深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了.折腾了好久了. 上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库. 那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误: pycha

Pycharm需要用到的pyKriging第三方库库,但是下载了Anaconda后无法在Pycharm中搜到,之前还能搜到的,所以一定是因为Anaconda的原因,后来经过摸索,终于找到了解决问题的办法: 方法1.不用Anaconda库,直接用Pycharm下载 File->Settings->Project:Python Test->Project Interpreter->右边+号 搜索第三方库pyKriging,空空如也 解决办法:取消选取右边这个Anaconda标志,再搜索

libboost-system1.65.1 libglib2.0-0 libgstreamer-plugins-base1.0-0 libgstreamer1.0-0 libnice10 libsigc++-2.0-0v5 libsoup2.4-1 libssl1.0.0 gstreamer1.0-nice libboost-filesystem1.65.1 libglibmm-2.4-1v5 libvpx5 gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-plugins-bad

如果没安装anaconda,则这样安装这些库: pip install numpy pip install pandas pip install matplotlib sudo apt-get install python3-tk sudo apt-get install python-tk sudo apt-get install python3.4-tk           如果是python 3.4版本,运行这一句来安装 tkinter sudo apt-get install pytho

1.创建虚拟环境 因为项目采用不同版本的python,所依赖的库的版本也不一样,为了避免版本冲突,为每一个项目每个python版本创建一个虚拟环境,环境中所使用的依赖库也是独立存在,不会被其他版本或其他项目的库影响. (1)基于python版本创建虚拟环境 在pycharm的file-setting中选中project,然后点击project interpreter的右侧点击添加按钮 (2)输入基于哪个python版本创建虚拟环境,环境的路径选择项目路径下,点击ok就可以创建新的虚拟环境. 在项

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

###安装依赖库###yum -y install rsync net-snmp syslog net-snmp-devel wget patch screen gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bz

安装centos系统依赖库,安装软件过程中,经常需要的一些库,可以在编译安装软件前执行如下命令: 首先更新系统(这步可以不执行) yum -y update 这种更新是全部更新,但是有时一些软件不想更新或者不能更新,这时,就可以试试下面这行: yum -y --exclude=kernel* update 这里的exclude就是排除这种以VirtualBox开头的安装包,除此安装包外的其它软件一起更新. 预安装 编译器及库文件 yum -y install make cmake gcc g++

Linux 安装zlib依赖库 进入src: cd /usr/local/src 下载zlib库: wget http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz 解压下载的tar包: tar -zxvf zlib-1.2.11.tar.gz cd zlib-1.2.11 进行编译: ./configure make 进行安装: make install 转至 https://blog.csdn.net/eddy23513/article/details/81367586

python库的安装方法 直接使用pip pip install xxx python第三方下载,可以在地址栏上输入所需库的名字,进行快速查找 源码安装 python setup.py install` 查看版本号 安装依赖库的版本一定要符合原先安装库的要求 python -m xxx --version 安装依赖库 生成所有依赖清单requirements.txt 这里需要使用到的工具叫pipreqs,先安装: pip install pipreqs 用于记录所有依赖包及其精确的版本号 pip

安装 点击下载 .deb 包:使用sudo dpkg -i xxx.deb 命令安装 依赖库问题 用sudo apt-get install -f解决依赖问题,解决后重新运行dpkg -i安装命令 验证安装 终端运行xxx命令检测软件是否安装成功

依赖库版本问题引起的安装失败解决方法如下有两种: 1.是由于源需要更新,如下操作: libssl-dev : 依赖: libssl0.9.8 (= 0.9.8o-1ubuntu4) 但是 0.9.8o-1ubuntu4.4 正要被安装 解决方法 进入“系统->系统管理->更新管理器->设置”,在弹出的“软件源”对话框中选“更新”标签页,选中“Ubuntu 更新”下面的四个复选框,关闭后 在终端先执行“sudo apt-get update”就ok了. 转自:http://baalwolf

本次学习是基于Window10进行的.语言为python3. 1 与opencv相关的库简介 1.1 numpy numpy 是 OpenCV 绑定 python 时所依赖的库,此意味着numpy在安装opencv前必须安装的库. numpy是提供数值计算函数,这种工具可用来储存和处理大型矩阵,具有高效的矩阵(matrix)计算函数,其比python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多. 1.2 SciPy 该库是一个与numpy 密切相关的科学计算库.虽然

前言 使用linux系统的过程中,项目可能需要用到各种依赖库或者工具包,本文对库或者包的安装方法进行概述. 具体方法 如何安装各种依赖库或者工具包:1)直接使用apt-get install进行安装,这样能够正确安装的前提是系统中有源链接的文件,在/etc/apt/source.list文件中: 2)直接在github或者官网上找到包的源码,自己按照一定的步骤进行编译,需要注意的问题是版本是否一致,如protobuf的过程: 3)一种是直接在相关网站上找到对应系统的包的release版本,使用s

1.项目地址克隆 https://gitee.com/fps2tao/laravel5.5-alitaobao.git 通过SourceTree工具下载到本地 2.在命令行方式打开项目地址安装依赖库(在项目目录按shift+鼠标右键--->命令行打开) composer install 3.此时按理来说已经安装完成,但是由于windows不能建立以.开头的文件,laravel的配置文件.env文件不能建立,需要在编辑器里面简直,复制.env.example内容 但是里面有一个值,我们还不知道就是

ubuntu又迎来了其新一代的长期支持版本 14.04 LTS,其带来了许多令人期待的新特新,遂决定进行升级. 装好了64位版本及安装 Linux交叉编译工具链 运行GCC,${CROSS_COMPILE}gcc -v 依然会提示那经典的“没有那个文件或目录”提示. 根据以往的经验,对于64位版本ubuntu我们需要安装“ia32-libs”依赖库. 遂输入: sudo apt-get install ia32-lib 却提示查无此货? 貌似网上有两种方法,第一种有点笨,第二种我暂时还没有试验.

python及scrapy框架依赖库的安装步骤: 第一步,python的安装 在Windows上安装Python 首先,根据你的Windows版本(64位还是32位)从Python的官方网站下载Python 3.5对应的64位安装程序或32位安装程序(网速慢请移步国内镜像)或者通过输入网址https://www.python.org/downloads/选择要下载的版本,然后,双击运行下载的EXE安装包: 如下图,并按照圈中区域进行设置,切记要勾选打钩的框,然后再点击Customize inst

CocoaPods是什么 在iOS开发中势必会用到一些第三方依赖库,比如大家都熟悉的ASIHttpRequest.AFNetworking.JSONKit等.使用这些第三方类库能极大的方便项目的开发,但是,集成这些依赖库需要我们手动去配置,例如集成ASIHttpRequest库时除了加入源码以外还需要手动去添加一些系统框架,比如CFNetwork.MobileCoreServices等,如果这些第三方库发生了更新,还需要手动去更新项目.这就显得非常麻烦.有麻烦自然有解决办法,CocoaPods就

安装curl 1)  进入/home目录下,解压curl-7.54.0.tar.gz [root@localhost home]# tar zxvf curl-7.54.0.tar.gz 2)  依次执行如下命令进行安装 [root@localhost home]# cd curl-7.54.0 [root@localhost curl-7.54.0]# ./configure [root@localhost curl-7.54.0]# make && make install CentO

安装anaconda和第三方库tushare 血泪教训 下载32位的anaconda(同你Python版本,不然会碰到第三方库无法import的问题) 安装anaconda 安装到C盘会比较快,安装到其他盘会比较慢但是用起来方便 安装时候不要使用path,不然会和Python发生冲突 安装完成后,升级anaconda所有库,不然会无法安装simplejson # 进入anaconda安装目录 # cd /d C:\Users\zhuhy\anaconda3 conda update --all