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1.anaconda与python什么关系
2.在windows11上编译opencv使用cuda加速
3.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
4.libmagic文件类型识别库的源码使用
5.python用哪个软件编程(python编程用什么软件好)
6.TF-TRT使用环境搭建

anaconda与python什么关系

       anaconda当中包括了python。

       1、Anaconda：

       Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版。

       2、Python：

       Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

扩展资料：

       Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。

       Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。

       ç”±äºŽè¿™ç§è®¾è®¡è§‚念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

       å‚考资料来源：百度百科—Python

       å‚考资料来源：百度百科—anaconda

在windows上编译opencv使用cuda加速

       在Windows 环境下，利用CUDA加速OpenCV的编译编译过程可以显著提升性能。以下是源码具体步骤的概述：

       1. **环境与软件准备**：

       - 安装Windows 、Visual Studio 、编译CMake-gui以及Anaconda（用于管理Python环境）。源码

       - 确保已安装CUDA工具包、编译abberation 策略源码Visual Studio编译器，源码还需下载OpenCV源码和opencv-contrib源码。编译

       - 需要安装CUDA及CUDNN环境，源码确保Opencv与opencv-contrib版本匹配。编译

       2. **安装步骤**：

       - 下载并安装Visual Studio 和CMake-gui。源码

       - 使用管理员权限打开CMake-gui，编译设置OpenCV源码路径，源码可能需要设置Python路径（如果安装在虚拟环境中）。编译

       - 配置Visual Studio版本和平台（位）。源码

       - 配置过程中，确保WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、ENABLE_FAST_MATH等CUDA相关选项被选中，并勾选BUILD_opencv_python3和opencv_contrib模块。

       3. **编译过程**：

       - 打开CMake-gui，配置CUDA架构（根据显卡型号选择合适的算力）。

       - 生成Visual Studio项目（OpenCV.sln），psd转html源码并选择对应版本的Visual Studio打开。

       - 选择release版本和x平台进行编译，这可能需要几分钟。

       - 完成第一个编译后，进行安装，将OpenCV安装到Anaconda环境中。

       4. **测试与参考**：

       - 编译成功后，可通过打印数值确认。编译教程参考了如下的博客：

       - [opencv-python使用GPU资源](/lujx_/article/details/)

       - [CMake编译OpenCV 4.5.5/4.6.0/4.7.0 GPU版及VS配置](/optimistwenshen/article/details/)

       - [Windows上编译OpenCV使用CUDA加速DNN模型推理](/optimistwenshen/article/details/)

       通过以上步骤，您可以在Windows 上利用CUDA为OpenCV编译加速，提升深度学习和计算机视觉任务的性能。

win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装

       在配置个人深度学习主机后，安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境，新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow，会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。若需配置CUDA环境，需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0，配置环境变量。pip安装tensorflow，会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。fusion app源码下载配置不当导致import tensorflow时报错：'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。尝试源码编译tensorflow解决此问题。

       查阅tensorflow官网文档，了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到，tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法，包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时，import tensorflow时报错。查阅错误信息，网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而，尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题，确认CUDA环境配置错误。

       决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档，执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码，需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、uwp视频app源码anaconda、swig、CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。

       配置过程中，修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。在cmake目录下新建build文件夹，执行命令配置tensorflow。配置后进行编译，遇到问题如：cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。

       为解决这些问题，采取相应措施，如修改cuda_dnn.cc文件、模板演示系统源码网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题，如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题，提交至github tensorflow进行讨论。

       完成源码编译后，安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂，需要耐心和细心，希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。

libmagic文件类型识别库的使用

       使用libmagic库进行文件类型识别，其主要步骤包括获取libmagic库和了解其API使用方法。

       获取libmagic库有两种方式：从anaconda.org/bioconda/l...网站下载或从github下载file命令源码并进行编译。具体操作为下载指定版本源码后，执行源码编译。

       使用libmagic库需要包括magic.h头文件，静态库libmagic.a或动态库libmagic.so，以及数据库文件magic.mgc。以libmagic-5.为例，相关文件位于指定目录下。

       编写测试源码file_test.c，通过编译并运行，如输入./file_test /tmp/1.png，可识别并打印出文件类型信息，此过程主要使用libmagic的四个API，如magic_buffer，其功能为识别一段缓冲区的内容，与magic_file方法相似。

       libmagic库的使用相对简单，适用于直接使用库的场景，建议从anaconda.org/bioconda/l...下载。对于研究源码有兴趣的用户，可选择从github下载并进行深入学习。

python用哪个软件编程(python编程用什么软件好)

       Python用什么软件写代码

       VSCode：这是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器，由微软自主设计研发，界面风格和VS相似，但没有VS那么庞大臃肿，运行速度快、占用内存少，支持常见的自动补全、代码高亮、语法提示、GIT等功能，安装Python插件后，可以直接编辑运行Python程序。对于Python入门开发者来说，是非常不错的选择。

       SublimeText：是一个非常不错的代码编辑器，侍燃基本功能和VSCode差不多，轻便灵活、运行速度快，文本编辑功能强大，常见的自动补全、语法检查、语法提示功能都能很好支持，配置好本地Python解释器路劲后，老告虚也是一个非常不错的Python开发软件。

       Atom：也是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器，由GitHub专门为广大程序员设计研发，基本功能和前2个编辑器差不多，支持常见的智能补全、代码高亮、语法检查等功能，安装Python插件后，也可以直接编辑运行Python程序。

       Vim：这是Linux环境下使用最多的文本编辑器，轻便灵活、插件扩展众多，可以自定义配置环境，和各种编程语言都能混搭，而且效果很好，安装Python之后，可以直接当作一个非常不友春错的Python开发软件来使用。

       VisualStudio：目前使用最多的IDE环境，集成了非常多的开发环境，新的版本也开始支持Python开发，勾选Python之后，可以直接编辑、调试、运行Python程序，功能强大。

       PyCharm：一个Python专用的开发软件，在业界非常流行，也非常受欢迎，支持代码重构、代码分析、单元测试等高级功能，因此开发、调试、运行效率很高，本身自带了许多工程模块，可以快速构建flask、Django等web应用。

       å“ªäº›python的编程软件值得推荐？

       ç¼–写python源代码的软件.首推的Pycharm。

       PyCharm用于bai一般IDE具备的功能，比如，调试、语法高亮、Project管理、du代码跳转、智能提示、自动完zhi成、单元测明搏试、版本控制

       å¦å¤–，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持GoogleAppEngine，更酷的是，PyCharm支持IronPython。

       å…¶æ¬¡æ˜¯sublimetext，SublimeText支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能，还拥橘或有代码片段(Snippet）的功能，可以将常用的代码片段保存起来，在需要时随时调用圆槐伍。支持VIM模式，可以使用Vim模式下的多数命令。支持宏，简单地说就是把操作录制下来或者自己编写命令，然后播放刚才录制的操作或者命令。

       è¿˜æœ‰Jupyter,JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本，支持运行多种编程语言。

       æœ€åŽå°±æ˜¯æœ€åŸºæœ¬çš„nopad++，最开始的时候是实用这款作为开发工具进行基础练习。

学python最好用什么编辑器？一般用哪款编辑器比较好？

       1、PyCharm

       PyCharm由著名软件开发公司JetBrains开发。在涉及人工智能和机器学习时，它被认为是最好的Python

       IDE。最重要的是，Pycharm合并了多个库，帮助开发者探索更多可用选项。

       å…¼å®¹æ€§ï¼šWindows、MacOS、Linux

       ä¸»è¦æ’件和功能：

       â‘ å†…置开发者工具

       â‘¡è¿œç¨‹å¼€å‘能力

       â‘¢å®žæ—¶ç¼–辑模式

       â‘£IPythonNotebook

       2、VisualStudioCode

       VisualStudioCode有时会与VisualStudioIDE混淆，后者并非Python使用者常用的工具。VS

       Code是完整的代码编辑器，具备很多优秀功能，许多程序员称其为最好的IDE编辑器。

       å…¼å®¹æ€§ï¼šWindows、Linux、MacOS

       ä¸»è¦æ’件和功能：

       â‘ å†…ç½®git

       â‘¡è‡ªå®šä¹‰å·¥å…·æ‰©å±•æ’件

       â‘¢æ–­ç‚¹è°ƒè¯•

       â‘£äº¤äº’式控制台

       3、SublimeText

       SublimeText被认为是最好的Python编辑器，因为它简单悉链冲、通用、方便。它使用广泛，可用于不同的平台。

       å…¼å®¹æ€§ï¼šWindows、Linux、MacOS

       ä¸»è¦æ’件和睁歼功能：

       â‘ ç®€æ˜“导航，实现高性能

       â‘¡æ”¯æŒä¸åŒåŒ…，以自定义编辑器

       â‘¢åªéœ€ä¸€ä¸ªå…³é”®è¯ï¼Œå³å¯å¤åˆ¶å¸¸è§ä»£ç æ®µ

       â‘£å³æ—¶é¡¹ç›®åˆ‡æ¢å’Œåˆ†å‰²ç¼–辑

       4、VI/VIM

       vim位列最好的PythonIDE工具前5名。它是一个modal

       editor，可以从文件编辑中分割文唤激件，相比最初的vi，vim有了巨大的进步，功能更加强大。

       å…¼å®¹æ€§ï¼šWindows、Linux、MacOS、IOS、android、Unix、AmigaOS、MorphOS

       ä¸»è¦æ’件和功能：

       â‘ å…¶è„šæœ¬å…è®¸ç”¨Python执行几乎所有编程任务

       â‘¡ctags，帮助实现更好的标记导航

       â‘¢å†…置基础词汇补全

       5、GNUEmacs

       GNU

       Emacs也是最好Python编辑器的有力竞争者。它常被描述为可扩展、自文档化、实时显示。尽管它在业界并非最新，但它经常升级来满足开发者的需求。

       å…¼å®¹æ€§ï¼šWindows、Linux、MacOS、IOS、Android、UNIX、AmigaOS、MorphOS

       ä¸»è¦æ’件和功能：

       â‘ ä½¿ç”¨Lisp编程语言

       â‘¡è¯­æ³•ç€è‰²

       â‘¢æ”¯æŒUnicode

       6、IDLE

       IDLE代码编辑器深受学生欢迎，它是Python自带编辑器。该编辑器使用简单、通用，且支持不同设备。在使用复杂工具之前，开发者可以通过IDLE学习基础知识。

       å…¼å®¹æ€§ï¼šWindows、Linux、MacOS

       ä¸»è¦æ’件和功能：

       â‘ tkinterGUI工具包

       â‘¡å¤šçª—口界面

       â‘¢å…·å¤‡å¯¹è¯æ¡†ã€æµè§ˆå™¨ç­‰é…ç½®

python用什么软件写比较好(python用什么软件编程好)

       é›†ç¼“喊成开发环境（IDE，IntegratedDevelopmentEnvironment）是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、

       è°ƒè¯•å™¨å’Œå›¾å½¢ç”¨æˆ·ç•Œé¢ç­‰å·¥å…·ã€‚集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。所有具备这一特性的

       è½¯ä»¶æˆ–者软件套（组）都可以叫集成开发环境。如微软的VisualStudio系列，Borland的CBuilder、Delphi系列等。该程序可以独立

       è¿è¡Œï¼Œä¹Ÿå¯ä»¥å’Œå…¶å®ƒç¨‹åºå¹¶ç”¨ã€‚IDE多被用于开发HTML应用软局晌件。例如，许多人在设计网站时使用IDE（如HomeSite、DreamWeaver

       ç­‰ï¼‰ï¼Œå› ä¸ºå¾ˆå¤šé¡¹ä»»åŠ¡ä¼šè‡ªåŠ¨ç”Ÿæˆã€‚

       Python的学习过程少不了IDE或者代码编辑器，或者集成的开发编辑器（IDE）。这些Python开发工具帮助开发者加快使用Python

       å¼€å‘的速度，提高效率。高效的代码编辑器或者IDE应该会提供插件，工具等能帮助开发者高效开发的特性。

       ä¸‹é¢æ˜¯å¸¸è§çš„PythonIDE，大家可以选择适合自己的来使用。（推荐使用pycharm）

       1.VimVim可以说是Python最好的IDE。Vim是高级文本编辑器，旨在提供实际的Unix编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性

       é›†ã€‚Vim不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把Vim集成到你的工作流中。

       2.EclipsewithPyDevEclipse是非常流行的IDE，而且已经有了很久的历史。EclipsewithPydev允许开发者创建有用和交互式的

       Web应用。PyDev是Eclipse开发Python的IDE，支持Python，Jython和IronPython的开发。

       3.SublimeText

       SublimeText是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime有自己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。

       4.Emacs

       GNUEmacs是可扩展桐哪锋，自定义的文本编辑器，甚至是更多的功能。Emacs的核心是EmacsLisp解析器，但是支持文本编辑。如果你已

       ç»ä½¿ç”¨è¿‡Vim，可以尝试一下Emacs。

       5.KomodoEdit

       KomodoEdit是非常干净，专业的PythonIDE。

       6.PyCharm

       PyCharm是JetBrains开发的PythonIDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如，调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智

       èƒ½æç¤ºã€è‡ªåŠ¨å®Œæˆã€å•å…ƒæµ‹è¯•ã€ç‰ˆæœ¬æŽ§åˆ¶å¦å¤–，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持GoogleApp

       Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！

学习python,用什么软件

       Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。

       ä¸€ã€Python代码编辑器

       1.SublimeText

       SublimeText是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！

       2.Vim

       Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可拦拍扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！

       3.Atom

       Atom被称为“世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！

       4.GNUEmacs

       GNUEmacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。

       5.VisualStudioCode

       VisualStudioCode是一款兼容Linux、MacOSX和Windows平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，卜孝对于Python的支持可以在VisualStudioCode中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。

       äºŒã€Python集成开发环境

       1.PyCharm

       PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、MacOSX系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

       PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥简弊羡有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！

       2.EclipsePyDev

       PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“EclipseMarketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！

       3.VisualStudio

       VisualStudio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在VisualStudio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是VisualStudio不支持Linux平台！

       4.Spyder

       Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。

       5.Thonny

       Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！

TF-TRT使用环境搭建

       TF-TRT，即TensorFlow与TensorRT的集成，是NVIDIA为加速深度学习推理应用而设计的工具。它简化了TensorFlow用户在GPU上利用TensorRT进行模型推理的流程。本文主要介绍如何在服务器上搭建TF-TRT的使用环境和编写相关代码。

       首先，NVIDIA推荐的TF-TRT环境配置基于TensorRT 5.0RC，需要确保NVIDIA驱动程序版本.0以上，CUDA .0以及TensorRT。安装过程建议在Anaconda的虚拟环境中进行，从Tensorflow GitHub上下载1.版本源码，并通过bazel build工具生成pip安装包。在编译时，由于GCC 5.0可能与新版本兼容性问题，需添加特定编译选项。

       对于服务器上直接安装，你需按照官方教程安装CUDA、CUDNN、NVIDIA Driver和TensorRT。在Tensorflow的configure文件中，根据你的硬件配置进行相应的调整。然后，通过pip安装生成的.whl文件，安装时需要注意选择nvcc编译器，cudnn 7.3以上版本，以及兼容性的GCC编译选项。

       另一种方式是利用Docker容器，Tensorflow .容器需要nvidia driver +版本，并需要获取Nvidia GPU cloud的API密钥。安装完成后，你可以通过Docker拉取tensorflow:.-py3镜像，验证TensorRT与Tensorflow的集成是否成功。

       无论是直接安装还是容器化，都需注意选择合适的驱动和软件版本，以确保TF-TRT的稳定运行。安装过程中，还可以根据实际需求在container中安装其他软件，以满足个性化需求。

MindSpore环境配置记录（一）：centos 7.6 aarch 版本下安装Anaconda，升级GLIBC，make 升级，Gcc升级

       在centos 7.6 aarch 版本下，安装Anaconda时遇到了最低要求GLIBC为2.的问题。初始版本的GNU libc为2.，这意味着需要进行升级。然而，直接升级GLIBC存在风险，可能导致系统崩溃，因此建议在个人环境中反复测试确保无误后再在生产环境操作，且不要直接从2.跳到2.，应逐版本升级。

       尝试以root权限直接升级到2.失败，导致系统崩溃。遇到问题后，有人建议可以制作引导盘进行恢复，但尝试失败。因此，建议谨慎处理Glibc升级，最好逐版本升级，并在docker中进行测试。

       在处理过程中，为了避免系统崩溃，先在新创建的用户MStest下进行GCC和Make的升级。首先，添加新用户并下载所需依赖到Downloads目录，然后验证并安装了Make 4.3。尽管Make升级成功，但gmake版本仍需更新。在确认需要升级GCC后，从GCC 4.8开始，通过下载源码、安装依赖并编译来完成升级。

       尽管GCC升级过程复杂，还需要配置环境变量，但最终遇到的问题是升级glibc时，发现Python版本不匹配。解决Python和zlib问题后，编译glibc时仍然遇到了问题，尝试使用非root用户失败，导致系统崩溃。最后，由于一系列问题，只能选择重装系统。

       总结教训：避免直接跨版本升级Glibc，尤其是作为root用户，务必在备份后进行，并考虑在低版本环境中编译应用或选择特定版本的安装包。更多详细步骤和经验可以在后续文章中找到。