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4. 问题及解决方案(本周未遇到任何问题)
本周已将题目全部完成
本周的容器已打包上传拉取镜像指令为:docker pull lyz20175104/ubn:v3
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由于之前发现构建的镜像莫名其妙被下载了9次,为了防止被过分下载,暂时将仓库设为私有,望老师谅解
安装Pep/9及运行Pep/9测试代码
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由于pep/9环境无法配置,按照老师要求本周在Windows环境下配置pep/9环境
- 进入官网下载pep/9windows版,下载安装即可使用
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该应用程序用C ++编写,并使用Digia Plc提供的Qt Creator IDE与Qt 5开发环境一起编译。这个程序包含Pep / 9,Pep / 9 CPU,Pep / 9 Terminal和Pep / 9 Micro。
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测试1:打印:Hi,在在Source Code区输入汇编指令
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执行指令Build→Run Source
LDBA 0x0048,i //将“H”加载到计数器 STBA 0xFC16,d //将计数器的内容输出 LDBA 0x0069,i //将“i”加载到累计数器 STBA 0xFC16,d //将计数器的内容输出
.END //停止
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可以在Object Code区观察到汇编指令对应的机器指令。其对应的指令如下
D0 00 48 //把 H 放入计数器 F1 FC 16 //打印计数器内存储的字节 DO 00 69 //把 i 放入计数器 F1 FC 16 //打印累计数器内存储的字节 zz //结束标识符
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测试2:倒序输出字节,这里直接使用16进制机器指令
- 在Object Code区输入汇编指令,Build→Run Object
D1 FC 15 F1 00 13 D1 FC 15 F1 FC 16 D1 00 13 F1 FC 16 00 zz
- 代码解析
D1 FC 15 //将输入设备中的第一个字符读入计数器 F1 00 13 //将字符从计数器存储到内存中 D1 FC 15 //将第二个字符从输入设备读入计数器 F1 FC 16 //将第二个字符打印到输出设备 D1 00 13 //从内存中加载第一个字符 F1 FC 16 //打印第一个字符到输出设备 zz //结束标识符
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运行结果
拓展内容-安装并配置anaconda
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Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。 Conda 是为 Python 程序创建的,适用于 Linux,OS X 和Windows,也可以打包和分发其他软件。Conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
- 首先去官网下载anaconda
- 然后下载完后是一个脚本文件命令行里进入文件夹执行指令 bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 安装文件
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安装过程中,看到提示“In order to continue the installation process, please review the license agreement.”(“请浏览许可证协议以便继续安装。”),点击“Enter”查看“许可证协议”。
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在“许可证协议”界面将屏幕滚动至底,输入“yes”表示同意许可证协议内容。然后进行下一步。
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安装过程中,提示“Press Enter to confirm the location, Press CTRL-C to cancel the installation or specify an alternate installation directory.”(“按回车键确认安装路径,按’CTRL-C’取消安装或者指定安装目录。”)如果接受默认安装路径,则会显示“PREFIX=/home//anaconda3”并且继续安装。安装过程大约需要几分钟的时间。
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建议:直接接受默认安装路径。
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安装器若提示“Do you wish the installer to prepend the Anaconda install location to PATH in your /home//.bash_profile ?”(“你希望安装器添加Anaconda安装路径在/home//.bash_profile文件中吗?”),建议输入“yes”。
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注意:路径/home//.bash_profile中“”即进入到家目录后你的目录名。如果输入“no”,则需要手动添加路径。添加export,PATH="//bin:$PATH"在“.bashrc”或者“.bash_profile”中。其中,“”替换为你真实的Anaconda安装路径。当看到“Thank you for installing Anaconda!”则说明已经成功完成安装。
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之后介绍一下指令
- 首先验证一下安装
- 输入 anaconda-navigator 运行图形化节面,熟悉图形化界面的人可以用图形化界面管理python环境
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然后更换一下镜像源执行指令 leafpad ~./condarc
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然后添加清华源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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建立新的python环境的常用指令
conda create --name <env_name> <list of packages> 创建新环境 conda create --name python2 python=2.7 创建名为python2的运行环境,并安装pandas包及其依赖包 conda create --name testpy36 python=3.6 创建名为testpy36的运行环境,并安装anaconda集合包(conda默认环境) conda env remove --name <env_name> 删除环境 conda env list 显示所有的环境 conda info 显示当前安装的conda信息 conda info --envs 显示所有运行环境 conda activate <env_name> 激活(进入)环境 conda deactivate 去激活(退出)当前环境 onda env export > BackupEnv.yaml 将当前运行环境的package信息导出到名为BackupEnv的YAML文件 conda env create --force BackupEnv.yaml 使用YAML文件创建运行环境
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安装一些python包,这里我们选择安装numpy、matplotlib两个包,指令为 conda install numpy 、 conda install matplotlib
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安装好了包之后可以在输入 python 然后直接执行代码,也可以编写 .py 成文件执行,代码为
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这里是个散点图程序
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.normal(0,1,500) y = np.random.normal(0,1,500) plt.scatter(x,y,s=50,color='blue',alpha=0.5) #s指点大小,alpha指透明度 plt.show()
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运行结果为
总结
本周我们基本上完成了课设,通过课设,不仅了解了docker这种神奇的软件,还顺便了解了许多相关配置的环境的一些知识,可以说是边做边学习的过程,我个人也是收获很多,很感谢本次课设带给我们的一个机会,让我们学习到了许多新知识。