1. 为conda配置(清华)镜像源 使用conda进行安装时,访问的是国外的网络,所以下载和安装包时会特别慢.我们需要更换到国内镜像源地址,这里我更换到国内的清华大学地址.(永久添加镜像) Windows和Linux 对于conda修改镜像源的方法一样 1.添加清华镜像: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels

window下对python3.5适用性比较好,Anaconda4.2里面包含了python3.5. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/清华镜像源下载 http://blog.csdn.net/u012513525/article/details/54947398  (pycharm配置清华镜像源) http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/78844789 (anac

清华镜像2019.6.15已恢复 中科大镜像2019.7.1停机维护后恢复 1.打开anaconda prompt 2.添加清华镜像1:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 3.添加清华镜像2:https://mirrors.tuna.tsinghua.

文章目录 pip和conda 添加国内清华镜像 1. pip源更改: 2. conda源更改: pip和conda 添加国内清华镜像 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. 1. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例1: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si

你还在为树莓派无法安装中文输入法而到处找教程吗? 你还在为树莓派每次下载都要远隔重洋获取资源,龟速下载而烦恼吗? 为了解决这个问题,在这篇树莓派教程中,我将手把手叫你怎样安装 清华镜像系统和中文输入法Fcitx及Google拼音输入法. 步骤一:换源:将下载源从树莓派默认国外源切换到国内清华大学开源软件镜像站 在树莓派的命令行界面输入 sudo nano /etc/apt/sources.list 使用键盘方向键控制,在第一行开头加一个#,把下面的内容拷贝到最后一行之后,如图中的效果: 清华镜像

清华镜像 地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 注意,simple 不能少, 是 https 而不是 http 设为默认 升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置: pip install pip -U pip config set global.index-url

1.安装anaconda:国内镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/下载对应系统对应python版本的anaconda版本(Linux的是.sh文件)安装命令(要在非root下安装,否则找不到conda命令):bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh2.用anaconda安装pytorch(1)设置conda的地址:conda config --add channels https://mir

Anaconda配置清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 查找软件 anaconda search -t c

Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   conda conf

vim     ~/.condarc channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

conda升级默认官网地址,速度会特别慢,现在我们指定一个当前可用的镜像,步骤如下: 1.执行命令,生成.condarc文件 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 执行完上述命令后会在当前用户目录下生成.condarc文件 2.确认.condarc文件内容 channels: - ht

Details: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ TUNA 提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacond

大家在通过pip 或conda 下载一些很大的第三方库时是不是有一种等到坟头的草都三尺高了,还没下载完的感觉,而且大的第三方库长时间下载,可能会导致超时自动中断下载,感谢清华的大佬们 临时使用: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 每次下载时,默认使用此镜像: 需将pip升级到最新的版本,>=10.0.0 pip install pip -U pip config set global.index-

设置为默认镜像 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

step1: + 在user(用户)下新建一文件夹再在该文件夹下新建pip.ini文件 + 例如:user/pip/pip.ini + tips:如果未打开在查看里的隐藏扩展名记得打开 step2: + 临时安装: + 例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy,这样就会从清华这边的镜像去安装numpy库. step3: + 长期从该镜像安装(今后只要pip install 都是从该镜像安装): + 在cmd中

来自:Jinlong_Xu cmd环境下执行: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes conda update XXXXX

Docker 官方中国区 https://registry.docker-cn.com 网易 http://hub-mirror.c.163.com ustc https://docker.mirrors.ustc.edu.cn 修改方法 直接设置 –registry-mirror 参数,仅对当前的命令有效 docker run hello-world --registry-mirror=https://docker.mirrors.ustc.edu.cn 修改 /etc/default/doc

perl修改源地址 这里推荐中科大的源 http://mirrors.ustc.edu.cn/CPAN/ perl -MCPAN -e shell 1.执行cpan命令确认存在该命令 如果cpan执行后提示找不到该命令,可以通过yum -y install perl-CPAN或手动安装该模块. 首次执行会出现yes/no的界面,输入yes会自动配置,输入no会让手动的配置一些参数.这里我选择了yes,配置好后的配置文件存放在/usr/share/perl5/CPAN/Config.pm. 2.查

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple C:\Users\mu\pip 新建pip.ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

命令:  cat /etc/docker/de