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第 1 部分 编程开发环境与工作流

2023-11-12

• Video: https://meeting.tencent.com/v2/cloud-record/share?id=af256140-e032-4b0c-9116-5741fad5010b&from=3
• Slide: PDF or https://slides.com/iphysresearch/gwda_coding_1

Homework

• 基础作业：

  • 在自己的本地笔记本电脑/远程服务器上，用 Docker 容器创建 Python / Jupyter 开发环境。
  • 自行安装好 VS Code 后，用 SSH remote 扩展远程连接自己创建好的 Docker 容器。

• 扩展作业：

  • 在自己本地/远程服务器上，用 Docker 容器创建支持 GPUs 的 Python / Jupyter 开发环境（需要有GPU卡）
  • 创建 LALsuite / LISAcode 的源码编译好的容器镜像

• Hints:

  • https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda
  • https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit
  • https://git.ligo.org/lscsoft/lalsuite
  • https://hub.docker.com/r/igwn/lalsuite-dev
  • https://hub.docker.com/repository/docker/iphysresearch/lal_bilby
  • https://lisa-ldc.lal.in2p3.fr/

2023-11-19

• Video: https://meeting.tencent.com/v2/cloud-record/share?id=d1e10208-857a-429c-80ee-8a5bfbb88d52&from=3
• Slide: PDF or https://slides.com/iphysresearch/gwda_coding_1_git

Homework

1. 自己创建一个 GitHub 账户，fork 本课程的远程仓库（注意不要勾选 copy main branch only）后再 clone 到本地：

git clone git@github.com:<你的github账户名>/GWData-Bootcamp.git

2. 未来的编程作业将仅在 homework 分支上完成。你需要在你的本地仓库中新建目录 /GWData-Bootcamp/2023/homework/<你的名字>/；并最终把 homework 分支的作业 push 到你自己的关于本课程的远程仓库中，即：

$ git push origin homework

最后，在GitHub上你的远程仓库中，在 homework 分支下发起 Pull Request (PR) 至本课程远程仓库。 3. 不要修改其他学员的作业目录和作业内容！