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

JSON C# Class Generator是一个从JSON文本中生成C#内的应用程序 .NET平台开源项目速览(18)C#平台JSON实体类生成器JSON C# Class Generator   阅读目录 1.复杂的JSON啥样子? 2.使用JSON C# Class Generator介绍和使用 3.就这么完了?No,没那么简单 4.资源 去年,我在一篇文章用原始方法解析复杂字符串,json一定要用JsonMapper么?中介绍了简单的JSON解析的问题,那种方法在当时的环境是非常方便的

[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.

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的

本文作者LucyGill,转载请注明出处(虽然我觉得并不会有人转载). 刚开始学Python的时候,我用的是其自带的idle(安装Python后,在开始菜单里可以找到),后来发现在eclipse中设置环境后也可以编辑Python.不过作为初学者,最常用的还是idle,因为eclipse运行所占内存太大,而我也不需要开发什么项目.之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码,但还没有尝试过. 今天在实验室的电脑上安装anaconda(我认为这种方法是安装Python的最佳选择)后,发现其自

Shell 从日志文件中选择时间段内的日志输出到另一个文件 情况是这样的,某系统的日志全部写在一个日志文件内,所以这个文件非常大,非常长,每次查阅的时候非常的不方便.所以,相关人员希望能够查询某个时间段内的日志.我简单些了一个脚本来实现了这个效果. 不过我的实现不是最佳方案,性能上还有很大的优化空间,但我目前水平有限,没有想到更好的方法. 分析日志 5074400:2017-08-01T01:34:22.724252+00:00 test_rest_1.test_default bpmn_tes

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

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

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,

提问: 当我试着运行一个程序时,它提示“command not found”. 但这个程序就在/usr/local/bin下.我该如何添加/usr/local/bin到我的PATH变量下,这样我就可以不用指定路径来运行这个命令了. 在Linux中,PATH环境变量保存了一系列的目录用于用户在输入的时候搜索命令.PATH变量的值由一系列的由分号分隔的绝对路径组成.每个用户都有特定的PATH环境变量(由系统级的PATH变量初始化). 要检查用户的环境变量,用户模式下运行下面的命令: $ echo $

词法环境(Lexical Environments) 官方规范对词法环境的说明是:词法环境(Lexical Environments)是一种规范类型,用于根据ECMAScript代码的词法嵌套结构来定义标识符与特定变量和函数的关联.词法环境由一个环境记录(Environment Record)和一个可能为空的外部词法环境(outer Lexical Environment)引用组成.通常,词法环境与ECMAScript代码的特定语法结构相关联,例如FunctionDeclaration,Bloc

注:无论是任何一门语言,刚开始入门的时候,语言运行环境的搭建都是一件不轻松的事情. Python的运行环境 要运行或写Python代码,就需要Python的运行环境,主要的Python有以下三类: 原生态的Python:就是直接从Python的官网下载,然后安装使用.这类方法最简单直接,但是后期不容易维护: 一些其他类型的Python发行本:这种类型的Python一般与一些package和其他工具整合在一起,类似于定制版的Python,易于安装和使用,例如用的比较多的Anaconda发行版: 使

Anaconda介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.Anaconda提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存.切换的问题. Anaconda安装 安装就不多说了,Anaconda官网下载 建议Python 3.x版本,2.x版本毕竟也不维护了 下载下来的安装包一路点击下一步就行了 FAQ: 已安装了python(可能还是python 2.7版本)那还能安装吗? 可以,不冲

首先,创建一个环境用来安装Tensorflow: conda create -n tensorflow python=3.5.6 安装以后,在Anaconda Navigator可以看到已经增加了一个新环境: 在cmd窗口中输入: conda activate tensorflow 安装Tensorflow的GPU版本: pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow--gpu 在PyCharm中,File->Settings->Proj

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.

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

相信大多数 python 的初学者们都曾为开发环境问题折腾了很久,包管理和 python 不同版本的问题,特别是 window 环境安装个 scrapy 各种报错 ,使用 Anaconda 可以很好的解决一些不必要的学习成本. Anaconda 概述 Anaconda 是一个用于科学计算的 python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与虚拟环境管理的功能,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.可以使用 conda 来进行

在这篇文章中,我会深入理解JavaScript最根本的组成之一 : "执行环境(执行上下文)".文章结束后,你应该对解释器试图做什么,为什么一些函数/变量在未声明时就可以调用并且他们的值是如何确定的有一个清晰的认识. 什么是执行环境(执行上下文)当代码在JavaScript中运行的时候,代码在环境中被执行是非常重要的,它会被评估为以下之一类型来运行:全局代码:默认环境,你的代码第一时间在这儿运行.函数代码:当执行流进入一个函数体的时候.Eval代码:在eval()函数中的文本. 你可以

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

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