deepin 的默认界面就很不 linux

@whileFalse
@wclebb
@Cassano
@thx2u
@XerWandeRer
和 @minamike 一样，我也映射了左下角切换输入法作为 esc 。ctrl 空格在 iPadOS 里也有切换输入法的功能，而且这个快捷键是不可更改的。所以映射左下角那个地球按键就比较合理。有的 App，比如 nPlayer 和 Termius，iSH Shell 是会响应 esc 的，还是挺有用

@huzhikuizainali 那个官方文档肯定有中文的，你找找

见我在 9 楼的链接和内容。conda 可以装和它本身不同版本的 puthon 到虚拟环境。不过我觉得你已经解决了。主流的也有用 pyenv 的

@zxCoder 超算和 python 两码事，学校一般都有课教的呀。而且超算搞不好有配好的环境，比问我们靠谱

其实不如让你老板申请个超算啊……提交个 job 去算，分分钟的事

@IgniteWhite 补充两句

我自己是看了 Python Tutorial 讲类的这一节，才获得了很精确的信息：
https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#classes
里面尤其重要的是 scope （作用域），namespace （命名空间），instantiation （实例化）。

作用域和命名空间告诉你用了好多层的模版的时候，如何避免名字上的冲突。如果用函数式编程，你的函数嵌套层级越多，为了避免名字冲突，函数名就会越长，变量名也是，如果你想用 global 变量的话。

实例化的关键是__init__()这个类函数。__init__()里面包含了一切你生成实例时候要做的操作。比如 101 楼里的例子，为啥你生成了一个 a，他就自带了一堆东西？因为__init__()的第一个参数就是 a 本身，一旦 a 被按着 ndarray 这个模版制造出来，__init__()就会运行，给你一个各方面都准备好的数组，就像入住了五星级酒店一样舒服。你函数式编程累啊，初始化自己写咯，调用函数你还得写好几行，就像住青旅似的。

Python Tutorial 是 Python 作者 Guido 本人写的。不得不说，创造语言的人对于语言的理解是很厉害的（废话）。但是要仔细读，因为废话很少用语精确。

我觉得楼主之所以问这个问题，就是很多教程和回复其实对于初学者很抽象很陡峭，他听不懂啊！我在这里用土话讲点没啥高水平的例子，同时也避免拿西瓜大米举例子。既然楼主说，做数据和机器学习，那咱考虑这么个但凡用 Python 搞数据都逃不开的玩意儿：numpy

numpy 里所有的进行操作的对象，都来自于一个叫 numpy.ndarray 的类。有了 OOP 的概念，我们这样用：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a.shape)
b = np.transpose(a)

如果你不走 OOP，用函数，那么：
a 定义好之后，它什么功能都没有。你想看 a.shape （看 a 是几乘几的数列）？需要自己去调用某些函数。想对 a 用 transpose()？要重新定义一个很麻烦很麻烦的 transpose 函数，因为你的 a 不是一个标准模版的产物，你要明确告诉 transpose()这个 a 的数据结构是什么样的。

从 numpy 这个位置，横向展开说，scipy，scikit-learn，matplotlib，pandas，pytorch 这些库，都是基于 OOP 的概念做的。纵向往底层说，Python 里的一切东西都是对象。纵向往高层说，你自己对不同的数据集写很多很长的代码之后，不管是用 jupyterlab，pycharm 之类的 IDE 还是 Vim 之类的 text editor，有一个想法会自然产生：每天做的事，好像都能整个模版？有些功能不一样？那就整一个有层级的模版。

对于为了做数据而学习 Python 的人来说，模版可以说是 Python 最吸引人的地方。几百行的类似的代码，统统扔进一个文件里作为 module，module 里面把你常做的数据结构写成类的数据属性，常用的函数写成方法。然后遇到新的数据，一两行初始化，完事。

再想一个问题，为什么人们一说，诶我想快速学习数据处理，都会想到 Python ？难道因为它快？那是笑话，C 和 Fortran 才是为计算而生的。用 Python 就是因为它从上到下都是对象，方便套模版呀。出于这个原因，numpy 之类的高端模版库也被创造出来了，机器学习的模版也被创造出来了，都是为了让人写几行程序就能初始化，直接思考数学上的事情，仅此而已。所以要避免一个误区，就是 Python 是适合机器学习的，并不是，它就是省力，社区繁荣。

楼主说“只用 python 做数据挖掘，机器学习，会用到面向对象的编程方法么？”如果你想上来就干活，那你反而是“只用面向对象的编程”，你不管底层实现，那些都在模版里了。底层实现的东西来自各种地方，比如 matplotlib 来自 matlab ； scipy 很多方法来自 fortran ；机器学习用显卡加速都是用的 CUDA，CUDA 在设计上是用来和 C/C++/Fortran 对话的，你能用 Python 多亏了 tensorflow，pytorch 之类的模版里面把这些都包进去了。

我来翻页……挺没意思的讨论。

楼主不明白的东西这么多的话，就像楼上说的，不要用 docker，docker 配 cuda 折腾驱动麻烦，你以为 docker 开箱即用，其实对于你的需求更麻烦。整一个流行的 Linux 发行版，按主流教程装好 cuda，然后回归配置 conda 虚拟环境的基本路线，把需要用的包装上，然后开用。如果是为了科研，那你和我需求一样，很建议使用 Jupyter 来写代码。

补充信息：conda 新建环境的官方教程 https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-with-commands，其他和环境有关的操作里面也都有。conda 能制定 python 版本（这里就不介绍 pyenv 了，对于机器学习 conda 合适）。你建立好 venv （虚拟环境）之后随便试错，玩坏了删掉这个 venv，不影响你已经配置好的 cuda 和驱动。

@ihipop 我问了一下 kio-fuse 开发者，他说在 Dolphin 地址栏显示协议头的功能以后会做： https://www.reddit.com/r/kde/comments/muruqs/troubleshooting_dolphin_and_kiofuse_sftp/gysz7i6?utm_source=share&utm_medium=web2x&context=3

以前有不少帖子在讨论这个。vnc 的确不行，但是也没有其他好办法。arp 限制又太多，windows 用不了

@miaomiao2014 vnc 是协议，一个支持度很广但是比较慢的远程协议。有个主要的商业化 vnc 的公司，叫 RealVNC，他们出了一款软件叫 vnc viewer 。各家的付费或者免费的远程软件都支持 vnc 作为基本功能的。

@ihipop 老哥，我捣鼓了一个下午一个晚上，为了 mpv 能访问 smb，把 ffmpeg 重新 build 了一下，加了--enable-libsmbclient 的功能（ ARM 版 distro 目前的 ffmpeg 没有带这个功能）。然后又研究了一下 kio-fuse，有人用 kio-fuse -d 来 debug，我试了一下说 command not found 。于是发帖问了一下：
https://forum.manjaro.org/t/kio-fuse-command-not-found/67078

有人回答说 kio-fuse 是纯 service 。我又看了一下 kio-fuse 的文档（在上面帖子里有写），没几行说的不清楚，说基本用法是安装好 kio-fuse 之后，它就会被 DBus 按需使用。

然后又有人回答说，按 F4 在 Dolphin 里面打开 terminal，pwd 就是 kio-fuse 挂载的虚拟目录了。这样试了一下，是行的。

所以现在想问老哥你一下，如何才能让 smb 在 Dolphin 地址栏显示本地映射文件夹呢？

@marcong95 嗯，美国也一样，但是国内还是不愿意明面上说。

decaf

一个小点：为了增加脚本兼容性，一般把首行的 shebang line 写成
#!/usr/bin/env bash
同理，如果写一个直接用文件名运行的 python 脚本，也写成
#!/usr/bin/env python

@supermoonie 老哥，虽然是你口误，但是我讲一下氢化钠这个东西。氢化钠可以在空气中自燃。氢化钠遇水会生成大量氢气容易爆炸，同时生成的大量烧碱会溶在水里。氢化钠漱口会有点疼的。

@marcong95 https://www.apple.com/uk/shop/watch/bands
这款表带首页就写着 Wear it with pride.

有时候 Microsoft To Do 在 Mojave 里接副屏的时候也会出现相同问题，在开机自动登录系统账户的情况下重启没用，把系统登出登入就好了……不知道为啥会这样，提了 ticket 说正在解决