最近研究Linux，试了一些Linux发行版，但是大多数发行版的软件源速度都不是很理想。所以我这里干脆做了一个收集，把我用过的一些常用发行版的软件源设置方法做个总结，大家也可以做个参考。
提示：本系列笔记全部存在于 Github， 可以直接在 Github 查看全部笔记
之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》，介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3，以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器，环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
网络连接超时，检查网络是否连接，如果网络连接是好的就是用了官方源，得换成国内镜像源
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch，并且添加了清华镜像源，但还是由于网络原因下载失败，你只需要把-c pytorch去掉：
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时。它允许开发者使用 JavaScript 编写服务器端代码，构建高性能的网络应用程序。本文将详细介绍如何安装和配置 Node.js，并提供一些常见问题的解答。
1、 官网下载安装包 wget https://nodejs.org/dist/v14.2.0/node-v14.2.0-linux-x64.tar.xz 2、解压node包 tar xf node-v14.2.0-linux-x64.tar.xz mv node-v14.2.0-linux-x64.tar /usr/local/node 3、设置环境变量 1.打开 /etc/profile 2.在文件最后添加：export PATH=/usr/local/node/bin:$PATH 3.保存 4.使生效
Conda 是一个包管理器，类似于手机上的 AppStore 或电脑上的软件管家，可以方便地安装各种软件，并且能够为每一个软件创建自己的运行环境，互不干扰。
python开发者都知道，当我们pip install安装扩展库的时候，经常遇到安装失败(超时)等，有时候是因为国外镜像被屏蔽了，带来不少麻烦，
(2):会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境，Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：移除环境激活进入环境，请使用停用一个活动环境，请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url，不想就改为no查看源全部设置，包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境
哈喽，大家好呀！这里是码农后端。本篇将带你学会在如何Linux环境下安装Docker，并配置腾讯云镜像源加速。
最近正在部署一套新的Linux服务器环境，基于Docker来部署所有的应用，顺便整理了一套经过验证的操作手册，以便大家遇到类似需求时，可以直接拿来用。
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
这篇文章是我在虚拟机安装archlinux之后的一点心得，参考了archwiki关于安装arch的一些内容https://wiki.archlinux.org/index.php/Beginners%27_guide 。
Jenkins；一款基于Java开发的开源持续集成工具，可以让打包、发布、自动化测试变的更加简便；由于使用标准的安装会存在一些插件下载、安装、更新的问题；导致很多人还在门口就被拦回去了，无法领略到其优秀的风采。因此这里使用Docker安装一个中国定制版的Jenkins；保证你能在5分钟内就解决掉环境搭建的问题。
今天在使用 pip install xlutils 安装 xlutils 包的时候，一直出现如下错误：
官网有一句话，The Missing Package Manager for macOS (or Linux)
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
现如今，Python的应用愈来愈广泛，且对于常用的发行版Linux操作系统来说一般都会预装Python环境，这给Python学习者带来了福音，因为在Windows操作系统上安装Python环境还需要配置各种环境变量。但是Linux环境下也会存在一些问题，比如Linux系统默认的Python版本一般为2.7，而如今的发行版已经到了3.9，因此能够在操作系统上简单地完成不同Python发行版的的切换十分必要。本文主要介绍一种以Ubuntu为例在Linux上的使用conda对Python版本进行控制的方法。
Alpine 操作系统是一个面向安全的轻型 Linux 发行版。它不同于通常 Linux 发行版，Alpine 采用了 musl libc 和 busybox 以减小系统的体积和运行时资源消耗，但功能上比 busybox 又完善的多，因此得到开源社区越来越多的青睐。在保持瘦身的同时，Alpine 还提供了自己的包管理工具 apk，可以通过 https://pkgs.alpinelinux.org/packages 网站上查询包信息，也可以直接通过 apk 命令直接查询和安装各种软件。
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
Alpine Linux是一种基于musl和BusyBox的Linux 发行版，专为安全性、简单性和资源效率而设计。体积非常小巧，适合用来做Docker镜像。xiaoz最近在为CCAA/Zdir打包容器镜像的时候了解到了Alpine Linux，麻雀虽小但五脏俱全，简直不要太方便。
注意：如果是macOS可以通过homebrew直接安装，Windows可以通过下载安装包进行安装。
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
和苹果的app store, 手机的软件管家一样，linux 也提供了conda（miniconda）这样一个软件中心。
(17.03, 17.06, 17.09…)，Docker EE 和 Stable 版本号保持一致，但每个版本提供一年维护。
在之前我们团队发布了TiDB基于X86和ARM混合部署架构的文章：TiDB 5.0 异步事务特性体验——基于X86和ARM混合部署架构，最近有朋友问到离线模式下如何对混合部署的TiDB集群进行升级，因此用本文来做一个梳理总结。
在采用默认 pip3 安装第三方库的时候，经常会出现超时的情况。 pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.
镜像是由多层存储所构成，下载也是一层层的去下载，并非单一文件。 镜像的基础是底层AUFS的支持.
因为最近电脑中了恶意软件的圈套，清除又恨麻烦。 想到兴许还有几月便可以换上新装备，而现今又没有对电脑的稳定需求，便索性安装成 Linux 尝尝鲜。 早便听得 Deepin 的本土化和常用软件兼容性做得很好，便以其为主，记录一下还原当初 Windows 工作环境的过程。
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
由于linux系统自带的镜像源都在国外，国内用户下载或更新软件会比较慢，有时是非常慢，所以国内某些机构，如大学，研究院所，就在国内建了linux的镜像源服务器供国内linux用户使用，而我们要使用这些源，就要更改自己linux系统的更新源配置文件，接下来详述更新源操作步骤。
K8S(kubernetes) 日渐火爆，但由于出自Google，对GFW内的用户及其的不友好。 而之前的 *.azk8s.cn 全能镜像站，也于 2020年4月2日限制了对 Azure China 之外的 IP访问，无疑又是雪上加霜 (很多生产集群应该开始跳脚了)。
Docker 官方提供的 docker 软件包存储库地址为 https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo ，北京地区服务器ping测该IP，解析节点为日本东京，故在北京地区服务器直接使用该地址下载，会由于跨境链路本身访问状况不佳的原因，导致下载过慢。
最近，遇到很多Python第三方库不支持Windows系统或则安装很繁琐要不就是要安装vc++环境，都比较麻烦，对于开发者而言，Mac真的是个不错的选择，Linux就更不用说了，一直听过Windows子系统，但是从来没有尝试过，之前都是用的虚拟机安装并使用，今天把我win10下安装、配置与使用ubuntu子系统的过程记录下来，希望对某些小伙伴有用，尽量避免踩坑。
PyTorch介绍： PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。其运行环境已兼容Windows (CUDA,CPU)、MacOS (CPU)、Linux (CUDA,ROCm,CPU)。 PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口，它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
安装 Docker 环境当然要使用上海大学开源镜像站提供的 docker-ce 镜像源咯。
1.国内镜像源: 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 2.临时使用某个镜像源： 可以在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源 eg: pip install xxx -i http://pypi.douban.com/simple/ –trusted-host pypi.douban.com #此参数“–trusted-host”表示信任，如果上一个提示不受信任，就使用这个 3.永久使用国内pypi镜像安装 1.Linux: cd ~/.pip # 运行此命令切换目录,没有此目录创建 编辑 vim pip.conf 添加内容: [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn # trusted-host 此参数是为了避免麻烦，否则使用的时候可能会提示不受信任 2.Window: 直接在当前用户目录中创建一个名为 pip 的文件夹如:C://User/xxx 接着在 pip 文件夹中创建一个名为 pip 的文本文件(后缀名由” .txt “改为 ” .ini “) 添加内容: [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] trusted-host = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # trusted-host 此参数是为了避免麻烦，否则使用的时候可能会提示不受信任
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
Ubuntu系统对Docker的支持十分成熟，只要是64位的即可。 Docker目前支持的最低的Ubuntu版本为14.04 LTS，但实际上从稳定性上考虑，推荐使用16.04 LTS或18.04 LTS版本，并且系统内核越新越好，以支持Docker最新的特性。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Qf4y1R74e
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Alpine 的意思是“高山的”，比如 Alpine plants高山植物，Alpine skiing高山滑雪、the alpine resort阿尔卑斯山胜地。
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