环境:RHEL6.5 离线安装 ############################################################################ 一,本地yum源搭建 1)挂载系统镜像文件 : mkdir /media/cdrom  #新建镜像文件挂载目录 cd   #进入系统镜像文件存放目录 ls  #列出目录文件,可以看到刚刚上传的系统镜像文件 mount -t iso9660 -o loop /usr/local/src/rhel-server-7.

python机器学习模块安装 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. ############################################################################ 一,安装相关依赖包  安装部分依赖: sudo zyppe

python机器学习模块安装 我的博客:http://www.cnblogs.com/wglIT/p/7525046.html 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. #########################################################

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块,基于BSD开源许可证.这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的,目前也是由社区自愿者进行维护. Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/,在上面可以找到相关的Scikit-Learn的资源,模块下载,文档,例程等等. Scikit-Learn的安装需要numpy,scipy,matplotlib等模块,windows用户可以到 http://www.lfd

经过两天的折腾,一个对c++和机器学习库的安装都一知半解的人终于在反复安装中,成功的将shark库安装好了,小小纪念一下,多亏了卡门的热心帮忙. shark的安装主要分为以下几个部分: (1)下载 shark,cmake,和boost 从这个网页里面可以找到这三项的下载地方http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/getting_started/installation.html 同时,这个也是shark安装指

Pexpect模块的安装 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pexpect/ 解压后在目录下运行:python ./setup.py install (必须是root权限,运行前检查文件权限,必须是root权限才能正确安装,否则安装失败) 引入pexpect不报错,即安装成功 [root@bak pexpect-2.3]# python Python 2.7.9 (default, Mar 30 2016, 14:51:28) [GCC 4.4.7 201203

以安装Beautifulsoup4为例: 1.到网站上下载:http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/download/ 2.解压文件到C:\Python27 3.cmd运行C:\Python27\BeautifulSoup>python setup.py install 4.注意库名:creating build\lib\bs4 5.测试一下是否能导入: >>> import bs4 如果不能导入,会提示:ImportErr

第一次手动安装apache,由于在./configure -prefix=/usr/local/apache2 -enable-module=so这样配置,导致后来不得不手动安装一些模块,遇到了一些坑,上网查的资料各种形式的都有,但是实际可用不多,有的根据自己的安装方式还需更改一下配置,以下总结几个常用动态模块的安装: 1.proxy,proxy_http 进入apache源码的模块目录进行编译cd httpd-2.0.63/modules/proxy//usr/local/apache/bin

系统版本:Red Hat 6 httpd版本:httpd-2.4.20 tar包:modsecurity-apache_2.5.9.tar.gz   mod_evasive_1.10.1.tar.gz 关于apxs:http://itlab.idcquan.com/linux/manual/ApacheManual/programs/apxs.html mod_evasive模块的安装 # tar xf mod_evasive_1.10.1.tar.gz # cd mod_evasive # l

环境:win7 64位系统 第一步:安装python 1.下载python2.7.3 64位 msi 版本(这里选择了很多2.7的其他更高版本导致安装setuptools失败,也不知道是什么原因,暂时不管,总之选择这个版本就可以了) 2.安装python,全部next点下去. 3.配置一下环境变量,我是默认将C:\Python添加path即可 第二步:安装setuptools和pip(可以很方便得安装python里面的第三方包和模块) 1.获取两个文件,分别是ez_setup.py和get-pi

(1)python PIL(image)模块的安装 sudo apt-get install python-imaging

欢迎大家积极开心的加入讨论群 群号:371249677 (点击这里进群) 一.方案简要 首先通过对开发方案的仔细研究(实时监控.流媒体.直播流方案的数据源-->协议转换-->服务器-->前端播放的简单介绍:http://blog.csdn.net/eguid_1/article/details/51725970) 二.采用nginx作为rtmp直播流服务器 由于已经存在一台nginx服务器,(该nginx的web配置:http://blog.csdn.net/eguid_1/articl

微软开源自动机器学习工具 – NNI安装与使用   在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到最佳模型的过程了.对于初学者来说,常常是无从下手.即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家,也是很难把握所有的规律,只能多次尝试,找到较好的超参组合.而自动机器学习这两年成为了热门领域,它将机器学习过程中包括自动特征提取.模型选择.参数调节等过程自动化地学习,使学习过程在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大.NNI (Neural Network Intelligence)

关于如何查看本地python类库详细信息的方法 关于如何查看本地python类库详细信息的方法 - 小白裸奔 - CSDN博客 python -m pydoc -p 1234 help('modules') 下图箭头所示:是我安装的autocad包(ezdxf) [b].[q]分别表示浏览和退出(注意:python2.7的界面不同) 如何查看Python 安装位置以及已经安装的库 就是在python环境中输入: help('modules') 就能列出所有已经安装的模块了. 如何查看Python

机器学习linux系统环境安装 安装镜像下载 可以自己去ubuntu官方网站按照提示下载amd64的desktop版本 或者考虑到国内镜像站点下载,如tuna,163, ali等 课程使用最新的17.10.1镜像即可,如果是物理机安装,而且有GPU可用,可以参考课程给出的其他视频安装GPU版本的tensorflow. 系统镜像有desktop版本和server版本,server版本完全不带gui,只有命令行,不太适合日常用. 系统安装 物理机安装 双系统安装ubuntu,网上教程比较多,步骤比较

在学习完js后,我们就要进入nodejs的学习,因此就必须配置nodejs和npm的属性了. 我相信,个别人在安装时会遇到这样那样的问题,看着同学都已装好,难免会焦虑起来.于是就开始上网查找解决方案,但网上的教程大多说的笼统模糊不清楚,而且是很久之前的,由于版本的更新迭代,以前的方法难免会出现问题,因此我们需要一个全新的方法. 当时,我照着网上的教程一通乱设,导致怎么都装不上去了,只好重装了系统(好坑啊___*( ￣皿￣)/#____),最后在重重努力下,终于安装成功了.为了让大家不像我这么惨,

perldoc 命令可以查看某个模块的安装路径 命令: perldoc -l Bio::Seq 返回值如下: /usr/local/share/perl5/Bio/Seq.pm

默认安装完node.js后会自己安装npm,通过npm下载全局模块默认安装到C:\Users\user\AppData\Roaming目录下,主要有两个文件夹:npm.npm-cache npm:下载的具体模块 npm-cache:npm的缓存文件   如果需要修改此两个文件的目录,甚至将将这两个文件拷贝到无法连网的机器上呢? 使用命令: npm config set prefix "D:\nodejs\npm" npm config set cache "D:\nodejs

Drupal自身的安装很简单,新建一个数据库,然后根据安装提示一步一步做就OK了. 而Drupal可以通过安装各种模块来提供更多定制功能,这些模块的安装方法基本相同,一般来说,就是以下几步: 1) 从Drupal Module里下载相关的模块: 2) 解压该Module到Drupal安装目录下的./modules/里,解压放这就可以了: 3) 登陆Drupal管理后台,Administer –> Site Building –> Modules,启用该模块即可. 具体的模块安装可能有一些需要特

1.模块的位置 现在当前路径查找,再到系统路径/usr/lib/python3.5/查找,再到其他系统路径查找 2.模块发布 1)模块目录结构 Msg ├── __init__.py ├── recvmsg.py └── sendmsg.py 2)编辑setup.py文件 py_modules需指明所需包含的py文件 from distutils.core import setup setup(name="dongGe", version="1.0", descri

操作背景 最近使用 pandas+numpy+plotly 画heatmap(热力图),来处理股票数据,语法.步骤都没问题,但到画图那一步老是报错,且 plotly 版本为3.1.0: 最后找到原因,plotly 版本的问题,3.1.0 版本会报错,只好降到 2.7.0版本: 平时 pip 都是安装模块,很少卸载,记不清具体用法了,就查了下,顺便总结记录. 查看已安装模块 代码: pip list 输入 pip list  就会看到目前已安装的模块(模块名以及版本): 卸载指定模块 代码: pi