弱鸡程序员的一天都在折腾些什么?

本文生动再现了一群程序员共同解决一个看似简单的ipykernel安装问题的过程。从最初遇到版本冲突到最后解决问题,经历了多次尝试与失败,最终在团队合作下找到了正确的解决办法。

作者:毕导 

在影视作品中,程序员多以技术大神的形象出现。

他们经常在电脑上随意插一个U盘,对着黑色的界面飞速敲下绿色的代码,10秒钟后合上电脑,冲主角邪魅一笑表示“我已经黑进五角大楼了。”

邪魅一笑.gif

别急着崇拜。当我入了这一行后,发现根本不是这么回事!

事实上,如果我键盘敲得噼里啪啦响,那绝对是在微信上跟妹子聊天。如果敲一会就停半天,抱着一杯茶,表情拧巴,那才是在编程。

对我们菜鸡来说,编程debug的时间真的比coding的时间长多了但最近我发现,在一群程序员里,集体相拥debug反而成了一件快乐的事。

debug的意义绝不仅仅是让一段代码跑通,它更是一种技巧的攀比,一种精进的机会,甚至是一种感情的升华!今天,我就来复盘我的一个下午,让大家感受一下我每天的时间都在折腾些啥。

毕导篇

众所周知,我们调包侠有一种常用的科研思路:在前人论文代码的基础上一通魔改,性能提升了2个点,nice可以发文章了

调包侠的学术循环

最近我看到一篇不错的文献,而且作者很贴心地公布了代码。我最喜欢的就是这种有开源精神的作者了!我当场下载他的代码一个run!深度学习就像呼吸一样自然!

咦,怎么第一行就Error啊……仔细一看,的确是我的问题。

众所周知,深度学习有两个主要的库,一个是Google家的Tensorflow,一个是Facebook家的Pytorch(不会有caffe党和theano党喷我吧不会吧不会吧)。我用的是更加轻松易学的Pytorch,但这篇文献的代码是用Tensorflow写的,在我的环境里无法运行。

这解决方法很简单啊:只要给我的服务器上安装Tensorflow就行了(你也可以选择import torch as tf)。我用华丽的手法打下一行pip install tensorflow,然后当场重启jupyter内核一个run!深度学习就像呼吸一样自然!

结果是这样的……

怎么还是Error?当然,我对此早有预料。写代码就像人生,有些人出生就会coding,有些人生来就是warning。—— 毕·猛子

这次系统提示说我没有安装tensorflow.contrib这个包。这我就傻了,不应该是装tensorflow的时候自动一起装的么……

我当场一通咕狗,咕到Stackoverflow上有人问过一模一样的问题。Stackoverflow是一个技术问答网站。编程就这点好,不管遇到多蠢的问题,在Stackoverflow上一定有人已经问过并且有大神已经解决了。

大神的回答

破案了,我刚装的Tensorflow是最新版2.7,但这篇文献的代码是用Tensorflow1.0系列写的。

类似于你打算烤串,买了个无敌全自动核聚变烧烤机,但你手上的鸡翅只支持用柴火烤。那你只能卖了核聚变烧烤机,重新买柴火。

所以现在解决方案就很简单了啊:卸载Tensorflow2.7,重新安装1.0系列版本就行了,比如1.15。

这我最擅长了,深度学习写代码我虽然菜,但它的安装与卸载对我就像呼吸一样自然!我当场给图灵老祖烧了点纸求保佑,然后一个pip uninstall tensorflow再一手pip install tensorflow==1.15!

然后当然是Error啊……这次的Error说的是,找不到Tensorflow1.15这个版本……怎么会这样的呢

我咕狗了一通又破案了:Tensorflow1.0版本在python3.6以上版本无法运行。而我,作为一个喜欢更新一切的先锋青年,用的是python3.8。

类似于你现在买来了柴火打算开始烤鸡翅,结果发现这个柴火不支持打火机引燃,只能用钻木取火。

这时候不可能为了这破事卸载python3.8去装3.6。其实解决方案也很简单:只要用Anaconda创建一个python3.6虚拟环境,在这个虚拟环境里装上Tensorflow1.0就行。类似于你在旁边新建了一个钻木取火机,然后烤翅。

我给Guido van Rossum的照片磕了三个响头,然后反手一个

深度学习创建虚拟环境就像呼吸一样自然!

但创建了之后我也不知道为什么,Tensorflow还是安装失败。

时光飞逝,不知不觉半小时过去了,我的呼吸早已不像当初那般自然。我忍不住举手了:“冬冬,请过来一下!”

冬冬篇

冬冬是我组的博五大师兄,比我小三岁,码力深不可测。他日常1个人就可以负责一整个化工厂的横向项目,他训练神经网络时会口算验证GPU的反向传播对不对,他失眠的时候会用Mapreduce并行化数羊!

通常,你可以从一名程序员桌子上的书来判断他的水平。这是冬冬的桌子,虽然大部分书好像没拆封,但还是一看就知道他很厉害。

他听了我的需求,表示这不是像呼吸一样自然!然后反手就是一个

然后Tensorflow1.15就安装成功了!

我说你这几行代码跟我刚才有任何区别吗???

冬冬说,手不一样

可恶哇,给他装到了!

但总之折腾这么久,终于搞定了,我的脸上露出了胜利的微笑!调包侠,变身!

怎么还Error!系统提示我没有安装ipykernel,没有这玩意Jupyter就无法运行代码。

此时我已经心存喜乐,见招拆招,只要安装上ipykernel应该就临门一脚,彻底搞定了!我当场两行

ipykernel显示成功装上了,但系统依然继续提示需要安装ipykernel……

我将正在表演真男人从不回头.jpg的冬冬抓了回来。他说这ipykernel不是有手就能装?然后冬冬用刚才的金手指打下了和我一样的代码

这回系统一视同仁,没有鸟他。冬冬表示,不知道,搞不定。可能他手刚刚抠了鼻屎吧。

正当我陷入迷茫之时,一旁的向帅突然举手了!他淡淡地说了一句:“我想试试。”

向帅篇

向帅是我们组研二的师弟,比我小7岁,很帅,单身,码力震古烁今,只要单手就可以写出一个化工厂的故障诊断软件。导师扔给他n个任务,他可以在O(1/n)的时间复杂度内完成!

而且你不管什么时候打开Steam,他都在线,他《刺客信条》全系列白金!虽然这两点好像和他编程厉害没啥关系,但一个连刺客信条都能白金的人,显然不是什么正常人。

我邀请向帅坐在我的座位上,我跪在旁边安静地看着。向帅打开了一个我看不太明白的界面,双手在键盘上飞快地敲linux命令,不过仔细看的话好像大部分时候是敲错了在往回删。

大概20分钟后,他长叹了一口气。

我凑上去看了一眼,挺厉害的,不仅刚才装ipykernel的问题没解决,现在连刚建的虚拟环境都进不去了。

向帅的声音有些颤抖,表示Everything is under control。他又埋头敲下更多的命令,cd ls rm满天乱飞。在我们这个暖气很差的办公室里,他的额头上竟然流下了汗水。

我说,我能不解决这个问题了吗?我不想调这个包了,你给我把一切恢复到你来之前的样子就行。

他说,有些事情是回不去的,而且码农精神就是要不服输,我们应当征服linux而不是被linux征服,不是吗?

听到这里,一直沉默的阳仔突然说话了:“linux?谁在说linux?”

阳仔篇

其实大家在上文中已经见过阳仔了

阳仔今年博四,比我小4岁,码力炉火纯青,基本是Linus先生中国分Li。他的人生0 error 0 warning,我丝毫不怀疑他真的可以10分钟黑进五角大楼,他就是服务器的化身!

这是他自己说的

阳仔看都没看,就拿起一个U盘插入我的主机,让我安装这个ms-toolsai.jupyter-2021.8.2041215044。

我说你刚不是在睡觉么,你知道发生了什么事吗?他说你这个问题我太懂了,睡着觉都能给你解决。

这一切熟练得仿佛他就是为了解决这个问题而生的。

此时我桌边的人已经越来越多,大家甚至组成了一个人大校徽

这个bug已经超越了bug本身,变成了一个武侠擂台,小小的ipykernel成了一屋人码力的试金石。看来阳仔才是最终的擂主啊。

过了一会,阳仔问我,那个有点不好意思,你刚才是什么问题来着?我说虚拟环境装不上ipykernel。阳仔说哦原来不是我想的那个问题啊,那我撤了。

已经4点了,而我的电脑还是一团浆糊。旁边的黄宝已经在下班吃饭倒计时1小时报时了。

大家围着我的工位一片欢声笑语,吃着零食,聊起了F1、网球和冰冰最近水的视频,相约哪天一定要去温州现场看一次温网。仿佛没人记得,他们围着我工位的初心是为了debug的。

这时向帅若有所思地说:“我想再试试。他梅开二度,又坐在了我的工位上。

我已经不报什么希望了,开始在边上带领大家做起了拉伸运动。突然,向帅猛敲了一下我2000块的键盘,怒吼一声“搞定了!”

我定睛一看,Jupyter的代码单元格左下角,出现了一个小小的绿勾。那是一个神圣的绿勾,一个胜利的绿勾!我的键盘上还残留着向帅手指的清香!

此时向帅已经以真男人从不回头.jpg的姿势回到了自己的工位,整个办公室爆发出了雷鸣般的掌声。

向帅说,不知道为啥今天conda默认安装的ipykernel不是最新版的。所以在conda install ipykernel后面加一行condaupgrade ipykernel就好了……这bug真的很诡异,很难发现……

5点整,黄宝进行了下班吃饭准点报时。折腾了一下午,大家都筋疲力尽(主要是聊天和笑累了)。我们开心地复盘了今天的全过程,可惜无人能分享,只好讲给呋喃听。

呋喃说ipykernel在12月1号从6.5.1版Release了6.6.0版,你们的bug可能来自于这。

最后给大家两点经验:

1、代码跑不出来,先检查各种版本问题!

2、人啊,还是要有好兄弟!

参考文献

1、Zheng, Shaodong, and Jinsong Zhao. "A Self-Adaptive Temporal-Spatial Self-Training Algorithm for Semi-Supervised Fault Diagnosis of Industrial Processes."IEEE Transactions on Industrial Informatics(2021).

2、Wu, Deyang, and Jinsong Zhao. "Process topology convolutional network model for chemical process fault diagnosis."Process Safety and Environmental Protection150 (2021): 93-109.

3、Xiang, Shuaiyu, Yiming Bai, and Jinsong Zhao. "Medium-term Prediction of Key Chemical Process Parameter Trend with Small Data."Chemical Engineering Science(2021): 117361.

(本文并没有参考这些文献,但这是冬冬、阳仔、向帅最近发的,文笔清晰,配图优美,希望大家写paper的时候可以引一下,明年我们评上奖学金请大家吃饭,谢谢)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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