第二季度接了一个有意思的任务——用机器学习算法做数据拟合，算法本身没什么，但是如何让一个在python中的算法变成一个有界面的服务就比较有意思了。我刚好又买了一块树莓派3，于是打算把后端程序放在树莓派上运行。首先需要在新鲜出炉的树莓派上做一些环境准备……

1. 例行更新#

更新前最好用df -h确认一下存储卡剩余空间：

固件升级并重启：

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sudo apt-get install rpi-update
2
sudo rpi-update && sudo reboot -h now

软件包升级

1
sudo apt-get update && time sudo apt-get upgrade && time sudo apt-get dist-upgrade

参考Why use apt-get upgrade instead of apt-get dist-upgrade?

另外，对于有洁癖的人，可以隔一段时间执行一下清理：

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sudo apt-get clean

2. 远程访问#

常用的几个远程访问方式有ssh、远程桌面协议、互联网访问。

ssh的配置参考SSH (SECURE SHELL)

远程桌面配置参考VNC (VIRTUAL NETWORK COMPUTING)

使用Dataplicity配置互联网访问：

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curl https://www.dataplicity.com/fldsy1bm.py | sudo python

3. 配置VPN(Cisco IPSec)#

有时网络环境不太好，应该提前准备个梯子（我买的泰坦加速器）：

安装vpnc：

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sudo apt-get install vpnc

配置vpnc，

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sudo vi /etc/vpnc/default.conf

按下面的格式写入VPN配置：

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IPSec gateway <VPN服务商提供的服务器地址>
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IPSec ID ""
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IKE Authmode psk
4
IPSec secret <VPN服务商提供的共享秘钥>
5
Xauth username <VPN服务商给出的用户名，通常是注册用户名>
6
Xauth password <VPN服务商给出的密码，通常是注册密码>

连接vpnc：

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sudo vpnc --local-port 0

断开vpnc：

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sudo vpnc-disconnect

参见vpnc

4. 部署Miniconda#

这里就不仔细介绍这位conda家族成员了。

下载并安装Miniconda：

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wget http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh
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sudo md5sum Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh
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sudo /bin/bash Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh

安装过程会自动设置环境变量

设置环境变量（自动设置的内容，无需手动配置）：

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sudo vi /home/pi/.bashrc
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# 最后加入：
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export PATH="/home/pi/miniconda3/bin:$PATH”

新建python环境，使用conda管理python环境，类似与virtualenv，可以让我们独立管理各种用途的python环境：

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conda create -n webenv python=3.4

使用时激活环境

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source activate webenv

注销环境：

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source deactivate

1. 例行更新#

2. 远程访问#

3. 配置VPN(Cisco IPSec)#

4. 部署Miniconda#

3. 配置VPN(Cisco IPSec)#