导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
VMware，一个优秀的虚拟化平台。其拥有优秀的 Api 和稳定的性能，其也拥有完善的 SDK，但是官方的 SDK 并不好用，今天我们就用简单的例子来认识一款简单好用的 VMware 的 Python 库，它就是 pyVmomi。
OpenStack 是一个伟大的开源云平软件，对于 OpenStack 的管理和编排我们有很多种方式，比如官方的 SDK、原生的 API、官方的 Client、Terraform、pulumi 等。今天我们来介绍一款相对冷门的但是挺好用的库，它就是 Apache 的 LibCloud。
Traceback (most recent call last): File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/bin/fdsearch", line 34, in <module> from fdsearch import wsgi File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/wsgi.py", line 32, in <module> import fdsearch.domain File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/domain/__init__.py", line 20, in <module> from notify_handler import NotifyHandler File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/domain/notify_handler.py", line 23, in <module> from cjson import encode as json_encode File "build/bdist.linux-x86_64/egg/cjson.py", line 7, in <module> File "build/bdist.linux-x86_64/egg/cjson.py", line 4, in __bootstrap__ File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 945, in resource_filename self, resource_name File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1633, in get_resource_filename self._extract_resource(manager, self._eager_to_zip(name)) File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1661, in _extract_resource self.egg_name, self._parts(zip_path) File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1025, in get_cache_path self.extraction_error() File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 991, in extraction_error raise err pkg_resources.ExtractionError: Can't extract file(s) to egg cache The following error occurred while trying to extract file(s) to the Python egg cache: [Errno 13] Permission denied: '/root/.python-eggs' The Python egg cache directory is currently set to: /root/.python-eggs
一 环境准备 1.1 查看是否支持虚拟化 1 [root@kvm-host ~]# grep -E 'vmx|svm' /proc/cpuinfo 注意：intel为vmx，amd为svm。 1.
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别，以及软硬件环境的搭建，包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型，以及利用模型完成相关的工作。
这两天遇到一个问题需要在 python3 的环境下进行测试，由于Linux默认已经安装了Python2.7，并且作者一直也在使用 ，所以需要重新安装并临时切换到 python3。
最近遇到了一个场景：需要将Python项目文件打包到无法联网的主机上部署执行，本篇文章记录针对于该场景的处理方案。
利用Python开发时，多个项目可能使用到不同的依赖，例如A项目需要1.8版本的Django，而B项目需要2.0版本的Django，这时候如果没有使用虚拟环境，就需要来回卸载和安装Django，十分不便。python虚拟开发环境可以隔离不同版本包与依赖，为跨版本开发带来了便利，也更加利于依赖包的管理。
此时可以通过导入decimal模块来解决这个问题。首先来介绍一下decimal模块：
如果你要决定用conda管理Python版本及包那么你有两个选择，安装Anaconda或者Miniconda,下面简单说明区别：
Docker完美融合Linux，所以Docker命令行的风格和Linux还是比较接近的，相对来说比较容易上手，首先，我们先说镜像相关的命令:
1.1 简述 一直以来，打开邮箱被ticket糊一脸的事情时有发生。我一直在想，能不能以一种简单的方案（不花老板的钱）来供应（provisioning）虚拟机呢？ 我不喜欢openstack，因为太重，太复杂，除了自服务其它那些编排功能暂时也用不上。我也不喜欢vmware的云套件，因为不想和vmware有太深的羁绊，以至于将来可能会失业什么的。 所以我一直在寻找一种简单粗暴的办法。 我尝试过用虚机模版，把各种东西都装好打一个大包，以后每次手动改一下配置。用了一阵时间就会发现，模版版本多到自己都晕了。 而且还
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
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。
Python支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，复数（Complex）是 Python 的内置类型，直接书写即可。
算法比较简单(就是low)，基本思想就是遍历当前可操作的俄罗斯方块和下一个可操作的俄罗斯方块(根据不同的策略，即选择不同的位置和旋转角度)下落到底部后组成的所有可能的未来场景，从这些未来场景中选择一个最优的，其对应的当前可操作的俄罗斯方块的行动策略即为当前解，具体的代码实现如下：
在平时的学习工作中，我们经常会用到代码编辑器，Vscode已经成为我们的首选。但是本地编辑器有个弊端就是当我们在家庭和公司之间移动的时候，无法连续编码。这个时候就有很多新兴的在线编辑器（web IDE）出现了，目前我最常用的就是腾讯的cloudstudio，但是其每天免费4小时的使用时长在某些时候可能不够用，这个时候我们就需要拥有自己的在线编辑器了。今天我们就一起来介绍下在线编辑器coder-server环境的搭建和基础使用。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
复数（Complex）是 Python 的内置类型，直接书写即可。换句话说，Python 语言本身就支持复数，而不依赖于标准库或者第三方库。
Python是一门面向对象的编程设计语言，程序中每一样东西都可以视为一个对象。Python内置对象可以分为简单类型和容器类型，简单类型主要是数值型数据，而容器类型是可以包含其他对象类型的集体，如序列、元组、映射等。
小编知道 很多朋友都对成为技术大牛有着深深的向往 并有很多技术问题想要解决 因为市面上各种教程质量良莠不齐 而且想要掌握高阶的开发技术 需要耗费大量的时间和精力 所以，华为云官方特别推出 【Python实战营】 免费开放给各位小伙伴 不玩虚的不挖坑 华为员工都在学 这里不仅有志同道合的小伙伴一起交流 报名后还可参与抽奖 免费拿走畅享10 Plus手机的幸运儿 就是你！ 华为云官方出品 【AI应用开发Python实战营】 华为云专家将从Python环境搭建开始，带开发者走进Python的世界，了解Pytho
首先我们先来说整数，我们在数学中学习的123456789等等，就是整数啦~，当然python的整数长度也是不受限制的，换句话说python的的整数有无限大的精度，随意我们可以随时随地的行进超大数的运算。
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
上篇文章配置了虚机基础环境,本篇文章介绍配置python开发环境 配置YUM源 使用国内yum源 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS- Base.repo.backup wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 安装python 安装相关依赖 sudo yum -y install op
最近一段时间一直在试用各种KVM虚拟化管理平台，主要试用了ovirt、openstack、WebVirtMgr。最后发现针对我目前的工作场景(不超过10台物理机)，WebVirtMgr是最适合的场景，这里将WebVirtMgr的安装部署简单写下来备忘。 安装 安装WebVirtMgr 我是在CentOS6上进行安装，官方给出的文档还是比较详细的，照做就可以了。 # 启用epel的源，我一般是使用阿里云的centos源及epel源，见`http://mirrors.aliyun.com/help/centos
之前已经测试了Windows Server 2012系统群集，接下来将测试Windows Server 2012 Hyper-V群集功能，实现虚机高可用
其中，KVM 全称是 基于内核的虚拟机（Kernel-based Virtual Machine），它是一个 Linux 的一个内核模块，该内核模块使得 Linux 变成了一个 Hypervisor：
到python官网下载windows环境下的安装包，下载完成后安装即可。python目前有两个版本，python2和python3。python3针对python2进行了大量的改进，导致python2和python3并不兼容，所以现在很多软件还是使用python2写的。但是python3是趋势。因此推荐下载python3的安装包。
VSR，英文全称 Video-subtitle-remover， 它是一款基于 AI 技术的软件，主要用于去除视频中的硬字幕及水印。
我该为我的物理服务器分配多少虚拟CPU给虚机才合理，分配比1:1，2:1，听说还可以到8:1？
学习一门语言，了解其数据结构是基础。由于Python是动态编程语言，所以在定义变量时并不需要事先指定变量的数据类型，变量的声明和初始化是同时进行的。
迁移后的主机kvm-host-2虚机环境必须具备，具体环境部署参考002.KVM环境部署。
整数（int）：整数是没有小数部分的数字。在Python中，整数可以是正数、负数或零。 整数类型在Python 3中没有大小限制，因此可以处理非常大的整数。可以使用内置函数“int()”将其他类型的对象转换为整数。
Python属于弱类型语言，这个之前已经介绍过了，不想其他强类型语言那样，对于数据类型的定义非常严格。Python的基础数据类型有整数，浮点数，复数，字符串，布尔值，下面就来一一介绍一下。
在云数据中心环境中虚机迁移是最常见的，可通过管理员手工迁移以及通过虚机自动感知服务器负载来动态迁移，无论哪种迁移方式都要尽量做到迁移前后用户无感知，也是最基本的要求。
当面对KVM集群的时候，我们对KVM的管理以及宿主机的管理就会遇到很大的难度，例如：
由于不同的机器有不同的操作系统，以及不同的库和组件，在将一个应用部署到多台机器上需要进行大量的环境配置操作。
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成，服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用，可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如，可以根据服务需求运行若干个服务实例，除此之外，每个实例必须有自己的CPU，内存和I/O资源。尽管很复杂，但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式，先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
在介绍VMQ之前，我们先来看看在传统的物理服务器上，网卡是如何接收网络数据的。在多核CPU出现的时候，因为网卡不支持将网络流量中断到多个逻辑核而是中断到其中一个逻辑核进行处理，这样就造成CPU使用不平均以及降低了CPU处理网络流量的效率，如图1所示。
根据 CPU 访问内存中地址所需时间和距离我们可以将CPU和内存结构分为SMP（SMP，Symmetric Multi-Processor，也称之为一致内存访问UMA）、NUMA和MPP(Massive Parallel Processing)三种结构。而我们在虚拟化环境中常用的结构包括SMP和NUMA这两种。相对SMP(UMA）来说，NUMA具有更加好的扩展性。NUMA将CPU和相近的内存配对组成节点，在每个NUMA节点里，CPU都有本地内存，访问距离短，性能好。NUMA比SMP具有更好的扩展性，SMP使用共享内存控制器，所有的CPU使用共享内存总线访问内存，如图1所示。在CPU不多的时候，SMP可以很好地工作，但是一旦CPU的数量很大的时候，这些 CPU 既可能造成内存总线的压力，也可能发生CPU之间相互“争夺”对共享内存总线的访问。NUMA采用分组的形式，限制一个NUMA节点里面的CPU数量和内存大小，并使用缓存一致性内部连接总线将各个NUMA节点连接起来，如图2所示。在服务器CPU日益增多和虚拟化普及的时代，NUMA更能适应高密度虚拟化环境的要求。
复数可以用使用函数 complex(real, imag) 或者是带有后缀j的浮点数来指定。比如：
可以使用如下算法来计算复数 a+bi 和 c+di 的积，且只需进行三次实数乘法：
修饰符(public/private/default/protected) final 返回值类型 方法名(){ }
一、Python的数字类型 1、数字常量 python数字类型在程序中如何显示（换句话说，作为常量） 数字 常量 1234，-23,0 一般整数 99999999999L 长整型数（无限大小） 1.23，3,14e-10,4E210 浮点数 0177,0x9ff,0xFF 整数的八进制和十六进制数常量 3+4j,2.0+3.0,3J 复数常量 一般来说，python的数字类型是直接的。有些编程的概念强调如下 整数和浮点数常量： 整数以十进制数字的字符串写法出现。浮点数带一个小数点，也可以加上一个科学计数标志e或E。如果编写一个带有小数点或幂的数字，Python会将它变成一个浮点数对象，并且当这个对象用在表达式中时，将启用浮点数（而不是整数）的运算法则。 长整型数常量 如果整数常量以l或L结尾，那么它就变成了Python长整型数，而且可以任意增大。python2.2和之后版本中，因为当一个整数的值操作32位时，它会自动变换为长整数型，不要着自己输入字母L。当有额外的精度需求时，Python会自动将其升级为长整数型数。 十六进制和八进制数常量 八进制常量以数字0开头，后面接数字0-7构成的字符串。十六进制数常量以0x或0X开头，后面接十六进制数字0-9和A-F。十六进制数字编写成。大小写都可以。八进制数和十六进制数常量都会产生一个整数对象，他们仅仅是特定值不同语法标识而已。 复数 python的复数常量写成实部+虚部的写法，这里虚部都是以j或者J结尾。其中，实部从技术上讲课有可无，所以可以能会单独标识虚部。从内部看来，复数都是通过一对浮点数来标识。但是对复数的所有的数字操作都会按照复数的运算法则进行。 2、内置数据工具扩展 Python处理数字对象的工具 表达式操作符 +、-、*、/、%(计算余数操作符)、**(幂运算），<<左位移，&计算位与的结果 内置数学函数 pow，abs #>> help(pow) 公用模块 random 随机数 math数学模块 名位NumPy的Python扩展提供了高级的数值编程工具。 二、Python表达式操作 表达式是处理数字的最基本工具，当一个数字（或其他对象）与操作符相结合时，Python执行时将计算得到一个值。在Python中表达式是使用通常的数学符号和操作符号写出来。is操作符测试对象身份（也就是内存地址，严格意义上的相等）。lambda创建匿名函数 更多python表达式操作符及程序可以搜索 1、混合操作所遵循的操作符优先级 遵守一般的数学计算规范，先乘除后加减。 书中5.2表的操作符中越靠后优先级越高。 2、括号分组的子表达式 有括号将表达式分组，先计算括号里的表达式，然后再将结果用于整个表达式 3、混合类型自动升级 除了在表达式中混合操作符外，也能混合数字的类型。整数和浮点 20+1.4 最后结果的类型为复杂的数字类型 三、在实际应用中的数字 1、变量和基本表达式 在python中，变量并不需要预算声明。但是在使用之前，至少要被赋值一次值。 2、str和repr显示格式 3、十六进制和八进制数 10进位制转换为8进制或者16进制函数 >>> oct(64) '0100 >>> hex(64) '0x40 内置函数int函数会将一个数字的字符串变换为一个整数。并可以通过定义的第二个参数来去顶变换后的数字的进制： >>> int('0100'),int('0100',8),int('0x40',16) (100, 64, 64) 4、其他的内置数学工具 pow abs import math import random 四、其他数字类型 1、小数数字 2、集合 2.4版本的的新类型。它是其他对象的集合。 创建一个结合对象，将一个序列或其他的迭代对象传递给内置的set函数 >>> x=set('acd') >>> y=set('bed') >>> x set(['a', 'c', 'd']) >>> 'a' in x True >>> x|y set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd']) >>> x-y set(['a', 'c']) >>> x&y set(['d']) 3、布尔型 bool True和False 4、第三方扩展
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