Docker Build #Docker 1 1. 说明   之前介绍过用 commit 的方式生成新的 Docker Image，今天介绍用 Build 方式做 image，Build 方式需要写一个配置文件，然后利用当前是已存在的 image，按照配置文件进行调整生成新的 image。   相对来说，commit 方法更随意，我们用它将现场保存为 image，而 build image 生成的 image 更“干净”。 2 2. 基本操作 (1) 看当前环境 1$ docker images   看一下当前的 image，确定新的 image 是基于哪个 image，记下它的大版本号 (REPOSITORY) 和小版本号 (TAG)。 (2) 写配置文件 Dockerfile 1$ vi Dockerfile   写入以下内容，我这里是安装了一个新 python 包 pyecharts 12FROM 基础大版本号:基础小版本号RUN ["pip", "install", "pyecharts"] (3) BUILD 新的 ...

#版本管理 1 介绍 Git 是一个开源的分布式版本控制系统，现在管理代码一般都用它，一方面是管理各种软件版本，同时也提供对多人并行开发支持。有的在公司内部搭建 Git 服务器，更多情况下是使用 GitHub，GitHub 是一个软件项目托管平台，可以在其上建立公开项目或者私有项目。 在对 Git 工具不太熟悉的情况下，进行复杂操作时，常怕误操作，不敢多做尝试，本篇我们将从零开始，在 GitHub 上建立一个自己的项目，并介绍一些最常用的命令和场景，比如合并代码。 2 在 github 上建立自己的仓库 https://github.com/, 登录，点 new repository 构建新项目 点击 create repository 后项目就新建成功了，这时点 clone or Download 按钮，可看到下载地址。 3 把远程代码的下载到本地 123$ git clone 地址形如：$ git clone https://github.com/xieyan0811/xxx.git 可以用 -b 指定分支名 4 分支操作 4.1 列出当前分支：本地/远程 1$ git bra ...

Linux 下使用 SQLServer #数据存储/SQLServer #操作系统/Linux 1. 说明  SQL Server 是由 Microsoft 开发和推广的关系数据库管理系统。本文介绍在 Ubuntu 系统下，SQL Server 服务端及客户端的安装，基本命令及如何使用 python 访问数据。 2. 安装   由于 SQLServer 不在默认安装的软件源之中，在 Ubuntu 16.04 上，需要先加入其软件源，安装后再进行一些配置 (1) SQLServer 服务器端 123456789$ wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | sudo apt-key add - #导入公钥$ sudo add-apt-repository "$(wget -qO- https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/16.04/mssql-server-2017.list)"$ sudo apt-get update$ sudo apt ...

做图工具 pyecharts 1. 说明   上次分享了 Flask+Dash 做图，WXXCX 师兄给我留言说：感觉 dash 不如 pyecharts 好用，于是我学习了一下 pyecharts。  ECharts，缩写来自 Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari 等）。Pyecharts 是 python 版本的 echarts，与 Dash 相比，我个人更喜欢它的图片配色；在使用上它相似于 matplotlib，不需要像 Dash 一样再去熟悉新的 API 和 callback 的逻辑；最喜欢的地方在于 notebook 可以调，flask 也可以调，调试时和显示在网页上的图完全一样；它还支持地图显示，以及雷达图等等（Dash 是否支持我没试过）。果然更加好用，整理如下。 2. 准备数据 12345import pyechartsattr = ["Jan", " ...

从正态分布到 T 检验 1．说明   接上次的 《几种常见的数学分布》。这次说说 T 分布和 T 检验，用词不够严谨，大家就领会精神为主吧~ 2．什么是抽样   如果整体样本可以一个一个判断叫普查，如果整体样本太多，没法一个一个判断，只能取一部分代表整体，叫抽样。   比如说，一个班有 20 个人，我们可以把所有人的身高加一起，除以人数，计算均值，如果有 2000000 人，就无法把所有人身高都统计一遍再除以总数，一般情况下，就是取其中一部分，计算其均值，认为他们能代表全部。 3．正态分布   先复习一下正态分布，比如说女人的身高一般在 160 左右，150, 170 的比较少，140,180 的更少，把身高当做横轴，人数作为纵轴画图，就可看到一个中间高两边低的钟形曲线，也就是正态分布。   那什么不是正态分布呢？比如人的空腹血糖一般在 4-6 之间，而血糖高的 7,8,9 的很多，而低到 3,2,1 的就很少，不样一边多一边少的，就不是正态分布。 4．正态分布和 T 分布 如果只有 20 个人画一下算一下，就是正态分布；如果有 2000000 人，从中随机取出 20 个，画一图也就 ...

一些零碎的 mathplotlib 小技巧 说明 一些零碎的 mathplotlib 小技巧 怎么让图显得更高级 1. 改字体大小：标题，子标题，标注分别不用同大小的字体，一遍文章中所有图都有相同的 style。 2. 注意子图的间距 3. 注意对齐方向：居中，居左 4. 注意配色：不使用红绿蓝等纯色 5. 柱图，线图，饼图使用至少两种以上 6. 对一组图使用相同的 X,Y 轴范围 7. 注意线的粗细，点的大小 线的粗细点的大小 plt.plot(xx, linewidth=1.0) plt.plot(xx, 'o', markersize=1) 横轴显示时间日期 df['datetime'] = df['datestr'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d")) 字体大小 figure.suptitle('xxxx', fontsize=15) plt.tick_params(labelsize=6) 显示高分辨率 figure = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=300) 其 ...

图像处理之 _ 增强现实工具 ARToolKit #图形图像 1. 增强现实   增强现实（AR）是将电脑虚拟的图像覆盖到真实世界画面中，这个技术在工业和理论研究方面都存在着极大的潜能。 2. 相关概念 (1) ARToolkit  ARToolkit，是一个开源的 AR(增强现实)SDK。它是用 C/C++ 语言编写的库，通过它可以很容易地编写增强现实应用程序。增强现实中最困难的部分在于实时的将虚拟图像覆盖到用户视口，并且和真实世界中的对象精确对齐。ARToolKit 使用电脑图像技术计算摄像机和标记卡之间的相对位置，从而使程序员能够将他们的虚拟对象覆盖到标记卡上面。ARToolKit 提供的快速和准确的标记跟踪，能够让你快速的开发出许多更新更有趣的 AR 程序。 (2) OpenGL  OpenGL 是 Open Graphics Library，用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），可绘制从简单的图形到复杂的三维景象。 (3) OpenCV  OpenCV 是 Open Source Computer Vision Library。它提供图像 ...

Ubuntu 支持 Thinkpad 无线网卡 #操作系统/Linux 最近新入了一个 Thinkpad，安装 ubuntu16.04 之后，不能识别无线网卡，解法如下： 1.查看无线网卡型号 1$ lspci 我无线网卡的型号是 Realtek Semiconductor Co., Ltd. Device c821 2.下载驱动程序，编译内核模块 12345$ git clone https://github.com/tomaspinho/rtl8821ce$ cd rtl8821ce$ chmod +x dkms-install.sh$ chmod +x dkms-remove.sh$ sudo ./dkms-install.sh 如果网卡型号和我的不同，可以试试 realtek 的其它驱动包: git clone https://github.com/lwfinger/rtlwifi_new 3.加载网卡驱动 查看驱动模块是否被加载 1$ lspci -v 这时看到 Device c821 设备下面有 Kernal modeles, 但是没有 Moder driver in u ...

Ubuntu 笔记本双屏的切换 #操作系统/Linux 同屏 xrandr --output eDP-1 --same-as DP-2 --auto 分屏 xrandr --output eDP-1 --right-of DP-2 --auto

实战 _ 瑞金医院 MMC 知识图谱大赛初赛 1. 说明  《瑞金医院 MMC 人工智能辅助构建知识图谱大赛》是一个天池的自然语言处理相关的比赛，初赛是命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）。具体说，就是从医学文档里标注出药名，疾病，病因，临床表现，检查方法等十二种实体的类别和位置。这是一个有监督学习，它的训练集是标注好的医学文档。   还是延续以往比赛的思路，找一个类似的简单项目，在其上修修改改，于是找到了 " 参考 1" 中的例程，它是一个在中文文本中标注地名，人名，组织名的程序，使用工具是 tensorflow，算法是 BiLSTM-CRF。   花了不到两天的时间，混进了复赛，虽说是在别人的代码上修修改改，但也不失为一个 NLP 相关的深度学习入门，顺便熟悉一下如何使用 tensorflow。我做的工作很简单：参考代码 2000 多行，修改了不到 200 行，主要就是把那套代码对这个项目做一个适配，没啥可说的，本文主要梳理了深度学习如何应用于自然语言处理，算法原理，以及 Tensorflow 的一些用法。 2. 深度学习能解决自然语言处理 ...