使用flask + uwsgi + supervised 使用虚拟python环境搭建网站

flask是个轻量级的网站框架,如果网站仅仅是几个简单的页面与功能接口的话,使用它比其他诸如django等框架要方便很多。然而当网站构建好后,需要部署到服务器,此时需要另外两个工具:用于让python与网站服务器相连的uwsgi,以及用于自动启动并守护的supervisor。

flask和uwsgi都支持python2和python3,但supervisor只支持python2,所以如果网站app一定要用python3的话则一定会出现他们装在不同的虚拟环境下。不过不怕,这是可以解决的。

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信息增益与主成分分析在化学信息学中的应用

摘要:信息增益一般用在数据挖掘中的决策树方法领域,它是指当前熵与两个新群组经加权平均后的熵之间的差值。
在化学信息学中,我们可以利用信息增益判断分子指纹的每个子结构对分子活性的影响程度。
主成分分析是数理统计中的一种技术,意在降低变量的维度,防止过拟合现象以提高模型的准确度。
在化学信息学中,我们可以利用主成分分析技术解决分子描述符太多且可能存在相关性的问题。
本文简单介绍上述两种方法的原理,并描述他们在化学信息学中的具体应用。

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在Docker中使用GUI环境,解决cannot connect to X server问题

Docker 因为其部署、迁移方便而广为受到关注。我们使用 DockerFile 进行环境搭建与配置,用户只需要下载 Docker 并安装,下拉镜像docker pull TheImage即可仿佛下载了一个已经配置好的虚拟环境,然后docker run 即可实现程序。
可当它处理GUI程序的时候就不那么方便,如果直接执行GUI程序会得到“cannot connect to X server”错误。因为 Docker 程序也像在另一个虚拟机一样,无法直接输出图像到宿主的显示器,而是需要在某个隧道下进行 X 传输。

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使用Python-RQ 构建前后端分离的任务队列应用

故事的起因是想要做一个有排队任务系统的webserver。
初步想的架构是这样,前端用一个web页面用来新建、查看任务,通过php存至MySQL数据库,并向Worker(用Python实现的一个程序)发起一个signal,如果Worker停止工作了,则开启工作,如果已经正在跑任务,则什么事都没有。Worker启动后会跑下一个state为0的任务,完成后将结果保存到result,并进行下一个任务,若没任务则进入休眠状态。然后web可以通过id查看任务状态和任务结果。

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使用Cython实现斐波那契数列并与Python比较

Cython 是用 Python 的语法写C语言,原理其实就是解释器将 python 语言翻译成C语言然后再用编译器(比如 gcc 或者 vc++ )编译成可被 python 调用的动态链接库。是用 Cython 的好处自然就是快。最近想到一个问题,斐波那契数列可以用两种方法实现,一种是用迭代方法,即根据定义当前值等于前两个值的和。另一种是使用数列知识中的求通式法直接算出。哪种更快?

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Loopback自动添加ShowDoc文档及API测试

Showdoc API loopback (项目地址:https://coding.net/u/zealseeker/p/showdoc-api-loopback/git )是一款用于 Loopback (基于Express的RESTful 框架)中的 API 测试以及基于 ShowDoc 文档自动上传的工具。通过写测试脚本,用户可以方便的进行有上下文的接口测试,并且同时将需要写成文档的接口上传至ShowDoc自动进行文档维护。主要依赖于Nodejs中的Request包以及ShowDoc的文档接口。

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Git clone 失败:Unable to find remote helper for 'https' 解决方法

碰到问题:

无论是使用 CentOS 6 自带的 Git 1.7.1 还是自己根据教程安装的 Git 2.2.1 都无法从Coding中以https协议克隆版本库。百度了很多也未能找到合适的解决方法。

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初试TensorFlow,学习深度神经学习

前言

最近深度学习是比较火的,在theano和tensorflow之间做了个抉择,还是觉得google维护的项目靠谱点。而从另一个角度,theano是个更强大的数学工具,所以对于我们这些门外汉来说,可能更希望直接上手网络的构建和预测,从这个角度来说,TensorFlow兴许更适合。

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Matplotlib 图例与标注

用Matplotlib作图相比于使用Origin这种商业软件更为程序化,当熟练了以后还是非常方便的。参考官方文档以及一些教程,不难做出一些比较好看的散点、柱状图等,这些也是在学术研究中比较常见的chart。
但是,常常我们需要在柱状图或者散点图上增加一些图例以及标注以增加图表的可读性,那么该怎么做呢?此处介绍两处笔者用到的增加图例与标注的方法:

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我和Coding这两年

上一次冒泡 并不知道这是个活动,无意中得到好多赞,让我有写一篇完整版,发表一篇博文,聊聊不为人知的情结。此文同步到我的博客

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