mac安装了conda后,前面会有一个(base),很烦人,终于找到最佳解决方案了: $ conda config --set auto_activate_base false 原因: 安装conda后,每次启动终端,都会自动启动conda的base环境,conda的环境可以用 conda env list 查看 只要设置conda不要自动启动base环境就可以了. 更好玩的配置: 打开mac电脑的终端,默认显示的是:计算机名称 ~ 用户名 $,默认的这个显示有以下两个问题 1. 有时候需要截屏

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

方法一: 退出base环境回到系统自带的环境 conda deactivate 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 auto_activate_base true 来恢复

aconda 是做什么用的这里就不说了,一般玩Python的都知道这东西,最早接触这东西是因为它把NVIDIA中cuda计算和Python互连的一个库拿下了,是买下来了还是专业,还是唯一合作的也就记不清了,那就是 numba , 那些年头Python想要原生态调用cuda代码是比较难的,numba提供了一种较好的支持,虽然当时要我好个激动但是后来发现也没啥太大意义和价值,后来随着Python的各种各种版本泛滥,各种库对不同环境的依赖关系难以搞定等问题,当然这都是后来才逐渐凸显出来的问题,现在由于

之前的python环境,使用ubuntu安装pip来安装python依赖,但是遇到缺少某些库的版本,比如一个项目需要用到faiss,pip只有最新的1.5.3版本,但是这个版本使用了较新的CPU指令,在老服务器上运行报错: Illegal instruction (core dumped) - in new version of FAISS #885 github上提示安装旧版本: If anyone else is struggling and wanna go back to previou

在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用: conda: Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器.你肯定知道包管理器,它可以帮你发现和查看包.但是如果当我们想要安装一个包,但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时.你只需要几行命令,就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境.这就是conda环境管理器的强大功能. conda常用命令: conda update conda # 升级conda conda crea

1.Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,它可以作为单独的纯净工具安装在系统环境中,有的python库无法用conda获得时,conda允许在conda环境中利用Pip获取包文件.可以将pip和conda工具结合起来使用,安装如图, 彻底卸载系统环境中的纯净conda,先  pip uninstall conda 然后, cd .local/lib/python3.6/site-packages ,删除该目录下的conda.conda-4.3.16.dist-info.conda_

https://uoa-eresearch.github.io/eresearch-cookbook/recipe/2014/11/20/conda/ 当我们使用服务器的时候,会存在多个用户,并且可能系统管理员也安装了anaconda,这样python指向的环境有肯能是管理员的目录, 我们可以通过 conda env list 查看存在的环境,以及当前使用的是哪个环境, 可以根据pytorch的不同版本安装在相应的环境中,便于适应不同的项目 $conda env list # conda env

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本.依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建.管理与拓展. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

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 aut

1.检验当前conda的版本 conda -V C:\Users>conda -V conda 4.10.1 2.conda 常用的命令 查看已有的虚拟环境 C:\Users>conda env list # conda environments: # base * D:\APP\Anaconda3 clone D:\APP\Anaconda3\envs\clone king D:\APP\Anaconda3\envs\king opencv D:\APP\Anaconda3\envs\ope

目录 前言 一.Conda 是什么 二.如何获取 三.使用 Conda 命令配置多环境 1.创建新环境 2.激活新环境 3.配置新环境 4.退出新环境 5.检查所有环境 6.检查所有安装的包 7.删除某环境 8.重命名某环境 四.使用 Anaconda Navigator 配置多环境 1.简介 2.安装 3.基本操作 4.环境选项面板介绍 5.其他操作 前言 我们在使用 Python 时,有时需要多个 Python 的环境,有的使用 Python2,而有的要使用 Python3,这时就要安装多个

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

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

1 - MLCC 通过机器学习,可以有效地解读数据的潜在含义,甚至可以改变思考问题的方式,使用统计信息而非逻辑推理来处理问题. Google的机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 支持多语言,共25节课程,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念. 官方预估时间大约15小时(实际花

1- Jupyter简介 HomePage:https://jupyter.org/ 安装指南:https://jupyter.org/install.html 官方文档:https://jupyter.org/documentation.html    https://jupyter.readthedocs.io/ Jupyter提供一个开源的基于浏览器的Notebook, 可以开发.协作.分享甚至发布数据科学结果:  可用于创建和共享代码与文档网络应用: 可在其中编写并运行代码.查看输出.可

1- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,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; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

配置 Sublime Text 3 作为Python R LaTeX Markdown IDE 配置 Sublime Text 3 作为Python IDE IDE的基本功能:代码提醒.补全:编译文件. Sublime Text3的插件 Anaconda提供代码提示.补全等功能.也提供编译方式. SublimeREPL在新标签页生成一个(可交互的)控制台: Tools -> SublimeREPL ->Python ->Python 在新开的标签页"*REPL*[python]

问题描述: mac笔记本本身会自带几个python版本,比如python2.7版本,我没有改动mac默认的python版本,只是安装了python3.7版本. 使用Pycharm开发Python项目没有遇到什么问题.但是在java项目中调用py脚本的话,就有问题了.我的项目需要将Pycharm开发好的py脚本(多个.py文件),拷贝到java项目中,在java项目(是用IDEA开发工具)中,如果直接是用鼠标右键运行py脚本的话是没有问题的,将py脚本依赖的第三方库直接拷贝到py脚本所在地目录下然

安装python指定环境 conda create -n oldboy python=3.6.5 安装环境的同时安装相应的包 conda create -n oldboy python=3.6.5 pandas 进入指定的环境 activate oldboy 退出当前环境 deactivate oldboy 显示所有的环境 conda env list # conda environments: # base * D:\miniconda3 PCC D:\miniconda3\envs\PCC