Pythonを埋め込むことはできるのでしょうか?
Python は近年非常に人気が高まっています。Python はオブジェクト指向の解釈型コンピュータ プログラミング言語です。Python 構文は簡潔かつ明確で、読みやすく、スケーラブルです。Python には、他の言語で使用できる豊富で強力なライブラリがあります。作成されたさまざまなモジュール (特に C/C) は簡単に接続でき、グルー言語と呼ばれることがあり、グラフィックス処理、数学的処理、Web プログラミング、マルチメディア アプリケーションなどの分野で使用できます。
ポジショニング (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル)
これまで長い間、組み込み開発分野の開発言語は C/C が主流でしたが、現在では Python をベースとした MicroPython がこの分野に参入しています。MicroPython は、Damien George というエンジニアが開発したものです。 ANSI C (C 言語標準)、および構文に関して Python 仕様に従い、主に組み込みハードウェア (特にここではマイクロコントローラー レベル) での基礎となる操作の実装を容易にするため、MicroPython によって公式に提供されるハードウェア開発ボード公式に提供された開発ボードに加えて、Esp8266、WiPy、Espruino Pico、STM32F4 Discovery などのいくつかの組み込みハードウェアも MicroPython で移植されています。
MicroPython pyboard は、ベアメタル上で MicroPython を実行するコンパクトな電子回路基板で、さまざまな電子プロジェクトの制御に使用できる低レベルの Python オペレーティング システムを提供します。 MicroPython には、対話型プロンプト、任意精度整数、クロージャー、リスト内包表記、ジェネレーター、例外処理など、多くの高度な機能が含まれています。ただし、非常にコンパクトで、256k のコードスペースと 16k の RAM で実行されます。 MicroPython は、通常の Python と可能な限り互換性があるように設計されているため、デスクトップからマイクロコントローラーまたは組み込みシステムにコードを簡単に転送できます。pyboard は、ソフトウェア機能を完全にサポートする公式の MicroPython マイクロコントローラー ボードです。ハードウェアは次のとおりです:
STM32F405RG マイクロコントローラハードウェア浮動小数点を備えた 168 MHz Cortex M4 CPU1024KiB フラッシュ ROM および 192KiB RAMMicro USB電源およびシリアル通信用コネクタMicro SD カード スロット、標準および大容量 SD カードをサポート3 軸加速度計 (MMA7660)オプションのバッテリーを選択してください。バックアップされたリアルタイム クロック左端と右端は 24 GPIO、下の行は 5 GPIO、下部には LED とスイッチ GPIO があります3 12 ビット アナログ - - デジタル コンバータ、16 ピン、4 つのアナログ グランド シールド 2x 12 ビット アナログ - アナログ コンバータ (DAC)、ピン X5 および X6 で利用可能 4 LED (赤、緑) 、黄色と青の色)1 つのリセットと 1 つのユーザー スイッチオンボード 3.3V LDO レギュレータ、最大 250mA を供給可能、入力電圧範囲は 3.6V ~ 16VROM の DFU ブートローダーは、ファームウェアを簡単にアップグレードできますPython は、開始するのが非常に簡単な言語であり、広く使用されている言語でもあります。MicroPython は、学習しやすく、組み込みに使用しやすいこの言語をもたらします。開発では、コンパイルやダウンロードを行わずにハードウェアを直接操作できるので、プログラムの結果がすぐに確認でき、とても良い体験ができます。 PyBoard は、絶妙でコンパクトな美しい開発ボードで、学習と開発が簡単です。さらに、MicroPython は、STM32F4 Discovery Board、NUCLEO-F401RE Board、NUCLEO-F767ZI Board、ESP8266、WiPy、など、上記のすべての開発ボードが MicroPython をサポートしており、開発ボード上のファームウェアをフラッシュすることで使用できます。 MicroPython は新しい開発エクスペリエンスをもたらしますので、興味のある学生は試してみてください。 Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonを埋め込むことはできるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所
