
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。近年来，Docker方式越来越受欢迎，本文针对Docker ubuntu的镜像操作进行了详细阐述：包括两种方式。
老电脑本来用的是Win系列，后来改成Linux后就不卡了，这几天同Notebook运行的Script开始复杂了，Ubuntu经常卡死（发公众号也经常卡死），本来以为是Ubuntu的问题
Augmented Traffic Control（又名atc）是一种模拟网络状况的工具。由facebook开源，是一个允许开发人员控制设备与互联网连接的项目。atc可以模拟不同的网络条件，包括控制带宽，延迟，数据包丢失、数据包损坏、数据包重排序等几个因素都可以由atc来控制。atc运行在网关，可以控制连接到该网络的手机，设备的网络，atc有一个web界面，通过这个界面可以来切换不同的网络情况。atc内部使用了iptables和tc，因此只支持linux平台。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
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