04 2021 档案
摘要：本文通过简单演示，介绍了在Manjaro Linux系统下设置变更主机名的方法，包含有临时方法和永久生效的方法。这些方法在Linux系统中应该是可以通用的，不仅仅局限在Manjaro Linux中。
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摘要：本文介绍了numba的两个装饰器的原理与测试案例，以及python中两坐标轴绘图的案例。其中基于即时编译技术jit的装饰器，能够对代码中的for循环产生较大的编译优化，可以配合并行技术使用。而基于SIMD的向量化计算技术，也能够在向量的计算中，如向量间的乘加运算等场景中，实现巨大的加速效果。这都是非常底层的优化技术，但是要分场景使用，numba这个强力的工具并不能保证在所有的计算场景下都能够产生如此的加速效果。
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摘要：二维码技术在日常生活和工业应用中都担任着非常重要的角色，这里我们可以使用python的myqr来生成个性化的二维码，比如带图片背景的二维码，或者是动态背景的二维码。经过测试，用微信扫码都成功的识别了出来，也就是说这些二维码都是可以直接拿来使用的。当然，现在技术都已经非常成熟，所以有很多线上的免费的二维码生成器可以使用，配套的也有二维码解码器，可以将生成的二维码翻译成文字。
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摘要：很多机器学习的算法的基础就是函数的拟合，这里我们考虑的是其中一种最简单也最常见的场景：线性函数的拟合，并且我们要通过mindspore来实现这个数据的训练。通过构造均方误差函数，配合前向传播网络与反向传播网络的使用，最终大体成功的拟合了给定的一个线性函数。文末我们还顺带介绍了使用matplotlib的animation来生成动态图的功能，可视化的展现了整个训练的过程。
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摘要：本文介绍了两种表格数据的打印工具：tabulate和prettytable的安装与基本使用方法。由于表格数据本身是没有对输出格式进行规范化的，因此打印出来的数据会显得比较杂乱，不利于直观的阅读。因此引入这两种工具，加强了输出结果的可读性。这两者在使用上各有优劣，tabulate支持更多形式的表格样式，而prettytable则使用了更加接近于数据库的操作形式，对于部分用户而言有天然的生态优势。
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摘要：本文介绍了用tracemalloc来进行python程序的内存追踪的技术，以及简单的文件映射技术mmap的使用方法介绍和演示。通过这些案例，我们了解到，对于小规模的计算场景，可以将整个的需要计算的元素包含在内存中，这比较方便也比较快速。而对于大规模的文件场景，还是使用内存映射技术更加的快速，这个速度在本文中介绍的几个案例的运行中也能够体会到。内存映射技术已经有很多应用场景，比如前面介绍过的vaex就是得益于内存映射技术。
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摘要：基于python也可以开发安卓APP，这需要使用到kivy库来进行开发，再通过buildozer来编译构建。这两个库的安装和使用方式都相对比较简单，我们推荐直接在本地的系统环境下直接部署使用，最大的困难其实在于部署的过程以及配置文件的修改，这也都是比较基础的操作了。最后我们演示了使用文本框和按钮事件，加上python的eval()函数和math数学仓库，实现了一个可以在移动端调用math库中的函数执行数学计算的简单APP，并提供了apk下载网盘地址。
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摘要：本文中通过python库diagrams展示了基础的架构图绘制的方法，库中提供了常用的AWS和k8S等场景下常用的组件标签，使得我们用python代码也可以绘制精美清晰的架构图。这里组件之间的连接和耦合关系，也可以通过简单的符号进行实现，这也得益于python中所特有的魔法函数。
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摘要：本文介绍了使用opencv-python对输入图像进行处理的基本操作，包括图像读取、图像变换等。有了这些基础的操作支撑后，我们可以执行跟高层次的图像处理，比如常用于深度学习的卷积和池化操作，这里我们也作了简单介绍，并给出了使用示例。
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摘要：在前面几篇博客中我们介绍过docker等容器的编程环境解决方案，但是容器作为一个系统级的隔离方案，其实更加强调的是用户间的隔离，这一点也得益其对NameSpace技术的推广和使用。但是在一部分的场景下，比如快速构造一个纯净的python环境、轻量级的操作实现不同python包的共存，容器技术虽然也可以完成，但是功能显得过于冗余，这就需要使用到本文所介绍的virtualenv这样的一个python依赖管理解决方案。文中我们介绍了virtualenv的安装与基本的使用方法，做了一遍比较完整的演示。
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