Q:因为移动了Anaconda3的安装目录,所以Anaconda3的相应应用程序启动不了,包括图标也会变白 解决方法:修改对应快捷键的属性,有对应的启动位置,修改下位置路径配置以及图标(Anaconda3->Menu) cmd启动jupyter notebook时,报错"Fatal error in launcher: Unable to create process using "d:program file\anaconda3\python.exe" "A

用UIImageView 创建的九宫图变白,直接用CCScale9Sprite创建的也是变白,找了半天原来是自己为了调整UI方便,开启了CCSprite边缘画线导致的,在ccConfig.h下 宏CC_SPRITE_DEBUG_DRAW .

// 设置svg组件一直动态(这一行代码导致了最大化变白的问题)svgCanvas.setDocumentState(JSVGCanvas.ALWAYS_DYNAMIC);// 以下两行解决最大化变白问题(具体原理不详)svgCanvas.setDoubleBuffered(false);svgCanvas.setDoubleBufferedRendering(false); 补充:过了几天后又出现同样问题,确实是JSVGCanvas.ALWAYS_DYNAMIC这一段代码导致,准备固定组件大小

anaconda的报错:Anaconda:There is an instance of anaconda navigator already running error 出现这个问题的时候人蒙了,主要是从任务管理器还找不到进程 网上给出的方法啥都有 首先调出控制台(win+r,输入cmd),然后在控制台输入 tasklist | findstr "pythonw" 在显示出pythonw.exe后,找到其后面的pid(数字),然后输入 taskkill /pid 19884 /f 然

镜像下载.域名解析.时间同步请点击阿里云开源镜像站 一.打开软件卡logo,点击图标后闪退 最近有同事使用anaconda时出现了卡logo,显示loading applications,点击图标时发现闪退情况,当再次运行时会提示程序已经在运行中,因为部分应用已加载,可以打开任务管理器查看,像python已启动起来. 二.排查问题 当把python强制结束掉后,打开Anaconda,问题依旧. 在排查问题时发现,在断网情况下能正常打开Anaconda,会提示需要更新,软件能正常使用. 猜测是软件

原因:在Anaconda的根目录下,有一个叫 qt.conf的文件,用记事本或者Notepad打开 该问题是这些路径错误导致的(比如你把Anaconda挪动了位置,导致这里边的路径还是原来的位置). 把这些位置修改为你当前Anaconda目录下的正确的位置就行了.

来源:http://niunan.iteye.com/blog/248256 Page.ClientScript.RegisterStartupScript(Page.GetType(), "message", "<script language='javascript' defer>alert('加入暂存架成功!');</script>"); 类似于AJAX的效果,页面不刷新!!

Anacond的介绍 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. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 Anaconda包括Conda.

之前一直是在Ubuntu下进行Python和Django开发,最近换了电脑,把在Virtual Box 下跑的Ubuntu开发机挪过来总是频繁崩溃,索性就尝试把开发环境挪到Windows主力机了. 不得不说,巨硬家这几年在多元并包方面真的是走在了世界前列.特别是VSCode,两年前已经成为了我在Linux下的主力IDE.于是直接Google到了这篇爽文:Django Tutorial in Visual Studio Code, 下面会结合Anaconda的开发环境,翻译这篇官方指导. 0x1

Anaconda环境安装 一.Anaconda Anaconda是Python的一个开源的发行版本,里面包含了很多科学计算相关的包,它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样,不冲突,你可以同时在电脑上安装这两个东西.那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢,主要有以下几点原因: (1)Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立

在我们的生活中常常要用到各种底色要求的证件电子照,红底.蓝底.或者白底,而假如你手上只有一种底色的证件照,你又不想再去拍又不会PS怎么办?今天教你们用OpenCV和Python给你的证件照换底色. Python3 numpy函数库 OpenCV库 Windows10 + Anaconda+Pycharm 1.读取要换底色的图片 导入OpenCV库,使用imread函数读取图片. import cv2import numpy as np # 读取照片并显示image=cv2.imread('yan

之前发现ionic在发布ios之后,左滑屏幕的时候会出现界面变白,但是画面原有的位置点击还是有效的,但是点击之后界面是不正确的,返回到上上一步 然后查找资料发现是ios系统内置的左滑动作造成了影响,修正方法: 在ionic的config文件中添加如下代码: $ionicConfigProvider.views.swipeBackEnabled(false)

set(gcf,'Color',[1,1,1]) 默认图片是这样的: 出图之前使用命令,外围变白后效果如下:

题目链接:XJOI - NOI2015-13 - C 题目分析 使用神奇的线段树合并在 O(nlogn) 的时间复杂度内解决这道题目. 对树上的每个点都建立一棵线段树,key是时间(即第几次操作),动态开点. 线段树的节点维护两个值,一个是这段时间内的 1 操作个数,另一个是这段时间内变化的黑色节点权值和. 在处理所有操作的时候,每棵线段树都是仅代表树上的一个点,因此线段树的每个节点维护的就是这段时间内以这个点为 a 的 1 操作个数和这段时间内这个点的黑色节点权值和(这个点 x 由黑变白就 -

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 安装完anaconda,就相当于安装了Python.IPython.集成开发环境Spyder.一些包等等.是一个IDE.安装包的大杂烩,很好很强大,官方下载链接:https://www.continuum.io/downloads 下载后,直接安装即可,炒鸡方便. ----------------------------------------

什么是Anaconda 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.它是一个用python开发机器学习的必备工具. 什么是tensorflow 大名鼎鼎,相信不知道tensorflow的人应该不是很多,目前github上最火的项目之一. TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,T

http://blog.csdn.net/vencent7/article/details/76849849 自己一直用的 pyenv 和 pyenv-virtualenv 管理不同的 python 环境.昨天朋友推荐我安装一个 Anaconda(通过官网下载安装带有图形界面Anaconda Navigator 的版本,并非通过 pyenv 安装),结果安装之后似乎与原来的 pyenv 不太兼容,在网上搜了一下,有遇到类似情况的:https://stackoverflow.com/questio

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

最近群里聊天时经常会提到DL的东西,也有群友在学习mxnet,但听说坑比较多.为了赶上潮流顺便避坑,我果断选择了TensorFlow,然而谁知一上来就掉坑里了…… 我根据网上的安装教程,默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN,但之后遇到了各种无法导入的问题,后来我发现主要的问题就是版本问题!!!CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑. 目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05,而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配