continuum

Python科学计算环境conda的下载 Conda官方主页: https://github.com/conda/conda Conda官方下载地址: Conda官方下载 我是x86_64 linux系统，所以下载 https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh conda的安装 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 注意：安装完成后，conda下的bin文件会添加到环境变量里面，这时候需要source一下bash文件 source ~/.bashrc conda的卸载 rm -rf ~/miniconda 并修改~/.bash_profile中的环境变量，去除家目录中隐藏的.condarc文件.conda文件和.continuum目录 rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum conda的使用 1.查看已经安装的包 conda list 2.查看可用软件包 conda search 3.在 conda 环境中安装 Jupyter notebook，请使用: conda install jupyter notebook 4.也可以通过 pip 来获得 Jupyter notebook pip install

一个 web 应用不是一个孤立的个体，它是一个系统的部分，系统中的每一部分都会影响整个系统的性能，而并发量就是这个系统最重要的组成部分之一，它最大程度的影响着用户体验度，就像是一条高速公路，在这条高速上奔跑的汽车最关心的不就是这条高速是否会堵车啊，所以在高速设计（系统开发）的时候就要着手考虑这件事，尤其是现在的生活中，很多的朋友在面试的时候也经常被问到一个问题：JVM调优，那不清楚应该怎么处理怎么办，没关系，我来了，看完这篇文章，哪怕你从来没有调优经验也可以和面试官扯皮 个人公众号：Java架构师联盟，每日更新技术好文 话不多说，看重点 1. 常用的性能评价/测试指标 在调优之前，起码你要清楚你再进行调优的时候都要有哪些关注点吧，知己知彼才能百战不殆啊，那我们就来看一下都有哪些常用的性能测试指标 1.1 响应时间 提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间，一般比较关注平均响应时间。 常用操作的响应时间列表： 1.2 并发数 同一时刻，对服务器有实际交互的请求数。 和网站在线用户数的关联：1000 个同时在线用户数，可以估计并发数在 5%到 15%之间， 也就是同时并发数在 50~150 之间。 1.3 吞吐量 对单位时间内完成的工作量(请求)的量度 1.4 关系 系统吞吐量和系统并发数以及响应时间的关系： 以高速公路的通行状况： 吞吐量是每天通过收费站的车辆数目

本文由stackoverflow相关问题整理而来，具体链接如下： https://stackoverflow.com/questions/54175042/python-3-7-anaconda-environment-import-ssl-dll-load-fail-error 安装 Anaconda3 Python3.7 后，使用自带的 Anaconda Prompt 运行 import ssl 时，无异常报错。 但是在PyCharm中使用 Python Console 解释器时，报错如下： ...... File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\transport\sslsocket.py", line 7, in <module> import ssl File "C:\Users\abhil\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\HeisenbergPy37\lib\ssl.py", line 98, in <module> import _ssl # if we can't import it, let the error propagate ImportError: DLL load failed:

原文：http://dwz.win/Qf8 作者：Richard 翻译：精致码农-王亮 说明： 1. 本译文并不是完全逐句翻译的，存在部分语句我实在不知道如何翻译或组织就根据个人理解用自己的话表述了。 2. 本文有不少超链接，由于微信公众号和头条平台外链会被剔除 URL 地址，所以原来本是超链接的内容会显示为纯文本，如果你需要这些信息你可以移步到我的 知乎 和 博客园 阅读（搜索精致码农可找到我）。 今天我们发布了 .NET 5.0 Release Candidate 1 (RC1)。它是目前最接近 .NET 5.0 的一个版本，也是在 11 月正式发布之前的两个 RC 版本中的第一个 RC 版本。RC1 是一个“上线”版本，表示你可以在生产环境中使用它了。 与此同时，我们一直在寻找最终正式版发布之前应该被修复的任何关键错误报告。我们需要你的反馈来帮助我们一起跨越 .NET 5.0 正式发布这道胜利的终点线。 我们今天也发布了 ASP.NET Core 和 EF Core 的 RC1 版本。 你可以下载适用于 Windows、macOS 和 Linux 的 .NET 5.0 版本： 安装程序和二进制包 容器镜像 快速安装程序 发布说明 已知问题 GitHub Issue 跟踪 你需要最新的预览版 Visual Studio (包括 Visual Studio for Mac)

环境：MacOS Sierra 10.12.3；PyCharm Community Edition 2017.1 1. 安装Anaconda：从 https://www.continuum.io/downloads/ 下载 python 2.7 version中的图形界面版本或者命令行版本（根据自己的需要），然后在terminal中执行命令bash Anaconda2-4.3.1-MacOS-x86_64.sh 2. 这个时候在终端里面输入conda 是无法识别这个这个命令的，需要添加环境变量。 在terminal中执行以下命令（需要根据自己anaconda的安装路径作出调整）： export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH 这时在terminal里面输入conda就可以给出命令信息了，这样可以检验你的conda是不是可以用。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4350688/blog/4272065

很多朋友为了学习python、ML（机器学习）、DL（深度学习）、opencv等花费了大量时间配置安装环境（一个朋友花了4天时间才配置好）各种搜索、下载、安装配置，出问题等。 市面上的配置资料很多，选择也成为了难题，实际上呢，很多高效的方法提供给了我们，比如一些集成套件等。 本文基于对大量资料的查询、对比和验证，发现利用现有资源，搭建集成开发环境约30分钟（网速够快），具体方法分享出来，方便大家学习，减少时间和人力付出，提升效率。 本文搭建的环境，包括了opencv的人脸检测、识别（opencv_contrib包里面，包含了很多图像识别的算法），大家安装opencv（基础包）请下载包含opencv_contrib包的程序，否则，在图像检测学习时，需要重新安装配置。 有好的安装方法，欢迎分享！ 配置顺序简述 基于64位win7环境 1.win7 2.pycharm pycharm2017.1.3 （点击下载） 3.Anaconda3-4.4.0 https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 4.opencv+contrib包 opencv_python‑3.2.0+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 建议用这个，包含contrib（人脸识别、神经网络cnn等

他是「控制论」之父，是 9 岁就读高中的神童，可以一手解一个方程。他先后涉足哲学、数学、物理学、工程学、生物学，但与此同时，他不记得自己车的颜色、不认得交谈数年的同事，甚至不记得自己有没有吃过午饭。这是一篇简短的传记文章，讲述了诺伯特·维纳的一生。 选自medium作者：jorgenveisdal，机器之心编译，参与：魔王、张倩、蛋酱。 「咱俩刚才见面的时候，我是要去教师餐厅还是刚从里边走出来？如果是刚从里边走出来，那我应该是吃过午饭了。」 美国数学家诺伯特·维纳（Norbert Wiener，1894–1964）被认为是一个非常古怪的人。 维纳 11 岁高中毕业进入塔夫茨大学；三年后获得数学学士学位；18 岁获得哈佛博士学位，博士论文主题是数理逻辑。作家 Sylvia Nasar 如此评价他： 「美国的冯洛伊曼，博学且具备强大的创造力，为纯粹数学做出了巨大贡献，在应用数学领域也成就了同样优秀的事业。」 维纳提出了控制论（探索调节系统的研究），从而赋予「feedback」以现代含义。控制论衍生出多个变革性子领域，如人工智能、计算机视觉、机器人学、神经科学等。 尽管维纳取得了卓越的职业成就，但他不同寻常的个性更为世人所铭记。根据其传记作者叙述，维纳在长达 30 年的时间里「像鸭子一样沿着麻省理工学院的走廊散步」。他是 MIT 最受好评也最知名的数学教授之一，尤其以「心不在焉」著称：

在anaconda下安装scrapy库时，报了CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/twisted-19.2.0-py37he774522_0.tar.bz2>这个错误，查找到了大佬的帖子： https://blog.csdn.net/ling_xiobai/article/details/78659981 成功安装好了。 具体报错如下： CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https: // repo.continuum.io/pkgs/main/win-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way. ConnectTimeout(MaxRetryError( " HTTPSConnectionPool(host='repo.continuum.io', port=443):