Ubuntu 16.04下Shadowsocks服务器端简单安装使用 January 11, 2018 >因为学校的上网帐号只能允许两台终端同时在线，我和女票一人占了一个终端，在远程连接宿舍PC的时候，为了避免~~挨打~~女票掉线，每次都是手动在在线管理页面将自己实验室PC下线，然后再在宿舍PC上登录上网帐号，或者准备用实验室PC上网时手动下线宿舍PC，再在实验室PC登录。这样以来一边SSH操作宿舍PC，一编实验室PC查资料来回切换网络很是不方便，所以通过`Shadowsocks`来快速搭建一个网络共享平台，简单高效的解决了这个问题。 确保已经安装了pip，并最好更新到最新版本，我比较喜欢用python3： ```bash sudo apt-get install python3-pip sudo pip3 install --upgrade pip sudo pip3 install shadowsocks # 到这里已经完成了ss的安装，下一步进行配置，我比较喜欢用json配置文件进行配置 sudo nano /etc/ss.json ``` 我的配置文件如下： ```json { "server":"::", "server_port":8388, "local_port":1080, "password":"password", "timeout":600, "method":"aes-256-cfb" } ``` 然后启动ss： ```bash sudo ssserver -c /etc/ss.json -d start ``` 当然，还有各种优化ss连接和数据传输速度的方法，我这里不需要，所以就不再进行配置。 通过这种简单的方式完美的解决了一个操蛋的问题:smile:。
Python3使用内置CSV模块读写CSV格式文件 January 10, 2018 ```python import csv # open的时候可以指定编码 csv_reader = csv.reader(open('1.csv')) csv_writer = csv.writer(open('2.csv','w')) for row in csv_reader: print(row) # ['公告编号', '公告内容', ...] csv_writer.writerow(row) # 还有writerows方法 # csv_writer.writerows(rows) ```
Ubuntu 16.04下安装Jupyter Notebook并开启远程访问 January 9, 2018 > 因为电脑在宿舍，所以开一个Jupyter Notebook远程访问还是比较方便测试程序的。 - 阅读剩余部分 -
Ubuntu 16.04下安装MXNet 1.0 GPU版 January 9, 2018 虚拟环境已经在[安装TensorFlow](https://feelncut.com/2018/01/09/TensorFlow.html)的过程中安装好了，在改虚拟环境的基础上进行安装MXNet1.0 版本。 主要参考官方安装指南： > https://mxnet.apache.org/install/index.html - 阅读剩余部分 -
Ubuntu 16.04下安装TensorFlow最新GPU版 January 9, 2018 在安装TensorFlow GPU版本之前，需要安装好CUDA 8.0 + cuDNN 6.0，安装过程见[这里](/2018/01/09/46.html)。其他版本的CUDA与cuDNN也可以参考这个安装步骤。 >**补充：由于TF更新很快，本教程只适用于依赖CUDA 8.0 + cuDNN 6.0的TF版本，不过我按照同样的方法成功安装了CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 和 TensorFlow 1.6版本，`注意环境变量添加的时候目录改成CUDA-9.0`。** 本次安装主要按照官网的安装指南进行安装，通过`virtualenv`安装了Python3.5 GPU版本，官网安装指南： > https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingVirtualenv - 阅读剩余部分 -