OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
更换了新的电脑装了一天软件，配置python环境时发现走的不是自己安装的anaconda环境于是记录一下。
注意：Python中没有分号，而是用换行符替换；没有{}，而使用冒号替换；构造函数中的self是显示出现的等，除此之外，Python和Java存在 很多相似的地方。
由于 Python 有 2 和 3 两个版本，因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版，即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受，同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中，因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发，调试。
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
今天导入模块，发现出了很多错，要升级pip，但是我发现在新建的工程项目（PycharmIDE）中有pip，而我安装的Python3中，也有pip ，那我升级哪一个呢？
在学习《python编程 从入门到实践》这本书的过程中，按照书上的操作步骤，当我们在终端中使用pip3 install --user hg+http://bitbucket.org/pygame/pygame 命令无法安装pygame，或者通过pip3 install pygame 命令成功安装后，在编写《外星人入侵》代码中调用 import pygame 模块运行程序，会发现python应用图标一直在程序坞中跳动或者不动（如果系统偏好设置里没有开启打开程序时跳动则不动），虽然此时可以通过卸载python（很大一部分原因是因为你的python是官网下载安装的）， 然后通过homebrew的方法将python跟pygame必须完全用终端安装的方法解决（命令书上有，但是你将可能遇到下面的问题）。
codna env list 查看所有环境（environment）
在sublime菜单栏中Tools => Build System => New Build System...，输入一下内容并保存为 Python3.sublime-build 。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础，知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看
在群里言有三老师多次推荐用vim作为编辑程序，作为经验丰富的AI程序员，我想一定有其道理，所以决定好好学习vim。知道vim编辑有很多优点，大家可以在网上搜，我认为最重要的一点就是看起来很牛啊～。但是vim初始界面太原始了，看得我想哭，安装了之后只能用来编辑，如果要运行就需要退出去，通过python test.py来运行，麻烦死了。回想用现成的IDE是多么的舒服。来来来，看一看界面有多简单。
Equipment Class: DXX - Part 15 Low Power Communication Device Transmitter
本文介绍了Anaconda这款Python发行版的安装与使用。Anaconda是一个包含大量Python科学计算包和工具的发行版，适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。文章首先介绍了Anaconda的基本信息，然后详细说明了如何下载和安装Anaconda，最后演示了如何使用Anaconda的包管理器、交互式环境和工具来创建和运行Python脚本。
我不想拆卸python3，也不想删除python3的软链接，所以在网上查到了此方法
为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在 Python 中，一个 .py 文件就称之为一个模块（Module）。
今天遇到的新单词： editor n编辑，作者 general adj大致的一般的 repository n仓库 distribute v分配，发布 wrapper n封装 volume n音量
Python离线安装包的下载地址：https://www.python.org/ftp/python/
Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核（Kernel）的概念，Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。 基于 Kernel，Jupyter Notebook 可以支持的编程语言： (其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言，远不止这几种。下图只是个不完全列表。) 📷 说了那么多，开始今天的主题：如何在 Jupyter
Python作为一个目前最火的编程语言之一，已经渗透到了各行各业，笔者所在的人工智能科研领域就以Python为主要编程语言，尤其是神经网络几乎已经离不开Python了。它易学好懂，拥有着丰富的库,且可以提供所有主要的商业数据库的接口。人生苦短，就用Python.
之前搞机器学习的那帮人都喜欢用Python，所以Python慢慢就积攒了很多优秀的机器学习库，所谓的库，你就理解为别人封装好的一些具有某些功能的模块，我们可以通过调用这些模块来实现某些功能，而不用自己从头写代码； 2、Python真的是一个极易上手的语言，语法很简单，容易理解，且实现同一功能的代码量会比一般语言要少一些，李杰克上手python的过程除了最开始熟悉语法的阶段比较无聊烦躁外，后面都没有太不适的感觉。 就算你不搞机器学习，如果要学编程，那Python也是个极佳选择，因为Python这货实在腻害，机
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包，Conda可以帮助我们创建虚拟环境，从而方便的应用于多个项目中。
之前电脑安装了anaconda，又安装了python3。anaconda的各环境相互不冲突，很好管理，确实是很方便。但今天想用下之前安装的python3，但在命令行安装库的时候，发现默认情况下是安装到
最近一段时间一直都在学习python,很长一段时间内没有找到和是的IDE工具，Pycharm的话，对我来说稍微有点重量级了，因为平常其实是不怎么敲代码的，一般也就写点脚本，或者实现下自己的算法。综合考虑之下，发现使用sublime是一个非常棒的选择，sublime可以成为一个轻量级的IDE。下文的配置和步骤主要实现了额两个功能。
如何在jupyter中同时使用python2和3？ 由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。 只需要将Anaconda3的安装目录选在D:\Anaconda2\envs子目录下即可。详细安装教程请看这篇博文：http://blog.csdn.net/infin1te/article/details/50445217 安装完成之后，在CMD里面直接输入python会启动Python2
配置sublime3的Anaconda 插件进行Python 代码的自动补全功能 1.安装anaconda插件 使用快捷键ctrl+shift+p打开命令面板，输入install，面板上第一项应该会出现Package Control: Install Package 然后进行安装anaconda 2.配置anaconda 修改Preference--Package Setttings--Anaconda--Settings Default文件 修改python_interpreter 的路径，指定python的安装路径 例如:"python_interpreter": "E:/python3/python3.exe" 3.配置自定义的anaconda Preference--Package Setttings--Anaconda--Settings User { "python_interpreter": "E:/python3/python3.exe", "suppress_word_completions": true, "suppress_explicit_completions": true, "complete_parameters": false, "anaconda_linter_phantoms": true, "pyflakes_explicit_ignore": [ // "Redefined", "UnusedImport" // "UndefinedName", // "UndefinedLocal", // "UnusedVariable,", // "UndefinedExport", // "DuplicateArgument", // "RedefinedWhileUnused" ], "anaconda_linting_behaviour": "save-only", }
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
对于一个架构师或者任何一个软件工程师而言，绘制架构图都是一个比较值得学习的技能。这就像我们学习的时候整理的一些Xmind那种思维逻辑图一样，不仅可以帮我们看到组件之间的联系和层级，还能够展示出组件的全貌。虽然我们也可以用Visio或者Edraw等专业绘图工具来绘制架构图，但是对于工程师而言，用代码来直接绘制架构图，会显得更加的优雅。这里我们介绍的diagrams，就是一个可以用来绘制架构图的python包。
前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。
在解决Mac Sublime Text 3 如何配置Python环境及安装插件的问题前，先来了解一下什么是Sublime Text mac？sublime text 3 是一款在mac平台上非常适合程序开发人员使用的代码编辑器，集窗口分组、项目管理、扩展工具、代码折叠等多种功能与一身，支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能，还拥有代码片段（Snippet）的功能，支持 VIM 模式，帮助编辑人员提高代码编辑效率。
最近莫名其妙地想学习一下Python，想着利用业余时间学习一下机器学习（或许仅仅是脑子一热吧）。借着研究生期间对于PyCharm安装的印象，在自己的电脑上重新又安装了一遍。利用周末的一点时间，将安装与首次使用流程做个简单总结。
在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。Jupyter提供的类似单机版Web服务，不能供给多个用户使用，对于个人用户可以满足需求，对于企业用户则相对麻烦。本篇文章Fayson主要介绍如何使用JupyterHub部署支持多用户的Jupyter Notebook服务并与集群的Spark2集成。
專 欄 ❈ JacobYRJ，Python中文社区专栏作者 Python语言爱好者，目前在做Django项目。 Github博客：https://JacobYRJ.github.io ❈ 导言 对于大多数在win下做开发的道友来说，坑就像无底洞永远填不完，还一个接一个。最近我的电脑硬盘被win10的自动更新摧毁了，辛辛苦苦弄好的配置全没了，安装的资源包都没有备份，于是所有东西都要重新开始。然后我从anaconda下载到Django成功启动项目遇到好几个之前初学时没留意到的坑，也就是这些坑，为了尽可能完善我
官方文档地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
在上一篇博客中，我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件，并且放在系统目录下，让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能，通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建，构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下，这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
在一个名为test_setup的路径下，作为我们最上层的项目根目录。然后在根目录下有需求配置文件requirements.txt，我们可以在这个文件中添加我们的python库所依赖的其他python库，如numpy、scipy等。而setup.py就是我们这里的安装文件，在后面的章节中会着重提到。最后是我们的项目的核心路径ts，里面包含了我们的核心代码。
和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。
在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2，CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时，开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”，为解决Python版本适配的问题，需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
想到了以前这篇存在的问题来更新一下。直接塞个文件进去是能解决报错，但是有可能报缺少别的东西，治标不治本。装python的时候留意了一下，有两种情况：
xeus-cling 是一个用于C++的Jupyter内核，基于C++解释器和Jupyter协议xeus的原生实现。
在运行一个深度学习网络的时候，需要用到cv2模块，但是，直接在pycharm中安装cv2模块时候，并没有显示这个模块。即cv2python3在pip中没有对应于python3的包，所以需要离线安装cv2模块。
鉴于越来越多的人想要学习python，但是，有很多人在安装python第三方库的时候，陷入了无止境的痛苦之中，为什么呢？因为遇到了各种坑。 ——安装报错，报错了不知道怎么解决。 于是，开始郁闷、烦恼。 出现这种情况的其中一个重要原因，就是python的环境配置。 很多人以为不就安装个软件吗。如果你有这种想法，就大错特错，如果连第一步python的环境配置就做不好的话，将会对今后的使用带来极大的麻烦。 所以本文应运而生。 对于入门学习python，建议安装python+anaconda+pycharm。详细介
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
官网地址：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
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