深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

问题描述: npm install 安装项目依赖的时候,有时会出现: ERR! Unexpected end of JSON input while parsing near 错误 原因: npm 的包的缓存问题导致 解决: npm cache clean --force //清除缓存 原因:package-lock.json文件版本号问题 解决:删除package-lock.json文件

安装项目依赖:sudo pip3 install pipreqs 生成依赖文件(requirements.txt):pipreqs ./   # 进入项目目录,在项目文件夹里生成安装依赖文件里的环境:pip3 install -r requirements.txt

使用npm install安装项目依赖的时候报错: npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 1 npm ERR! node-sass@4.14.1 postinstall: `node scripts/build.js` npm ERR! Exit status 1 npm ERR! npm ERR! Failed at the node-sass@4.14.1 postinstall script. npm ERR! This is probably n

前言: 本文实操笔记参照菠萝笔记,安装过程中的坑大家可以参考下 创建Jenkins容器 # 下载Jenkins镜像 [root@localhost ~]# docker pull jenkins/jenkins # 创建Jenkins挂载到宿主机目录 [root@localhost ~]# mkdir -p /var/jenkins_node # 宿主机挂载目录赋予读写执行权限 [root@localhost ~]# chmod -R 777 /var/jenkins_node # 启动镜像,后

Composer 是 PHP 的一个依赖管理工具.它允许你申明项目所依赖的代码库,它会在你的项目中为你安装他们 下载并安装composer composer官方文档有好几种安装方法,此处只介绍我实验过可行的方法: 在命令行模式下,到你的工程所在目录,执行以下命令: php -r "readfile('https://getcomposer.org/installer');" | php 此命令会在你的工程下生成一个composer.phar文件,执行php composer.phar可

npm下载安装的第三方模块包官网(提供包名和使用方法):https://www.npmjs.com/ 淘宝镜像(国内,比较快):https://npm.taobao.org/ commonjs01.js: //通过npm下载安装第三方模块; cmd----cd 要使用第三方模块的项目目录----npm install 第三方模块包名 --save install可以简写成i,--save表示把安装的模块(依赖模块)写入package.json的配置文件中. var sd = require('s

一.yarn的简介: Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具. 二.yarn的特点: 1.速度超快. Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载. 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快. 2.超级安全. 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性. 3.超级可靠. 使用详细.简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作. 三.yarn的安装: 下载node.js,使用npm安装 npm insta

今日内容概要 二次封装Response 后台数据库配置 user模块user表设计 前台创建及配置 内容详细 补充--项目依赖模块 # 导出项目依赖模块和安装项目依赖模块 第三方模块--->导出来--->项目路径下-->requirements.txt 第三方模块名字和版本 pip freeze >requirements.txt # 会生成一个文本 内容都是模块与版本号 pip3 install -r requirements.txt # 执行后 会将文件中所有模块及指定版本装上

在Python中我们在项目中会用到各种库,自带的自然不必再说,然而如果是三方库,则在进行项目移植时通常需要在新的环境下安装需要的三方库文件,面对较大项目中众多的三方库,可以先将项目依赖库导出到txt文件中. 导出命令为:pip freeze > requriements.txt,其中requriements可以自己定义. 在新环境下安装移植项目依赖的三方库方法为:pip install -r requriements.txt 在共享服务器上无root权限,而管理员安装的python包之间版本不匹

从意识上认识Anaconda(音标:[ˌænəˈkɑ:ndə])/(拼读:安娜康达). Anaconda:水蟒的意思,如图logo像不像水蟒.其最后五个字母是conda(包管理器),而Anaconda正是在conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的. Anaconda的用处:能帮你建立不同的运行环境.比如有两个项目A和B,一个是GitHub上拉取的python2版本的,一个是你项目组的python3,如果想要在你的电脑上运行,同时安装两个版本的Python会出现环境混乱或错误.再比如你需

一,anancona 安装 https://repo.anaconda.com/archive/ conda create -n caffe_gpu -c defaults python=3.6 caffe-gpu conda create -n caffe -c defaults python=3.6 caffe 测试: import caffe python -c "import caffe; print dir(caffe)" 参考:https://blog.csdn.net/w

python版本为3.7 因为用anaconda安装scrapy非常方便,会自动下载所依赖的包, 所以就使用anaconda安装scrapy, 非常舒服,安装很成功 conda install scrapy 问题出现 当使用scrapy时出现报错, 这里我是创建新项目,发现报错 报错信息如下: Traceback (most recent call last): File "G:\anaconda\Scripts\scrapy-script.py", line 10, in <m

Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件,一般用来配置不同的项目环境.我们常常会遇到这样的情况,正在做的项目A和项目B分别基于python2和python3,而第电脑只能安装一个环境,这个时候Anaconda就派上了用场,它可以创建多个互不干扰的环境,分别运行不同版本的软件包,以达到兼容的目的. Anaconda通过管理工具包.开发环境.Python版本,大大简化了你的工作流程.不仅可以方便地安装.更新.卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境

背景 这段时间一直在做客户端程序的打包程序,遇到各种坑.因为以前没有任何这方面的经验,历经各种折腾,费尽九牛二虎之力总算是完成了. 虽然没有太多技术含量,但是因为挺繁琐的,所以还是在此记录一下. 由于篇幅原因,先介绍第一阶段:直接使用VS自带的安装项目打包程序. 后面会陆续介绍:自定义安装界面(不适用windows默认风格),使用NSIS脚本制作打包程序. 1.   建立安装项目工程 1.1. 创建工程 首先在 VS中打开你将要打包的项目.我的案例中,我的工程名叫System. 右击解决方案 -

MVC3的项目依赖分为两大类: 1.ASP.NET Web Pages 2.ASP.NET MVC 3 如果没有正确引入,或者项目的版本有错误会出现程序集引用错误. 在服务器上部署时,解决思路如下: 1.下载MVC3的安装包,然后在服务器上安装,切记MVC3的安装包版本要和项目的MVC3所用的版本保持一直,因为web.config上的版本是一一对应的. 2.整个项目的MVC3项目依赖dll全部使用复制到本地,然后发布部署时,检查bin文件夹是否已经全部包含了这些引用的文件,这样在程序站点部署时就

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

前言: VS2010中有一个自带的安装部署项目,叫:Visual Studio Installer ,我们通常称为:setup项目,是一个用于自定义安装部署的项目方案.但是在VS2017,VS2019中均不见了,安装程序组件中也没有,通过强大的谷歌和百度,发现有一个扩展方案,在VS市场里有一个可用的VS扩展,一般还很难找: 先把下载地址粘贴给各位: VS2017,VS2019   下载Setup(Visual Studio Installer)项目扩展地址: https://marketplac

前言 在Linux系统上一般会预安装python,但有时候版本过低,通过apt或yum无法安装较新的python版本,只能通过编译python源码进行安装.然而通过源码安装会依赖大量的库,手动安装这些依赖库也是一件很烦心的事情.而且还可能出现依赖库冲突的问题,装不好可能会破坏系统的正常使用. 有时间的小伙伴可以试试通过源码编译安装,遇到问题然后解决问题也是一件很有成就感的事情.安装过程可能会一次性成功,也可能弄一天也安装不好,最好使用虚拟机,安装之前先做个快照,方便安装失败进行系统还原.下面简单

一.Jupyter Notebook介绍 1.简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果. 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示.如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释. 官网:https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/s

1.安装pipreqs pip install pipreqs 2.导出requriements.txt文件 在windows中,终端切换到项目所在的文件夹下: 运行: pipreqs ./ 如果遇到如下错误: UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 776: illegal multibyte sequence 解决方法: pipreqs ./ --encoding=utf8 3.安装依赖模块 pip