在JetsonNano下为python3.6用scipy源码编译的scipy安装包。
搞了两天，填了无数坑，下载了一堆包才编译出来的。
太痛苦了！

在IT行业中，后端开发是构建应用程序不可或缺的一部分，而Python语言因其简洁明了的语法和丰富的库支持，已经成为后端开发领域中的热门选择。
"backend_python"这个项目可能是一个专门探讨使用Python进行后端开发的资源集合。
让我们深入了解一下Python在后端开发中的应用和相关知识点。
Python作为一门解释型、面向对象的高级编程语言，其特点在于可读性强，易于学习，适合快速开发。
在后端开发中，Python主要通过以下几个方面展现其强大功能：1. **Web框架**：Python拥有许多成熟的Web框架，如Django、Flask、Tornado等。
Django是一个功能齐全的MVC（Model-View-Controller）框架，提供了强大的ORM（对象关系映射）和内置的管理界面，适合大型复杂项目。
Flask则轻量级且灵活，适用于快速开发小型应用。
Tornado则以其异步I/O模型在高并发场景下表现出色。
2. **数据库操作**：Python支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，通过相应的数据库连接库如pymysql、psycopg2、sqlite3等进行数据交互。
ORM库如SQLAlchemy和Peewee可以进一步简化数据库操作。
3. **API开发**：Python可以方便地创建RESTful API，通过框架如Flask-Restful或Django REST framework，可以快速构建符合HTTP标准的接口，便于前后端分离。
4. **数据处理与分析**：Python的Pandas库为数据分析提供了强大的工具，NumPy和SciPy则在科学计算领域有着广泛的应用。
对于大数据处理，Apache Spark可以通过PySpark接口与Python结合，实现高效的数据处理。
5. **并发与异步**：Python 3.5及以后版本引入了asyncio模块，支持协程和异步编程，使得Python也能处理高并发场景。
6. **部署与运维**：Python的Fabric和Ansible可以用于自动化部署和系统管理，而Gunicorn和uWSGI则是常用的Python WSGI服务器，用于承载Web应用。
7. **微服务架构**：Python在构建微服务方面也十分便捷，利用Flask或Django可以快速构建独立的服务单元。
8. **测试**：Python的unittest、pytest和behave等库提供了全面的测试支持，确保代码质量和稳定性。
9. **安全**：Python的requests库用于安全的HTTP请求，而cryptography和pyOpenSSL库则提供了加密和网络安全相关功能。
10. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具都可以与Python项目很好地集成，实现自动化的测试和部署流程。
"backend_python-main"这个文件名可能是项目的主要入口或者源代码目录，包含了项目的主程序、配置、路由、模型等核心部分。
通过对这个目录的深入研究，可以更具体地了解项目如何运用以上知识点进行实际的后端开发。
Python在后端开发中的应用广泛且深入，无论是在小型快速原型还是大型企业级应用中，都能发挥其独特的优势。

简介：
Reap是一个开源项目，它的主要目标是对开源软件进行优化处理，去除其中的冗余部分，并用依赖项替换它们。
这个过程对于提升软件的效率、减少资源占用以及优化整体性能至关重要。
在开源社区中，Reap可能被视为一种工具或框架，帮助开发者更有效地管理和维护他们所使用的开源组件。
在Reap的背景下，"sage-2.8.5.1"这个文件可能是Sage数学软件的一个特定版本。
Sage是一个强大的开源数学计算环境，它集合了多个数学软件包，如Python、NumPy、SciPy等，为用户提供了一个统一的界面来执行各种数学运算。
Reap对Sage的这个版本进行了处理，可能去除了其中不必要的部分，或者更新了某些过时的依赖，使得用户可以得到一个更轻量级且高效的版本。
在开源软件的世界里，冗余代码和不必要的依赖性可能会导致软件体积庞大，运行缓慢，甚至可能导致兼容性问题。
Reap的工作原理可能是通过分析软件的源代码和依赖关系，找出可以被其他库或模块替代的部分，然后进行替换，或者直接删除无用的代码，以实现瘦身和优化。
这个过程涉及到的知识点包括：1. **开源软件管理**：理解开源软件的许可证、版本控制、社区协作和贡献机制是Reap能够有效工作的基础。
2. **代码分析**：Reap可能使用静态代码分析技术来识别冗余和无效的代码段。
3. **依赖管理**：Reap需要处理不同开源组件之间的依赖关系，可能涉及到版本控制和冲突解决。
4. **编译与构建**：优化后的软件需要重新编译和构建，以确保所有改动正确无误。
5. **性能优化**：通过删除冗余代码和优化依赖，Reap旨在提高软件的运行速度和资源利用率。
6. **版本控制**：Reap处理的每个软件版本都需要在版本控制系统（如Git）中妥善管理，以便追踪和回溯修改。
7. **软件分发**：优化后的软件可能需要以不同的格式（如安装包、容器镜像等）提供给用户，这就涉及到软件打包和分发的知识。
8. **兼容性测试**：在优化软件后，必须进行全面的兼容性和功能测试，以确保改动不影响软件的正常使用。
9. **社区参与**：Reap作为一个开源项目，其发展和维护离不开开源社区的支持和参与，包括代码贡献、问题报告和反馈。
通过Reap这样的工具，开发者可以更高效地管理和维护开源项目，同时为用户提供更加精简、优化的软件体验。
这对于个人开发者和大型团队来说都是一种有价值的资源优化方式。

简介：
《PyPI官网下载GPJax-0.3.1.tar.gz——深入理解Python科学计算库》在Python的生态系统中，PyPI（Python Package Index）是最重要的资源库，它为全球开发者提供了海量的Python库，方便用户下载和分享。
本文将深入探讨一个名为GPJax的Python库，具体为GPJax-0.3.1版本，通过其在PyPI官网发布的资源，我们来剖析这个库的功能、用途以及如何在分布式环境和云原生架构中发挥作用。
GPJax，全称为Gaussian Processes in Jax，是一个基于Jax的高效、可微分的高斯过程库。
Jax是一个灵活且高效的数值计算库，它提供了自动梯度和并行计算的能力，广泛应用于机器学习和科学计算领域。
GPJax旨在为这些领域的研究者和开发人员提供强大的工具，用于构建和优化高斯过程模型。
高斯过程（Gaussian Process）是一种概率模型，它在机器学习中被用作非参数回归和分类方法。
GPJax库的优势在于其与Jax的紧密结合，这使得用户能够轻松地对高斯过程模型进行反向传播和梯度下降等优化操作，从而实现更复杂的模型训练和推理。
在GPJax-0.3.1版本中，我们可以期待以下特性：1. **高性能计算**：由于GPJax是建立在Jax之上，它能够利用现代硬件的加速能力，如GPU和TPU，进行大规模数据处理和模型训练。
2. **自动微分**：Jax的自动微分功能使得GPJax可以无缝地支持模型的反向传播，这对于优化模型参数至关重要。
3. **并行计算**：GPJax能够利用Jax的并行化能力，处理大型数据集，提高计算效率。
4. **灵活性**：GPJax允许用户自定义核函数，适应各种问题的具体需求。
5. **易于集成**：作为Python库，GPJax可以轻松地与其他PyPI库（如Scipy、NumPy等）集成，构建复杂的机器学习系统。
对于“zookeeper”标签，GPJax虽然不直接依赖ZooKeeper，但在分布式环境中，ZooKeeper常用于服务发现和配置管理，如果GPJax被部署在分布式集群中，可能与其他系统组件结合，利用ZooKeeper进行协调和服务监控。
至于“云原生（cloud native）”，GPJax的设计理念与云原生原则相吻合，它支持灵活的扩展性，可以适应动态变化的云环境。
在云环境中，GPJax能够充分利用弹性计算资源，实现按需扩展和缩容，以应对不同的工作负载。
在实际应用中，GPJax-0.3.1的压缩包包含的主要文件可能有：- `setup.py`: 安装脚本，用于构建和安装GPJax库。
- `gpjax`目录：库的核心代码，包括模块和类定义。
- `tests`目录：单元测试和集成测试，确保库的正确性和稳定性。
- `docs`目录：可能包含文档和教程，帮助用户理解和使用GPJax。
- `requirements.txt`: 依赖项列表，列出GPJax运行所需的其他Python库。
通过这些资源，开发者可以深入了解GPJax的工作原理，将其整合到自己的项目中，利用高斯过程的优势解决复杂的数据建模和预测问题。
无论是科学研究还是工业应用，GPJax都为Python用户提供了一个强大而灵活的工具，以应对日益增长的计算需求。

scipy_0.14.0.win_amd64_py2.7.exe

scipy-0.13.3老版本有需要的可以自行下载

Win7，64位，python3.5.2下的安装包:numpy-1.12.0b1-cp35-none-win_amd64.whl;matplotlib-2.0.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl;scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl安装文件

PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS

里面3个whl文件验证可用，scipy太大了，下载链接和安装方法参考http://blog.csdn.net/a15216115048/article/details/；
之前下载三个exe的，验证我的机器上不能用，不过别人传上来也许在其他机器上是可以的。

微带线计算工具，矩形贴片微带天线计算，使用Python实现，可在MAC\WINDOWS|LINUX等环境下运行，需要PyQt5,Scipy等库

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。