0.引言 介绍 Windows 10 64位系统下,利用 Anaconda 开发环境,在python中安装 Dlib库 : windows下dlib的安装十分不友好,所以在这里分享下安装过程: windows10 + anaconda + pip + dlib : (借助anaconda的话,那个cmake和boost这里不需要,操作方便很多) 1.Dlib的简介(官网:http://dlib.net/) Dlib是一个机器学习的开源工具包(官网:http://dlib.net/),用于机器人,

准备文件Anaconda: https://www.anaconda.com/download/ 我下载的时最新的 64-Bit (x86) Installer (524 MB) 然后在下载的anaconda 安装包的目录下进行安装 bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成之后要重启终端,anaconda才能生效 输入python 进行python环境 输入import scipy ,没有报错则安装成功 注意 不要直接回车,看一下,最后一步要添加环境

Anaconda完全入门指南 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9                 [安装不要按此条链接进行] Windows中 Anaconda,Tensorflow 和 Pycharm的安装和配置       https://blog.csdn.net/zhuiqiuzhuoyue583/article/details/84945596

安装libboost 按照dlib的说明安装始终不成功,参考machine learning is fun作者的指导installing_dlib_on_macos_for_python.md,需要首先安装boost库,如下: sudo apt-get install libboost-all-dev 从github克隆库: git clone https://github.com/davisking/dlib.git build cd dlib mkdir build; cd build; c

一.如果从事Python开发,配置环境需要安装两个包: 第一个安装开发工具,俗称IDE : 推荐使用 Pycharm 第二个安装开发工具包: Anaconda ps:Windows 下 Pycharm下载/Anaconda安装详细步骤 二.Anaconda 是什么? Anaconda 是一个提供python开发所需的工具包,包括python/IPython/CPython/Conda等180个依赖项,同时支持 Linux,Mac,Windows三大平台.想做python开发,你除了安装pycha

一.如果从事Python开发,配置环境需要安装两个包: 第一个安装开发工具,俗称IDE : 推荐使用 Pycharm 第二个安装开发工具包: Anaconda ps:Windows 下 Pycharm下载/Anaconda安装详细步骤 二.Anaconda 是什么? Anaconda 是一个提供python开发所需的工具包,包括python/IPython/CPython/Conda等180个依赖项,同时支持 Linux,Mac,Windows三大平台.想做python开发,你除了安装pycha

anaconda环境中---py2.7下安装tf1.0 + py3.5下安装tf1.5 @wp20181030 环境:ubuntu18.04, anaconda2, ubuntu系统下事先安装了python2.7.15(默认)和python3.6.5, ..... 这里,利用anaconda 2(自行先安装好),在建立py2.7 和 py3.5的环境,分别安装tf1.0 和 tf1.5,具体的如下: 情况一:py2.7下安装tf1.0. #(1)新建一个test_py2环境[py2+tf1.0]

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

安装 dlib 库的时候需要用到 CMake 进行本地编译,而Cmake又是基于Visual Studio运行的,我在装这个库的时候,各种找不到教程,就想着分享一下自己的经验. 32位 python3.5 python3.6 python3.7 64位 python3.6 python3.7 1.先安装Visual Studio,我安装的是2017 这个在网上一搜就很多,个人建议就是能装新的就装新的.不过2017占资源太多,笔记本不建议装. 2.装CMake 官网:https://cmake.o

Anaconda 2 官方:https://www.anaconda.com/ 一 简介 The Most Popular Python Data Science Platform Anaconda® is a package manager, an environment manager, a Python/R data science distribution, and a collection of over 1,500+ open source packages. Anaconda is

Pytorch 安装 Pytorch安装真的太让人省心了,在anaconda的环境下进行安装,只需要一个命令 具体命令请查看官网pytorch 找到适合你的版本进行安装 本机环境: anaconda3 Ubuntu16.04 Cuda8.0 使用的命令为: conda install pytorch torchvision cuda80 -c pytorch

1.Anaconda 首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本,含有众多科学工具包,直接安装anaconda免除了许多包的手动安装,点击这里下载. 按照你的实际情况选择下载.下载完成后直接点运行.默认设置就ok(如果你懒得手动配置环境变量,安装的时候勾选上把anaconda添加到Path这个复选框). (Anaconda的安装比较耗时,但是过程很简单,耐心等待就好,至此已经完成了anaconda的安装) 2.CUDA9.0 新版的tensorflow与pytorch已经要求比

install_dir=/usr/local/anaconda3 DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )" # script dir bash $DIR/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh -b -p $install_dir $install_dir/bin/conda install --use-local $DIR/mock-2

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境

face_recognition简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库,支持Python 3.3+和Python 2.7.引用官网介绍: Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. 安装配置 我目前的开发环境是,操作系统:Win10,Python3.6:Anaconda

ml_metrics is the Python implementation of Metrics implementations a library of various supervised machine learning evaluation metrics. 首先,打开 Anaconda Prompt, 按如下步骤操作 1.搜索 ml_metrics 包 [Anaconda2] C:\Users\klchang> anaconda search -t conda ml_metrics

原网页地址:http://molinux.blog.51cto.com/2536040/548247#55918... 内容概要:  1.  系统安装基本流程图示2.  Anaconda简介3.  Kickstart简介4.  引导并指定安装方式5.  kickstart文件中的主要项目及参数介绍6.  kickstart配置文件示例7.  RedHat 安装光盘安装树介绍8.  Anaconda/Kickstart系统安装过程简图9.  安装树中boot.img及stage.img解构图析10

在windows下安装python和很多依赖包,安装起来略为痛苦,可以使用python的大整合包——Anaconda Anaconda下载地址: http://continuum.io/downloads 下载好后,直接双击安装就OK了,连环境变量Path都不用自己设,方便快捷.最方便的一点是,它整合了大量的依赖包,下面是它所包含的全部依赖包: http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html 其中比如科学计算的numpy, theano等都应有尽有

1.概述     Anaconda是RedHat.CentOS.Fedora等Linux的安装管理程序.它能够提供文本.图形等安装管理方式,并支持Kickstart等脚本提供自己主动安装的功能.此外,其还支持很多启动參数,熟悉这些參数可为安装带来非常多方便.该程序的功能是把位于光盘或其它源上的数据包,依据设置安装到主机上.为实现该定制安装,它提供一个定制界面,能够实现交互式界面供用户选择配置(如选择语言,键盘,时区等信息).Anaconda的大部分模块用Python编写,有少许的加载模块用C编写

参考网页: http://continuum.io/blog/anaconda-python-3 http://conda.pydata.org/docs/intro.html#creating-python-3-4-or-python-2-6-environments 下载页面: http://continuum.io/downloads 运行环境:mac os x 10.10.1 一. 下载:anaconda 从官方页面下载 1.安装dmg 安装包 2. 默认的环境是2.7 二. 其他环境切