目录 1.Conda连接不上镜像源问题 2. aspera不能再独立使用 3.使用prefetch搭配aspera 4. prefetch下载方法 记录下下载过程,为自己和后人避坑. 1.Conda连接不上镜像源问题 首先是anaconda安装软件或创建环境时遇到的问题.即使换完清华源和其他镜像源以后依旧报错. CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsi 尝试了很多方法:换源,删除.co

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

Anaconda配置环境变量+创建虚拟环境 配置环境变量 没有添加系统变量,所有系统根本识别不了conda命令,找不到位置,所以添加以下系统变量: 添加对应Anaconda环境变量:(以自己的安装路径为准) D:\programe\anaconda; D:\programe\anaconda\Library\mingw-w64\bin; D:\programe\anaconda\Library\usr\bin; D:\programe\anaconda\Library\bin; D:\progr

作者:桂. 时间:2017-04-17  22:02:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6725298.html  前言 最近在看<统计学习方法>,打算配合<机器学习实战>一起,可后者的代码是基于python2.6的: All the code examples were working on Python 2.6, there shouldn't be any problems with the 2.7. 之前装了python3.

Anaconda 是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux.Mac.Windows 系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本 Python 并存.切换以及各种第三方包安装问题.除了 Python,Anaconda 附带了一大批常用数据科学包:其次,使用 conda 来管理包和环境能减少将来在处理数据过程中使用到的各种库与版本时遇到的问题. conda 与 pip(Python 库的默认包管理器) 相似,不同之处是可用的包以数据科学包为主,而 pip 适合一般用途

昨天想运行一段机器学习的代码,在win10系统下配置了一天的python环境,真的是头疼,准备写篇博客来帮助后面需要配置环境的兄弟. 1.下载Anaconda 根据昨天的经历,发现Anaconda真的是好用.下载地址:https://www.anaconda.com/download/  我下的是64位的 下好后就是安装了,安装过程十分简单,这里就不写了,不过建议是添加到环境变量中去,省的后面还要自己加,麻烦. 在菜单栏中找到Anaconda Prompt,以管理员身份运行.我们需要设置 Ana

前言:anaconda是一个python Data Science Platform.安装它的契机是因为要用tensorflow. 安装完后感觉用它来管理python运行环境还是挺方便的,常用的conda命令: 升级conda: conda update conda 安装conda环境: conda create -n env_name python=version_number 卸载conda环境:conda remove -n env_name --all 查看当前所有的conda环境: c

配置镜像在anaconda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:tuna.Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. 在Anaconda Prompt中运行: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacond

我的系统是Win 64位的,用的Python 3.5.1 ,最近在学机器学习,用到了Numpy这个科学计算库,网上查了之后,看到很多装Numpy出问题的情况,所以决定装Anaconda,简单一些,并且里面包含了Numpy在内的众多第三方库. 首先你电脑得装了Pycharm,然后就是下载Anaconda了,下载地址为https://www.continuum.io/downloads,我下载的win 64 Python 3.5的版本. 下载完成后开始安装,这个比较简单. 最后是在pycharm中A

Anaconda介绍 Anaconda 是在 linux.windows 和 mac os x 上执行 Python/R 数据分析和机器学习的最简单的方式并且它是开源的.它在全球拥有超过 1, 100万用户, 是在单独的一台机器上进行开发.测试和训练的行业标准, 因为具备以下特点,从而使他能都独立的进行数据分析: 1. 提供了大量的Python/R 数据分析包 2. 使用 conda 管理库.依赖关系和环境 3. 使用 scikit-learn, TensorFlow和Theano进行开发.训练

0x00 下载 为了更快的下载,可以到清华开源软件镜像站下载 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 在此以Anaconda2-5.3.1-Windows-x86_64版本为例 0x01 准备 或许有人会问,如果我已经安装了python,那么需不需要卸载了python重新安装呢?自然不用,不过建议可以将安装好了的python环境变量删除 0x02 安装 安装的话按照默认选择不用改,安装地址选择C盘或是其他的盘都可以,安装

1. 如何在vscode上配置的配置方法请务必一定要直接参考官方文档Getting Started with Python in VS Code,不要去看什么杂七杂八的blog,要么过时要么不准确要么用了出错,不要问我是怎么知道的.当初嫌英语看的累看了n篇博客的配置没一个能用,最后复制官方的配置文件就成功了 ps:似乎安装anaconda的时候会提示是否安装vscode,如果是先安anaconda再安vscode似乎会conda会自动帮你配置好,先安vscode再安装anaconda的只能自己配

参考 https://www.e-learn.cn/content/python/786199 注意 所有的变量都放在环境变量而非用户变量.比如JAVA_HOME. 不然虽然pyspark没问题,但是java会出问题懒得改下面的图了 1.安装anaconda 官网下载安装python3.7版 2.安装JAVA 官网下载安装 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/overview/index.html    (建议 安装  jdk-8u211

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

1.安装anaconda 3.5.5 默认安装,注意,把添加到path勾选上,其他默认安装(能搜到这篇文章,相信大家都有过变成经验,这些环境变量的重要性就不要窝在多说了) 2.以管理员身份,打开anaconda prompt(否则会出现permission denied.) (1)安装python3.5.5 conda install python=3.5.5 (2)建立名为TensorFlow的conda计算环境(版本为3.3.5) conda create -n tensorflow pyt

最简便的方法,没有之一 首先下载annconda:(不要从官网下,还要FQ,还要慢) https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 请注意下载annconda2,不要下载3,opencv支持py2.7,如果你硬要找py3.6的,就会很麻烦. 然后从pycharm中选择annconda2自带的py2的编译器 然后同样的方法下载OpenCV 点击下载的opencv-2.4.12.exe,一路next下去,例如本人安装到E盘根目录下.安装

工作时有时候会遇到不同版本的问题,比如深度学习tensorflow 1.14版本 和 2.0版本,或者cpu版本和gpu版本,那么这个时候建立虚拟环境就很方便了 anaconda命令行下 1) activate 默认进入base环境 2)conda create -n XXX python=3.7 创建了一个含有python=3.7的环境,名字叫XXX 3)activate XXX 有时候是 source activate XXX(进入该环境以后就可以安装自己想要的包了,pip install

一.anaconda配置镜像查看源:conda config --show-sources在Mac and Linux下:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 在Windows下,直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Python UI我感觉PyQt最强大最方便.但是Python的更新速度太快,让诸多类似库跟不上节奏. PyQt做UI早前只支持Python3.4或py

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

作为Python开发环境的Sublime Text 3,有了Anaconda就会如虎添翼.Anaconda是目前最流行也是最有威力的Python代码提示插件. 工具/原料   Sublime Text 3 build3103 插件安装   1 我们使用Sublime Text插件安装工具package control来安装,怎么安装package control这个插件大家参考下面的应用文章   4Sublime Text 3 怎么安装插件   2 好,现在打开package control菜单