1. 新建一个环境: conda create -n ForPytorch python=3.6 该行命令新建了一个叫做ForPytorch的环境,该环境使用的python是3.6版本.新建一个环境的时候,系统将自动安装一些必要的包,其中包括pip. 2. 删除一个环境: conda env remove -n ForPytorch 该行命令删除了一个叫做ForPytorch的环境. 3. 激活(进入)某个环境: conda activate ForPytorch 该行命令让我们进入到一个叫做F

一.JDK配环境: 1.JDK思维导图 2.测试代码: 需要注意点位类名大小写的区分,符号为英式输入法下的, ; . class Hello{ public static void main(String [] args) { System.out.println("Java"); System.out.println("Hello World"); System.out.println("hello world"); System.out.pr

思来想去,最后还是决定给自己的手游加简单后端验证.好久没搞php了,最近搜了搜资料,发现现在php比几年前方便简单的多,有wampserver和sublime用.想想当年我还用记事本+phnow呢. 配sublime的php开发环境其实很简单,不过网上搜到的大多都是乱七八糟的复制粘贴.太多原创被转了,导致现在网络的学习资源很乱来.唉~~ 新时代互联网的悲哀. 首先,先下了sublime和wampserver,并安装,全部点下一步下一步就得了. 打开sublime,工具->编译系统->编译新系统

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的

原文地址:Anaconda 配置 Python 环境 0x00 环境 Anaconda: 2019.03 Python: 3.6.8 0x01 Linux 安装 Anaconda 交互安装 Anaconda 下载地址: Anaconda-2019.03-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 下载安装脚本,赋予执行权限并安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2

.打开http://10.3.15.78:8080/jenkins/,第一次进入里面没有数据,我们需要创建job,我们这有2个项目,需要创建2个job.http://10.3.34.163:9890/jenkins/ 2.点击左上角的new job,在new job页面需要选择job的类型,Jenkins支持几种类型,我们选择"构建一个maven2/3项目" 3.点击OK按钮后,进会进入详细配置界面,详细配置界面的配置项很多,不过不用怕,大部分使用默认配置就可以了,下面就说说我们需要修

[评测]低配环境下,PostgresQL和Mysql读写性能简单对比 原文链接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/10658426.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *******************如果你看到这一行,说明爬虫在本人还没有发布完成的时候就抓走了我的文章,导致内容不完整,请去上述的原文链接查看原文**************** 由于最近经过朋友启发,又有了一个写个人项目的小想法,在这次个人项目中准备学习并使用一些之前自己没有掌握的新

装了anaconda之后如何设置anaconda.python环境变量 1.装了anaconda之后如何设置anaconda环境变量 参考 https://www.cnblogs.com/avivi/p/10282366.html 后面部分 2.anaconda环境变量设置好了之后设置python环境变量 找到anaconda下的python.exe,并将上面的地址复制到分号后面.然后确定.确定.确定..有多少个点多少个... 然后修改PATHEXT, 在PATHEXT中添加 .PY;.PYM 

Anaconda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.Anaconda提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存.切换的问题. Anaconda安装 安装就不多说了,Anaconda官网下载 建议Python 3.x版本,2.x版本毕竟也不维护了 下载下来的安装包一路点击下一步就行了 FAQ: 已安装了python(可能还是python 2.7版本)那还能安装吗? 可以,不冲

简介: 我就是个半吊子程序员.在单位写点程序,在家也写点程序. 单位是企业网,不能上互联网,家里也没办法连上企业网,没有VPN. 主武器是我的笔记本电脑.在单位有一台淘汰的linux服务器,家里有个NUC做的小服务器. 偶然看到别人写的多个flask配置文件,自动切换生产环境和开发环境. 我这比它还麻烦. 单位服务器: docker_1-1:数据库 docker_1-2:开发(docker-alpin  ssh) docker_1-3:生产 家里服务器: docker_2-1:数据库 docke

张春晖让视频的每词每句都可搜索:Autotiming 可以自动配字幕,还将改变哪些领域? 对于一些电视观众来说,寻找电视节目字幕中“有趣”的Bug,拍照发到网上与其他人共同嘲笑一下,是一种观看节目之外的乐趣.从另外一个角度来说,匹配字幕很可能是电视台里最枯燥和耗时的工作:一个小时的对话节目通常需要付出双倍的时间. 创业公司AutoTiming相信它的产品可以改变这个精度高.耗时长的工作.这款同名工具采用了一种音文匹配技术,可以自动将视频或者音频节目和字幕文件同步起来.AutoTiming的CEO

Windows下的Anaconda+OpenCV的环境配置

vs.net打包程序或者制作安装程序时自动检测环境并安装.netframwork的设置方法之前我看过文档也做过,但是过一段时间又忘了,现在终于又找到方法了,还是把这个方法写下来吧,方便自己也方便大家将来查询用.       vs.net打包或者制作安装程序时进行自动检测环境并安装.netframwork的设置方法:           1. 新建一个“安装和部署”的项目:           2.然后点击“视图”菜单,选择“编辑器”--“文件系统”,然后将要打包的程序以及相关文件添加进来,之后程

现实中的问题:有时候版本上线的时候,打包时忘记切换环境,将测试包推上正式服务器,那你就会被批了. 期望:在写打包的命令行的时候就觉得自己在打包正式版本,避免推包时候的,不确信自己的包是否正确. 既然有了期望,那么就要开始百度如何去实现呢. 下面先开始介绍ant design的方法: ant design的打包工具是roadhog,那么从roadhog下手. 在roadhog文档中,发现define的配置可以传递给代码. 在ant design pro的issue中搜索中,发现环境变量的配置. 我

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

基于GitLab CI搭建Golang自动构建环境 Golang发布遇到的问题 对于golang的发布,之前一直没有一套规范的发布流程,来看看之前发布流程: 方案一 开发者本地环境需要将环境变量文件改为正式环境配置 编译成可执行文件 发送给运维 (运维)将文件覆盖为线上 (运维)重启进程 (可谓“又臭又长”) 方案二 开发者讲代码commit到gitlab上交给运维同学 (运维)pull代码 (运维)编译成可执行文件 (运维)覆盖线上文件 (运维)重启进程 这种对于运维属于重度依赖,而运维同学又

打开Anaconda Prompt 创建一个tensorflow 虚拟环境:conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow虚拟环境activate tensorflow 查找当前可用的tensorflow包anaconda search -t conda tensorflow 根据提示,查看一个包的详情信息anaconda show anaconda/tensorflow 根据提示,copy命令安装tensorflowconda instal

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

在Ubuntu下装XuebaOnline可能遇到的问题和解决办法 自动安装Python3.0以上版本 编译命令采用python3 manage.py runserver,所以在linux系统下需要安装Python3.0以上的版本,以下命令适用于Ubuntu系统. 安装 Python 3.5及依赖:sudo apt-get install python3.5sudo apt-get install python3.5-devsudo apt-get install libncurses5-dev

在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步. 一.深度学习框架的选择 随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷. 目前使用普遍的框架有Tensorflow.Caffe.PyTorch.Theano.CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢? 笔者

Pycharm没有内置的python解释器,需要我们自己下载python解释器. 在很多python项目中,会导入第三方的模块,逐个去下载导入很不方便. 我们通常使用Anaconda来管理python的项目环境,Anaconda自带python解释器,且提供了大量的第三方模块,引入第三方库很方便. Anaconda的安装 如果未勾选第一个添加到Path环境变量中,后面需要手动在path环境变量中添加conda.exe所在目录的路径. 红框圈出的是Anaconda核心程序,是必需的,其他的是自动安