파이썬을 내장할 수 있나요?
Python은 최근 몇 년 동안 큰 인기를 끌었습니다. Python은 간결하고 명확하며 읽기 쉽고 확장성이 뛰어난 객체 지향 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. 모듈(특히 C/C++)은 서로 쉽게 연결되며 종종 글루 언어라고도 불리며 그래픽 처리, 수학 처리, 웹 프로그래밍, 멀티미디어 응용 프로그램 및 기타 분야에서 사용할 수 있습니다.
Positioning (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)
오랜 세월 동안 임베디드 개발 분야의 개발 언어는 주로 C/C++였으며, 이제 Python을 기반으로 합니다. MicroPython은 이미 이 분야에 참여했습니다. MicroPython은 Damien George라는 엔지니어입니다. 이는 ANSI C(C 언어 표준)를 기반으로 하며 구문 측면에서 Python 사양을 따릅니다. 임베디드 하드웨어에서의 사용 (구체적으로는 마이크로컨트롤러 레벨을 의미합니다.) MicroPython에서 공식적으로 제공하는 하드웨어 개발 보드는 공식적으로 제공되는 개발 보드 외에도 일부 임베디드 하드웨어에도 있습니다. Esp8266, WiPy, Espruino Pico, STM32F4 Discovery 등과 같은 MicroPython에 성공적으로 이식되었습니다.
MicroPython pyboard는 베어 메탈에서 MicroPython을 실행하는 소형 전자 회로 기판으로, 다양한 전자 프로젝트를 제어하는 데 사용할 수 있는 하위 수준 Python 운영 체제를 제공합니다.
MicroPython에는 대화형 프롬프트, 임의 정밀도 정수, 클로저, 목록 이해, 생성기, 예외 처리 등과 같은 많은 고급 기능이 포함되어 있습니다. 그러나 256k의 코드 공간과 16k의 RAM에서 실행될 정도로 매우 컴팩트합니다.
MicroPython은 일반 Python과 최대한 호환되도록 설계되었으므로 데스크톱에서 마이크로 컨트롤러 또는 임베디드 시스템으로 코드를 쉽게 전송할 수 있습니다.
pyboard는 소프트웨어 기능을 완벽하게 지원하는 공식 MicroPython 마이크로컨트롤러 보드입니다. 하드웨어는 다음과 같습니다.
STM32F405RG 마이크로컨트롤러
하드웨어 부동 소수점을 갖춘 168MHz Cortex M4 CPU
1024KiB 플래시 ROM 및 192KiB RAM
전원 및 직렬 통신용 마이크로 USB 커넥터
마이크로 SD 카드 슬롯, 표준 및 고성능 지원 용량 SD 카드
3축 가속도계(MMA7660)
배터리 백업 옵션이 포함된 실시간 시계
왼쪽 및 오른쪽 가장자리에 24개의 GPIO, 하단 행에 5개의 GPIO, 하단에 LED 및 스위치 GPIO
3x 12비트 아날로그-디지털 변환기, 16핀, 4x 아날로그 접지 실드
2x 12비트 아날로그-아날로그 변환기(DAC), 핀 X5 및 X6에서 사용 가능
4개의 LED(빨간색, 녹색, 노란색 및 파란색)
1개의 리셋 및 1개의 사용자 스위치
3.6V ~ 16V의 입력 전압 범위에서 최대 250mA를 공급할 수 있는 온보드 3.3V LDO 레귤레이터
ROM 프로그램의 DFU 부트로더, 펌웨어를 쉽게 업그레이드할 수 있음
Python은 매우 시작하기 쉽고 널리 사용되는 언어이기도 합니다. MicroPython은 배우기 쉽고 사용되는 언어를 임베디드 개발에 제공합니다. 하드웨어를 직접 작동할 수 있으며 컴파일 및 다운로드가 필요하지 않으므로 빠르게 확인할 수 있습니다. 프로그램의 결과는 매우 좋은 경험이었습니다. PyBoard는 정교하고 컴팩트한 아름다운 개발 보드로 학습 및 개발이 쉽습니다. 또한 MicroPython은 STM32F4 Discovery Board, NUCLEO-F401RE Board, NUCLEO-F767ZI Board, ESP8266, WiPy 등 더 많은 플랫폼을 지원합니다. 등, 위의 모든 개발 보드는 MicroPython을 지원합니다. 개발 보드에 펌웨어를 플래시하여 사용할 수 있습니다. MicroPython은 관심 있는 학생들에게 새로운 개발 경험을 선사합니다.
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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소
