一 安装与配置 需要安装node.js和 nmp管理器http://nodejs.cn/安装完后测试输入命令查看版本验证 node -v //查看node.js的版本 npm -v //查看 由于有些npm有些资源被屏蔽或者是国外资源的原因,经常会导致用npm安装依赖包的时候失败,所有我还需要npm的国内镜像—cnpm Cmd命令行中输入 npm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org 5.安装vue-cli脚手架构建工…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

1 python学习--python环境配置 要学习python语言,光看书看教程还是不好,得动手去写.当然,不管学习什么编程语言,最佳的方式还在于实践. 要实践,先得有一个Python解释器来解释执行我们写下的python代码. 因为python是一门开源的语言,python解释器很多.有CPython,PyPy,Ipython,Jython等. 最常用的还是CPython了.CPython是python官方版本的解释器,是用C语言开发的.我们从python官网下载安装python开发环境后,…

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub…

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA…

不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0…

原文: Libgdx游戏学习(1)--环境配置及demo运行 - Stars-One的杂货小窝 Libgdx游戏是基于Java的一款游戏引擎,可以发布Android,桌面端,Html,IOS等游戏,出名的<杀戮尖塔>也是用了此引擎制作的 本文以Libgdx1.10.0版本,参考官方文档的步骤,记录本人环境配置及运行demo的过程,希望给各位带来些许帮助 环境 JDK环境 JDK8 JDK11 这里,也解释一下为什么需要JDK8和JDK11两个JDK版本 在下面讲解的项目创建步骤中,需要从Lib…

很详细的有关WordPress和nginx的环境配置安装操作步骤 指南,适合新手一步步按照命令操作安装WordPress并运行在生产环境中. 操作步骤转载自: Heap Stack blog(pingbook.top)wordpress和nginx在debian/ubuntu上的详细配置及问题解决…

阿里云centos6.9环境配置安装lnmp mysql安装 本人博客:http://www.cnblogs.com/frankltf/p/8615418.html PHP安装 1.安装依赖关系 yum install libmcrypt libmcrypt-devel mcrypt mhash 在这个过程中遇到yum安装mcrypt错误:No package php-mcrypt available,解决方法如下: yum install epel-release //扩展包更新包 yum u…

Tensorflow环境配置&安装 明知故犯,是不想有遗憾. 背景:Tensorflow 环境配置和安装. 一.安装 Anaconda 二.建立.激活.安装.验证.使用 Tensorflow 1.检查Anaconda 是否成功安装:conda --version 2.检测目前安装了哪些环境:conda info --envs 3.检查目前有哪些版本的python 可以安装:conda search --full-name python 4.安装不同版本的python:conda create -…