由于公司线上安全要求，不能直接使用pip安装，也没有自行部署pypi源，于是有了此篇文章。本文主要以etcd3插件为示例。
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计，是由谷歌发布的首款基于Protocol Buffers的RPC框架。 gRPC基于HTTP/2标准设计，带来诸如双向流、流控、
不知道大家有没有接触过RPC框架，RPC的全称是 Remote Procedure Call 即远程过程调用。
说一下目的：实现Python变成的服务端，Java作为客户端，实现二者的通信，实现的功能：传递过来的字符串全部转换为大写
要安装jupyter_ai，则需要安装 Python 3.8 至 3.10 和 JupyterLab 3。可以jupyter_ai使用 conda 和 pip 进行安装。
PerfDogService也就是 PerfDog的SDK,拥有了这个东西我们就可以结合自己的实际需要，DIY出一些符合自己的需求的产品。
由于需要接入其他平台的OAuth 2.0，还要提供RESTful API获取VMware vSphere的数据，这块内容，.net core我更熟悉，所以锁定ASP.NET Core，通过上两篇，我们知道这里只能通过python去获取数据了，那么我面临的问题就是python与.net core的数据通信：
编译：生成grpcatabase_pb2.py grpcdatabase_pb2_grpc.py文件
tensorflow分布式与tensorflow serving底层通信都是是用的grpc，所以就看了一下grpc的基本用法(python版)
以上就是Python搭建gRPC服务的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接调用不同机器上的服务器应用程序上的方法，就像它是本地对象一样，可以更容易创建分布式应用程序和服务
RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。
回想我年轻的时候，在做一个项目时，需要计算斐波那契数列第 n 项的值。但是我只会使用递归来实现。众所周知，递归算法计算斐波那契数列的效率极差，速度极慢。
本文旨在说明 spring-boot-starter-grpc 框架与 Python 之间跨语言 RPC 调用的友好实现。阅读本文前，请详细阅读 wiki文档，以便了解 spring-boot-starter-grpc 的工作原理。
最近一次工作中，涉及python与.net core，应用开发完成，自然就需要在服务器上部署。
ROS1 kinetic+melodic+noetic，可以直接互通，c++程序全部通用的。
由于grpc是跨语言的所以这里用golang做为示范，golang客户端代码，小编这里也踩了许多坑，最主要的是两个proto文件一定要一致，golang 中使用必须安装protoc，windows将环境变量指向安装目录的bin下面：
gRPC 也是基于以下理念：定义一个*服务*，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个*存根*能够像服务端一样的方法。
作为一名每天对着各种裸板的系统工程师，对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的，本着踩坑填坑的精神，在这里记录一下踩坑经历，供大家一乐。如何避开这些坑？想多了，因为以后你们即使绕开了这些坑，也会有其它的坑等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛，遇到坑直接趟过去。
源码案例：https://github.com/tenqaz/python-examples (opens new window)
获取LNMP地址如这样：/home/wwwroot/xxx/domain/xx2/web
gRPC 是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由 Google 主要面向移动应用开发并基于HTTP/2 协议标准而设计，基于 ProtoBuf(Protocol Buffers) 序列化协议开发，且支持众多开发语言。
流数据有各种各样的场景用法。一种是，当事件发生时，有一种方法可以不断发出描述事件的消息。例如，当数据被添加到数据库中时，数据库希望将“数据添加”事件通知相关方。或者当股票价格发生变化时，证券交易所希望向订阅“价格变化”事件的所有服务公布新价格。
Tensorflow 2.x 关于 MKL 验证的方法移到了其他 Module 下，所以原来检验的方法换掉了。按照 Intel 官网的提示 Tensorflow 1.x 的检验语法是 python -c"import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())"，这在 Tensorflow 2.x 里会报错，需要改成 python -c "from tensorflow.python.framework import test_util;print(test_util.IsMklEnabled())"。前后两种方法的日志如下。
项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
然后，要用protobuf把它编译成对应的语言代码。 首先安装protoc，偷个懒，别人早就编译好了。直接用就行。
protobuf通过定义包含类型结构序列化信息的文件(.proto文件)，来编译生成不同语言平台的高效序列化程序代码
pip install 走公网到files.pythonhosted.org 跨境质量差，用内网源没问题
我们先不管其他，只专注于demo文件夹； 展开后是Java和Python两种语言的Demo，我们本次只分析改造Python的
接口测试的方式有很多，可以使用的工具有jmeter，postman，soapUI等，也可以自己写代码进行接口测试（Python，java，go等等），工具的使用相对来说都比较简单，开箱即用。但如果接口中定义了一些需要加解密、数字签名等一些动态计算时，工具就很无助，唯有写代码进行实现测试。所以要根据接口协议，有针对性的进行选择工具，当工具不适合项目时需要进行工具开发。对于工具开发选择语言，语言本身没有优劣之分，选择自己擅长的和合适的。相对于java，go语言，Python不需要编译，而且支持的库很多，是其特点；其支持http协议接口的有urllib，urllib2以及requests库，支持websocket协议的库有websockets、websocket-client，支持grpc的库有grpcio、grpcio-tools，以及支持图形界面的PyQt5。本文中使用的Python版本为3.9.0，下面简单介绍下http、websocket、grpc接口示例，最后介绍使用PyQt5打造自己的测试工具。
Composer 是一个 PHP 包管理的系统，现在越来越多的 PHP 使用 Composer 来管理包。比如 FastAdmin、 ThinkPHP、Laravel 等都是用 Composer 进行 php 包的管理。
今天要在ananconda3 下安装Keras & TensorFlow 结果第一个很顺利，但是第二个的时候就报错了
Composer 是 PHP 的一个依赖管理工具。它允许你申明项目所依赖的代码库，它会在你的项目中为你安装他们,它好比是nodejs中的npm，很轻松一个命令就可以把他人优秀的代码用到我们的项目中来，而且很容易管理依赖关系，更新删除等操作也很轻易的实现。
在 flutter 项目的 pubspec.yaml 文件的 dependencies 中添加需要的插件，例如：
本项目适用于Python3.6，GPU>=NVIDIA GTX1050Ti，原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了，是时候写一篇新的文章了。
gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。
（过程中ccmake ..一直过不去，用了 sudo bash 后装了catkin_make 再ccmake就ok了。）
Protobuf(Google Protocol Buffers)提供一种灵活、高效、自动化的机制，用于序列化结构数据。Protobuf仅需自定义一次所需要的数据格式，然后我们就可以使用Protobuf编译器自动生成各种语言的源码，方便我们读写自定义的格式化数据。另外Protobuf的使用与平台和语言无关，可以在不破坏原数据格式的基础上，扩展新的数据。
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持，可以使用M1芯片进行硬件加速，以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
在开始玩libra测试网络之前先来画画libra白皮书中的重点，比如币怎么产生，怎么交易等。
windows 环境请访问 Composer官网 下载安装包安装。unix 环境在命令行中执行以下命令安装。
虽然树莓派的速度不如PC，但是它功耗小、价格便宜，很多同学都用来学习机器学习的相关课程，而且tensorflow官方是支持树莓派，我们可以直接在树莓派上进行学习。
Laravel-ethereum是一个简单的Laravel服务提供程序，提供Generic JSON RPC和管理API。
先读https://cloud.tencent.com/developer/article/1598544，里面第8段很重要
eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM)
现代高级编程语言，依赖管理工具是必不可少的。Java有Maven，Python有pip，Nodejs有npm, 而在composer出现之前，PHP只有被广为诟病的Pear, 由于Pear实在太难用，很少PHP开发者用到这个工具。以致于PHP的开发生态很糟糕。
注意该源码需要php支持，所以宝塔面板的php版本不能设置纯静态，我这里的版本是php56，也可以是其它版本的
PHP 从诞生到现在已经有20多年历史，从Web时代兴起到移动互联网退潮，互联网领域各种编程语言和技术层出不穷， Node.js 、 GO 、 Python 不断地在挑战 PHP 的地位。这些技术的推动者非常热衷于唱衰 PHP ， PHP 语言的未来在哪里？PHP 程序员当如何应对未来的变革。 作为老牌的Web后端编程语言，PHP 在全球市场占有率非常高，仅次于 Java ，从各个招聘网站的数据上来看PHP 开发的职位非常多，薪资水平也非常不错。实际在中小企业、互联网创业公司PHP的市场地位是高于 Jav
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块，以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》，CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
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