在前面的文章Fayson介绍了一种Python访问Kerberos环境下Kafka的文章，参考《0500-使用Python2访问Kerberos环境下的Kafka》，本篇文章主要介绍另一种方式访问Kerberos环境下的Kafka。
Kafka支持多种客户端语言（C/C++、Go、Java、JMS、.NET、Python）。Fayson在前面多篇文章介绍了Java访问Kerberos和非Kerberos环境下的Kafka，参考《如何使用Java连接Kerberos的Kafka》。本篇文章Fayson主要介绍使用Python2访问Kerberos环境下的Kafka。在学习本篇文章内容前你还需要知道《如何通过Cloudera Manager为Kafka启用Kerberos及使用》。
Fayson在前面的文章《0500-使用Python2访问Kerberos环境下的Kafka》和《0501-使用Python访问Kerberos环境下的Kafka(二)》中介绍了两种方式访问Kerberos环境下的Kafka。在前面文章的基础上Fayson介绍在CDSW访问Kerberos环境下的Kafka。
Caffe支持的有三种：MKL，AtLas，OpenBlas。 OpenBlas是完全免费的，所以这里就安装它了：
安装 Python 依赖的库 由于安装 Python 的第三方库的时候需要编译，所以需要安装下面两个库 $ sudo yum install python-devel numpy 设置virtualenv环境 $ virtualenv caffeenv $ cd caffeenv $ . bin/activate 安装 Python 第三方库 cd <path_to_caffe>/caffe-1.0/python pip install -r requirements.txt 编译 pycaffe $ ma
本文档用来说明通过预编译好的安装包来安装并运行基于 MySQL/MariaDB 的 Seafile 服务器。(MariaDB 是 MySQL 的分支)
https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/
类似于 Caffe 基于 Python 定制 CaffeLayers， Caffe2 也提供了使用 Python 来自定义 Caffe2 Operators.
安装epel $ sudo yum install epel-release 安装依赖的系统库 # $ sudo yum update $ sudo yum install -y \ automake \ cmake3 \ gcc \ gcc-c++ \ git \ kernel-devel \ leveldb-devel \ lmdb-devel \ libtool \ protobuf-devel \ python-devel \ python-pip \ snappy-devel \ gflags-d
在Python程序的执行过程中，难免会出现异常的情况，如果做的是跟用户交互的程序，当用户输入不可接受的内容时，在可预见的范围内，我们当然是希望可以给用户一些提示，而不是原来Python内置异常中的那些提示语句，毕竟那些语句只适合给程序员做调试参考，对用户并没有多大的价值。因此这就需要了解Python的常见异常了。
一、caffe安装流程：安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
之前在搞ssd的时候没出问题，后来重装啦一下系统，把它拷回来，发现出了点问题，在训练或者测试的时候，需要输入：
Python 虚拟环境主要是为不同 Python 项目创建一个隔离的环境，每个项目都可以拥有独立的依赖包环境，而项目间的依赖包互不影响
直接运行build_win.cmd文件即可，在执行之前可以先检查一下python的版本，Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本，其它都不支持！我的执行如下：
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LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为：
参考 Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 和 Caffe2 官方 Install Instructions.
我感觉我为了解决这个问题，都能写一篇论文了，整整搞了两天，是真麻烦，所以，我建议，如果能换成不用caffe的代码的话，尽量别用caffe跑了，太难了~
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后，需要配置环境变量，编辑/etc/profile'，添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
seafile是个很好的开源云盘系统，服务端和客户端都支持WINDOWS、linux、苹果等系统，客户端也支持安卓手机系统。在国内各大云盘厂商集体“跑路”货服务缩水的的情况下，自建一个云盘是个不错的选择。之前360关闭云盘后，我买了百度云盘一年。但是百度云盘后来的文件“历史版本”功能严重缩水，只支持.txt后缀的文本文件，而以前是所有文件都可以有“历史版本”。所以就果断停止续费了。 回来说正题，seafile服务器端有社区版和专业版。其中专业版可以免费使用3个用户。我是自用，3个用户足够用， 所以首选安装专
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe，但是如果系统本身很旧，又没有GPU的话，安装就太麻烦了，所有都得从头做起，本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是C/C++和python编写的。首先，得需要将gcc，g++安装好，通过yum安装就可以。 02 cuda的安装，如果机器上配置了NVIDIA系列GPU，则需要安装该驱动，推荐安装该驱动至7.0版本，推荐同时安装cuDNN。安装可以参考http://blog.csdn.net/xuanyuansen/art
从https://github.com/mumrah/kafka-python/releases中下载最新的release包,此时最新的包为kafka-python-0.9.3.tar.gz
输出顺序不一致，则是因为屏幕的抢占问题而已，但不同的进程执行是并发的。在执行程序的过程中，可以打开另一个窗口来查看进程的执行情况（上面sleep了3秒，所以速度一定要快）：
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下，使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2，然后说明了编译Caffe所需的依赖库，最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
之前的数据构造平台一直是在本地进行开发&运行，其他人通过访问我的本机地址来访问系统 通过这段时间的运行，发现几个不方便的地方： 1、每次重新开机连接wifi后，电脑的ip地址就变了，一方面需要修改前后端调用时填写的请求ip；另一方面发给别人的url会失效； 2、电脑关机或息屏后，会导致无法访问系统； 所以周末研究了一下如何把前后端服务部署到服务器上 本篇记录下如何把Django后端服务部署到Linux服务器
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-caffe/ 如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 之前，贴主分享了一个python脚本，它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相机(IP、USB或板载)的实时视频。在这里，贴主继续扩展了这个脚本，并展示了如何在捕获的相机映像上运行Caffe图像分类(推断)，这些都是在python代码中完成的。这tegra-cam-caffe.py sample应该适合快速验证您的新训练的Caffe图
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有时候拿到一个程序接口，需要对其进行扩展，但是又不能修改原来接口的源代码，这时候就需要使用装饰器了。
字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
conf目录下krb5.conf和kafka.keytab和jaas.conf拷贝到客户端机器的etc目录, 同时,krb5.conf中的kdc集群主机名和IP配置到客户端机器hosts配置文件中
Python 的 logging 库是一个灵活且强大的日志记录工具，用于在应用程序中捕获、记录和处理日志信息。它提供了一种配置日志记录的方式，可以满足不同需求的应用程序。
最近在训练大规模数据时，遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题，在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后，我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化，并且详细总结了一些经验，分享此篇文章和工程，希望与大家多多交流。
在隐私越来越重要的今天，重要个人隐私文件已经不敢放在云盘了，于是在树莓派上搭建个私有云盘，以及自己踩到的一些坑分享下。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
安装过程： 1.下载get-pip.py，下载路径并不重要 不用放到Python安装目录里。 2.打开下载路径 python get-pip.py 运行这个py文件，pip安装成功。 3.配置环境变量
注：cuDNN在很多工程中兼容性较差，可能需要安装特定的历史版本，只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5：
这里F:\caffe-python\python 是我的新Layer的路径F:\caffe-windows\windows\install\python 是我的Caffe编译以后install的路径
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。SchemaRDD作为Apache Spark 1.0版本中的实验性工作，它在Apache Spark 1.3版本中被命名为DataFrame。对于熟悉Python pandas DataFrame或者R DataFrame的读者，Spark DataFrame是一个近似的概念，即允许用户轻松地使用结构化数据（如数据表）。
近几年，Python是越来越火了，就连地产大佬潘石屹都在年近不惑之时开始学习Python编程语言，我们做数据分析和运营的怎能不熟练运用呢？
实时数据分析门槛较高，我们如何用极少的开发工作就完成实时数据平台的搭建，做出炫酷的图表呢？
最近项目中总是跟java配合，我一个写python的程序员，面对有复杂数据结构的java代码转换成python代码，确实是一大难题，有时候或多或少会留有一点坑，看来有空还得看看java基础。这不今天又开始让我们连接kafka啦。公司的kafka跟zookeeper做了群集，连接比较麻烦，具体如何使用，java那面做的封装我也看不到，所以只能通过简单的沟通。
需要安装 NVIDIA CUDA 8 和 cuDNN v5.1 或 v6.0，官方推荐安装方式如下：
可以看到Base被初始化了两次！这是由于Medium1和Medium2各自调用了Base的初始化函数导致的。
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：
a.若使用 cudnn,则将#USE_CUDNN := 1 修改成:USE_CUDNN := 1 注意：GPU运算能力（GPU Compute Capability ）3.0以上才支持CUDNN
Seafile 是一款安全、高性能的开源网盘（云存储）软件。Seafile 提供了主流网盘（云盘）产品所具有的功能，包括文件同步、文件共享等。在此基础上，Seafile 还提供了高级的安全保护功能以及群组协作功能。由于 Seafile 是开源的，你可以把它部署在私有云的环境中，作为私有的企业网盘。Seafile 支持 Mac、Linux、Windows 三个桌面平台，支持 Android 和 iOS 两个移动平台。
我一直是参照 Caffe Ubuntu Installation 和 Ubuntu 14.04上安装caffe 装的。
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Caffe中自带绘制神经网络结构图的工具，主要是在pycaffe中，因此首先要安装pycaffe，可参考我的另一篇文章，Caffe安装，除此之外还需要安装两个依赖：pydot和graphviz。
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：
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