------------------------方法一------------------------ 优点: 在原机器上需要进行的操作较少,且除了conda不需要其余的库来支撑:需要传输的文件小,操作较为简单. 缺点:在新的机器上复现原环境时,需要重新下载对应的依赖包,且可能会安装不上有些依赖包.耗费时间长,且完整重现环境的概率小. 具有待移植的环境的服务器: 1 进入你要移植的环境 conda activate your_env 2 导出当前conda环境到某个文件(文件名字可以自定义) c

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

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

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

yum update # vim /etc/yum.repos.d/docker.repo //添加以下内容 [dockerrepo] name=Docker Repository baseurl=https://yum.dockerproject.org/repo/main/centos/7/ enabled=1 gpgcheck=1 gpgkey=https://yum.dockerproject.org/gpg # yum install docker-engine -y sudo mkd

1.首先类似于windows中的设定系统环境变量的方式为,在/etc/profile中 export PATH=$PATH:....:... 注意间隔符为: 然后复用原来路径是$PATH的方式 2.用户级别的是修改~/.bash_profile之类的,注意桌面用户的话是不读取此环境变量的 3.shell级别的,只是在本次运行中有效 export DOMAIN_HOME="/home/middleware/weblogic1213/user_projects/domains/domain7001&

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

配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

记录说明 这篇文章本来是用来记录Linux非root环境下安装PMCMRplus包折腾过程,但后来试过了各种方法安装不上这个R包后,我换上了Miniconda来安装.经前人提醒,一开始安装Miniconda我是没加入环境变量的.但一直激活不了虚拟环境,所以后来我又加入了环境变量试着安装,结果这一弄还真的污染了我原有的环境,很多R包都加载和下载不了了.于是我卸了conda,重新安装R.但环境变了后,不管我是安装新的函数库,还是用之前的编译好的依赖库,怎么都安装不上了,我甚至安装新版GCC重新编译也

Conda Guide Conda简介 conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN. 应用场景:比如在A服务器开发了一个应用,安装了N个包.现在要迁移到B服务器,又要重新安装一遍,还不知道A服务器上哪些包是必须的.conda就是解决这种问题,把该应用需要的包都安装到应用所在的环境中,迁移的时候,只要把环境导出,再导入到B环境即可. Conda的安装 安装过程 windows的

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

导出开发环境 pip freeze > requirements.txt # 文件导出路径 导入环境 pip install -r requirements.txt # pip 则会自动下载安装requirements.txt中所有包

在装anaconda时,很多时候,我们自己之前安装了python环境,里面装了很多的包,不想换,所以想直接使用原来的python环境,所以可以使用以下命令: conda create --prefix= --prefix指定安装python环境的路径位置,如果该位置有以前装过的python环境,这时候等该命令执行安装完后,直接使用即可,该命令不会删除以前的安装包,可以直接使用以前的包,输入conda info -e 这个命令也可以看出该python环境已经添加至conda的环境中了.但是 记住,

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

前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱买了服务器.实验室的师兄老早告诉我们,配环境是第一步,我们可能要搞很久.下面总结一下配环境中获得的经验. 首先是要有独立的环境,因为github上的代码有些是python2.7有些是3.6,需要的包的版本也不同.于是乎我参考网上的教程pip安装了一个conda.有了conda之后就可以进行独立的环境

承接上篇,本文会从语言特性.开发环境和必备工具来带领大家进入Python的世界. 语言特性 首先一起看下C#和Python在语言特性层面的对比,他们作为截然不同的两类面向对象高级语言,在语言层面上有何异同. 注:本系列均采用.NET Core为C#代码的运行环境,Python则为Python 3 上表对部分语言特性简单做了对比,C#作为一门编译型静态语言,和Python这样的解释性动态语言,虽然差异较大,但同为面向向对象的高级语言,Python的很多概念仍然是无关编程语言的. Python的特性

介绍 因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda的环境备份好,到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中. 说明 要求Anaconda3 要求python版本3.6 里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0, matplotlib 3.3.1 链接:https://pa

Anaconda用命令conda创建环境: 安装Anaconda后,用Conda –version查看conda的版本号: Conda create -n name python = x.xx Conda create -n web python=3.5 #e.g.此处创建一个新环境名字为web, python版本号为3.5, 同时用anaconda中的conda命令创建的这个python 3.5版本的web环境,在创建的同时会给你安装所有它需要依赖的包.  其他参考:

操作系统:Ubuntu12.04 AMD64位 交叉编译环境:arm-Linux gcc版本4.4.3 前言: 首先理解一下交叉编译的意思.我们要给嵌入式设备写应用程序,但是又不能在嵌入式设备上完成所有的代码开发工作,只能在一台工作PC上完成然后编译成二进制文件上传到嵌入式设备上.但是我们选用的编译工具链不能是工作PC上的,应该是嵌入式设备上的编译工具链,所以,我们要在PC上搭建适用于嵌入式设备的交叉编译工具链.例如,PC上的gcc版本可能是4.6但是arm-linux-gcc的版本却是4.4.

一.安装nginx及搭建本地测试环境 1.创建安装目录:    /data/nginx2.安装make:        yum-y install gcc automake autoconf libtool make3.安装gcc和g++:     yum install gcc gcc-c++4.安装Luajit(最新版):从http://luajit.org/download.html下载解压      然后安装:      make && make install5.nginx的安装

1.官方文档推荐. 2.一般情况下多数人使用框架的时候使用的是,安装pywin32,和openssl来搭建scrapy的运行环境.但是由于,在这样搭建环境中会遇到各种各样的问题,诸如:下载的版本有问题,openssl安装出现的问题. 而且官方也在后面更新的版本中不支持这样的环境搭建方法. 3.在annaconda中已经集成了多个python开发所需要的环境.(并且可以选择自动配置环境变量)很便捷! 4.知道这些之后,我们从官方网站上下载annaconda.如图,根据自己所需要下载对应的版本.下载