畢業了工作一段時間了，好久沒有寫東西了。如果說一下從學校到職場的感受，就用經典的兩個字可以描述–”圍城”。沒有什麼都是自己想的那麼好，直白點就是選擇工作的時候一定要調研清楚，真正弄明白工作的真正性質，不要靠自己YY，否則工作了才發現不是自己想的那樣就有點坑了。然而，目前發現我已經入坑了，所以以後工作還是徹底調研清楚，防忽悠！
——–以上就當是簡單吐槽下。

最近看了下機器學習相關的東東，發現xgboost比較實用，就先從安裝說起。
參考官網的步驟：
Building on OSX

git clone –recursive https://github.com/dmlc/xgboost

cd xgboost
cp make/minimum.mk ./config.mk; make -j4

上面是直接安裝，沒有使用多執行緒設定，如果不用多執行緒可以想想下，會有多慢。。。
多執行緒配置安裝，正確步驟：

1. 多執行緒開啟方法
   因為Mac 的 OS X 系統的 C語言 編譯器用的是 Clang，如下圖，在 Terminal 輸入 gcc -v或者 gcc –version 後，顯示 C語言 的編譯器：
   
   我們需要安裝新版gcc，brew大法好（類似ubuntu下apt-get install）
   brew install gcc
   這一步會花費一點時間，要有耐心，安裝完成後，可以
   brew info gcc
   
   
   可以看到安裝的版本是gcc 7.2.0，這個一會要用到。

        cp make/config.mk ./config.mk
        vi config.mk

然後編輯 config.mk檔案（下面的7對應的是上面安裝的版本），

    export CC = gcc-7
    export CXX = g++-7

然後執行

    make -j4

這樣就編譯完了xgboost，然後我們安裝下openmpi

    brew install openmpi

如果是利用Python呼叫，那麼還需要

    cd python-package
    sudo python3 setup.py install
 

即可安裝完成。
這樣就可以在Python環境中import xgboost了。