安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境   方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set a

前言 在win10系统中安装Anaconda,并创建虚拟环境,但是不明白为什么切换环境之后并未激活要使用的虚拟环境. conda常用命令 activate // 切换到base环境 activate learn // 切换到learn环境 conda create -n learn python= // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本) conda env list // 列出conda管理的所有环境 conda list // 列出当前环境的所有包 cond

postman提供了environment管理功能,想要在多个环境中测试,比如在测试环境.灰度环境.生产环境等,只需要用同样的接口,切换下环境即可,非常方便.具体步骤: 切换环境 1.点击界面右上角的倒三角,点击manager environment. 2.可以add,或者点击已有的环境,进行编辑. 3.在接口中可以这样引用测试环境的配置信息,如{{testip}}是引用的testip的值,{{testport}}是引用的testport的值,一定要记得在右上角切换到刚才添加的测试环境. 4.点

postman提供了environment管理功能,想要在多个环境中测试,比如在测试环境.灰度环境.生产环境等,只需要用同样的接口,切换下环境即可,非常方便.具体步骤: 切换环境 1.点击界面右上角的倒三角,点击manager environment. 2.可以add,或者点击已有的环境,进行编辑. 3.在接口中可以这样引用测试环境的配置信息,如{{testip}}是引用的testip的值,{{testport}}是引用的testport的值,一定要记得在右上角切换到刚才添加的测试环境. 4.点

使用keepalived搭建主备切换环境 时间 2016-09-15 08:00:00 cpper 原文  http://cpper.info/2016/09/15/keepalived-for-master-backup.html 主题 keepalived 1. keepalived介绍 Keepalived是Linux下一个轻量级的高可用解决方案,它与HeartBeat.RoseHA实现的功能类似,都可以实现服务或者网络的高可用,但是又有差别:HeartBeat是一个专业的.功能完善的高可

su是Aix的通用命令,和linux系统下一样,用来切换当前用户.切换用户执行命令使用如下命令: su - $user -c "$command" su -命令区别于su的地方是它能同时将环境变量切换成指定用户的环境变量. 但是Aix6.1下命令su -和命令su的功能相同,如果要切换环境变量,还需要额外加上选项-l: su - oracle -l -c "env" 注:-l 选项必须在 -c 前面,否则就会报错.

postman提供了environment管理功能,想要在多个环境中测试,比如在测试环境.灰度环境.生产环境等,只需要用同样的接口,切换下环境即可,非常方便.具体步骤: 设置环境变量  1.点击manager environment,添加新的接口环境地址及其他变量 2.在接口中可以这样引用测试环境的配置信息,如{{weUrl}}是引用的weUrl的值一定要记得在右上角切换到刚才添加的测试环境. 切换环境 1.点击界面右上角的倒三角,点击manager environment.

前言 在上一篇文章<Pytest fixture及conftest详解>中,我们介绍了fixture的一些关键特性.用法.作用域.参数等,本篇文章将结合fixture及conftest实现一键动态切换自动化测试环境.在开始前,我们可以先思考几个问题:动态切换测试环境的目的是什么(能够解决什么问题)?该如何实现(实现方案)?具体步骤是什么(实现过程)? 一.动态切换测试环境的目的是什么? 动态切换测试环境的目的是什么,或者说它能解决什么样的问题: 便于快速验证功能在不同环境中的表现.比如:有的功

jupyter-notebook 中切换 conda 虚拟环境 介绍 ​ jupyter notebook是anaconda中root目录中默认的python环境,如果要使拥创建的其他环境,则需要安装 nb_coda 这一插件. 1.安装 nb_conda 插件 ​ 在 base 环境中安装 nb_conda 插件 conda install nb_conda ​ 在安装完成 nb_conda 插件后,启动jupyter notebook 在网页中多出Conad选项卡,但此时还不能用,还需要在

按照Conda网站上的提示安装完Conda之后,想要用conda create创建环境,一直报错: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while installing package 'defaults::dbus-1.10.10-0'. PermissionError(13, 'Permission denied') Attempting to roll back. PermissionError(13

    Reinhard重装了服务器.重装后,导入项目A报错,错误提示如下: A table, Extended Data Type, Base Enum or class called ???? already exists.     每次重装后,AOT中的元素ID都会重新生成,可能是我项目A中的某个元素ID,被新环境中的其他元素占用.     将AOT中,已经导入的项目A的元素全部删除,然后刷新AOT.     重启开发工作区.重新导入项目A,这次就好了.

简介: 我就是个半吊子程序员.在单位写点程序,在家也写点程序. 单位是企业网,不能上互联网,家里也没办法连上企业网,没有VPN. 主武器是我的笔记本电脑.在单位有一台淘汰的linux服务器,家里有个NUC做的小服务器. 偶然看到别人写的多个flask配置文件,自动切换生产环境和开发环境. 我这比它还麻烦. 单位服务器: docker_1-1:数据库 docker_1-2:开发(docker-alpin  ssh) docker_1-3:生产 家里服务器: docker_2-1:数据库 docke

在容器中如果存在同一类型的多个组件,也可以使用@Profile注解标识要获取的是哪一个bean,这在不同的环境使用不同的变量的情景特别有用.例如,开发环境.测试环境.生产环境使用不同的数据源,在不改变代码的情况下,可以使用这个注解来切换要连接的数据库.     步骤如下:  1. 在bean上加@Profile注解,其value属性值为环境标识,可以自定义: 2. 使用无参构造方法创建容器 3. 设置容器环境,其值为第1步设置的环境标识 4. 设置容器的配置类 5. 刷新容器   注:2.4.5

原文链接:https://www.cnblogs.com/nicole-zhang/p/11498384.html 通常会有多个测试环境,针对同一个接口来说,可能只是域名有变化,此时可以添加postman的环境变量,用于切换测试环境. 如图,点击右上角齿轮 点击Add 如下图输入后保存 此时右上角即可切换测试环境,如图 切换之后即可使用配置好的host,如下图修改接口地址

添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/an

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 环境: conda/4.11.0 CPython/3.8.8 Windows/10 镜像源选用阿里云镜像站anaconda镜像:https://mirrors.aliyun.com/anaconda/ 参考:https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#show-channel-urls-show-channel-url

一.多 Profile 文件我们在主配置文件编写的时候,文件名可以是 application-{profile}.properties/yml默认使用 application.properties 的配置: 二.yml支持多文档块方式 --- 代表文档快方式 server: port: 8081 spring: profiles: active: prod #指定使用哪个环境 ‐‐‐ server: port: 8083 spring: profiles: dev #指定属于哪个环境 ‐‐‐ s

https://stackoverflow.com/questions/41746137/conda-environment-is-discoverable-but-not-activateable-when-activate-is-a-bash You can list all discoverable environments with `conda info --envs source /home/你的用户名/anaconda3/bin/activate molr-py3

临时更改 export JAVA_HOME="/opt/soft/jdk/jdk1.8.0_66" export JRE_HOME="$JAVA_HOME/jre" newCLASSPATH=$(echo $(echo ${PATH} | awk -F ':' '{for(i=1;i<=NF;i++)if($i!~/java\/lib/ && $i!~/jre\/lib/ )print $i}') | sed 's/ /:/g') export

本文来自网易云社区 作者:汪洋 前言 新手学习可以点击参考Google的教程.开始前,我们先在本地安装好 TensorFlow机器学习框架. 首先我们在本地window下安装好python环境,约定安装3.6版本: 安装Anaconda工具集后,创建名为 tensorflow 的conda 环境:conda create -n tensorflow pip python=3.6: conda切换环境:activate tensorflow: 我们安装支持CPU的TensorFlow版本(快速):

[教程1]https://blog.csdn.net/shiyutianming/article/details/99946797  + [教程2]http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1689-2/ 两个对照着理解一下就行了,apache-spark可以不用homebrew安装,按教程1中步骤直接下载安装即可. [补充]如果想要默认使用 anaconda 的环境启动 pyspark: 在~/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2/conf/spark-env.s