Pycharm中，设置--项目--Project Interpreter--Project Interpreter，使用Anaconda3后，Python就是3.6的了。点旁边的+号增加类库，再搜索Tensorflow-gpu，把这个类库增加进来。只要以前在Anaconda3安装成功过，这里就可以使用的了。
Python-PyCharm安装numpy和matplotlib
得益于原文作者（http://www.cnblogs.com/zhusleep/p/4733369.html）的方法，成功地在Pycharm下导入了numpy和matplotlib等pyton中常用的库。
方法的根本出发点在于，Pycharm本身缺少numpy和matplotlib这些库，而另一个Python的开发环境Anaconda则自带了300多种常见的库。所以想在pycharm中使用Anaconda自带的库。实现这一“借用”的则是Pycharm中对 “Project Interpreter”的设置，该设置是设定Pychar使用哪一个python编译器。那么只要将该interpreter设置为Anaconda下的python.exe，就可以将Anaconda下众多的库导入到Pycharm中。
来自：
http://blog.csdn.net/yangyangyang20092010/article/details/49359993
Source--Show Python Environment---Change Settings---把3.6版本改为3.5.4就可使用Numpy了。
ubuntu14.04系统会自带python2.7，请不要卸载它。不同版本的python可以共存在一个系统上。
卸载之后，桌面系统会被影响。
（1）sudo add-apt-repository ppa:fkrull/deadsnakes
（2）sudo apt-get update
（3）sudo apt-get install python3.5
（4）sudo cp /usr/bin/python /usr/bin/python2.7.12_bak，先备份
（5）sudo rm /usr/bin/python，删除
（6）sudo ln -s /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python，默认设置成python3.5，重建软链接这样在终端中输入python默认就是 3.5版本了
来自
http://blog.csdn.net/bebemo/article/details/51350484
1.输入sudo apt-get install python-pip python-dev时提示无法获得锁....错误提示
2.输入强制解锁命令
sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
sudo rm /var/lib/dpkg/lock
再安装，问题解决。
1.下载电脑店U盘启动制作工具
2.插入U盘，把Ubuntu的ISO文件制作在U盘里。
3.插入U盘启动，出现无法启动错误提示，按TAB键，输入live
4.安装是，选择其他选项，自己选择根目录和交换空间安装。
财经类院校全国一共有49所。数量虽然不多，但是，历来是报考竞争最激烈的院校之一。到底是哪49所呢？各自的实力又是怎样的呢？想报考财经类专业的同学一定不能错过。名校当然不好考，但比较不错的仅次于名校的院校有哪些呢？各个省市都有哪些财经类院校，其实力又是如何？且看最新排行榜。
注：数据来源于艾瑞深大学研究团队编撰出版的《2015年中国大学评价报告》。
考研报考从来都不是拍脑袋能说了算的。你对自己的轻率，对自己的不负责任，都太来所有苦果只能由你承担。人生大事，岂能凭感觉？关键决策必须用数据说话。无论如何，以上排名自有它的排名标准，仅供大家参考。院校排名固然重要，但最重要的还是你的排名！如何提高呢？
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开始学习使用 elasticsearch, 把步骤记录在这里：
最大的特点：
1. 数据库的 database, 就是 index
2. 数据库的 table, 就是 tag
3. 不要使用browser， 使用curl来进行客户端操作. 否则会出现 java heap ooxx...
curl: -X 后面跟 RESTful ： GET, POST ...
-d 后面跟数据。 (d = data to send)
1. create:
指定 ID 来建立新记录。 （貌似PUT， POST都可以）
$ curl -XPOST localhost:9200/films/md/2 -d '
{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}'
使用自动生成的 ID 建立新纪录：
$ curl -XPOST localhost:9200/films/md -d '
{ "name":"ma da jia si jia3", "tag": "good"}'
2. 查询：
2.1 查询所有的 index, type:
$ curl localhost:9200/_search?pretty=true
2.2 查询某个index下所有的type:
$ curl localhost:9200/films/_search
2.3 查询某个index 下， 某个 type下所有的记录：
$ curl localhost:9200/films/md/_search?pretty=true
2.4 带有参数的查询：
$ curl localhost:9200/films/md/_search?q=tag:good
{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":2,"max_score":1.0,"hits":[{"_index":"film","_type":"md","_id":"2","_score":1.0, "_source" :
{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}},{"_index":"film","_type":"md","_id":"1","_score":0.30685282, "_source" :
{ "name":"ma da jia si jia", "tag": "good"}}]}}
2.5 使用JSON参数的查询： （注意 query 和 term 关键字）
$ curl localhost:9200/film/_search -d '
{"query" : { "term": { "tag":"bad"}}}'
3. update
$ curl -XPUT localhost:9200/films/md/1 -d { ...(data)... }
4. 删除。 删除所有的：
$ curl -XDELETE localhost:9200/films
traceback:
http://sg552.iteye.com/blog/1567047