目录 卸载程序 安装Ananconda 检查系统环境变量 更换国内镜像源 设置VS CODE 用户配置及工作环境配置 @(Python + Anaconda + vscode环境重装) 工程目录的使用直接暴动了!!! 嗯, 我发现我的python环境出错了, 我把环境安装到了`miniconda`底下了: 系统 `path`却留在了`Anaconda`里. 卸载吧,重装吧... 最近老了,记性不好,记录此篇,怕以后忘了 卸载程序 导出原环境包 (如果重新安装就没有这一步骤) 查看原包内容 --

1. 如何在vscode上配置的配置方法请务必一定要直接参考官方文档Getting Started with Python in VS Code,不要去看什么杂七杂八的blog,要么过时要么不准确要么用了出错,不要问我是怎么知道的.当初嫌英语看的累看了n篇博客的配置没一个能用,最后复制官方的配置文件就成功了 ps:似乎安装anaconda的时候会提示是否安装vscode,如果是先安anaconda再安vscode似乎会conda会自动帮你配置好,先安vscode再安装anaconda的只能自己配

本文介绍了目前前端开发最受欢迎的开发工具 VSCode 必装的 10 个开发插件,用于大大提高软件开发的效率. VSCode 的基本使用可以参考我的原创视频教程「VSCode 高效开发必装插件」. VSCode(Visual Studio Code)是由微软研发的一款免费.开源的跨平台文本(代码)编辑器,算是目前前端开发几乎完美的软件开发工具. 官网为:https://code.visualstudio.com/ 1. VSCode 的基本使用视频教程 在我们的知识星球社区中给大家分享过我原创的

系统重装后,想把D盘的软件添加快捷方式 以下以anaconda3为例,提供两种方法 方法一: 参考:  装Anaconda后,Windows开始菜单缺少快捷方式解决方案 方法二: 1. 添加环境变量 D:\Anaconda3 (有Python.exe,Pythonw.exe等文件) D:\Anaconda3\Scripts (有pip.exe,jupyter.exe,jupyter-notebook.exe等文件)D:\Anaconda3\Library\bin 2. 创建快捷方式 D:\Ana

0 引言 最近想在ubuntu下搞深度学习,首先配置了python的vscode开发环境.在配置python时,选择了Anaconda3.x,保证了其相对于系统python2.x的独立性.另外,vscode是单独安装的,其路径添加到环境变量中,安装完Anaconda3.x之后,启动其桌面客户端,即可看到vscode躺在列表中.启动vscode,配置python开发环境,并修正一些pylint的bug,即可享受. 1 安装VSCode (1)去这儿下载.deb版本的安装包 https://code

远程Linux服务器装Anaconda&指定版本TensorFlow 说明: 由于疫情影响,原先使用的服务器已断电,故重选了一台服务器对环境重选进行搭建,正好补上这篇博文. 01 下载Anaconda3 进入清华开源软件镜像站,其网址如下:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载相应的版本信息: 此处可通过命令 uname -a查看系统的版本等信息: zcc@new-gpu:/home$ uname -a Linux ne

在安装Anaconda之前,有的已经安装过一个Python版本了,但是又不想删除这个Python版本,该怎么办呢? 概括:轻松两步--在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除:直接将你原来安装python的整个文件夹拷贝到envs的目录下,激活该版本python的名称就是文件夹名. 我的电脑里面本来安装了Python2.7的版本,并且配置好了Django,用来做网页设计.后来我又需要一个Python3.5的版本使用tensorflow,Anaconda适用于管理多Python环境

为什么做这个事情? 1.首先,Anaconda中已经有各种科学计算环境,包括后面安装的tensorflow 2.通过IDEA中配置就达到了Scala.Python.Java同时运行的目的. Intellij IDEA15中Python安装: Intellij IDEA15建立Python项目   编辑Python脚本 这里我们选择Anaconda环境,可以将Anaconda2和3都加进去 转自:http://blog.csdn.net/haihongazar/article/details/52

ks@ks-go:~/caffe-master$ make -j16 CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin CXX/LD -o .build_release/tools/net_speed_benchmark.bin CXX/LD -o .build_release/tools/upgrade_net_proto_text.bin CXX/LD -o .build_release/tools/upgrade_net_proto_b

python 冷知识(装13 指南) list1 += list2 和 list1 = list1 + list2 的区别 alpha = [1, 2, 3] beta = alpha # alpha 的别名 beta += [4, 5] # alpha 和 beta 都是[1, 2, 3, 4, 5] beta = beta + [6, 7] # 此时beta的内存地址已经变成了,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] print(alpha) # alpha 还是 [1, 2, 3, 4

为了解决python多版本共存,解决不同版本之间的依赖冲突,虚拟环境隔离等问题,我们前面介绍了venv.virtualenv.virtualenvwrapper.pyenv.pipenv等众多工具.下面我们再介绍一个非常强大的多环境管理神器--Anaconda. Anaconda (强大) 1.什么是Anaconda Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.Anaconda通过管理工具包.开发环境.Python版本,大大

最近在用Python做中文自然语言处理.使用的IDE是PyCharm.PyCharm确实是Python开发之首选,但用于科学计算方面,还略有欠缺.为此我尝试过Enthought Canopy,但Canopy感觉把问题搞得复杂化,管理Python扩展也不太方便.直到今天我发现了 Anaconda . Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境,但用起来更加方便.自带的包管理器conda也很强大. 首先是下载安装.Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本,同时

用VScode写python是非常方便的.vscode是一个功能非常强大的编辑器,下面介绍大致的使用方法: 下载安装python,配置环境变量. 下载安装VScode(vscode会自动连接python). 安装python插件,安装好后,直接按F5键就可运行python代码. 点击界面左下角,可以切换不同的python环境. Vscode的功能非常强大,例如其自带的断点调试功能就非常好用,可以查看当前运行变量的值. 具体的操作: 搭建环境 在VSCode中搜索扩展Python,就是这货: 安装

这段时间转了一个小圈圈,发现又回来了,瞎忙.想要学习数据挖掘的小伙伴一定得对机器学习有所了解吧,我之前看过几页周志华老师的西瓜书,但终没能坚持下来. 人生处处是起点,什么时候都不晚.记此笔记以分享与督促自己. 子曰“工欲善其事,必先利其器”.开始之前,先要选取一把上好的兵刃,才能练就神功,立足江湖. Python作为机器学习的首选语言,自然是非它莫属了.也许有的小伙伴和我一样,对Python并不很熟悉,So what?现学现用吧. No.1  Anaconda的安装 机器学习选择Python语言

之前一直是在Ubuntu下进行Python和Django开发,最近换了电脑,把在Virtual Box 下跑的Ubuntu开发机挪过来总是频繁崩溃,索性就尝试把开发环境挪到Windows主力机了. 不得不说,巨硬家这几年在多元并包方面真的是走在了世界前列.特别是VSCode,两年前已经成为了我在Linux下的主力IDE.于是直接Google到了这篇爽文:Django Tutorial in Visual Studio Code, 下面会结合Anaconda的开发环境,翻译这篇官方指导. 0x1

本文出自:https://www.cnblogs.com/2186009311CFF/p/11573094.html 总览 此文分为5个部分 第一:Anaconda(下载和安装) 第二:VSCode(下载和安装) 第三:mongoDB(下载和安装) 第四:install 必要的python包 第五:联合运行 1.Anaconda 1.1引入目的 自由切换python版本 1.2下载文件地址 清华大学镜像网:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anac

在学习Python的过程中,一直没有找到比较趁手的第三方编辑器,用的最多的还是Python自带的编辑器.由于本人用惯了宇宙第一IDE(Visual Studio),所以当Visual Studio Code出现时,心情有点小激动呢.从我的使用经验出发,可以说VSCode用来写Python真的是再合适不过了,你将体验到丝滑的编程体验和无限扩展的可能.而且,如果你的项目是包含多种语言的,比如Web开发,你不必再开多个编辑器和其他工具,因为这一切都可以在VSCode里完成了. 搭建环境 在VSCode

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ Anacon

[之前发布到本人的51cto博客,现转过来] 1.安装python3.5(3.6版本亲测无法实现命令补全功能) 2.安装VSCode(我的版本:VSCode-win32-1.7.2) 3.安装Python插件 安装Python插件能实现语法提示的一些功能,建议还是安装一下. 打开VScode,Ctrl+p 输入 "ext install python",搜索时间可能会比较长 安装过程不能终端,否则重新安装: (下图是我已经安装完成后,点击扩展即可管理) 4.配置相关环境变量 修改用户设

最近在学工程目录章节的时候遭遇了个把 vscode目录管理 造成的问题, 当然第一大原因是: 初学者使用vscode的时候没有将环境设置好..... 闹了好几天的脾气, 这两天才整理好..... 这事,怨我; 谁让你图方便把jupyter notebook也加到工程目录里了...... vscode目录管理 随工程独立放 比如所有代码放目录code,里面再分各个工程,和具体哪个盘无关 vscode的设置项 工程配置 debug的配置 一切, 都可以参照底下的设置进行,(前提啊: 我说的是 win

在vscode中下载python插件,下载量最多的就是 打开launch.json,把以下代码粘贴进去即可 { // 使用 IntelliSense 了解相关属性. // 悬停以查看现有属性的描述. // 欲了解更多信息,请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387 "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": &q