1.一文学会如何在Linux服务器上安装Python环境
2.Linux CentOS服务器安装Python3.8环境
3.[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
4.如何fabric安装

一文学会如何在Linux服务器上安装Python环境

       要在Linux服务器上安装Python环境，首先确保系统自带Python，通过运行python --version命令查看版本。如果需要安装Python依赖，可使用yum -y install相关开发工具包，如Python 3.7及以上版本还需安装libffi-devel。asp源码 摄影国内网络环境下，建议从国内镜像下载Python源代码，如通过wget下载到/usr/local/目录。

       下载完成后，解压Python安装包并进行预配置，指定安装路径到/usr/local/python3。执行./configure命令后，进行编译与安装，通过make & make install完成。此时，系统默认的半生问道源码Python版本可能需要替换，通过sudo rm -rf /usr/bin/python移除旧版本，然后创建软链接，ln -s /usr/local/python3/bin/python3.9 /usr/bin/python（注意版本号），并为pip3创建类似链接。这样，通过python3和pip3命令，即可使用新安装的Python和pip。

       最后，芒果云源码通过python3 -V检查Python版本，pip3 -V检查已安装的库，以确认安装成功。完成上述步骤后，Linux服务器就具备了最新的Python环境。

Linux CentOS服务器安装Python3.8环境

       在Linux CentOS服务器中安装Python3.8环境，对于脚本编写、大数据框架、网页源码 apk数据分析和开源框架运行具有广泛用途。以下是详细的安装步骤：

       ### 安装前准备

       在开始安装Python3.8之前，请确保您的系统中已安装以下开发工具：

       <yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel gcc

       接下来，进入Python3.8源码目录，并执行编译安装：

       #cd python3.8/

       ./configure --prefix=/usr/local/python3

       make && make install

       ### 配置环境变量

       为了使Python3.8能够被系统识别，编辑/etc/profile文件以添加环境变量配置：

       PYTHON_HOME=/usr/local/python3

       PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$PYTHON_HOME/bin

       export PATH JAVA_HOME CLASSPATH PYTHON_HOME

       完成配置后，通过运行以下命令使环境变量配置立即生效：

       source /etc/profile

       至此，您已成功安装并配置了Python3.8环境。佣金任务源码

       ### 设置默认Python版本

       为了将Python3.8设为默认版本，可以备份旧的Python2：

       mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.back

       然后创建指向Python3的软链接：

       ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python

       若需要同时支持Python2和Python3，可以单独为Python3创建软链接：

       ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3

       这样，您便可以在不干扰现有Python2环境的情况下，直接使用Python3进行工作。

[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料

       这篇文章详细介绍了如何从源码安装Pytorch3D，包括选择合适的镜像、配置工具和编译步骤。首先，选择Pytorch 1.9的devel镜像，包含CUDA和驱动，确保与Pytorch3D的版本要求相匹配，比如Python 3.7和CUDA .2。在镜像内，需要检查nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动是否正常，同时安装基本工具如git、vim、sudo和curl。

       配置CUB工具是关键步骤，根据Pytorch3D文档，需要在编译前设置CUB_HOME。即使Pytorch镜像自带CUDA，也建议手动设置`FORCE_CUDA`为1以确保兼容。接着，如果遇到conda依赖问题，作者选择从源码编译Pytorch3D，编译过程中的安装log和版本检查是必要的。

       最后，通过测试用例，如从ARkit导出数据并渲染白模，验证GPU的使用。结果显示GPU正常工作，安装成功。对于更深入的Pytorch3D使用，作者还分享了一些参考资源，以便初学者入门。

如何fabric安装

       1.首先安装依赖包yum -y install python-setuptools python-devel

       2.下载fabric源码包并解压安装tar zxvf Fabric-1.8.2.tar.gzcd Fabric-1.8.2python setup.py install

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