由于要是用python 3.6版本的一个包sonicparanoid,但是系统的gcc比较老,所以先用conda创建python环境,在该环境下尽心gcc的安装和升级 conda create --name py3.6 python=3.6 source activate py3.6 conda install pip setuptools cython sh numpy pandas biopython cmake conda install gcc libgcc 然后会提示库错误,需要重新连

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

专家解读Linux操作系统内核中的GCC特性   Linux内核使用GNU Compiler Collection (GCC)套件的几个特殊功能.这些功能包括提供快捷方式和简化以及向编译器提供优化提示等等.了解这些特殊的 GCC 特性,学习如何在 Linux 内核中使用它们. GCC和Linux是出色的组合.尽管它们是独立的软件,但是 Linux 完全依靠 GCC 在新的体系结构上运行.Linux 还利用 GCC 中的特性(称为扩展)实现更多功能和优化.本文讨论一些重要的扩展,讲解如何在 Lin

把Anaconda中的python从3.5.5更新到3.6版本,不想卸载重新安装.办法如下: 开始->Anaconda Promot 在Anaconda Promot中,输入: conda update conda conda update anaconda conda update python完成之后,pycharm->File->Setting 找到对应的anaconda下的python.exe添加为新的解释器,此时该新添加的解释器就显示为python3.6版本了. 参考:http

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.

打开Anaconda Prompt, step1: 输入清华仓库镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes step2: 搭建tensorflow环境 输入conda create -n tensorflow python=3.5 结束后anaconda中的environment中可以看

anaconda中Python版本是3.5,因为爬虫原因,需要Python2.7版本,因此,希望能在anaconda中Python3和Python2共存. 1. 打开Anaconda Prompt,可用conda --version查看conda版本 2. 创建名为python27的环境,同时安装Python2.7:conda create --name python27 python=2.7 3. 激活python27:activate python27 4. 在pycharm中找到安装的py

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

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-gcc-hacks/ GCC 和 Linux 是出色的组合.尽管它们是独立的软件,但是 Linux 完全依靠 GCC 在新的体系结构上运行.Linux 还利用 GCC 中的特性(称为扩展)实现更多功能和优化.本文讨论一些重要的扩展,讲解如何在 Linux 内核中使用它们. GCC 当前的稳定版本(版本 4.3.2)支持 C 标准的三个版本: International Organization for S

转载:https://blog.csdn.net/u014552678/article/details/62046638 总结:修改Anaconda中的Jupyter Notebook默认工作路径的三种方式 方式1. 打开Windows的cmd,在cmd中输入jupyter notebook --generate-config如下图: 打开此文件找到 ## The directory to use for notebooks and kernels. #c.NotebookApp.noteboo

在针对ARM体系结构的编程中,一般很难直接使用C语言产生操作协处理器的相关代码,因此使用汇编语言来实现就成为了唯一的选择.但如果完全通过汇编代码实现,又会过于复杂.难以调试.因此,C语言内嵌汇编的方式倒是一个不错的选择.然而,使用内联汇编的一个主要问题是,内联汇编的语法格式与使用的编译器直接相关,也就是说,使用不同的C编译器内联汇编代码时,它们的写法是各不相同的.下面介绍在ARM体系结构下GCC的内联汇编.GCC内联汇编的一般格式: asm( 代码列表 : 输出运算符列表 : 输入运算符列表 :

在Anaconda中使用linux的命令 1.在anaconda中执行以下命令即可(要先activation 想用的环境): conda install m2-base 2.安装git.添加环境变量即可. 参考链接:https://stackoverflow.com/questions/36345136/use-unix-based-commands-with-anaconda-in-windows-operating-system

出现问题:Anaconda中已经用[conda install libtiff]命令安装了libtiff,并且利用命令[conda list]发现libtiff确实存在,但在pip中却不存在[pip list] 解决办法: 1. 下载anaconda中当前虚拟环境下对应版本的libtiff的whl文件,并用pip安装,我的是TensorFlow36虚拟环境,python版本是3.6 libtiff下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ c

Anaconda中安装pytorch 创建一个虚拟环境 conda create --name machinelearning python=3.7 激活虚拟环境 activate machinelearning 输入安装的命令 进入官网 pytorch官网 复制命令 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

1.问题描述 当非conda安装的RStudio,在调用Anaconda中的R环境时,报如下错误: 2.解决办法 下载同版本的R,对Anaconda中R相应的文件进行替换(图标中标注的部分) R3.5.1 Anaconda中的R3.5.1

在Anaconda中已经安装好的opencv模块在pycharm中却不能正常使用,后来发现是pycharm使用的python环境中没有opencv的包,解决方法有两种: 方法一 在pycharm的设置中找到project Interpreter选择外部引用python.exe(引用Anaconda中的python.exe)如图: 方法二 在Anaconda的命令行执行命令conda update --all 命令,pycharm就可以识别anaconda中的包了 问题解决: 另外附 对于pyth

C语言的编译过程 1)预处理:宏定义展开.头文件展开.条件编译等,同时将代码中的注释删除,这里并不会检查语法 2)编译:检查语法,将预处理后的文件编译生成汇编文件 3)汇编:将汇编文件生成目标文件(二进制文件) 4)链接:C语言写的程序是需要依赖各种库的,所以编译之后还需要把库链接到最终可以执行的程序中去 windows中的gcc编译程序 说明:1.使用gcc去编译程序,(Qt Creater) 2.Windows中gcc设置: 需要把Qt的安装目录复制在高级系统设置——选择环境变量——在系统p

修改Anaconda中Jupyter Notebook默认工作路径 1.打开 Anaconda Prompt 2.输入命令 jupyter notebook --generate-config 这个命令的作用是生成 Jupyter notebook 的配置文件.如果你是第一次运行,会直接生成这个文件.如果曾经运行过这个命令,就会像下图一样问你时候要覆盖原来的文件.这个时候不用理会.我们的主要目的只是为了找到这个文件的路径. 3.找到 jupyter_notebook_config.py 文件打开

1. 正常配置下调用gcc总是失败,虽然在环境变量中配置了gcc路径,但提示找不到gcc编译程序: 2. 使用全路径调用gcc,也是失败,提示cc1.exe编译失败,失败代码53: 3. 通过远程桌面使用完全相同的命令和源代码文件,编译成功: 4. 测试设置了web网站的物理路径凭据登录类型(LogonMethod)为networt和cleartext,也是失败: 5. 设置web网站关联应用程序池中的加载用户配置文件(LoadUserProfile)为True,编译成功:

在Linux里面混了一个多月,vim编程用得甚爽.无奈前天将Linux里面的编程文件夹误删,而技术不精无法找回,悲痛欲绝.再者,无限怀念windows里面的游戏,并觉得现在在Linux里面也学不到什么东西,遂决定回到windows. 回到windows里面第一件事就是想把Linux里面的vim完美移植到windows.花了两天功夫,大部分功能已基本能够实现.当中遇到的最大困难是在windows里面实现用gcc/g++编译调试c/cpp文件,现在就把我这个过程完整记录下来. 1,首先下载安装Min