一个传统的方案是每个版本的 Python 可执行文件使用不同的名字，如 python、python2.6、python3。
以m结尾的版本是用C函数malloc,的一个非常特殊的版本编译的，它在python应用程序中的速度更快。
“生命苦短，我用 Python。”一句话说明了 Python 开发的便利性，这也是这么多开发者热衷 Python 的原因。
1、Mac上安装tensorflow首先需要配置python环境，虽然Mac自带python2.7，但是做开发还是不够的，需要安装更高的版本，我这里安装的是python3.6.4，系统自带的版本最好不要去修改。
OpenGL - Open Graphics Library OpenGL ES - OpenGL for Embedded Systems EGL - Embedded Graphics Library (Native Platform Graphics Interface) CRT - Cathode Ray Tube CRTC - CRT Controller DDI - Device Driver Interface DRI - Direct Rendering Infrastructure DRM - Direct Rendering Manager GBM - Generic Buffer Manager GEM - Graphics Execution Manager KMS - Kernel Mode Setting GFX - Graphics Force Express EDID - Extended Display Identification Data
Bean factory implementations should support the standard bean lifecycle interfaces as far as possible. The full set of initialization methods and their standard order is:
要深入学习和理解一个框架，官方文档是必须要仔细阅读的。fyne 官网有非常系统和详尽的文档。官方网站：https://fyne.io/。有时候我们会有这样一个需求——离线查看文档。我经常乘坐高铁来往杭州、上海两地，地铁、高铁上通常网络比较差，甚至没有网络。为此我特地去研究了一番怎样搭建 fyne 离线文档。
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
是认真的。我们在写怎么从hello world开始你的python之旅，本篇是说卸载python安装版，不是放弃python哦。
本文将指导你发布双模式、跨运行时的 JavaScript 包。了解如何创建与 ESM 和 CommonJS 以及 Node.js、Deno 和浏览器等不同运行时兼容的库。
持续集成(Continuous Integration，简称CI)是一种软件开发实践：许多团队频繁地集成他们的工作，每位成员通常进行日常集成，进而每天会有多种集成。
记录时间：2021年1月31日 版本：Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统，中途会重启进入windows系统进行一些下载。
DumpHeaderMap就是一个工具，其作用就是将.hmap文件中的内容解析展示出来。
虽然是mac老司机，但每次装机总会碰到一些小问题需要临时上网搜索一下解决方案，所以留下些文字备忘一下： 研发用的新机最好选择语言用英文版，中文版通常的使用没问题，但很多的地方的翻译都不准确，而且有一些测试不充分的BUG。比如我曾经碰到过配置IP地址，多个IP地址之间应当是用英文分号分割，结果也变成了中文分号，新版本虽然修改了这个BUG，但类似小问题经常还是会有。 Xcode优先安装，后面其它许多的开源软件都依赖Xcode的命令行。 正常情况下，Sierra和High Sierra已经不建议在Reco
在之前的文章中，我们聊过了一些和 Faiss 相关的事情，包括如何将数据转换为向量、如何挑选索引类型、如何简单加速向量检索性能、以及如何实现简单的语义搜索功能。也曾提到会聊聊更多实际场景中向量数据库的用法，揭开所谓大厂里的核心服务的神秘面纱，比如：实现简单的搜索引擎、推荐系统、风控系统等等。
mac电脑已经自带了python环境，版本是2.7, 卸载它既费力，也无必要，甚至会引来一些麻烦，最好的办法是让python3.6与python2.7 共存
AsciiDoc，它的设计初衷就是为了解决写书规模的问题，并且是 O’Reilly 的在线出版平台 Atlas 的推荐语言。经过一番学习，我觉得 Asciidoc 确实很适合电子书制作。
在基于 NVIDIA GPU 的强大云端服务器支持下，聊天机器人已经深入到全球数百万人的日常生活中。这些开创性的工具不仅提供了便利的沟通方式，还大大提升了信息获取和处理的效率。而现在，这些先进的 AI 技术将进一步拓展其应用场景，搭载在 NVIDIA RTX 的 Windows PC 上。这不仅实现了本地化的 AI 运算，还为用户带来了更快速、更个性化的生成式 AI 服务。无论是商务沟通、学习辅助还是娱乐互动，搭载 NVIDIA RTX 的 Windows PC 都将为用户提供更高效、更精准的 AI 支持。
现在越来越多的企业级应用需要运行在国产化环境中，本文介绍下我们产品使用的中间件在国产操作系统银河麒麟的安装（不一定是最优方式，但能用）。
http://blog.devtang.com/blog/201:4/05/25/use-cocoapod-to-manage-ios-lib-dependency/
第一时间获取文章，可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang
本文为译文，主要介绍安装问题。Fastai github原文地址：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
在做信创适配的时候，拿到了银河麒麟V10的机器，在完成适配后，机器被项目组收回去重新换了一台银河麒麟v10 SP1的机器，应用重新适配完成后，发现适配出来的安装包无法在其它客户的银河麒麟v10机器上运行， 因此需要搭建一个银河麒麟v10的构建环境
Python的集合（collections）模块，为很多用其他方法很难实现的场景提供了解决方案。 本文我们将会学习该模块的抽象概念是如何产生的，日后处理不同问题的过程中迟早会用得到这些知识。 扩展内置类型 有时，我们需要使一个对象具备Python内置类型的功能，在此基础上还需要增加一些功能。为了达到这个目的，最通用的方法是直接子类化该类。 例如，设想一个将事件建模为字典的事件系统，对此我们需要另外构建事件的元数据。类似下列代码可能是我们的首选方法： 试着运行以上代码，将会发现已经可以实现一些能够想到的基本功
Linux/Unix的系统上，一般默认的 python 版本为 2.x，可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中,设置方式：
本章节使用Python 3（Python 3.6.5），所以这里点击Python 3.6.5
用于整合所有样本的体细胞突变注释结果，由\t分隔的许多列构成，开头的#为注释行，完整的MAF文件有100多列，官网有关于它的详细介绍：
最近做的一个项目，是一个油田三维可视化监控的场景编辑和监控的系统，和三维组态有些类似，不过主要用于油田上。 效果如下图所示：
原因：Python3.5 版本 64 位 oracle11g 32位 sqlplus 32位，连接后，报错如上。需要一个64位的
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。
OpenCV-4.0.0已经放出来一阵日子了，很有新功能新特性值得尝试，由于MacOS上的brewhome包中编译好的OpenCV版本只有3.4.3，为了在MacOS上安装最新的OpenCV，只好走源码编译这条路了。
在真机运行，如果出现错误“dyld: Library not loaded: @rpath/XX.framework/XX，..... Reason: image not found”
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
我从上学期开始逐渐接触飞桨深度学习框架，当时的飞桨逐步为广大开发者熟知。半年过去，生态不完善不再是扣在飞桨框架上的一顶帽子。如果你仍怀偏见，那么建议从现在开始深入地了解和使用它。
最近在写一个网站后台，由于涉及到阿里云的 SDK ，而阿里云在自己的源(https://mirrors.aliyun.com)上发布的 SDK 要新，因此在设置 Python 的包管理的时候需要注意很多东西。
Xcode如何下载安装或更新呢？打开Mac机上的App Store，搜索Xcode，进行安装或者更新，注意观察下Xcode的更新日志，可以看到当前版本支持的IOS SDK版本。
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安装，下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux，点击 Download 按钮下载即可，这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本，如果下载速度过慢可以选择使用清华
今日Mac上的Python环境绝对是个asshole。 1. 系统自带一个Python2.7 2. 我官网下载一个3.6 3. homebrew悄悄下了个3.x 4. anaconda自带了一个3.x 5. 前天更新了一下Xcode命令行工具，竟然给我偷偷下了个3.7，顺带把某一软连接变量写入系统盘，安装的包放到数据盘 MacOS Catalina文件系统属实拉胯，绝对没有Windows好使。
当你升级了rails后，有时候会出现rack版本跟rails版本不匹配的情况。 当你执行./script/generate命令的时候，会出现以下错误信息：
先尝试了PyInstaller ，打包时一直提示 no module named gtk 而gtk 又依赖pygobject ，尝试安装几次之后失败放弃
不知道homebrew的不要问我，因为我也不知道是什么鬼。应该和忍者影分身一种鬼东西。
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
OLT的一个PON口是如何能够高效有序的管理下挂的一堆ONU？那就需要来了解下GPON的控制管理机制。
2017 - 11 - 29 更新 记录： 今天把系统升级到了最新的10.13 也就是high sierra，导入snapKit的时候Cocoapods的时候出现了下面的问题： -bash
这几天，我花了一些时间，装系统，装软件，进行系统设置，搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单，Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change：
0x0 前言 本文作为一篇记录文章，将各种问题进行统合，以便省去使用时出现问题百度的时间！其中一些地方参照了各位大佬的姿势，而大部分为偶在使用中遇到的一些坑和偶的填补姿势。这里所遇问题基本偶都遇到，切可能因为环境不同大家不一定遇到，不过却在我这里成功解决才提供的方案！ 相信在读这篇文章之前你一定对pentest box有所了解或者耳闻（这里姑且称之为盒子）。这里也简要说一下。 盒子：win平台上的kali，便携式开源渗透测试环境，少了对于虚拟机的依赖便于携带，集成了Linux上几乎所有的
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