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

本人之前已经在anaconda环境下已经安装了python3的环境,现在因为一些需求,要安装python2环境 1.打开anaconda的anaconda prompt查看当前环境: conda info -e(或者--envs) 2.创建一个名为py27新的环境,并指定运行环境为python2.7 conda create -n py27 python=2.7或者conda create --name py27 python=2.7 3.激活创建的py27的环境,在当前激活的环境下安装所需要的

一.写在前面 从学 Python 的第一天起,我就知道了使用 pip 命令来安装包,从学习爬虫到学习 Web 开发,安装的库越来越多,从 requests 到 lxml,从 Django 到 Flask,各种各样的库都处在一个 Python 环境之中. 这种做法对于我这种懒人来说是再适合不过的了,但是这样也是会有问题的.第一个问题在于 Pycharm 的加载速度变得慢了,因为要导入太多包了,而其中很多包对于很多程序来说根本用不上.第二个问题在于很多模块之间是有版本要求的,都需要特定的版本才能执行

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

conda+豆瓣源配置tensorflow+keras环境 安装anaconda 打开Anaconda Prompt 创建虚拟环境 conda create -n myenv python=3.5 activate myenv 安装dependency pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install tensorflow==1.1 -i https://pypi.douban.com/simple/

学习使用azure CLI创建linux环境 选用了容器的方法来登录 docker run -it microsoft/azure-cli 进入交互界面后登录到我的订阅 azure login -e AzureChinaCloud -u yangchen@yangchen27.partner.onmschina.cn 创建资源组 azure group create -n myResourceGroup -l chinanorth 使用 JSON 分析器验证资源组: azure group sh

2. 创建执行环境SparkEnv SparkEnv是Spark的执行环境对象,其中包括众多与Executor执行相关的对象.由于在local模式下Driver会创建Executor,local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Worker另起的CoarseGrainedExecutorBackend进程中也会创建Executor,所以SparkEnv存在于Driver或者CoarseGrainedExecutorBackend进程中.创建SparkEnv主要使用Spar

使用Flask-Migrate迁移数据库 在开发时,以删除表再重建的方式更新数据库简单直接,但明显的缺陷是会丢掉数据库中的所有数据.在生产环境下,没有人想把数据都删除掉,这时需要使用数据库迁移工具来完成这个工作.SQLAlchemy的开发者Michael Bayer写了一个数据库迁移工作—Alembic来帮助我们实现数据库的迁移,数据库迁移工具可以在不破坏数据的情况下更新数据库表的结构.蒸馏器(Alembic)是炼金术士最重要的工具,要学习SQL炼金术(SQLAlchemy),当然要掌握蒸馏器的

查看conda的py环境conda info -e # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(创建py27操作一样)conda create -n py34 python=3.4 # 安装好后,使用activate激活某个环境source activate python34 # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样 # 此时,再次输入python --version # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行source deac

关于如何从头开始创建环境,可以参考大神的博文OpenGL ES 3.0 数据可视化 0:Hello world,本文只是补充一些我在实践中的一些思考. CAEAGLLayer If you plan to use OpenGL for your rendering, use this class as the backing layer for your views by returning it from your view's layerClass class method. The ret

一.安装 virtual env sudo pip install virtualenv二.进入一个空白的目录初始化 virtual env 的环境cd ~/workspace/python/virtualenv test_env# 会自动创建 test_env 文件夹并安装 setuptools pip wheel 三个依赖包# 并创建 bin include lib 三个目录 通过 source bin/activate 来激活 python 的解释器# 此时在 终端 运行which pyt

安装node 传送门 <node安装步骤>关于环境的配置,百度一大把 安装淘宝镜像 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 安装webpack cnpm install webpack -g 安装vue脚手架 npm install vue-cli -g 创建以后各项目到指定位置 创建项目: vue init webpack projectName 进入项目,下载依赖: npm install 或者 cnpm

Hexo配合github,可以创建自己的博客.基本原理是使用Hexo生成静态页面,发布到github上.在本地需要搭建Hexo环境. 1.安装nodejs 下载并安装NodeJS,官网地址:https://nodejs.org/en/ 2.安装完后,查看安装情况 node -v npm -v 3.安装Hexo 新建目录,cd到该目录下.例如创建目录blog,在该目录下执行 sudo npm install -g hexo-cli 4.初始化Hexo hexo init Hexo目录应该如下: n

1.安装jdk 下载1.8以上jdk // 切换到lib cd /usr/lib sudo mkdir jdk cd jdk // 将 jdk拷贝到此目录 // 解压jdk tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz 配置环境变量 sudo vi /etc/profile 在末尾添加: #set java env export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk/jdk1.8.0_171 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre e

第一步:安装Node.js 点击此处下载    选择对应的安装包,进行安装. 第二步:安装淘宝镜像 有一个问题,使用 npm 会导致网速很慢,对于大陆用户,建议将 npm 的注册表源设置为国内的镜像,可以大幅提升安装速度. 进入nodejs安装目录下的npm环境下,打开命令行,输入以下命令: npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 直接复制上去就好,下面会出现一串代码,表示在安装,无需理会,如果停了太久,卡在那

需要eclipse.Andriod SDK.java.Apache ant.Node.js.Genymotion 目录链接: 1.安装adt-eclipse 2.安装JAVA 3.安装Apache ant 4.使用Cordova3.0创建安卓项目 5.下载虚拟机Genymotion并安装机型 一.安装adt-eclipse配置Andriod SDK 1.下载adt-eclipse,地址http://developer.android.com/sdk/index.html 2.解压到指定路径,例如

1 安装VM虚拟机 待更新... 2 导入镜像文件 待更新... 3 启动虚拟机 4 远程连接虚拟机 4.1 安装xShell软件 待更新... 4.2 创建一个新的连接 4.2.1 在虚拟机中获取虚拟机的IP地址 4.2.2 新建一个远程连接 5 在远程服务器上创建一个新的开发环境 5.1 查看服务器上所有的开发环境 workon 5.2 创建新的开发环境 mkvirtualenv 虚拟环境名 注意:上述命令执行完后会自动安装一些工具,安装完成后会自动跳转到刚刚创建的开发环境 5.3 跳转开发

Maven 环境下配置: 1.新建MavenProject,打包选线根据情况选择jar war和pom jar:打包为jar包,主要用于被其他项目引用 war:打包为war包,可直接运行于服务器 pom: 在需要设置项目为父项目时使用 2.在pom.xml中引入jar包并update 引入:spring-webmvc包 <dependencies> <dependency> <groupid>org.springframework</groupId> <

云函数的使用与环境配置: 1.创建云函数 右键cloudfunctions文件选择新建Node.js云函数,云函数命名为updateVoice用于修改用户语音数量. 2.安装node.js及npm: 一:从Node.js官网下载对应平台的安装程序 二:一键安装 三:打开cmd,输入node -v,npm -v如果出现版本号,证明安装成功 注意:在使用npm可能会出现"npm不是内部或外部命名,与不是可运行程序"的提示,这是由于环境变量问题,需对node进行环境变量配置. 3.安装wx-

介绍一下域环境搭建,域主要用于中大型企业,小型企业计算机数量不多,而中大型企业计算机比较多,使用域可以方便管理,安全性也比在工作组中安全 1.安装完操作系统默认都属于WORKGROUP工作组. 2.安装活动目录,在没安装之前登录系统会把所有本地用户都列出来. 3.安装活动目录之前要修改计算机描述跟计算机名. 4.设置一个固定IP地址.网关跟DNS. 5.安装完活动目录所有的用户都会变成域用户,现在还没有安装所以有本地用户和组. 6.在运行框输入dcpromo然后回车. 7.输入dcpromo等待

教你如何创建vue的环境 wdnmd我操作了一万年,终于成功创建了vue的环境,现在就来讲一下,到底应该怎么操作才能成功创建vue的 第一步 : 我们应该做的不是别的,而是去官方网站下载文件 node-v12.14.0-x64.msi 下下来之后进行手机app式的安装,然后进行新操作 第二步:这是顶顶重要的 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 我们装cnpm 没有cnpm的话如果不能翻墙之后会遇到很大的困难