1.首先说明一下我的安装情况: (1)Window10系统 (2)Anaconda安装在C盘 2.由于Anaconda安装在C盘经常会涉及权限问题,在安装torch的时候让我萌发了转移磁盘的想法(拒绝我的pip install,理由也很简单,说我没有权限..) 报错内容:EnvironmnetNotWriteableError: The current user does not have write permissions to the target environment. 尝试未成功:一开

首先安装anaconda(3) 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 A

由于需要使用Tensorflow的1.xx的低版本,但是cmd下载一直报错没有解决,就想着用Anaconda,但是真实环境我已经装上Tensorflow2.0了不想换了,所以就想着再建一个python3.6的虚拟环境.不过这个过程还是比较曲折的,这篇文章把整个过程的操作和报错解决方法记录下来,以备后用.内容包括: 虚拟环境建立 添加虚拟环境到jupyter notebook 错误解决方法 建立Anaconda虚拟环境 以管理员身份运行Anaconda Prompt 输入以下命令: conda c

vritualenv虚拟环境迁移的简单步骤: 1.进入原虚拟环境env1,然后执行pip freeze > requirements.txt将包依赖信息保存在requirements.txt文件中(最好调整模块安装顺序) 2.进入目的虚拟环境env2,执行pip install -r requirements.txt,pip就会自动从网上下载并安装所有包 (虚拟环境env2如果是env1的拷贝,最好先pip uninstall -ry requirements.txt,再pip install

Linux 工程向 Windows 平台迁移的一些小小 tips VS2013 C++11 Visual Studio 2013 没有做到对 C++11 所有的支持,其中存在的一个特性就是 In-class member initializer 例如我们的代码在某个类的构造函数中使用初始化列表,并用{}对其中一个类类型的成员初始化,这样的写法是符合 C++11 语法的,但是编译无法通过.另一个例子参见 SO 的问题: In-class member initializer fails with

python虚拟环境迁移: 注意事项:直接将虚拟环境复制到另一台机器,直接执行是会有问题的. 那么可以采用以下办法: 思路:将机器1虚拟环境下的包信息打包,之后到机器2上进行安装: (有两种情况要考虑,机器2无网络和有网络情况(无网,证明无法在线安装包,那么就需要在机器1将包,整体打包成.whl,然后到机器2安装:有网情况,只需将导信息导出,然后到机器2上在线安装))   机器1: 1.首先在cmd命令行下,激活虚拟环境     2.在项目目录下新建一个whls文件夹(用来存储我们依赖包)然后在

目的:   处理windows系统文件迁移,文件格式包含特殊字符(空格,括号,全角等) 语言: python 模块: shutil 代码: #coding:utf-8 import os,sys import time import shutil def move_file(basedir,bank_num): bankdir=os.path.join(basedir,bank_num) for file in os.listdir(bankdir): filepath=os.path.join

许多企业已经开始准备向Windows 10迁移了,对于IT管理员来说,Windows 7的安全性不容忽视. 自微软正式停止Windows 7主流支持至今刚刚超过一年,并且其扩展支持将于2010年结束.Windows 7已经在企业网络中根深蒂固许多年,但时光不留人.鉴于Windows 8并不受大众欢迎,许多公司已经或者正在向Windows 10迁移.但是在关注这款最新最好的操作系统时,Windows 7的安全性在未来几年如何立足?它还会继续得到关注吗?还是最终像Windows Server 200

windows clone 迁移数据库可行.(c 盘底成复制)

可参考:https://www.jianshu.com/p/ab9ae548b253 虚拟环境是Python的隔离工作副本.这意味着每个环境都可以具有自己的依赖关系,甚至可以具有自己的Python版本. 如果您需要不同版本的Python或不同项目的软件包,这将很有用.在测试软件包并确保您的主要Python安装保持健康时,这也可以使事情保持整洁. 使用Anaconda创建虚拟环境1.创建虚拟环境 *注: 以下的涉及到的命令中的--user选项和省略(如果默认安装当前用户的话). pip insta

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

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

从windows迁移网站到linux 发现乱码 出现这种情况的原因为两种操作系统的中文压缩方式不同,在windows环境中中文一般为gbk,而在linux环境中为utf8,这就导致了在windows下能正常显示 txt文件在linux环境下打开呈现了乱码状态. 解决方法:在linux用iconv命令,如乱码文件名为test.txt,那么在终端输入如下命令: iconv -f gbk -t utf8 test.txt > test.txt.utf8 当然  迁移网站是有好办法解决乱码问题的,修改n

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

This blog is to explain how to install Tensorflow object detection API in Anaconda in Windows 10 as well as how to train train a convolution neural network to do object detection on your own data set. Steps: 1. Installation and Configuration Install

报错现象 运行django 报错. 很明显是缺少引擎 下载引擎 django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: Error loading MySQLdb module: No module named 'MySQLdb' 虚拟环境下安装 mysql 引擎 报错 解决方式 访问这里下载相应的包 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysql-python 下载后 使用 pip 本地文件进行操作 找合适自

因为在虚拟环境下安装mysql-python走了许多弯路,特此记录,也希望以后的朋友避免像我一样,被环境配置问题搞的半死 直接使用pip安装mysql-python会报错 pip install MySQL-python 可以直接选择安装 MySQL-python-1.2.3.win-amd64-py2.7.exe这个文件它会在python/lib/site-packages/目录下生成4个文件 MySQL_python-1.2.3-py2.7.egg-info 文件 MySQLdb 文件 _m

一.备份VisualSVN项目 1. 现在要使用Linux作为svn服务器,之前是在windows Server 2008上的,用的是VisualSVN, 如下图所示. 2. 现在svn中有一个项目fpp,需要将fpp这个项目导出到linux环境下.运行cmd,输入命令 svnadmin dump E:\Repositories\fpp > e:\svnbak\fpp.dump将项目导出到e:\svnbak目录下.运行结果如下: 3. 可见命令会导出每个版本的详细信息,保证了之前的历史信息不会丢

# 1.创建虚拟环境 conda create -n env_name python==版本号 # 2.激活虚拟环境 conda activate env_name # 3.下载相关模块 pip install 模块名 # 4.查看模块 pip freeze # 5.删除模块 pip uninstall 模块名 # 6.删除虚拟环境 conda env remove -n env_name

实验环境:windows 2008 R2 & windows 2008 R2 Oracle版本:11.2.0.1.0 源数据库端: 为保证在恢复之后的数据库中得到一致的数据,应禁止用户对数据的访问 需要的备份文件:控制文件.参数文件. 数据文件和归档日志 一.查询以下信息并记录: 1.连接数据库 sqlplus /nolog C:\Users\Administrator>sqlplus /nolog SQL*Plus: Release Production on 星期四 2月 :: Copy

原文链接:https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148 另可参看文章:https://www.cnblogs.com/jonins/p/9691826.html 1.Anaconda介绍及详细安装教程 https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148 2.配置环境变量 我们在安装anaconda时,没有勾选添加环境变量这一选项.对与Windows系统,需要自