Anaconda安装第三方库 PIP使用命令 Anaconda命令 pip和conda 添加国内源 1:PIP相关命令 卸载 pip uninstall XXX 1.升级pip python -m pip install --upgrade pip 2.升级NumPy python -m pip install --upgrade numpy(此升级不稳定 建议下载最新版执行手动安装) 3: 带配置的升级 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A

conda国内源的设置 by dwSun anaconda是一个balabalabala... 知道这个软件的人肯定不用介绍,不知道的也不必介绍. conda是anaconda的包管理器,通过conda可以从软件源中下载用户制定的软件及其依赖软件并在用户的系统上进行安装. 这里要说的是,conda的官方源因为服务器在国外,所以速度是很慢的.这里介绍给conda换成国内软件源的方式.这里使用的是清华大学计算机协会(tuna)提供的软件源. 也有一些其他机构提供了conda的软件源镜像,但是我没搜到

对于Python开发用户来讲,PIP安装软件包是家常便饭.但国外的源下载速度实在太慢,浪费时间.而且经常出现下载后安装出错问题.所以把PIP安装源替换成国内镜像,可以大幅提升下载速度,还可以提高安装成功率. 国内源: 新版ubuntu要求使用https源,要注意. 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.us

像我这种一般想起才玩玩BT5的人,跟不上讯息的变化. 偶尔想尝试某个实验,然后去安装,发现提示无法找到软件安装包. 这个时候,应该注意到,现在已经从BT5到kali了,假如想我这种人,肯定比较少留意软件源地址.原来的BT5的软件源有些已经跟不上了.所以我们应该修改BT5下的软件源   vi /etc/apt/sources.list #将下列地址复制进去就好 deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali main non-free contrib deb-sr

pip 国内源 配置 2017年12月09日 16:05:20 阅读数:183 最近使用 pip 安装包,动辄十几 k 甚至几 k 的下载速度,确实让人安装的时候心情十分不好.所以还是要给 pip 换一个国内的源.可以显著的提升安装速度.有更多的时间来研究算法. 下面,列一下收集到的国内源: 阿里云  http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣 (douban

Ubuntu18.04更换国内源 Ubuntu本身的源使用的是国内的源,下载速度比较慢,不像CentOS一样yum安装的时候对镜像站点进项选择, 所以选择了更换成国内的源. 以下内容整合自网络 备份/etc/apt/sources.list文件 mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sourses.list.backup 1 新建/etc/apt/sources.list文件并添加以下内容 #163源 deb http://mirrors.163.com/ubunt

最近使用 pip 安装包,动辄十几 k 甚至几 k 的下载速度,确实让人安装的时候心情十分不好.所以还是要给 pip 换一个国内的源.可以显著的提升安装速度.有更多的时间来研究算法. 下面,列一下收集到的国内源: 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣 (douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 http

第5周第4次课(4月19日) 课程内容: 7.6 yum更换国内源7.7 yum下载rpm包7.8/7.9 源码包安装 7.6 yum更换国内源 当yum仓库的软件不好用时,例如很多yum源都是国外的,如果在国内访问就比较慢很不方便,所以我们可以更换为国内的yum仓库源. 操作实例步骤如下: 首先删除dvd本地仓库,然后把之前备份的yum源copy回来,再删除CentOS-base.repo,通过wget从网上下载一个163的repo,但是提示找不到wget命令,而且刚才又删除了CentOS-b

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_156 最近有同学开始尝试接触Go lang,拥抱新技术永远都会是一个好习惯,之前的一篇文章介绍了如何在Mac os系统下配置Go lang开发环境,这次我们在Win10系统下进行配置,并且更换国内的安装源,最后再和"全宇宙最快的web框架"–Iris亲密接触一下,对于Iris可能很多朋友并不熟悉,一般Go lang在web开发领域相对著名的框架比如Beego或者Gin都名声在外,这里推荐Iris的原因也并不是因为它源

配置国内源 linux配置 修改 ~/.pip/pip.conf 文件,如下,添加了源并修改了默认超时时间 [global] timeout = 3000 index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com windows配置 在C:\Users\用户名\pip下新建pip.ini文件 [global] index-url = http://mirrors.aliy

ubuntu上: -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com # pip install web.py -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 一般不会出现问题. 由于anaconda我认为在ubuntu上没有必要装,所以我就没有换源方法了 windows系统上: pip国内源 在这个路径创建pip.ini文件 [global

原文:[程序安装包制作] Advanced Installer 备忘 Product Information - Product Details 这个重点是Product Version.讲这个之前,首先要知道Product Code和Upgrade Code这两个属性,同时大家不要被这两个英文词语的字面意思所以迷惑. 同一款产品,不同的版本的安装包,Product Code必须不同,但Upgrade Code必须相同. 例如,现在有一款软件叫"Hello World”,已经制作了1.0.0的安

ContOS更换国内下载源 一,什么是yum源? yum,是Yellow dog Updater, Modified 的简称,是杜克大学为了提高RPM 软件包安装性而开发的一种软件包管理器.起初是由yellow dog 这一发行版的开发者Terra Soft 研发,用python 写成,那时还叫做yup(yellow dog updater),后经杜克大学的Linux@Duke 开发团队进行改进,遂有此名.yum 的宗旨是自动化地升级,安装/移除rpm 包,收集rpm 包的相关信息,检查依赖性并

原文地址 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/71379555 Configuration — Conda documentation .condarc以点开头,一般表示 conda 应用程序的配置文件,在用户的家目录(windows:C:\\users\\username\\,linux:/home/username/).但对于.condarc配置文件,是一种可选的(optional)运行期配置文件,其默认情况下是不存在的,但当用户

0 查看电脑系统版本(非常重要) WIN+R->输入winver, 系统版本号必须高于1703,否则CUDA9.0难以运行!!!! 1 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 下载地址:驱动程序 选择适合自己电脑的显卡驱动下载 安装很简单,直接下一步就可以 默认系统安装路径. 2 安装CUDA 9.0 下载CUDA前,先确认GPU显卡所支持的CUDA版本, 控制面板->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->nvidia.dll后面的cuda参数 请点击->

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.

目录 一.什么是Helm 二.安装 1.安装helm客户端 2.安装Tiller 3.创建服务端 4.给Tiller授权 5.为 Tiller 设置帐号 6.验证Tiller是否安装成功 三.Helm使用 1.更换仓库 2.查看存储库中可用的所有Helm chats: 3.更新charts列表 4.查看已经安装的chats 5.关于helm报错不兼容问题 四.创建自己的chart 1.建一个cqh的包 2.检查配置和模板是否有效 3.部署到K8S 4.测试访问 5.查看部署的release 6.

python安装包 # pip安装 pip install pyecharts # 源码安装 - linux git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git cd pyecharts pip install -r requirements.txt python setup.py install # 或者执行 python install.py 参考资料:pip更多用法 查看系统里过期的python库: #列出所有安装的库 pip list

1. 选择合适的安装包下载 https://anaconda.org/pytorch/repo?type=conda&label=main 2. 安装命令: conda install 安装包 3. 安装错误: 在安装torchvision可能会出现以下错误 ImportError: /home/anaconda3/envs/maskrcnn-benchmark/lib/python3.6/site-packages/torchvision/_C.cpython-36m-x86_64-linux