Anaconda 创建 32位python虚拟环境 ​ 最近实习在做一个接口自动化数据上传的功能,因为数据是更新的,需要每次上传都查询数据库调用匹配,就不得不面对 python 连接 oracle .一直很排斥这玩意,我觉得python连接oracle是一个很蹩脚的东西.网上教程其实挺多的,首先安装cx_oracle,安装的时候要注意两个东西: oracle-client架构(有64,也有32) python 架构(一般是64位) ​ 然后python oracle-client 和cx_ora

2019-03-25 17:10:51 Anaconda 给不同的项目创建不同的环境真的非常重要,最近在使用flask的时候在base环境中安装flask-bootstrap,竟然将我原本的py3.7的conda直接删除,完全降到了py2.最后只能重新安装anaconda. 这个事件给我一个启示就是尽量不要在初始环境中安装各种包,而是使用anaconda的环境,来给不同的项目分配各自的环境. Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda c

Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda create -n py36 python=3.6  删除环境(不要乱删啊啊啊) conda remove -n py36 --all 激活环境 //下面这个py36是个环境名 source activate py36 退出环境 source deactivate 作者:SleepingBug 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/H_O_W_E/article/de

随着深度学习的火热,越来越多的人去学习和了解这门技术.而做算法的同学为了能够更快,更高效的写出相关的深度学习算法出来,需要比较方便的开发环境.今天主要介绍一下在jupyter notebook中,新增python3的环境,从而可以使用tensorflow.keras等.具体步骤如下: 1.首先假设你已经安装了anaconda2,并配置好了环境变量 anaconda安装好后,使用conda安装其他的包的时候,如果公司环境不能直接访问外网,而是需要配置代理的话,则可以通过以下的方式进行配置: (1)

版权声明:勤学 修德 明辨 笃实 - CSDN周雄伟 https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80701613 已有环境:python3.7.1 anaconda隔离管理多个环境,互不影响.这里,在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本. linux环境下使用anaconda安装tensorflow步骤见:https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80693152 一. 安装anaco

参考: 1.https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 我的安装过程: 1. 之前已经安装了anaconda,我的版本是anaconda3(64bit): 2.打开Anaconda Prompt, 在命令行键入conda env list,查看当前有几个虚拟环境:显然一共有4个环境,其中带*号的root环境是anaconda自带的根环境,有的地方也显示为base: 3.要安装一个新的虚拟环境,希望用的Python版本是py

一.虚拟环境 virtual environment 它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响.譬如,本次学习需要用到Django,我们可以做一个Django的虚拟环境,里面只需要安装Django相关包就可以了,需要Scrapy库,就在开辟一个独立空间来学习Scrapy库相关就行了. 二 .为什么要用虚拟环境

首先安装anaconda(3) Anacond的介绍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. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 A

从零开始,创建GitHub团队开发环境 GitHub提供免费的团队环境,不过免费仓库容量是300MB,请大家注意. 申请GitHub个人账号 1. 使用浏览器访问GitHub主页.如果使用IE,尽量不使用IE9以下的版本. 2.1. 没有申请过GitHub账号,请点击绿色的[Sign up for free]按钮 填写用户名.邮箱.密码后,点击绿色的[Create an account]按钮. 2.2 如果已经有GitHub账号了请点击上图中的[Sign In]按钮登陆. 创建组织 组织的概念可

前言: python的组件非常之多,有时这个项目依赖m个组件,有时那个项目依赖n个组件,时间一长很容易导致系统python环境的臃肿不堪,由此便有了virtualenv.virtualenvwrapper的存在价值. 使用方法: 摘自—— http://www.jianshu.com/p/3abe52adfa2b virtualenv用于创建独立的Python环境,多个Python相互独立,互不影响,它能够: 在没有权限的情况下安装新套件 不同应用可以使用不同的套件版本 套件升级不影响其他应用.

友情链接:ubuntu16.04下安装python3+创建虚拟python3开发环境 1.为什么要创建python3虚拟开发环境? /********************************************************************* 1.虚拟环境是用于创建独立的python环境,允许我们使用不同的python模块和版本,而不混淆. 2.虚拟环境使您能够在计算机上为Python项目设置一个独立的空间,确保您的每个项目都拥有自己的一组依赖项,不会中断任何其他项

创建OpenStack的node环境脚本 使用source admin-openrc.sh来运行脚本 在任意目录下创建admin-openrc.sh文件 vim ~/admin-openrc.sh export OS_TENANT_NAME=admin export OS_USERNAME=admin export OS_PASSWORD=Abcd1234 export OS_AUTH_URL=http://controller:35357/v2.0 在任意目录下创建 demo-openrc.s

1.真机调试http://blog.csdn.net/tht2009/article/details/48580569 2.创建app前的环境配置

centos7默认python程序是2x,如果要使用3x可以使用EPEL仓库安装.同时为了使用隔离的python环境可以安装virtualenv. 1.启用EPEL sudo yum install epel-release 2. 安装python3 sudo yum install python34 3.给python2安装pip工具 sudo yum install python-pip 4.升级python2的pip工具 sudo pip install -U pip 5.安装virtua

一.创建RHCS集群环境 目标: 准备四台KVM虚拟机,其三台作为集群节点,一台安装luci并配置iSCSI存储服务,实现如下功能: 使用RHCS创建一个名为tarena的集群 集群中所有节点均需要挂载iSCSI共享存储 使用集群中任意节点对iSCSI设置进行分区格式化 安装luci的虚拟主机要求额外添加一块20G硬盘 物理主机IP地址为192.168.4.1,主机名称为desktop1.example.com 方案: 使用4台虚拟机,1台作为luci和iSCSI服务器.3台作为节点服务器,拓扑

作为重量级的跨平台开发的游戏引擎,Cocos2d-x在现今的手游开发领域占有重要地位.那么问题来了,作为Cocos2dx的学习者,它的可移植特性我们就需要掌握,要不然总觉得少一门技能.然而这个时候各种各样的问题也就来了,之前网上一直有零零碎碎的移植教程,但是都不完整,或是有这样或者那样的问题.今天刚刚研究成功了Cocos2dx-3.0版本项目的安卓平台移植问题,本人亲自完成了整个过程,将Cocos2dx-3.0版本 从开发环境搭建(Win32)到项目移植Android平台过程 一起分享给大家.

一.前言 安装环境: Anaconda Ubuntu 二.安装步骤 我们分几步进行,anconda的安装和使用方法就不讲解了.我们直接安装caffe和tensorflow. 1.创建虚拟环境 我们先创建一个用于caffe和tensorflow共存的虚拟环境: conda create -n caffe-tf python=3.6 直接回车,安装即可.安装好后,进入到caffe-tf虚拟环境: source activate caffe-tf 2.安装caffe 我们先安装caffe,一定要先安装

在以下目录中 C:\Users\UserName\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3 打开kernel.json文件,将python.exe文件的路径修改至anaconda配置的tensorflow环境所保存的路径,我的路径为: D:\\softwares\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe

https://blog.csdn.net/qq_37465638/article/details/100071259 这篇博客写得很清楚,是anaconda下Library下lib下的一个文件和DDLS下的一个文件日期不同,用后者替换前者 这个文件是libssl-1_1-x64.dll

在自己的电脑上安装Anaconda,用conda create创建一个python 2.7版本的environment.今后我们的程序都在这个环境下执行 0.download anaconda and install 1.open anaconda prompt conda create -n python2 python=2.72.[y/n] chose y 3.conda info -e #conda会显示环境列表,当前活动的环境会被括号括起来4.conda list #查看哪个版本的pyt