Anaconda基本用法 conda info --envs/(-e) // 查看当前的环境变量 conda create -n py36(环境的名称,随意) python=3.6(指定版本) //  新建一个环境变量 conda activate py36/ activate py36 // 进入py36这个环境 conda deactivate/ deactivate // 退出当前环境 conda list // 查看所有的环境变量 conda remove --name py36 --a…

1. conda list -----显示anacoda安装的模块 2.jupyter notebook----启动网页上的python编程环境 3.anacoda  search -t conda tensorflow----可以查找tensorflow一些的安装包 4.anaconda show <USER/PACKAGE>----根据3选一个合适的安装包,通过show显示详细的安装信息 5.anaconda install... ---- 安装4的包.…

1.在linux安装python文章很多,但是步骤很多,没搞好还会把yum命令弄坏,要修复.这件事就发生在我身上,准确说不是我造成的,是总监自己安装python造成yum损坏的,然后需要运维去百度修改. 附上修改yum被python损坏的修复的连接 https://www.cnblogs.com/tdcqma/p/5700832.html 2.最好的安装方式是安装miniconda ,是一个可执行的sh文件,傻瓜式安装,绝对不会需要多余的设置,安装十分简单,乱安装也绝对无副作用. 另外minic…

目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pip install -r requirements.txt 环境要求…

1.前言 最近因为需要研究视频的物体识别和行为识别,上网了解了一下,YOLO是目前实时视频物体识别的应用最广泛的算法. 因此,作为小白的我,也准备体验一下YOLO算法的效果. 先上网了解了一下YOLO算法的背景资料,有V1,V2,V3,V4四个版本,其中V4版本虽然创新不多,但对工业应用很有价值,引用网上的总结:速度差不多的精度碾压,精度差不多的速度碾压!(刚刚看到,V5版本也出来的,这是什么节奏!!!) 我的想法,V2和V3相对成熟,先体验一下. 当初想得很简单,按照网上的先行者的网文,依葫芦…

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装…

Anaconda中常用的用法 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包.在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy.Scipy. pandas.Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包.另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包.比如在新版的 Anaconda 中就…

今日内容概要 numpy模块结束 ndarray创建 numpy内置方法 索引与切片(花式索引.布尔索引) 常用函数 统计方法 随机数 numpy的内置方法 import numpy as np 1. # 1.ndarray的创建 np.array([1,2,3,4,5,6,7],ndmin=3) array([[[1,2,3,4,5,6,7]]) 2. # 2.python中的range # for i in range(10): # print(i) np.arange(1,7) # ara…

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介…

一个好的编译器对于我们处理日常的科研很关键,好的编译器无论是从界面,字体风格,提示,调试等各方面都能从用户角度出发,提供最好的使用体验.Python本身自带的IDLE或者在CMD里进行操作和调试,对于小型的测试程序和学习的时候是可以的:但是对相对比较大的程序,它们就显得有些力不从心了,首先是查找和提示的,还有就是当你想要改变程序中某个变量或者函数的名称,一个个查找是让人奔溃的事情. 本人显示从IDLE和CMD开始Python码城过程的,慢慢的发现,相对于以前使用的VS和eclipse,它们显得太…