pyeos的编译和eos类似,只是为了支持python,需要安装一些额外的库和工具,下面来介绍下具体过程。 1. 下载pyeos代码 2. checkout python代码 3. ubuntu下pyeos的编译 安装编译pyeos所需的工具cython以及库readline 3.1 编译python 这里要编译的python在目录libraries/python,是用来在调用eos api的。 首先切换到libraries/python目录,然后执行下面的命令: 请将make -j2中的2改成CPU的
由于 DMOJ 支持多达 63 种编程语言环境,每一种环境都需要特别安装。如下为笔者尝试过的一些编程语言环境配置。
•1 “远古时代”,程序猿都要用“命令行”•2 我们安装的 python 程序实际上就是一个编译器,将我们的代码转换成机器能看懂的机器码•3 配置环境,实际上就是为了让计算机可以随时随地运行编译器•4 拓展:编译器和编辑器有本质区别,我们需要一个能帮助我们偷懒的“编辑器”
学习环境:redhat 5.8 python版本:3.6.8 django版本:1.11.20
想要享受更轻松愉悦的编程,脚本语言是首选。想要更敏捷高效,c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展,Python最近一直维持热度,但Python的速度,比node.js都差距不小,所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个。
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹,用于存放生成的可移植文件:
Python 是一种面向对象的解释型脚本语言,具备易维护、可移植以及面向对象编程的特点。脚本支持在多个平台运行。同时也是一种交互式语言,可以在命令行中的python解释器中直接执行代码。
生成Python的pyc文件可以使用Python内置的模块如py_compile和compileall,通过编译源代码(.py文件)来生成字节码文件(.pyc文件)
TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端,具备不错的GPU性能,我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持,我们完全可以在桌面端训练好模型,然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理,这样可以达到生产落地的效果。
python系列文章:https://blog.zeruns.tech/category/Python/
最近项目使用c++操作python脚本,选用boost.python库。在window下编译安装很顺利,但是在linux下一直编译不通过,总是提示找不到头文件。linux版本为rhel5.7。后来询问同事,原来是同事将原来系统自带的python2.4删除掉了,然后手动编译安装了python3.3。
然有了 docker,为啥还需要编译安装 Python 呢,是不是自找麻烦。 docker 是方便,但是如果机器本身就自带 Python 最新版本,作为一个开发环境,岂不更方便?
众所周知,Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。那么很自然会有人有这样的疑问:难道Python程序只能以源代码的方式来运行吗,能不能通过某种方式来保护自己的源代码呢?答案是肯定的。这方面的技术主要有两种:一种方法是把Python程序伪编译成扩展名为.pyc的字节码文件,一种是通过py2exe、pyinstaller或者cx_Freeze对Python程序进行打包。之前的文章:Python安装扩展库与打包成exe可
近期发现VIM是一个很棒的编辑器,简洁高效。虽然说上手速度较慢,但是它的种种特性依旧吸引了我。我打算试一试。接下来不幸发生了,我的电脑中已经安装的环境有:
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle,这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制,所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
现在一涉及到编程语言几乎就离不开python,甚至这门语言已经成了割韭菜的手段,各种1元学习python的引流课程层出不穷,从这些现象可以体会到python语法设计之成功。它基本上实现了其创作者的初衷:简单易懂,它的优美就如同白居易的诗:“老妪能懂”。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互,以及编译Python扩展和创建Python模块。
最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况,于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法,记录一下,便于查询。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明,第一个公开发行版发行于 1991年。
经历了装软件的头疼阶段后,终于搞明白Anaconda,python,Pycharm之间的关系及各种python包的安装了
Freeline简介 Freeline是蚂蚁金服旗下一站式理财平台蚂蚁聚宝团队15年10月在Android平台上的量身定做的一个基于动态替换的编译方案,5月阿里集团内部开源,稳定性方面:完善的基线对齐,进程级别异常隔离机制。性能方面:内部采用了类似Facebook的开源工具buck的多工程多任务并发思想:端口扫描,代码扫描,并发编译,并发dx,并发merge dex等策略,在多核机器上有明显加速效果,另外在class及dex,resources层面作了相应缓存策略,做到真正增量开发,另外引入并优化buck的
最近在使用Python处理MySQL数据库相关问题时,需要用到Python2.7.5及以上版本,而centos6.5等版本操作系统默认自带的版本为2.6.6,因此需要对python进行升级。
jupyter因为其在python框架下具有一个较为人性化的设计,从而在数据分析,python教学,以及python的快速学习中大放光彩.
我个人习惯将Python安装在 /usr 目录下,我们首先将Python压缩包移动至指定文件夹,我们需要使用mv命令来移动
安装完成后,系统中共存了如下的Python命令。 python: Python 2.6.6 python2: Python 2.6.6 python2.6: Python 2.6.6 python2.7: Python 2.7.10 yum之类的系统工具,继续使用python(即Python 2.6.6),我们自己可以用python2.7来访问我们的Python 2.7.10。 安装pip Python升级完成后,系统中还不存在pip。我们下载并用python2.7来安装pip。
1.查看是否已经安装Python CentOS 7.2 默认安装了python2.7.5 因为一些命令要用它比如yum 它使用的是python2.7.5。 使用 python -V 命令查看一下是否安
CentOS 7.2 默认安装了python2.7.5 因为一些命令要用它比如yum 它使用的是python2.7.5。
yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel gcc gcc-c++ openssl-devel
Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
下面从 python自带的IDLE,python的命令行,Windows命令行,三个方面介绍 如何使用python
我个人习惯将Python安装在 /usr/lib 目录下,我们首先将Python压缩包移动至指定文件夹,我们需要使用mv命令来移动
Python是一门易学易用的编程语言,因此在许多领域都有广泛的应用。然而,Python的执行速度相比于C、C++等编译语言通常会慢一些。在某些对计算性能有高要求的领域,如科学计算、数据处理等,这个问题就变得尤为重要。为了解决这个问题,一种名为Cython的语言应运而生。
Python是一种高级编程语言,它具有易学易用、跨平台等优点,因此在开发中得到了广泛的应用。
在日常工作学习生活中,我们常见的系统有三种:Windows、Mac、Linux。而Linux常见的有Redhat、Ubuntu、Centos。
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。
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。
CentOS 7默认已经安装Python 2.7,但是某些软件可能需要用到Python 3,这篇文章分享CentOS 7环境下安装Python 3的方法,同时不影响原有的Python 2.7,让两者共存。
Linux操作系统在作为服务器的场景下应用最为广泛,但是在使用过程中也会遇到莫名崩溃的情况.这时我们就希望能对崩溃前一刻内存中的数据进行分析,从而找到崩溃的原因.本文将对整个过程所涉及到的技术做一个简单但是全面的介绍,包括:如何安装kdump,如何设置系统参数来捕获崩溃前的内存;如何使用crash做简单的分析;并且介绍如何使用更加简便的工具PyKdump来做crash文件的分析.通过了解这些知识, 可以帮助Linux运维人员更快更方便地排查问题.
一、Python简介 不死Java,不朽C/C++,新贵Python。 Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 P
环境配置过程是一个很头疼的事情,网上参考资料参差不齐,按照一个教程去执行,总是会出问题,把折腾的过程总结起来,供大家参考。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 程序编译:Pyinstaller库的使用 ---- Python 程序编译:Pyinstaller库的使用 1.Pyinstaller库简介 2.Pyinstaller库常用命令 3.程序编译实例 4.注意事项 4.1 包文件过大怎么办 4.2 双击运行程序一闪而过怎么办 ---- 1.Pyinst
先看编译安装,编译安装后的文件目录基本和Windows平台上目录差不多。指定安装路径的话,所有的文件都是在一起的。 后面有yum的安装的方法。
网上教程大多是通过官方地址进行下载Python的,但由于国内网络环境问题,会导致下载很慢,所以这里建议通过国内镜像进行下载
今年年初的时候,我写了一篇:别再问我Python打包成exe了!(终极版),相信解决了不少小伙伴的Pyinstaller打包问题。
分布式软总线是多种终端设备的统一基座,为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力,能够快速发现并连接设备,高效地分发任务和传输数据。分布式软总线示意图见。
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票:数据科学中最好用的Python IDE是什么? 本次调查共有1900多人参与,调查结果如下图所示。前5个选择是: Jupyter,57% PyCharm,35% Spyder,27% Visual Studio Code,21% Sublime Text,12%
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