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travis-CI上のpython-manylinux-demo dockerイメージを起動。
カレントディレクトリをdocker内の/ioにマウント。
docker内でビルドされたwheelが/io/wheelhouse/以下に入る。
setup.pyの置いているディレクトリにdistディレクトリを作りwheelhouse/からdist/へwheelをコピー。wheelhouseはカレントディレクトリから見える。
あとはtravis-CIのdeploy環境がdist以下のファイルを自動的にデプロイするので、deployの設定を正しく行う。

deploy環境ではPyPIデプロイにtwineが必要。インストールする必要があるがpipではうまくいかなかったので、minicondaからconda環境を作りcondaでtwineをインストールしてパスを通したらとりあえずうまくいった。たぶん。

interfaceの名前がeth0からens3に変わってしまって、ネットワーク接続できなくなった。
ganglia web serviceの設定が消えるので$default_metric = "cpu_report";をconf_default.phpに設定する。

1. scipy.show_config(), numpy.show_config()
これだと、画面に出力されるだけ。
2. import numpy.distutils.system_info as sysinfo
python - How to check blas/lapack linkage in numpy/scipy? - Stack Overflow
numpy/system_info.py at master · numpy/numpy · GitHub
これはnumpyだけ？

インストールやライセンスが管理されるホストマシンの扱いがややこしい。

インストールやレジストレーションなど困ったらhttps://registrationcenter.intel.com/に行く。リンクから辿るのではなく、直に行く。このページに行ければ、おおよそ見当がつく（ついてくる）。
特定ユーザーライセンスの場合はコンパイラのパッケージをダウンロードし、インストールの途中でシリアル番号を書くことになる。このときインストールスクリプトによってネットワーク経由で自動的にホストマシン情報がインテル側に登録される。
インストールのデフォルトディレクトリがよくわからない。「ここにインストールするか？」と聞かれるが、ここがどこかわからないので、Noと答え、インストールディレクトリとして/opt/intelを指定する。
2016-ver4ではダウンロードスクリプトの--download-onlyの挙動がおかしいので、使わないほうがいい。
2016はホスト３台制限があるが、連絡すれば無制限にしてくれるらしい。https://www.xlsoft.com/jp/products/intel/purchase/intel_license.html#ps_cls 説明から読み取れることは、面倒が起こる可能性があるので、困ったときはアレコレ悩まず、無制限にしたほうがいいだろう、ということだ。