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]

使用anaconda环境下使用pycharm后,有些其他库也想安装,但开始在python.exe目录下安装没成功,因为pycharm用的环境已经不是原始的python.exe解释器了.就总结了一些安装库的方法. 注:这些方法不是最简便的,仅供学习扩展用. 一.安装selenium库 1.下载anaconda2.把anaconda中python解释器地址放在path环境变量中 3.在cmd中输入python,会看到anaconda运行解释器 4.pip install selenium    二.

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

author:pprp date:18/8/12 --- 1. AttributeError: Module Pip has no attribute 'main' solution:降低pip的版本 python -m pip install --upgrade pip==9.0.3 2. AttributeError: '_NamespacePath' object has no attribute 'sort' recommend you try this: pip install --u

1. 新建一个环境: conda create -n ForPytorch python=3.6 该行命令新建了一个叫做ForPytorch的环境,该环境使用的python是3.6版本.新建一个环境的时候,系统将自动安装一些必要的包,其中包括pip. 2. 删除一个环境: conda env remove -n ForPytorch 该行命令删除了一个叫做ForPytorch的环境. 3. 激活(进入)某个环境: conda activate ForPytorch 该行命令让我们进入到一个叫做F

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

在Django环境中安装selenium (django) root@ranxf-TEST:/studydisk/Python_web_TDD/superlists# conda install selenium 查看版本selenium版本号 (django) root@ranxf-TEST:/studydisk/Python_web_TDD/superlists# pip show seleniumName: selenium Version: 或者: (django) root@ranxf

需求说明: 今天在linux主机上,要查询一个域名是在哪个DNS上进行解析的,这个域名下面还有哪些的地址 操作过程: 1.linux环境中通过nslookup命令来进行查看 [deployer@CBSS-DMZ- ~]$ nslookup mall..com Server: 202.106.0.20 #这个域名是通过202.106.0.20这个DNS服务器进行解析的. Address: #DNS服务器使用的IP地址和端口号 Non-authoritative answer: mall..com

问题描述: 公司的Linux服务器是内网,今天要实现某个功能,会用到python控制ssh,需要安装一个Paramkio库,和上一篇一样,仅仅依靠Pypi上下载下来的离线.whl安装包是不行的,linux服务器都是远程连接和操作的,对于使用python的同志们就非常不友好了,因为有众多的第三方库需要联网下载并安装的,如果有网就能够解决非常多的问题,少花费很多时间了,经过长时间的查阅资料和研究,刚刚解决了一个这类的问题,感觉这类的回答蛮少的,也不太具体,特此记录,希望能帮到有遇到同样情况的朋友们(

超算中心使用slurm作为集群调度.原始slurm脚本如下: source activate tensorflow-gpu python neural_style.py --content content/nju-.jpg --styles style/.jpg --output result-v100/result-nju-.jpg srun -p gpu -w g0051提交任务后报错: 很明显,第一句激活anaconda环境失败了,提示找不到conda activate可执行程序. Goo

下配置好的PHP环境中,GD库不像windows那样可以直接用,而是默认关闭,需要把它打开,去到php.ini文件中 找到php_gd2.dll把分号去掉即可.(注:GD库跟绘制二维码等有关)

大家好,我是良许. 大家都知道,在 Linux 系统中,有环境变量和 Shell 变量这两种变量. 环境变量是在程序及其子程序中全局可用的,常常用来储存像默认的文本编辑器或者浏览器,以及可执行文件的路径等等这样的信息.而 Shell 变量仅在当前 Shell 中可用,可以用来存储当前用户的 ID 等信息. 那么什么是环境变量,什么是 Shell 变量,该如何设置和查看这两种变量呢? 接下来,让良许为你解答: 环境变量 环境变量是以键值对的形式实现的,是在整个系统范围内都可用的变量,并由所有派生的

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,

1- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

最近打算做一个模型训练工具,从来都不喜欢做UI的我,最终把目光放在了QtDesigner上.配环境的过程中在网上翻阅了不少博客,但大多是pycharm或者是VScode,使用VS的似乎不多.所以打算记录下我的环境配置过程,为广大网友“排坑”.有的地方可能记不清了或者没说清楚,欢迎共同进步 sr_john_green@outlook.com 先说明一下系统环境,操作系统是64位Win10,python环境是Anaconda3,IDE使用visual studio 2017 prefessional

Python中第三方库Requests库的高级用法详解 虽然Python的标准库中urllib2模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的API使用起来让人实在感觉不好.它已经不适合现在的时代,不适合现代的互联网了.而Requests的诞生让我们有了更好的选择.本文就介绍了Python中第三方库Requests库的高级用法. 一.Requests库的安装 利用 pip 安装,如果你安装了pip包(一款Python包管理工具,不知道可以百度哟),或者集成环境,比如Python(x,y)或者a

Anaconda 环境 官方下载安装包:https://www.anaconda.com/download/ Anaconda Navigtor :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手工实现. Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程. qtconsole :一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 前言 Anaconda环境配置 Anaconda安装完后要进行环境配置,环境配置就是安装虚拟环境,让程序可以在这个环境中运行! 一.Anaconda为什么要进行环境配置? 就是给程序代码一个家,让它有安身之所可以运行! 二.使用步骤 1.查看虚拟环境 conda info --envs C:\Users\LENOVO>conda info --envs # conda environments: # base * D:\wenlifen.c

应用层通过操作文件操控硬件 使用制作好的工具链: 刚开始学习时,用一些已经制作好的工具链,使用以下命令解压到gcc-3.4.5-glibc-2.3.6目录 cd /work/tools tar xjf arm-linux-gcc-3.4.5-glibc-2.3.6.tar.bz2 然后在环境变量PATH中增加路径,入下所示: (很重要,还可以添加在/etc/bash.bashrc中,添加过后重启服务:sudo source /etc/bash.bashrc) export PATH=$PATH:

Linux系统中“动态库”和“静态库”那点事儿 /etc/ld.so.conf  动态库的后缀为*.so  静态库的后缀为 libxxx.a   ldconfig   目录名 转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-23069658-id-3142046.html 今天我们主要来说说Linux系统下基于动态库(.so)和静态(.a)的程序那些猫腻.在这之前,我们需要了解一下源代码到可执行程序之间到底发生了什么神奇而美妙的事情. 在Linux操作系统中,普遍使用ELF格