1.2 系统平台——CentOS 6

本文探讨了选择Linux发行版的原因,强调了CentOS的稳定性与资源效率,并介绍了常用的开发与系统工具。

系统安装

对于操作系统,只要是Linux的发行版就可以,关键还是自己用着要顺手,舒服。

如果你想问我为什么要选择CentOS作为操作系统而不选择Ubuntu这种更新的操作系统?
其实,它们没有什么更高明之处,主要是工作习惯使用CentOS了。虽然大部分软件不是最新的,但是对于企业来说,稳定更重要。而且,CentOS是redhat的免费版,提供的维护和更新时间更长。操作界面简单、方便, 对于其他Linux发行版系统日渐复杂绚丽的操作界面和风格。CentOS对于初学者上手会比较快,消耗的系统资源低。
一些开发涉及的相关命令

我们主要使用的工具或命令屈指可数:

编译器或编译工具:

gcc:GUN C语言编译器,支持C99标准并且有扩展;
as:GAS汇编语言编译器,用于编译AT&T格式的汇编语言;
ld:链接器,用于将代码程序编译后的中间文件,链接成可执行文件;
nasm:NASM编译器,用于编译Intel格式的汇编语言;
make:编译工具,根据编译脚本文件的内容,编译程序。

系统工具或命令:

dd:用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换;
mount:挂载命令,用于将U盘,光驱,软盘等存储设备,挂载到指定路径上。
umount:卸载命令,与mount命令相反。
cp:拷贝命令,用于将文件或目录拷贝到指定目录下。
sync:同步数据命令,用于将文件同步回写到存储设备上。
rm:删除命令,删除指定文件或目录。
objdump:反汇编命令,用于将可执行文件反编译成汇编语言。
objcopy:文件提取命令,用于将源文件中的内容,提取到目标文件中。

这些工具基本上默认安装的Linux发行版系统里面都是默认就会安装的。如果您的电脑里没有相关的命令,您也不需要担心,根据相关的Linux发行版系统提供的更新软件工具(yum、apt-get等)就能更新到最新版本。我们对于这些工具的版本要求几乎没有。因为我们使用的是最原始的功能——将代码编译成二级制文件,就连常用的软件库都不需要。我们要从零做起!

注意事项:

对于VMWare分配的内存和硬盘空间不用太多,硬盘可以配置成动态增长的,这样会节省很大空间。

对于Linux发行版系统的SWAP分区,这个对我们来说可有可无。swap分区是对少于4G物理内存的系统环境,有大内存开销的时候才起作用(内存使用量低于内存管理单元的临界值)。

本文已在图灵出版社社区连载中,欢迎大家前去阅读。

网址:http://www.ituring.com.cn/minibook/29303

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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